تطور الوصول إلى بيانات البلوكتشين: مقدمة عن الفهرس والمشاريع ذات الصلة
البيانات هي جوهر تقنية البلوكتشين، وهي أساس تطوير التطبيقات اللامركزية. تتركز المناقشات الحالية بشكل كبير على توفر البيانات (DA)، أي ضمان أن يتمكن المشاركون في الشبكة من الوصول إلى أحدث بيانات المعاملات للتحقق. لكن جانب إمكانية الوصول إلى البيانات، وهو جانب مهم بنفس القدر، غالبًا ما يتم تجاهله.
في عصر بلوكتشين المعيارية، أصبحت حلول DA ضرورية. إنها تضمن أن جميع المشاركين يمكنهم استخدام بيانات المعاملات، وتحقيق التحقق في الوقت الحقيقي والحفاظ على سلامة الشبكة. ومع ذلك، فإن طبقة DA تشبه لوحة إعلانات أكثر من كونها قاعدة بيانات، حيث لا يتم تخزين البيانات لفترة غير محدودة، بل يتم حذفها مع مرور الوقت.
بالمقارنة، تركز إمكانية الوصول إلى البيانات على القدرة على استرجاع البيانات التاريخية، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير dApp وإجراء تحليل البلوكتشين. على الرغم من قلة المناقشة، إلا أنها بنفس أهمية توفر البيانات. يلعب كلاهما دورًا تكميليًا في نظام البلوكتشين البيئي، ويجب أن تعالج إدارة البيانات الشاملة هذين الأمرين في الوقت نفسه لدعم تطبيقات البلوكتشين القوية والفعالة.
منذ ظهورها، غيرت البلوكتشين بالكامل البنية التحتية، مما دفع إلى إنشاء التطبيقات اللامركزية (dApp) في مجالات مثل الألعاب والمالية والشبكات الاجتماعية. ومع ذلك، يتطلب بناء هذه التطبيقات الوصول إلى كميات كبيرة من بيانات البلوكتشين، وهو أمر صعب ومكلف.
بالنسبة لمطوري dApp، فإن خيارًا واحدًا هو استضافة وتشغيل عقدة RPC الأرشيف الخاصة بهم. تخزن هذه العقد جميع بيانات البلوكتشين التاريخية، مما يسمح بالوصول الكامل. ولكن تكلفة الصيانة مرتفعة، وقدرة الاستعلام محدودة. تشغيل عقدة أرخص هو خيار آخر، ولكن قدرة استرجاع البيانات محدودة، مما قد يعوق تشغيل dApp.
طريقة أخرى هي استخدام مزودي نقاط RPC التجارية. هم مسؤولون عن تكلفة العقد وإدارته، ويوفرون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. نقاط النهاية العامة لـ RPC مجانية ولكنها تحتوي على قيود على السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم. نقاط النهاية الخاصة لـ RPC تقدم أداءً أفضل، ولكن حتى استرجاع البيانات البسيط يتطلب الكثير من الاتصالات، مما يجعلها غير فعالة وصعبة التوسع.
تلعب مؤشرات البلوكتشين دورًا رئيسيًا في تنظيم بيانات السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات لتسهيل الاستعلام، ولذلك تُسمى "جوجل البلوكتشين". تقوم هذه المؤشرات بفهرسة بيانات البلوكتشين، مما يجعل البيانات متاحة من خلال لغة استعلام مشابهة لـ SQL. توفر المؤشرات واجهة موحدة، مما يسمح للمطورين باسترجاع المعلومات بسرعة وبدقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
أنواع مختلفة من المحسنات لتحسين استرجاع البيانات:
موصل عقدة كاملة: تشغيل عقدة بلوكتشين كاملة لاستخراج البيانات مباشرة، مما يضمن التامة والدقة، لكنه يتطلب قدرة تخزين ومعالجة كبيرة.
محرك فهرسة خفيف الوزن: يعتمد على العقد الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
فهرس مخصص: يركز على نوع بيانات معين أو البلوكتشين، ويعمل على تحسين استرجاع حالات الاستخدام المحددة، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
مجمّع الفهارس: يستخرج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، ويقدم واجهة استعلام موحدة، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات dApp المتعددة السلاسل.
تتطلب فقط الإيثريوم 3 تيرابايت من مساحة التخزين، وتستمر في الزيادة. يتم نشر بروتوكول الفهرسة مع عدة فهرسين، مما يتيح فهرسة فعالة واستعلامات سريعة لبيانات كبيرة، وهو ما لا يمكن تحقيقه بواسطة RPC.
يسمح الفهرس أيضًا بالاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات بسهولة، واستخراج التحليلات بعد ذلك. يمكن لبعض الفهارس تجميع بيانات من مصادر متعددة، مما يتجنب نشر عدة واجهات برمجة التطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التوزيع عبر عدة عقد، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً معززًا، بينما قد تواجه مزودات RPC انقطاعًا بسبب خصائصها المركزية.
بشكل عام، زادت الفهارس من كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات مقارنة بمزودي عقدة RPC، بينما خفضت تكلفة نشر عقدة واحدة. وهذا يجعل بروتوكول فهرسة البلوكتشين الخيار المفضل لمطوري التطبيقات اللامركزية.
يتطلب بناء dApp استرجاع وقراءة بيانات البلوكتشين لتشغيل الخدمة. ويشمل ذلك DeFi، ومنصات NFT، والألعاب، وحتى الشبكات الاجتماعية، لأن هذه المنصات تحتاج أولاً إلى قراءة البيانات قبل تنفيذ المعاملات الأخرى.
تحتاج بروتوكولات DeFi إلى معلومات مختلفة لإبلاغ المستخدمين بالأسعار، والنسب، والرسوم، وما إلى ذلك. يحتاج AMM إلى معلومات الأسعار والسيولة لحساب معدل التبادل، بينما تحتاج بروتوكولات الإقراض إلى معدل الاستخدام لتحديد معدل الإقراض ونسبة تصفية الدين. قبل حساب معدل التنفيذ للمستخدم، من الضروري إدخال المعلومات في dApp.
يحتاج GameFi إلى فهرسة سريعة والوصول إلى البيانات، لضمان تجربة لعب سلسة للمستخدمين. فقط من خلال استرجاع البيانات بسرعة وتنفيذها، يمكن لألعاب Web3 أن تنافس في الأداء ألعاب Web2، وجذب المزيد من المستخدمين. تحتاج هذه الألعاب إلى بيانات مثل ملكية الأراضي، رصيد الرموز، والعمليات داخل اللعبة. يمكن استخدام الفهرس لضمان تدفق بيانات مستقر ووقت تشغيل طبيعي، مما يضمن تجربة لعب مثالية.
تحتاج أسواق NFT ومنصات الإقراض إلى فهرسة البيانات للوصول إلى معلومات متنوعة، مثل بيانات التعريف الخاصة بـ NFT، وبيانات الملكية والتحويل، ومعلومات الرسوم. يمكن أن يؤدي الفهرس السريع لمثل هذه البيانات إلى تجنب تصفح كل NFT بحثًا عن بيانات الملكية أو الخصائص.
سواء كانت AMM في DeFi التي تحتاج إلى معلومات عن الأسعار والسيولة، أو تطبيقات SocialFi التي تحتاج إلى تحديث منشورات المستخدمين الجدد، فإن استرجاع البيانات بسرعة يعد أمرًا حيويًا لتشغيل dApp بشكل صحيح. بفضل الفهارس، يمكنها استرجاع البيانات بكفاءة وبدقة، مما يوفر تجربة مستخدم سلسة.
يوفر الفهرس طريقة لاستخراج بيانات محددة من البيانات الأصلية للبلوكتشين ( بما في ذلك أحداث العقود الذكية في كل كتلة )، مما يتيح فرصًا لتحليل بيانات أكثر تحديدًا وبالتالي تقديم رؤى شاملة.
على سبيل المثال، يمكن لبروتوكول التداول الدائم أن يحدد أي من الرموز لديها حجم تداول كبير وتوليد الرسوم، وبالتالي يقرر ما إذا كان سيتم إدراجها كعقد دائم. يمكن لمطوري DEX إنشاء لوحات معلومات لفهم العمق حول أي من برك السيولة لديها أعلى عائد أو أقوى سيولة. يمكنهم أيضًا إنشاء لوحات معلومات عامة، مما يسمح للمطورين بالاستعلام بحرية ومرونة عن أي نوع من البيانات لعرضها على الرسم البياني.
نظرًا لوجود العديد من كتلة البلوكتشين المتاحة، فإن التعرف على الفروق بين بروتوكولات الفهرسة أمر بالغ الأهمية لضمان اختيار المطورين لأفضل فهرس يلبي احتياجاتهم.
The Graph هو أول بروتوكول فهرسة يتم إطلاقه على البلوكتشين الإيثيريوم، مما يتيح الاستعلام بسهولة عن بيانات المعاملات التي كان من الصعب الوصول إليها سابقًا. يستخدم تعريفات الفروع والتصفية لجمع مجموعة فرعية من البيانات من البلوكتشين ، مثل جميع المعاملات المتعلقة بمجمع معاملات معين.
باستخدام إثبات الفهرسة، يقوم الفهرس بتخزين رموز GRT للمشاركة في خدمات الفهرسة والاستعلام، ويمكن للمفوضين اختيار تخزين الرموز. يمكن للمنسقين الوصول إلى الجداول الفرعية عالية الجودة، مما يساعد الفهرس في تحديد البيانات التي يجب تجميعها في الجداول الفرعية لكسب أفضل رسوم استعلام. ينتقل The Graph نحو مزيد من اللامركزية، وسيتوقف في النهاية عن توفير خدمات الاستضافة، مما يتطلب من الجداول الفرعية الترقية إلى شبكتها.
تتيح بنيتها التحتية أن يصل متوسط تكلفة كل مليون استعلام إلى 40 دولارًا، وهو أقل بكثير من تكلفة العقد المستضاف ذاتيًا. كما أنها تدعم الفهرسة المتوازية للبيانات على السلسلة وخارجها، مما يحقق استرجاع بيانات فعال.
تزايدت مكافآت فهرس The Graph بشكل مطرد على مدار الأرباع القليلة الماضية، ويرجع ذلك جزئياً إلى زيادة حجم الاستعلامات، وكذلك بسبب ارتفاع سعر الرموز، حيث يخططون لدمج استعلامات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل.
Subsquid هو بحيرة بيانات لامركزية قابلة للتوسع أفقيًا ونقطة إلى نقطة، يمكنه تجميع كميات كبيرة من البيانات على السلسلة وخارجها بكفاءة، ويحميها من خلال إثباتات المعرفة الصفرية. كشبكة عمال لامركزية، يتحمل كل عقدة مسؤولية تخزين مجموعة فرعية محددة من بيانات الكتلة، مما يسرع عملية الاسترجاع من خلال التعرف السريع على العقد التي تخزن البيانات المطلوبة.
يدعم Subsquid الفهرسة في الوقت الفعلي، مما يسمح بفهرسة الكتل قبل أن يتم تأكيدها نهائيًا. كما أنه يدعم تخزين البيانات بالتنسيق الذي يختاره المطور، مما يسهل التحليل باستخدام أدوات مثل BigQuery أو Parquet أو CSV. يمكن نشر الرسوم البيانية الفرعية على شبكة Subsquid دون الحاجة إلى الانتقال إلى Squid SDK، مما يحقق نشرًا بدون كود.
على الرغم من أنها لا تزال في مرحلة اختبار الشبكة، حققت Subsquid إحصائيات مثيرة للإعجاب، حيث يوجد أكثر من 80,000 مستخدم في شبكة الاختبار، وتم نشر أكثر من 60,000 مُفهرس Squid، وهناك أكثر من 20,000 مطور للتحقق على الشبكة. في 3 يونيو، أطلقت Subsquid الشبكة الرئيسية لبحيرة بياناتها.
بصرف النظر عن الفهرس، يمكن أن تحل شبكة Subsquid Data Lake محل RPC في حالات الاستخدام مثل التحليل، والمعالجات المشتركة ZK/TEE، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والأوراكل.
SubQuery هو شبكة بنية تحتية لوسيط لامركزي، تقدم خدمات RPC وبيانات الفهرسة. في البداية دعم شبكات Polkadot وSubstrate، وقد توسع الآن ليشمل أكثر من 200 سلسلة. تعمل بطريقة مشابهة لـ The Graph التي تستخدم إثبات الفهرسة، حيث يقوم الفهرس بفهرسة البيانات وتقديم طلبات الاستعلام، بينما يقوم المفوضون بإيداع حصصهم لدى الفهرس. ومع ذلك، فإنه يقدم للمستهلكين إمكانية تقديم أوامر الشراء، مما يدل على أن دخل الفهرس مضمون، وليس المديرين.
سيتم تقديم عقد بيانات SubQuery الداعمة للتقسيم، لمنع التزامن المستمر للبيانات الجديدة بين العقد، وتحسين كفاءة الاستعلام، مع التوجه نحو لامركزية أكبر. يمكن للمستخدمين اختيار دفع حوالي 1 SQT كرسوم حسابية مقابل كل 1000 طلب، أو من خلال البروتوكول لتعيين رسوم مخصصة للمؤشر.
على الرغم من أن SubQuery أطلق الرموز الخاصة به في وقت سابق من هذا العام، إلا أن مكافآت إصدار العقد والمفوضين قد زادت أيضًا من حيث القيمة بالدولار، مما يمثل زيادة مستمرة في عدد خدمات الاستعلام المقدمة على منصته. منذ TGE، زادت الكمية الإجمالية من SQT المرهونة من 6 ملايين إلى 125 مليون، مما يبرز زيادة مشاركة الشبكة.
Covalent هو شبكة فهرسة لامركزية، يتم إنشاؤها بواسطة المنتجين عينة الكتلة (BSP) من خلال تصدير جماعي لإنشاء نسخ بيانات البلوكتشين، ونشر الإثباتات على بلوكتشين Covalent L1. يتم بعد ذلك تصفية هذه البيانات من قبل المنتجين نتاج الكتلة (BRP) وفقًا للقواعد المحددة.
من خلال واجهة برمجة التطبيقات الموحدة، يمكن للمطورين استخراج بيانات البلوكتشين ذات الصلة بسهولة باستخدام تنسيق طلب واستجابة موحد، دون الحاجة إلى كتابة استعلامات معقدة مخصصة للوصول إلى البيانات. يمكن استخدام رموز CQT التي يتم تسويتها على Moonbeam كوسيلة دفع لاستخراج هذه المجموعات المهيأة مسبقًا من مزودي الشبكة.
يبدو أن مكافآت Covalent من الربع الأول من عام 23 إلى الربع الأول من عام 24 تظهر اتجاهًا عامًا نحو النمو، ويرجع ذلك جزئيًا إلى ارتفاع سعر رمز Covalent CQT.
عند اختيار المغير، يجب مراعاة العوامل التالية:
قابلية تخصيص البيانات: بعض المحللات ( مثل Covalent ) هي محللات عامة، تقدم فقط مجموعة بيانات مسبقة التكوين قياسية عبر API. على الرغم من كونها سريعة، إلا أنها لا توفر المرونة للمطورين الذين يحتاجون إلى مجموعات بيانات مخصصة. يتيح استخدام إطار المحلل معالجة بيانات أكثر تخصيصًا لتلبية احتياجات التطبيقات المحددة.
الأمان: يجب أن تكون بيانات الفهرسة آمنة، وإلا فإن التطبيقات اللامركزية (dApp) المبنية على هذه الفهارس قد تكون معرضة للاختراق. على سبيل المثال، إذا كان يمكن التلاعب بالمعاملات وأرصدة المحفظة، فقد تفقد تطبيقات dApp سيولتها، مما يؤثر على المستخدمين. جميع الفهارس تعتمد نوعًا ما من الأمان من خلال تخزين الرموز، ولكن قد تستخدم حلول أخرى إثباتًا لتعزيز الأمان.
يقدم Subsquid خيارات باستخدام الإثباتات المتفائلة والإثباتات ذات المعرفة الصفرية، وأصدرت Covalent إثباتات تحتوي على قيم تجزئة الكتل. يوفر Graph فترة تحدي متفائلة لاستفسارات الفهرس، بينما ينشئ SubQuery إثباتات Merkle Mountain لكل كتلة، ويحسب قيم تجزئة الكتل لجميع البيانات المخزنة في قاعدة بياناته.
السرعة وقابلية التوسع: مع نمو البلوكتشين، تزداد أحجام المعاملات، ويصبح من الصعب أكثر فهرسة كميات كبيرة من البيانات، مما يتطلب المزيد من القدرة على المعالجة ومساحة التخزين. يصبح الحفاظ على الكفاءة أكثر صعوبة، لكن بروتوكول الفهرسة يقدم حلولًا تلبي هذه الاحتياجات.
تقوم Subsquid بتحقيق التوسع الأفقي من خلال إضافة المزيد من العقد لتخزين البيانات، مما يسمح بالتوسع مع تحسينات الأجهزة. توفر Graph بيانات تدفق متوازية لمزامنة أسرع، بينما تقدم SubQuery تجزئة العقد لتسريع عملية المزامنة.
الشبكات المدعومة: على الرغم من أن معظم أنشطة البلوكتشين لا تزال تجري على الإيثريوم، فإن البلوكتشينات المختلفة تزداد شعبية. تمتلك Layer 2s و Solana و Move كتلة و نظام إيكولوجي لبيتكوين جميعها مطورين وأنشطة متزايدة تحتاج أيضًا إلى خدمات الفهرسة.
توفير الدعم لبعض السلاسل التي لا تدعمها بروتوكولات الفهرسة الأخرى يمكن أن يؤدي إلى حصة أكبر في السوق. ليس من السهل فهرسة الشبكات الكثيفة البيانات ( مثل Solana )، حيث لم ينجح حتى الآن سوى Subsquid في توفير دعم الفهرسة لها.
على الرغم من أن الفهرس يُستخدم على نطاق واسع في تطوير التطبيقات اللامركزية، إلا أن إمكانياته لا تزال هائلة، خاصة في حالة تكامل الذكاء الاصطناعي. مع انتشار الذكاء الاصطناعي في Web2 وWeb3، تعتمد قدراته المحسّنة على الوصول إلى البيانات ذات الصلة لتدريب النماذج وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. إن ضمان تكامل البيانات أمر بالغ الأهمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يمنع إدخال معلومات متحيزة أو غير دقيقة في النماذج.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
5
مشاركة
تعليق
0/400
ForkTongue
· منذ 10 س
هل يمكن أن يكون db أسرع في تسجيل البيانات على سلسلة الكتل؟
البلوكتشين مؤشر: بناء بنية تحتية أساسية فعالة لتطبيقات dApp
تطور الوصول إلى بيانات البلوكتشين: مقدمة عن الفهرس والمشاريع ذات الصلة
البيانات هي جوهر تقنية البلوكتشين، وهي أساس تطوير التطبيقات اللامركزية. تتركز المناقشات الحالية بشكل كبير على توفر البيانات (DA)، أي ضمان أن يتمكن المشاركون في الشبكة من الوصول إلى أحدث بيانات المعاملات للتحقق. لكن جانب إمكانية الوصول إلى البيانات، وهو جانب مهم بنفس القدر، غالبًا ما يتم تجاهله.
في عصر بلوكتشين المعيارية، أصبحت حلول DA ضرورية. إنها تضمن أن جميع المشاركين يمكنهم استخدام بيانات المعاملات، وتحقيق التحقق في الوقت الحقيقي والحفاظ على سلامة الشبكة. ومع ذلك، فإن طبقة DA تشبه لوحة إعلانات أكثر من كونها قاعدة بيانات، حيث لا يتم تخزين البيانات لفترة غير محدودة، بل يتم حذفها مع مرور الوقت.
بالمقارنة، تركز إمكانية الوصول إلى البيانات على القدرة على استرجاع البيانات التاريخية، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير dApp وإجراء تحليل البلوكتشين. على الرغم من قلة المناقشة، إلا أنها بنفس أهمية توفر البيانات. يلعب كلاهما دورًا تكميليًا في نظام البلوكتشين البيئي، ويجب أن تعالج إدارة البيانات الشاملة هذين الأمرين في الوقت نفسه لدعم تطبيقات البلوكتشين القوية والفعالة.
منذ ظهورها، غيرت البلوكتشين بالكامل البنية التحتية، مما دفع إلى إنشاء التطبيقات اللامركزية (dApp) في مجالات مثل الألعاب والمالية والشبكات الاجتماعية. ومع ذلك، يتطلب بناء هذه التطبيقات الوصول إلى كميات كبيرة من بيانات البلوكتشين، وهو أمر صعب ومكلف.
بالنسبة لمطوري dApp، فإن خيارًا واحدًا هو استضافة وتشغيل عقدة RPC الأرشيف الخاصة بهم. تخزن هذه العقد جميع بيانات البلوكتشين التاريخية، مما يسمح بالوصول الكامل. ولكن تكلفة الصيانة مرتفعة، وقدرة الاستعلام محدودة. تشغيل عقدة أرخص هو خيار آخر، ولكن قدرة استرجاع البيانات محدودة، مما قد يعوق تشغيل dApp.
طريقة أخرى هي استخدام مزودي نقاط RPC التجارية. هم مسؤولون عن تكلفة العقد وإدارته، ويوفرون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC. نقاط النهاية العامة لـ RPC مجانية ولكنها تحتوي على قيود على السرعة، مما قد يؤثر على تجربة المستخدم. نقاط النهاية الخاصة لـ RPC تقدم أداءً أفضل، ولكن حتى استرجاع البيانات البسيط يتطلب الكثير من الاتصالات، مما يجعلها غير فعالة وصعبة التوسع.
تلعب مؤشرات البلوكتشين دورًا رئيسيًا في تنظيم بيانات السلسلة وتخزينها في قاعدة بيانات لتسهيل الاستعلام، ولذلك تُسمى "جوجل البلوكتشين". تقوم هذه المؤشرات بفهرسة بيانات البلوكتشين، مما يجعل البيانات متاحة من خلال لغة استعلام مشابهة لـ SQL. توفر المؤشرات واجهة موحدة، مما يسمح للمطورين باسترجاع المعلومات بسرعة وبدقة باستخدام لغة استعلام موحدة، مما يبسط العملية بشكل كبير.
أنواع مختلفة من المحسنات لتحسين استرجاع البيانات:
موصل عقدة كاملة: تشغيل عقدة بلوكتشين كاملة لاستخراج البيانات مباشرة، مما يضمن التامة والدقة، لكنه يتطلب قدرة تخزين ومعالجة كبيرة.
محرك فهرسة خفيف الوزن: يعتمد على العقد الكاملة للحصول على بيانات محددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكنه قد يزيد من وقت الاستعلام.
فهرس مخصص: يركز على نوع بيانات معين أو البلوكتشين، ويعمل على تحسين استرجاع حالات الاستخدام المحددة، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.
مجمّع الفهارس: يستخرج البيانات من عدة بلوكتشين ومصادر، بما في ذلك المعلومات خارج السلسلة، ويقدم واجهة استعلام موحدة، وهو مفيد بشكل خاص لتطبيقات dApp المتعددة السلاسل.
تتطلب فقط الإيثريوم 3 تيرابايت من مساحة التخزين، وتستمر في الزيادة. يتم نشر بروتوكول الفهرسة مع عدة فهرسين، مما يتيح فهرسة فعالة واستعلامات سريعة لبيانات كبيرة، وهو ما لا يمكن تحقيقه بواسطة RPC.
يسمح الفهرس أيضًا بالاستعلامات المعقدة، وتصفية البيانات بسهولة، واستخراج التحليلات بعد ذلك. يمكن لبعض الفهارس تجميع بيانات من مصادر متعددة، مما يتجنب نشر عدة واجهات برمجة التطبيقات dApp متعددة السلاسل. من خلال التوزيع عبر عدة عقد، يوفر الفهرس أمانًا وأداءً معززًا، بينما قد تواجه مزودات RPC انقطاعًا بسبب خصائصها المركزية.
بشكل عام، زادت الفهارس من كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات مقارنة بمزودي عقدة RPC، بينما خفضت تكلفة نشر عقدة واحدة. وهذا يجعل بروتوكول فهرسة البلوكتشين الخيار المفضل لمطوري التطبيقات اللامركزية.
يتطلب بناء dApp استرجاع وقراءة بيانات البلوكتشين لتشغيل الخدمة. ويشمل ذلك DeFi، ومنصات NFT، والألعاب، وحتى الشبكات الاجتماعية، لأن هذه المنصات تحتاج أولاً إلى قراءة البيانات قبل تنفيذ المعاملات الأخرى.
تحتاج بروتوكولات DeFi إلى معلومات مختلفة لإبلاغ المستخدمين بالأسعار، والنسب، والرسوم، وما إلى ذلك. يحتاج AMM إلى معلومات الأسعار والسيولة لحساب معدل التبادل، بينما تحتاج بروتوكولات الإقراض إلى معدل الاستخدام لتحديد معدل الإقراض ونسبة تصفية الدين. قبل حساب معدل التنفيذ للمستخدم، من الضروري إدخال المعلومات في dApp.
يحتاج GameFi إلى فهرسة سريعة والوصول إلى البيانات، لضمان تجربة لعب سلسة للمستخدمين. فقط من خلال استرجاع البيانات بسرعة وتنفيذها، يمكن لألعاب Web3 أن تنافس في الأداء ألعاب Web2، وجذب المزيد من المستخدمين. تحتاج هذه الألعاب إلى بيانات مثل ملكية الأراضي، رصيد الرموز، والعمليات داخل اللعبة. يمكن استخدام الفهرس لضمان تدفق بيانات مستقر ووقت تشغيل طبيعي، مما يضمن تجربة لعب مثالية.
تحتاج أسواق NFT ومنصات الإقراض إلى فهرسة البيانات للوصول إلى معلومات متنوعة، مثل بيانات التعريف الخاصة بـ NFT، وبيانات الملكية والتحويل، ومعلومات الرسوم. يمكن أن يؤدي الفهرس السريع لمثل هذه البيانات إلى تجنب تصفح كل NFT بحثًا عن بيانات الملكية أو الخصائص.
سواء كانت AMM في DeFi التي تحتاج إلى معلومات عن الأسعار والسيولة، أو تطبيقات SocialFi التي تحتاج إلى تحديث منشورات المستخدمين الجدد، فإن استرجاع البيانات بسرعة يعد أمرًا حيويًا لتشغيل dApp بشكل صحيح. بفضل الفهارس، يمكنها استرجاع البيانات بكفاءة وبدقة، مما يوفر تجربة مستخدم سلسة.
يوفر الفهرس طريقة لاستخراج بيانات محددة من البيانات الأصلية للبلوكتشين ( بما في ذلك أحداث العقود الذكية في كل كتلة )، مما يتيح فرصًا لتحليل بيانات أكثر تحديدًا وبالتالي تقديم رؤى شاملة.
على سبيل المثال، يمكن لبروتوكول التداول الدائم أن يحدد أي من الرموز لديها حجم تداول كبير وتوليد الرسوم، وبالتالي يقرر ما إذا كان سيتم إدراجها كعقد دائم. يمكن لمطوري DEX إنشاء لوحات معلومات لفهم العمق حول أي من برك السيولة لديها أعلى عائد أو أقوى سيولة. يمكنهم أيضًا إنشاء لوحات معلومات عامة، مما يسمح للمطورين بالاستعلام بحرية ومرونة عن أي نوع من البيانات لعرضها على الرسم البياني.
نظرًا لوجود العديد من كتلة البلوكتشين المتاحة، فإن التعرف على الفروق بين بروتوكولات الفهرسة أمر بالغ الأهمية لضمان اختيار المطورين لأفضل فهرس يلبي احتياجاتهم.
The Graph هو أول بروتوكول فهرسة يتم إطلاقه على البلوكتشين الإيثيريوم، مما يتيح الاستعلام بسهولة عن بيانات المعاملات التي كان من الصعب الوصول إليها سابقًا. يستخدم تعريفات الفروع والتصفية لجمع مجموعة فرعية من البيانات من البلوكتشين ، مثل جميع المعاملات المتعلقة بمجمع معاملات معين.
باستخدام إثبات الفهرسة، يقوم الفهرس بتخزين رموز GRT للمشاركة في خدمات الفهرسة والاستعلام، ويمكن للمفوضين اختيار تخزين الرموز. يمكن للمنسقين الوصول إلى الجداول الفرعية عالية الجودة، مما يساعد الفهرس في تحديد البيانات التي يجب تجميعها في الجداول الفرعية لكسب أفضل رسوم استعلام. ينتقل The Graph نحو مزيد من اللامركزية، وسيتوقف في النهاية عن توفير خدمات الاستضافة، مما يتطلب من الجداول الفرعية الترقية إلى شبكتها.
تتيح بنيتها التحتية أن يصل متوسط تكلفة كل مليون استعلام إلى 40 دولارًا، وهو أقل بكثير من تكلفة العقد المستضاف ذاتيًا. كما أنها تدعم الفهرسة المتوازية للبيانات على السلسلة وخارجها، مما يحقق استرجاع بيانات فعال.
تزايدت مكافآت فهرس The Graph بشكل مطرد على مدار الأرباع القليلة الماضية، ويرجع ذلك جزئياً إلى زيادة حجم الاستعلامات، وكذلك بسبب ارتفاع سعر الرموز، حيث يخططون لدمج استعلامات مدعومة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل.
Subsquid هو بحيرة بيانات لامركزية قابلة للتوسع أفقيًا ونقطة إلى نقطة، يمكنه تجميع كميات كبيرة من البيانات على السلسلة وخارجها بكفاءة، ويحميها من خلال إثباتات المعرفة الصفرية. كشبكة عمال لامركزية، يتحمل كل عقدة مسؤولية تخزين مجموعة فرعية محددة من بيانات الكتلة، مما يسرع عملية الاسترجاع من خلال التعرف السريع على العقد التي تخزن البيانات المطلوبة.
يدعم Subsquid الفهرسة في الوقت الفعلي، مما يسمح بفهرسة الكتل قبل أن يتم تأكيدها نهائيًا. كما أنه يدعم تخزين البيانات بالتنسيق الذي يختاره المطور، مما يسهل التحليل باستخدام أدوات مثل BigQuery أو Parquet أو CSV. يمكن نشر الرسوم البيانية الفرعية على شبكة Subsquid دون الحاجة إلى الانتقال إلى Squid SDK، مما يحقق نشرًا بدون كود.
على الرغم من أنها لا تزال في مرحلة اختبار الشبكة، حققت Subsquid إحصائيات مثيرة للإعجاب، حيث يوجد أكثر من 80,000 مستخدم في شبكة الاختبار، وتم نشر أكثر من 60,000 مُفهرس Squid، وهناك أكثر من 20,000 مطور للتحقق على الشبكة. في 3 يونيو، أطلقت Subsquid الشبكة الرئيسية لبحيرة بياناتها.
بصرف النظر عن الفهرس، يمكن أن تحل شبكة Subsquid Data Lake محل RPC في حالات الاستخدام مثل التحليل، والمعالجات المشتركة ZK/TEE، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والأوراكل.
SubQuery هو شبكة بنية تحتية لوسيط لامركزي، تقدم خدمات RPC وبيانات الفهرسة. في البداية دعم شبكات Polkadot وSubstrate، وقد توسع الآن ليشمل أكثر من 200 سلسلة. تعمل بطريقة مشابهة لـ The Graph التي تستخدم إثبات الفهرسة، حيث يقوم الفهرس بفهرسة البيانات وتقديم طلبات الاستعلام، بينما يقوم المفوضون بإيداع حصصهم لدى الفهرس. ومع ذلك، فإنه يقدم للمستهلكين إمكانية تقديم أوامر الشراء، مما يدل على أن دخل الفهرس مضمون، وليس المديرين.
سيتم تقديم عقد بيانات SubQuery الداعمة للتقسيم، لمنع التزامن المستمر للبيانات الجديدة بين العقد، وتحسين كفاءة الاستعلام، مع التوجه نحو لامركزية أكبر. يمكن للمستخدمين اختيار دفع حوالي 1 SQT كرسوم حسابية مقابل كل 1000 طلب، أو من خلال البروتوكول لتعيين رسوم مخصصة للمؤشر.
على الرغم من أن SubQuery أطلق الرموز الخاصة به في وقت سابق من هذا العام، إلا أن مكافآت إصدار العقد والمفوضين قد زادت أيضًا من حيث القيمة بالدولار، مما يمثل زيادة مستمرة في عدد خدمات الاستعلام المقدمة على منصته. منذ TGE، زادت الكمية الإجمالية من SQT المرهونة من 6 ملايين إلى 125 مليون، مما يبرز زيادة مشاركة الشبكة.
Covalent هو شبكة فهرسة لامركزية، يتم إنشاؤها بواسطة المنتجين عينة الكتلة (BSP) من خلال تصدير جماعي لإنشاء نسخ بيانات البلوكتشين، ونشر الإثباتات على بلوكتشين Covalent L1. يتم بعد ذلك تصفية هذه البيانات من قبل المنتجين نتاج الكتلة (BRP) وفقًا للقواعد المحددة.
من خلال واجهة برمجة التطبيقات الموحدة، يمكن للمطورين استخراج بيانات البلوكتشين ذات الصلة بسهولة باستخدام تنسيق طلب واستجابة موحد، دون الحاجة إلى كتابة استعلامات معقدة مخصصة للوصول إلى البيانات. يمكن استخدام رموز CQT التي يتم تسويتها على Moonbeam كوسيلة دفع لاستخراج هذه المجموعات المهيأة مسبقًا من مزودي الشبكة.
يبدو أن مكافآت Covalent من الربع الأول من عام 23 إلى الربع الأول من عام 24 تظهر اتجاهًا عامًا نحو النمو، ويرجع ذلك جزئيًا إلى ارتفاع سعر رمز Covalent CQT.
عند اختيار المغير، يجب مراعاة العوامل التالية:
قابلية تخصيص البيانات: بعض المحللات ( مثل Covalent ) هي محللات عامة، تقدم فقط مجموعة بيانات مسبقة التكوين قياسية عبر API. على الرغم من كونها سريعة، إلا أنها لا توفر المرونة للمطورين الذين يحتاجون إلى مجموعات بيانات مخصصة. يتيح استخدام إطار المحلل معالجة بيانات أكثر تخصيصًا لتلبية احتياجات التطبيقات المحددة.
الأمان: يجب أن تكون بيانات الفهرسة آمنة، وإلا فإن التطبيقات اللامركزية (dApp) المبنية على هذه الفهارس قد تكون معرضة للاختراق. على سبيل المثال، إذا كان يمكن التلاعب بالمعاملات وأرصدة المحفظة، فقد تفقد تطبيقات dApp سيولتها، مما يؤثر على المستخدمين. جميع الفهارس تعتمد نوعًا ما من الأمان من خلال تخزين الرموز، ولكن قد تستخدم حلول أخرى إثباتًا لتعزيز الأمان.
يقدم Subsquid خيارات باستخدام الإثباتات المتفائلة والإثباتات ذات المعرفة الصفرية، وأصدرت Covalent إثباتات تحتوي على قيم تجزئة الكتل. يوفر Graph فترة تحدي متفائلة لاستفسارات الفهرس، بينما ينشئ SubQuery إثباتات Merkle Mountain لكل كتلة، ويحسب قيم تجزئة الكتل لجميع البيانات المخزنة في قاعدة بياناته.
السرعة وقابلية التوسع: مع نمو البلوكتشين، تزداد أحجام المعاملات، ويصبح من الصعب أكثر فهرسة كميات كبيرة من البيانات، مما يتطلب المزيد من القدرة على المعالجة ومساحة التخزين. يصبح الحفاظ على الكفاءة أكثر صعوبة، لكن بروتوكول الفهرسة يقدم حلولًا تلبي هذه الاحتياجات.
تقوم Subsquid بتحقيق التوسع الأفقي من خلال إضافة المزيد من العقد لتخزين البيانات، مما يسمح بالتوسع مع تحسينات الأجهزة. توفر Graph بيانات تدفق متوازية لمزامنة أسرع، بينما تقدم SubQuery تجزئة العقد لتسريع عملية المزامنة.
الشبكات المدعومة: على الرغم من أن معظم أنشطة البلوكتشين لا تزال تجري على الإيثريوم، فإن البلوكتشينات المختلفة تزداد شعبية. تمتلك Layer 2s و Solana و Move كتلة و نظام إيكولوجي لبيتكوين جميعها مطورين وأنشطة متزايدة تحتاج أيضًا إلى خدمات الفهرسة.
توفير الدعم لبعض السلاسل التي لا تدعمها بروتوكولات الفهرسة الأخرى يمكن أن يؤدي إلى حصة أكبر في السوق. ليس من السهل فهرسة الشبكات الكثيفة البيانات ( مثل Solana )، حيث لم ينجح حتى الآن سوى Subsquid في توفير دعم الفهرسة لها.
على الرغم من أن الفهرس يُستخدم على نطاق واسع في تطوير التطبيقات اللامركزية، إلا أن إمكانياته لا تزال هائلة، خاصة في حالة تكامل الذكاء الاصطناعي. مع انتشار الذكاء الاصطناعي في Web2 وWeb3، تعتمد قدراته المحسّنة على الوصول إلى البيانات ذات الصلة لتدريب النماذج وتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. إن ضمان تكامل البيانات أمر بالغ الأهمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن يمنع إدخال معلومات متحيزة أو غير دقيقة في النماذج.
في المحلل