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五個我常用的鏈上數據分析平台
Dune
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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 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
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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）
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
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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
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
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特色：支持的鏈數
缺點：用戶體驗
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BigQuery
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特色：速度
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數據處理
數據處理
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。
二級標題
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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。
二級標題
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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。
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總結
總結
總結
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：
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