LIPS:鏈上數據分析平臺的差異化定位和性能對比_DUN

本文匯總了我對Dune、Flipside、Transpose、Footprint和BigQuery五家鏈上數據分析平臺的研究，并對它們在加密生態系統中的定位和性能進行了測評。五個我常用的鏈上數據分析平臺

Dune

特色：數據儀表盤功能缺點：難從網站上直接獲取數據數據查詢語言：V1—PostgresSQL|V2—SparkSQL推特粉絲量：79.7kDuneAnalytics在采用和增長方面明顯領先。于2018年在挪威成立的Dune，很早就意識到對可訪問的鏈上數據的需求，他們在牛市和熊市的輪回中堅持構建，產生了特定的用戶基礎，并在2022年2月融資6942萬美元，估值達到10億美元。Dune主要專注于分析和數據儀表盤。如果你了解SQL并熟悉加密貨幣，那么通過Dune簡單的用戶界面可以在幾分鐘內輕松開始查詢、繪圖、儀表盤和共享數據。盡管他們最近宣布在2022年9月的Dunecon活動上發布他們的API，但在支持界面之外的分析方面，Dune還有很多需要改進的地方。除非你想為DunePro每月支付390美元的費用來導出CSV文件，否則你只能請求訪問API的內測版本或等待完整的公開發行版本。Dune還推出了DuneV2，它利用ApacheSpark處理更大范圍的查詢，并在用戶界面中支持跨鏈查詢。Flipside

Nansen分析師：鏈上數據顯示Binance的財務狀況是個“黑匣子”:金色財經報道，數據分析公司Nansen的一位分析師說，按交易量計算的頂級加密貨幣交易所Binance可能 \"資本雄厚\"，但其財務狀況在很大程度上仍是一個“黑匣子”。盡管該交易所已經公布它在鏈上持有550億美元的客戶存款，“除此之外，我們對他們的實體沒有太多的鏈上或任何形式的財務訪問或透明度。”根據Nansen的分析，交易公司Jump Trading是將資金從Binance轉移出去的最大實體之一。（coindesk）[2022/12/21 21:57:22]

特色：ShroomDK缺點：瀏覽器內用戶體驗數據查詢語言：Snowflake推特粉絲量：40kFlipside于2017年在美國成立，與Dune一樣，在牛市和熊市輪回中堅守。雖然Flipside也提供對加密數據和儀表盤功能的簡單訪問，但他們的重點是賞金和多鏈集成。Flipside將賞金放在了網站的最顯眼之處，而Dune網站上的賞金一欄則比較低調。Flipside也一直是ShroomDK*SDK的創新者，它為任何持有ShroomDKNFT的人提供免費的API訪問他們所有的數據。ShroomDKNFT可以像任何其他NFT一樣鑄造或購買，但每個NFT都綁定到一個APIKey，用戶可以使用該APIKey查詢Flipsides數據。Flipside通過其API專注于賞金和可訪問性這一點這對于數據社區來說非常重要，但其用戶界面仍有很大的改進空間。雖然Flipside為儀表盤提供了一個強大的工具集，但其體驗卻遠不如Dune，我見過的一些儀表盤比Dune的儀表盤更強大，但其界面和用戶體驗卻落后于前者。最重要的是，大型查詢會使瀏覽器卡頓。Transpose

鏈上數據顯示，新的比特幣地址數量正在下降:金色財經報道，鏈上數據顯示，新的比特幣地址數量正在下降，鏈上交易活動交投清淡，投資者仍處于觀望狀態。加密貨幣分析師 Ali Martinez表示，過去幾天 BTC 網絡創建的新地址數量有所下降，截至 5 月 24 日的7天移動平均數為 376,488 個，而截至 5 月 20 日的 7 天移動平均線指標顯示，當時的新地址數量約為 425,000個，這意味著新地址數量最近下降了約 11.41%。

與此同時，比特幣鯨魚的數量（至少持有 1,000 枚比特幣的地址）也在減少。 Ali Martinez發布的另一張圖表顯示，自5月12日以來，余額大于1,000 BTC 的地址數量下降了1.87%。

根據 Martinez 的說法，在過去的十天里，有 23 個比特幣鯨魚離開了網絡或拋售了部分持倉。目前，比特幣鯨魚的數量為 2,203 個，與 4 月份相比大幅下降，當時比特幣鯨魚的數量約為 2,280 個。[2022/5/27 3:44:45]

特色：低延遲缺點：訪問舊的保存查詢的途徑數據查詢語言：TransposeSQL推特粉絲量：3kTranspose憑借其獨特的用戶界面和索引器關注度掀起了波瀾。成立于2021年的“小而年輕”團隊專注于其API。Transpose專注于其API和最新數據。該項目希望通過API的形式批量提供用戶可讀的區塊鏈數據，以解決開發者正面臨的數據訪問難題，進而推進整個Web3生態的開發效率。他們還專注于清晰的數據組織——按結算層、資產層和協議層組織表格。此外，沒有任何分析或繪圖工具，突出了他們關注builder而非分析師。Transpose顯然還很年輕，還有很多需要改進的地方，能夠輕松保存和訪問查詢將是一個巨大的優勢。用戶界面看起來很酷，但因此會帶來一些不便。Footprint

StreamingFast 與 Heco 建立合作伙伴關系，為開發者提供鏈上數據流:據官方消息，火幣生態鏈?(Heco) 宣布與去中心化數據服務解決方案 StreamingFast 建立合作伙伴關系，提供鏈上歷史和實時數據流服務。StreamingFast 將幫助 Heco 生態中的開發者用更低的成本、更快的速度完成他們的項目，并為他們的用戶帶來流暢、動態的用戶體驗。

另外，StreamingFast 正在準備其平臺的完全去中心化。 在去中心化的模式下，遍布全球的 StreamingFast 節點將為 Heco 開發者帶來更高的可靠性、更低的數據成本、更高的數據完整性和最可靠的基礎架構。[2021/3/23 19:11:25]

特色：支持的鏈數缺點：用戶體驗數據查詢語言：MySQL推特粉絲量：12k總部位于新加坡的FootprintAnalytics成立于2021年，同樣為加密數據分析師提供查詢、繪圖和儀表盤工具。他們的支持鏈的擴展列表使得從加密領域的多個參與者收集數據很容易，加上他們提供自己的研究結果和NFT系列。Footprint還有一個付費API，它具有多個定價層，可以訪問所有數據。在用戶體驗方面，Footprint稍微落后于其他產品。雖然它們確實支持一些獨特的鏈，但其界面并不是很直觀。BigQuery

聲音 | 浪潮集團高級副總裁：保證鏈上數據與實體世界的對應是成本和費效比的問題:近日，浪潮集團高級副總裁肖雪接受采訪時表示，“保證鏈上數據與實體世界的對應是成本和費效比的問題。一般有兩種解決方案，一是全程都用物聯網設備監控，這可以保證偏差減小，但成本太貴，很少有企業能承擔這個費用；二是讓每個節點可信。在區塊鏈上，如果一個節點有一次被寫上‘不可信’的標簽，就會被踢出區塊鏈和聯盟，再想翻身就很難了，就是良幣驅劣幣效應。其實技術不是萬能的，核心還是業務場景的設計問題，只有業務與技術深度融合，才能實現賦能提升與業務重構”。（騰訊深網）[2019/11/15]

特色：速度缺點：不是加密原生產品數據查詢語言：ANSISQL像谷歌這樣的公司也開始支持加密社區。谷歌BigQuery于2011年推出，是為快速查詢海量數據集而構建的，這體現在它們的性能上。BigQuery的用例和意圖遠遠超出了加密領域，他們所擁有的加密數據龐大。當然，它首先是作為一個查詢引擎構建的，不提供其他引擎所具有的分析功能，如可視化和儀表盤。此外，BigQuery不提供任何特定于項目的解析數據，只提供諸如交易、區塊和日志等核心協議數據。鏈上數據分析平臺的性能

分析 | BTC鏈上數據較7日均值均有小幅上升:據 TokenInsight 數據分析顯示，12月12日 BTC 鏈上轉賬數 261,303，較前日增加3.95% ，較7日日均轉賬數增加3.13%；活躍地址數545,888，較前日減少0.94%，較7日日均活躍地址數增加3.81%；交易所成交量為42.1億美元，較前日減少9.66%，較7日日均成交量減少19.44%；存儲地址中BTC總量為6,834,814 枚，較前日增加9,339枚，較7日日均資金總量增加2,181枚。 獨立分析師James認為，BTC鏈上轉賬數、活躍地址數與存儲地址中BTC總量較7日日均小幅上升，但交易所成交量顯著下降。市場反彈無力，震蕩下行趨勢或將延續。[2018/12/13]

下面我將評估每個平臺的數據處理、最新區塊、連接速度和支持的鏈數。數據處理

為了分析數字處理功能，我在所有平臺上運行了一個相似的查詢。該查詢只是返回10月15日至10月22日之間收到最多交易的前100個地址。每個平臺使用相同的時區，以確保得到它們在相同的時間段內的數據。

Flipside與BigQuery的競爭令人印象深刻。從DuneV1到DuneV2的顯著改進也很有趣。但Transpose超時了，這可能是由于他們沒有優先級分析。如果使用這些類型的查詢可以提高性能，對用戶來說將是一件好事。最新區塊

接下來，我研究了每個平臺上的延遲。為此，我查詢了每個平臺上最新的以太坊區塊。我盡我最大的努力使這盡可能一致，然而，我不能在完全相同的時間運行這些所有平臺。

Transpose的定位是索引器，而不是分析平臺。當我執行此測試時，Transpose返回的區塊是當時最新的區塊。另一個需要注意的是，在兩個測試之間，Flipside、DuneV2和Footprint沒有新的輸出。他們很可能會分區塊上傳數據，這意味著根據你的查詢時間，結果可能會有很大的差異。連接速度

為了測試連接速度，我查詢了區塊15833400和15833500之間的所有區塊，并連接了這些區塊中的所有交易。對于所有的平臺，我記錄了它所花費的時間和返回的區塊行數。

Transpose是最快的查詢，然而，輸出被限制。排在第二的BigQuery顯然是最快的，其次是Flipside，然后是DuneV2。Footprint沒有區塊表格，所以我無法測試查詢。DuneV1到V2進行了改進，但Flipside在性能上仍然超過了他們。支持的鏈數

雖然這不是一個性能指標，但支持的鏈的數量也是使用分析平臺的用戶對象以及使用原因的主要驅動因素。我使用下面來自@primo_data的圖表來查看誰支持的鏈最多。Transpose沒有出現在原始推文中，它們目前只支持以太坊和Polygon。根據上表，以下平臺支持的鏈最多，依次為：Footprint、Flipside、BigQuery、Dune和Transpose。

總結

在整個分析過程中，各平臺都非常不同。考慮到不同的界面、優先級和性能的可變性，對于我理想的分析工具，我得出以下結論：共享分析結果：如果你的目標是分享分析結果，Dune無疑是你的最佳選擇。雖然沒有量化衡量，但他們的儀表盤工具比其他工具更好、更流暢。圍繞Dune的社區將其定位為合成和分享鏈上分析的首選平臺。性能：在連接速度和數據分析兩方面進行評估時，Flipside始終優于Dune。盡管Flipside在BigQuery的競爭中表現不佳，但Flipside支持智能合約的鏈和加密原生表格的龐大列表領先他人，Flipside將繼續優先維護和共享以加密為重點的表格。如果傾向快速運行的查詢速度，那么Flipside是你的不二選擇。鏈延遲：盡管Transpose是新晉選手，而且只在以太坊上，但Transpose確實讓我震驚，因為它們從鏈中收集最新數據的速度之快。如果你是一個需要最新數據進行任何報告或可視化的builder，那么應該嘗試一下Transpose。多鏈：Footprint和Flipsite可訪問更多的鏈。如果你要優先查看更多的鏈，那么Flipside或Footprint應該可以滿足你的要求。幾乎所有你關心的鏈都被他們覆蓋了。隨著加密數據深度的不斷增長，我們可能會繼續看到新的參與者帶著自己獨特的用例和性能進入這個領域。在此之前需要注意的是，每個平臺都有自己的學習曲線，對于90%的愛好者來說，使用你最熟悉的平臺是最好的選擇。相關閱讀

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