Dune、Flipside、Transpose、Footprint 和 BigQuery 大比拼。
原文：The Race for Data Domination: An Evaluation of Today's Top Crypto Analytics Platforms
作者：Carson Brown
編譯: Katie 辜，Odaily 星球日報譯者
封面：Photo by Shubham Dhage on Unsplash
本文匯總了我對 Dune、Flipside、Transpose、Footprint 和 BigQuery 五家鏈上數據分析平台的研究，並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台
Dune
- 特色：數據儀錶盤功能
- 缺點：難從網站上直接獲取數據
- 數據查詢語言：V1—PostgresSQL | V2—Spark SQL
- 推特粉絲量：79.7 k
Dune Analytics 在採用和增長方面明顯領先。於 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迴中堅持構建，產生了特定的用戶基礎，並在 2022 年 2 月融資 6942 萬美元，估值達到 10 億美元。
Dune 主要專注於分析和數據儀錶盤。如果你了解 SQL（數據庫管理系統）並熟悉加密貨幣，那麼通過 Dune 簡單的用戶界面可以在幾分鐘內輕鬆開始查詢、繪圖、儀錶盤和共享數據。
儘管他們最近宣佈在 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 Dune Pro 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（根據他們的文檔，預計在 2022 年 12 月，但價格尚未公開）。
Dune 還推出了 Dune V2，它利用 Apache Spark（分析引擎）處理更大範圍的查詢，並在用戶界面中支持跨鏈查詢。
Flipside
- 特色：ShroomDK（基於 NFT 的 SDK，可編程查詢訪問全面的區塊鏈數據）
- 缺點：瀏覽器內用戶體驗
- 數據查詢語言：Snowflake（推特開源的高性能 ID 生成算法）
- 推特粉絲量：40 k
Flipside 於 2017 年在美國成立，與 Dune 一樣，在牛市和熊市輪迴中堅守。雖然 Flipside 也提供對加密數據和儀錶盤功能的簡單訪問，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 ShroomDK NFT 的人提供免費的 API 訪問他們所有的數據。ShroomDK NFT 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 API Key，用戶可以使用該 API Key 查詢 Flipsides 數據。
Flipside 通過其 API 專注於賞金和可訪問性這一點這對於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 為儀錶盤提供了一個強大的工具集，但其體驗卻遠不如 Dune，我見過的一些儀錶盤比 Dune 的儀錶盤更強大，但其界面和用戶體驗卻落後於前者。最重要的是，大型查詢會使瀏覽器卡頓。
Transpose
- 特色：低延遲
- 缺點：訪問舊的保存查詢的途徑
- 數據查詢語言：Transpose SQL
- 推特粉絲量：3 k
Transpose 憑藉其獨特的用戶界面和索引器關注度掀起了波瀾。成立於 2021 年的 “小而年輕” 團隊專注於其 API。
Transpose 專注於其 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。他們還專注於清晰的數據組織——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，能夠輕鬆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
- 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：12 k
總部位於新加坡的 Footprint Analytics 成立於 2021 年，同樣為加密數據分析師提供查詢、繪圖和儀錶盤工具。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（包括免費），可以訪問所有數據。
在用戶體驗方面，Footprint 稍微落後於其他產品。雖然它們確實支持一些獨特的鏈，但其界面並不是很直觀。
BigQuery
- 特色：速度
- 缺點：不是加密原生產品
- 數據查詢語言：ANSI SQL
像谷歌這樣的公司也開始支持加密社區。谷歌 BigQuery 於 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，如可視化和儀錶盤。此外，BigQuery 不提供任何特定於項目的解析數據，只提供諸如交易、區塊和日誌等核心協議數據。
鏈上數據分析平台的性能
下面我將評估每個平台的數據處理、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，我在所有平台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。每個平台使用相同的時區，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 Dune V1 到 Dune V2 的顯著改進也很有趣。但 Transpose 超時了，這可能是由於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，我研究了每個平台上的延遲。為此，我查詢了每個平台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台。
Transpose 的定位是索引器，而不是分析平台。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、Dune V2 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，並連接了這些區塊中的所有交易。對於所有的平台，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，然後是 Dune V2。Footprint 沒有區塊表格，所以我無法測試查詢。Dune V1 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台的用戶對像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，以下平台支持的鏈最多，依次為：Footprint（19）、Flipside（16）、BigQuery（13）、Dune（8）和 Transpose（2）。
總結
在整個分析過程中，各平台都非常不同。考慮到不同的界面、優先級和性能的可變性，對於我理想的分析工具，我得出以下結論：
- 共享分析結果（選擇 Dune）：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，但他們的儀錶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台。
- 性能（選擇 Flipside）：在連接速度和數據分析兩方面進行評估時，Flipside 始終優於 Dune。儘管 Flipside 在 BigQuery 的競爭中表現不佳，但 Flipside 支持智能合約的鍊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，那麼 Flipside 是你的不二選擇。
- 鏈延遲（選擇 Transpose）：儘管 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，那麼應該嘗試一下 Transpose。
- 多鏈（選擇 Footprint 或 Flipside）：Footprint 和 Flipsite 可訪問更多的鏈。如果你要優先查看更多的鏈，那麼 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，每個平台都有自己的學習曲線，對於 90% 的愛好者來說，使用你最熟悉的平台是最好的選擇。
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