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　　近期团队在GitHub上推出了一个开源轻量级区块链交易数据采集工具箱BlockchainSpider。

　　近些年来，工业界和学术界都致力于挖掘区块链交易数据，在区块链系统中实施钓鱼检测、资金追踪、账户画像等数据分析任务。然而，区块链系统包含海量交易数据，针对每种任务定制化数据接入模块成本不菲。

　　BlockchainSpider致力于打造一个轻量化的区块链交易数据采集工具箱，驱动下游模块轻松接入区块链交易数据分析任务。

　　BlockchainSpider从区块链浏览器、节点RPC服务、区块链资讯网站中收集信息，提供以下三大功能：

　　BlockchainSpider只需一条命令即可启动，协助数据分析师和研究人员完成链上数据解析、交易追踪和标签爬取等功能。以下是BlockchainSpider的功能架构。

　　命令执行后，可以在项目根目录下找到名为data的路径，该路径存储了所提取的区块数据。所提取的区块数据存储为CSV格式，以下是交易数据示例：

　　事实上，用户还可以根据自己的需求，修改数据存储方式、过滤数据类型或指定如何处理所爬取的数据，详细使用方式参见项目GitHub主页提供的文档。

　　BlockchainSpider特色在于轻量化。在开发者测试中，绝大多数功能可运行在1核2G的计算设备上，下面将以交易追踪和交易解析为例，讲解BlockchainSpider如何实现轻量化。

　　在交易追踪任务中，算法需要在超大规模的区块链交易网络中寻找一个子图，该子图应该尽可能包含给定账户的资金来源和去向。

　　为了优化查询过程，BlockchainSpider采用了图扩展框架，从给定账户出发，逐步搜索资金链路上有关账户的交易数据，无需一次性加载所有链上交易数据。

　　4、Pop：选择下一个要expand的账户/交易 根据图扩展框架，BlockchainSpider实现了五种常见的追踪策略（详见项目文档）。 值得一提的是，BlockchainSpider也允许用户根据实际业务的需求，修改和运行自定义的策略。

　　在交易解析任务中，BlockchainSpider从RPC服务中提取数据，本地无需维护大规模区块链账本数据库，进而保证轻量化。

　　然而，在实际测试中发现，RPC请求通常有较大延迟。为了提升交易解析效率，BlockchainSpider使用了请求级并行技术，通过并行调用RPC，保证交易解析高度并行化。

　　下图展示了两种并行调用方式，即批处理并行（常见的基于RPC服务的交易解析技术原理）和请求级并行。

　　批处理并行能够同时发起多个调用，但必须等到当前所有调用都执行完毕以后才进行下一次批处理并行，这增加了额外的等待时间。

　　BlockchainSpider选择请求级别的并行，它无需等待其他调用执行完毕，减少无效等待时间，进而加快调用速度。

　　BlockchainSpider致力于成为轻量且高效的区块链交易数据分析工具箱。

　　随着技术的不断优化和应用场景的持续拓展，我们期待所有领域相关的数据分析师、安全从业者和开发者提交PR和Issues，进一步激发学术界和产业界的深入实践，共同构建一个更加简单、易用的区块链交易数据分析框架。

　　简单理解就是区块链查询分析工具，每个人可以通过写类 sql 语言查询区块链上的所有信息。

　　经过大神测试，Dune 的数据是有延迟的，不过大局观上来说，数据更新还是挺及时，可以自由的更新可视化面板。

　　之前想爬取所有数据，但是工作量还是比较大，所以想通过这个先筛选一些聪明账号，然后快速爬取历史数据做分析，这样会比较快。

　　最终就能查询出来，在最近的 24h 内，通过 uniswap 购买了多少 DAI 的代币

　　我觉得这句话直接讲出了区块链的精髓，区块链本质上就是消耗一定的 gas，让你的数据永久的存储在分布式账本上。现在我们可以通过 dune 来查询这个分布式账本的数据，因为区块链它是公开的。

　　那么 ETH、BSC、Polygon、solana 这些都是对应的数据库，它下面的各种合约应用可以看成一个表，这张表通过各种 transitions 将数据链接了起来。

　　就可以得到 aave 合约中存储方法的相应数据，通过这个数据可以做一些筛选

　　_user：发起存款的钱包地址 _reserve：作为抵押品存放的代币地址 _amount：存入的代币数量 _timestamp：交易被挖掘到区块链的时间戳

　　然后再这个结果中筛选 USDC 历史借贷大于 1000000 的账号，最后根据 USDC 数量从大到小排序

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