三大加密货币分析平台有何不同？

加密货币分析平台使人们能够深入了解区块链、协议和项目的更深层次情况，而不仅仅是代币和 NFT 的价格。然而，不同的平台和工具之间存在着差别。

在广度和可用性、功能和灵活性、价格和特色等方面始终存在权衡。为了帮助分析师选择最适合他们需求的平台，我们比较了当前排名前三的加密货币分析平台，分别是：

• Dune Analytics
• Footprint Analytics
• Flipside

在选择最适合其需求的工具时，分析师可以考虑以下 11 个核心方面：

1. 覆盖范围
2. 灵活性和易用性之间的平衡
3. 延迟
4. 性能
5. 价格
6. 可视化选项
7. 数据模型
8. NFT 数据
9. 技术栈
10. 链下数据获取能力
11. API/SDK

我们将探讨排名前三的这几大平台（Dune Analytics、Footprint Analytics 和 Flipside）在这些方面分别具有哪些优势。

背景

在此之前，已经有几篇关于分析工具的综合比较文章。但在本篇文章中，我们将仅关注专门为解决区块链分析问题而构建的工具。

此外，我们将逐一解决每个类别的问题，而不是逐个讨论每个软件的问题。如果您或您的团队想要解决特定问题，如找到最经济实惠的工具或拥有最多 NFT 功能的工具，您可以直接跳转到该部分进行学习。

覆盖范围

覆盖范围是指一个工具索引的链 / 网络的数量，如以太坊、Solana、Boba Network 等。但覆盖范围也可以包括深度，即给定链的第一个索引交易的时间。

数据工程师和区块链分析师 Primo Data 创建了最好的最新可视化图表，比较了不同分析平台的网络覆盖范围。

在排名前三的加密货币分析平台中，Footprint Analytics 覆盖范围最广，覆盖了 43 个被追踪网络中的 20 个。Flipside 紧随其后，有 15 个，Dune Analytics 则仅有 8 个。

如果你只需要分析其中一种主流代币或区块链，如比特币、Solana 或以太坊，那么覆盖范围并不重要，因为这三个分析平台都提供对这几个主流代币的分析。

然而，在其他领域，如 GameFi，覆盖范围则非常重要，因为许多游戏都使用自己小型、临时链，如 DFK Chain、Ronin 和 Wax。Footprint Analytics 广泛的覆盖范围使其成为 GameFi 分析的首选平台。它是唯一一个提供对这三个链的分析的平台。

灵活性和易用性的平衡

由于 Web3 的代码开源性质，建立一个区块链 ETL 仓库并提供给用户自行探索相对容易。困难的部分在于解释层，即平台如何将所有原始数据分类为有意义的类别，同时过滤掉垃圾信息。

原始数据本身非常灵活，因为它允许任何人根据自己的意愿定义、分类和解释它，但对于绝大多数分析师来说是不可用的。另一方面，过度简化数据使得有高级需求的团队无法创建定制的专用分析。

所有平台最终都是建立在关系型数据库之上的，这意味着 SQL 被用作主要工具。要使用 Flipside 和 Dune，当 Footprint 在 SQL 上设计了一个额外的抽象层（一种 SQL 查询生成器），也就是一个拖拉分析的界面，需要具备 SQL 的知识。虽然只能通过用户界面构建简单的 SQL 查询（没有堆叠查询、相关子查询、窗口功能），但由于进入门槛降低了，这是对整个生态系统的重要补充。

延迟

延迟是指更新数据所需的时间长度。

在分析师 Carson Brown 十月份发布的一篇@carsonbrown67/the-race-for-data-domination-an-evaluation-of-the-todays-top-crypto-analytics-platforms-3cdf83d512fe">深度比较文章中，他对几大分析平台的延迟情况进行了对比，发现 Dune 是这 3 个平台中延迟时间最短，Footprint Analytics 则稍逊，位居第二。

延迟显然是一个严重的问题，我们的工程团队一直在努力解决它。11 月 7 日，Footprint宣布了一些重大升级。升级后，在每个平台上再次查询最新的以太坊区块，结果如下：

性能

性能是指用户查询数据的速度。特别是对于职业分析师或那些需要高效处理数字的人来说，平台的速度至关重要。

我们对每个平台使用相同的简单查询方法，即获取过去 30 天按区块编号分组的 gas 价格总和，并跟踪响应时间。

结果显示，Flipside 速度最快，Footprint Analytics 次之，Dune 则以 17 秒的响应时间排名第三。

价格

Dune 和 Footprint 都有为初学者设计的免费版本，还有针对高级用户的付费版。Footprint 的免费版本还支持数据 API。

Flipside 不收取任何费用。它充当项目（如 Uniswap/SushiSwap 等）之间的中间人，提供分析奖励，同时提供进行分析所需的基础设施。https://discord.com/channels/784442203187314689/969279427252985856/983878030223106108这里解释了奖励的分配方法：每次奖励都将与分析师进行五五分成。

可视化

所有平台都提供基本的图表功能。但如果用户希望以不同角度查看数据，同时具备动态和静态形式，Footprint 提供了这样的选项。下表对这三个平台进行了对比：

数据模型

用于区块链分析的良好数据模型应满足以下标准：

• 减少表连接的数量 。用户应该能够快速找到要连接的实体。
• 降低理解成本 。这一要求表述比较笼统。例如，这可能包括不需要独立搜索必要的智能合约地址；或包括对原始交易的聚合。
• 优化索引。 这这是确保可以快速查询表的必要条件。
• 不重复该信息 。在多个表中重复信息可能导致不一致和错误。
• 确保数据完整性 。通过使用外键和其他数据库工具确保不存在异常值来实现。
• 保持数据模型尽可能简单 。这是确保数据模型可以轻松扩展和维护的必要条件。

所有平台都支持原始交易并允许进行全面分析。此外，所有平台都有存储解码数据的表，但如果需要快速获得答案，即引用存储业务指标的统计表，那么只有 Footprint 平台提供了这些表。

NFT 数据

如果你对 NFT 分析感兴趣，那么在选择平台之前，有必要评估每个网络和市场的覆盖范围。以下查询返回相应的数值。

可以看到，Flipside 支持的市场最多。Footprint 拥有业务指标，如洗盘交易（https://twitter.com/Footprint_Data/status/1578707786455666688#m），与其他指标一样，可以通过 API 查询。

技术栈

从根本上讲，所有平台都建立在关系型数据库上。当涉及到数据库中数十亿甚至数万亿行数据时，需要布局可扩展的基础架构。

这三个平台都以 SQL 作为主要的查询语言，这意味着查询可以在各平台之间以最小的更改进行迁移，但是 Footprint 在 SQL 之上另外加了一个抽象层，允许拖拉查询。此外，Jupyter Notebook 最近被接受为界面。

链下数据获取能力

在分析网络数据时，能够使用统计工具（如相关性分析）将其与链下数据进行比较非常重要。Dune 和 Footprint 在各自的平台内实现了上传自己的表格进行及时分析的功能。

Footprint 还可以引用查找表（如 token_info、protocol_info），以便立即通过名称找到所需的代币。Footprint 对 NFT 代币元数据的覆盖使 NFT 特征分析成为可能。

API/SDK

如果研究团队和分析师对一次性数据检索没有严格的执行时间要求，只需将图表放入报告中，那么计划进行软件集成的团队需要足够快速的查询执行（我们可以以最受欢迎的钱包用例为例，如交易历史记录），以及与数据库交互的界面。Dune（查询引擎 v2）、Flipside 和 Footprint 有一个官方的 SQL API，允许用户将任何查询从网站迁移到 API。这不是最简单的集成方法，需要预先构建 SQL 查询，因此 Footprint 正在同时开发一个 REST API，用户仅需点击按钮就可以获取数据。

关于数据加载自动化，只有 Footprint 有官方的软件基础设施。这允许用户构建完全自动化的数据管道。

仅有 Flipside 实现了官方 SDK。支持的编程语言是 Python 和 R。