DUN:链上数据分析平台的差异化定位和性能对比

本文来自Medium,原文作者:CarsonBrown,由Odaily星球日报译者Katie辜编译。

本文汇总了我对Dune、Flipside、Transpose、Footprint和BigQuery五家链上数据分析平台的研究,并对它们在加密生态系统中的定位和性能进行了测评。

五个我常用的链上数据分析平台

Dune

特色:数据仪表盘功能

缺点:难从网站上直接获取数据

数据查询语言:V1—PostgresSQL|V2—SparkSQL

推特粉丝量:79.7k

DuneAnalytics在采用和增长方面明显领先。于2018年在挪威成立的Dune,很早就意识到对可访问的链上数据的需求,他们在牛市和熊市的轮回中坚持构建,产生了特定的用户基础,并在2022年2月融资6942万美元,估值达到10亿美元。

Dune主要专注于分析和数据仪表盘。如果你了解SQL并熟悉加密货币,那么通过Dune简单的用户界面可以在几分钟内轻松开始查询、绘图、仪表盘和共享数据。

数据:The Sandbox Land交易额突破100,000ETH:10月1日消息,据NFTGo.io数据显示,The Sandbox Land交易额已突破100,000 ETH,截至目前为10.005万ETH,约合3.4287亿美元。此外,The Sandbox Land地板价升至1.6 ETH,24小时上涨5.27%,市值达到6.4316亿美元。[2022/10/1 22:43:26]

尽管他们最近宣布在2022年9月的Dunecon活动上发布他们的API,但在支持界面之外的分析方面,Dune还有很多需要改进的地方。除非你想为DunePro每月支付390美元的费用来导出CSV文件,否则你只能请求访问API的内测版本或等待完整的公开发行版本。

Dune还推出了DuneV2,它利用ApacheSpark处理更大范围的查询,并在用户界面中支持跨链查询。

Flipside

特色:ShroomDK

缺点:浏览器内用户体验

数据查询语言:Snowflake

推特粉丝量:40k

Flipside于2017年在美国成立,与Dune一样,在牛市和熊市轮回中坚守。虽然Flipside也提供对加密数据和仪表盘功能的简单访问,但他们的重点是赏金和多链集成。Flipside将赏金放在了网站的最显眼之处,而Dune网站上的赏金一栏则比较低调。

越南HDBank银行加入区块链贸易融资平台Contour为企业简化银行信贷:越南银行HDBank已与Contour签署了区块链网络的协议,旨在将贸易融资引入数字领域。据当地媒体周二报道,HDBank是加入Contour的最新金融机构,目的是通过使用区块链和智能合约来简化信用证的发行。Contour是一个汇丰等八家银行开发、基于R3的Corda技术构建的区块链贸易融资平台,旨在简化交易结算流程。(Coindesk)[2020/5/8]

Flipside也一直是ShroomDK*SDK的创新者,它为任何持有ShroomDK?NFT的人提供免费的API访问他们所有的数据。ShroomDKNFT可以像任何其他NFT一样铸造或购买,但每个NFT都绑定到一个APIKey,用户可以使用该APIKey查询Flipsides数据。

Flipside通过其API专注于赏金和可访问性这一点这对于数据社区来说非常重要,但其用户界面仍有很大的改进空间。虽然Flipside为仪表盘提供了一个强大的工具集,但其体验却远不如Dune,我见过的一些仪表盘比Dune的仪表盘更强大,但其界面和用户体验却落后于前者。最重要的是,大型查询会使浏览器卡顿。

游戏制造商Atari与TheSandbox合作,开发基于区块链的游戏平台:游戏制造商Atari与TheSandbox(TSB)合作,开发基于体素的(Voxel-based)区块链游戏平台。区块链初创公司AnimocaBrands(TSBGaming母公司)透露,此次合作将涉及为热门Atari游戏属性创建3D体素版本。(Cointelegraph)[2020/3/27]

Transpose

特色:低延迟

缺点:访问旧的保存查询的途径

数据查询语言:TransposeSQL

推特粉丝量:3k

Transpose凭借其独特的用户界面和索引器关注度掀起了波澜。成立于2021年的“小而年轻”团队专注于其API。

Transpose专注于其API和最新数据。该项目希望通过?API?的形式批量提供用户可读的区块链数据,以解决开发者正面临的数据访问难题,进而推进整个?Web3?生态的开发效率。他们还专注于清晰的数据组织——按结算层、资产层和协议层组织表格。此外,没有任何分析或绘图工具,突出了他们关注builder而非分析师。

Transpose显然还很年轻,还有很多需要改进的地方,能够轻松保存和访问查询将是一个巨大的优势。用户界面看起来很酷,但因此会带来一些不便。

Footprint

特色:支持的链数

缺点:用户体验

数据查询语言:MySQL

推特粉丝量:12k

总部位于新加坡的FootprintAnalytics成立于2021年,同样为加密数据分析师提供查询、绘图和仪表盘工具。他们的支持链的扩展列表使得从加密领域的多个参与者收集数据很容易,加上他们提供自己的研究结果和NFT系列。Footprint还有一个付费API,它具有多个定价层,可以访问所有数据。

在用户体验方面,Footprint稍微落后于其他产品。虽然它们确实支持一些独特的链,但其界面并不是很直观。

BigQuery

特色:速度

缺点:不是加密原生产品

数据查询语言:ANSISQL

像谷歌这样的公司也开始支持加密社区。谷歌BigQuery于2011年推出,是为快速查询海量数据集而构建的,这体现在它们的性能上。BigQuery的用例和意图远远超出了加密领域,他们所拥有的加密数据庞大。当然,它首先是作为一个查询引擎构建的,不提供其他引擎所具有的分析功能,如可视化和仪表盘。此外,BigQuery不提供任何特定于项目的解析数据,只提供诸如交易、区块和日志等核心协议数据。

链上数据分析平台的性能

下面我将评估每个平台的数据处理、最新区块、连接速度和支持的链数。

数据处理

为了分析数字处理功能,我在所有平台上运行了一个相似的查询。该查询只是返回10月15日至10月22日之间收到最多交易的前100个地址。每个平台使用相同的时区,以确保得到它们在相同的时间段内的数据。

Flipside与BigQuery的竞争令人印象深刻。从DuneV1?到?DuneV2的显著改进也很有趣。但Transpose?超时了,这可能是由于他们没有优先级分析。如果使用这些类型的查询可以提高性能,对用户来说将是一件好事。

最新区块

接下来,我研究了每个平台上的延迟。为此,我查询了每个平台上最新的以太坊区块。我尽我最大的努力使这尽可能一致,然而,我不能在完全相同的时间运行这些所有平台。

Transpose的定位是索引器,而不是分析平台。当我执行此测试时,Transpose返回的区块是当时最新的区块。另一个需要注意的是,在两个测试之间,Flipside、DuneV2和Footprint没有新的输出。他们很可能会分区块上传数据,这意味着根据你的查询时间,结果可能会有很大的差异。

连接速度

为了测试连接速度,我查询了区块15833400和15833500之间的所有区块,并连接了这些区块中的所有交易。对于所有的平台,我记录了它所花费的时间和返回的区块行数。

Transpose是最快的查询,然而,输出被限制。排在第二的BigQuery显然是最快的,其次是Flipside,然后是DuneV2。Footprint没有区块表格,所以我无法测试查询。Dune?V1到V2进行了改进,但Flipside在性能上仍然超过了他们。

支持的链数

虽然这不是一个性能指标,但支持的链的数量也是使用分析平台的用户对象以及使用原因的主要驱动因素。我使用下面来自?@primo_data的图表来查看谁支持的链最多。Transpose没有出现在原始推文中,它们目前只支持以太坊和?Polygon。

根据上表,以下平台支持的链最多,依次为:Footprint、Flipside、BigQuery、Dune和Transpose。

总结

在整个分析过程中,各平台都非常不同。考虑到不同的界面、优先级和性能的可变性,对于我理想的分析工具,我得出以下结论:

共享分析结果:如果你的目标是分享分析结果,Dune无疑是你的最佳选择。虽然没有量化衡量,但他们的仪表盘工具比其他工具更好、更流畅。围绕Dune的社区将其定位为合成和分享链上分析的首选平台。

性能:在连接速度和数据分析两方面进行评估时,Flipside始终优于Dune。尽管Flipside在BigQuery的竞争中表现不佳,但Flipside支持智能合约的链和加密原生表格的庞大列表领先他人,Flipside将继续优先维护和共享以加密为重点的表格。如果倾向快速运行的查询速度,那么Flipside是你的不二选择。

链延迟:尽管Transpose是新晋选手,而且只在以太坊上,但Transpose确实让我震惊,因为它们从链中收集最新数据的速度之快。如果你是一个需要最新数据进行任何报告或可视化的builder,那么应该尝试一下Transpose。

多链:Footprint和Flipsite可访问更多的链。如果你要优先查看更多的链,那么Flipside或Footprint应该可以满足你的要求。几乎所有你关心的链都被他们覆盖了。

随着加密数据深度的不断增长,我们可能会继续看到新的参与者带着自己独特的用例和性能进入这个领域。在此之前需要注意的是,每个平台都有自己的学习曲线,对于90%的爱好者来说,使用你最熟悉的平台是最好的选择。

相关阅读

新项目|Transpose:Web3数据结构化“神器”

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

链链资讯

[0:31ms0-4:146ms