Blockchain Query Language

鏈上查詢語言是什麼，跟前面提過的「鏈上儀表板」有什麼不同？

鏈上儀表板（如 Glassnode、CryptoQuant）提供的是平台方預先定義好的固定指標——使用者能看到「交易所淨流量」「活躍地址數」這類現成圖表，但如果想查詢一個平台沒有涵蓋的組合（例如「某個特定 DeFi 協議的用戶，同時也在另一個協議互動的比例」），現成儀表板通常做不到，因為這種客製化組合超出了平台預設的指標範圍。

鏈上查詢語言解決的正是這個限制——透過像 Dune Analytics 這類平台提供的 SQL 查詢介面，使用者可以直接對已經被解析、結構化的區塊鏈原始資料下查詢指令，自行定義想要交叉分析的維度，不受限於平台預先設計好的固定圖表。簡單說，儀表板是「別人已經幫你算好的答案」，查詢語言則是「你自己動手算你想知道的問題」。

鏈上查詢語言為什麼會出現，解決了什麼問題？

區塊鏈的原始資料，本質上是一長串經過編碼的交易紀錄，直接讀取這些資料需要相當的工程能力（解析區塊格式、追蹤智能合約的內部呼叫等）。現成儀表板雖然降低了一般使用者的分析門檻，但代價是使用者只能被動接受平台方決定要提供哪些指標——當研究者的問題超出這個範圍，例如需要研究一個剛上線、還沒被主流平台納入追蹤的新協議，或需要驗證一個非常specific的假設（例如「某類地址在特定事件前後的行為模式差異」），現成儀表板往往無法滿足。

鏈上查詢語言的出現，本質上是在「完全需要自己寫程式解析原始區塊資料」和「完全依賴平台預先定義的固定指標」這兩個極端之間，提供了一個折衷方案——透過把原始區塊資料預先解析、整理成結構化的資料庫表格（類似傳統的關聯式資料庫），使用者只需要具備 SQL 這種相對容易入門的查詢語法能力，就能繞過區塊鏈底層的技術複雜度，直接對整理好的資料庫進行客製化分析，大幅降低了「客製化鏈上研究」的技術門檻。

鏈上查詢語言實際上是怎麼運作的，一般使用者要學會需要哪些先備知識？

以 Dune Analytics 為例，運作原理大致分三層：底層是持續同步各條鏈原始區塊資料的索引服務，把交易、事件日誌等資料解析並存入結構化的資料庫表格；中間層是使用者透過類似標準 SQL 語法（Dune 使用的是基於 Trino 引擎的 SQL 方言）撰寫查詢語句，對這些資料表進行篩選、聚合、關聯查詢；上層則是把查詢結果視覺化成圖表，使用者可以把常用的查詢儲存下來，甚至組合成自己的客製化儀表板，分享給其他使用者使用或參考。

先備知識方面，具備基礎 SQL 能力（例如會寫 SELECT、WHERE、JOIN、GROUP BY 這類基本查詢語句）是最低門檻，但要能寫出真正有意義的鏈上分析查詢，還需要理解區塊鏈資料本身的結構特性——例如一筆交易和一個事件日誌（event log）在資料表裡通常是分開儲存的，要分析「某個智能合約被呼叫的次數」，可能需要先理解這個合約會觸發哪些具體的事件類型；此外，許多資深使用者會參考社群裡其他人已經公開分享的查詢語句作為範本，而不是完全從零開始撰寫，這也是社群型查詢平台的一大優勢。

對一般投資人來說，學習鏈上查詢語言的實際效益是什麼？值不值得投入時間學習？

對絕大多數只是想參考市場情緒、了解大盤趨勢的一般投資人來說，現成儀表板提供的標準化指標通常已經足夠，不需要特別投入時間學習查詢語言——這是相對進階的技能，效益主要體現在「有非常specific、現成平台無法回答的問題」的情境，例如深入研究特定小型專案的用戶行為、驗證某個只有自己想得到的假設，或是需要在新協議剛上線、還沒被主流分析平台納入追蹤範圍時，就搶先取得數據。

如果本身有一定的技術背景，或投入的研究時間和精力，跟預期得到的洞察價值成正比（例如是專業的鏈上分析師、或深度參與特定生態系並需要客製化研究的開發者/投資機構），學習基礎的查詢語言會是一項高槓桿的投資；但對於只是想輔助日常投資判斷的一般散戶而言，把時間花在正確判讀現成儀表板提供的指標（例如前面提過的淨流量、SOPR、活躍地址數等），通常會有更高的投資報酬率，不需要強迫自己一定要學會客製化查詢。