Hemera，新一代链上数据分析

Hemera 新一代链上数据分析
Hemera 是一款全新的链上数据分析工具，专为区块链世界设计，旨在提供更加全面、智能和高效的数据洞察。它结合了先进的技术，支持对区块链上不断增长的庞大数据集进行深度挖掘与实时分析，帮助开发者、分析师以及研究人员快速获取链上的动态信息和重要趋势。

与传统的链上数据工具相比，Hemera 不仅关注数据的采集和展示，更注重数据的价值挖掘和智能化应用。通过支持多链结构的数据聚合分析，Hemera 帮助用户实现更深入的洞察。例如，它能够迅速追踪区块链上的交易路径，分析资金流动，识别关键的交互节点，从而揭示出隐藏在链上复杂交互背后的商业逻辑与市场动向。

Hemera 的设计理念还体现了开放性与易用性。借助现代化的可视化界面和 API 接口，用户可以方便地自定义查询和创建分析模型，无论是需要基础的区块链数据统计，还是高级的数据科学分析需求，Hemera 都能轻松满足。此外，Hemera 采用高度优化的数据存储与计算技术，确保在面对大规模链上数据时，依然能够保持良好的性能和响应速度。

通过 Hemera，区块链的数据不再是孤立的记录，而是可以被探索、关联和深入解读的丰富资产。无论是开发去中心化应用（DApp），研究 DeFi 生态，还是分析 NFT 市场，Hemera 都是不可或缺的强力助手。它的智能化链上数据分析能力，正引领着区块链数据分析进入一个全新的时代。

1.介绍 Hemera Protocol

什么是 Hemera？
Hemera是一种以账户为中心的可编程索引协议（Account-Centric Indexing, ACI），专注于简化链上数据的访问和管理。不同于传统的区块链索引方式，Hemera基于用户账户而非每个交易进行索引，从而提升数据访问效率、减少资源消耗，特别适用于开发人员和链上应用的数据管理需求。

传统区块链数据访问的挑战
1.效率低：数据访问费时且耗费大量资源。
2.成本高：复杂查询频繁调用，导致高基础设施成本。
3.数据膨胀：传统索引方式对每个事件或交易建立索引，导致冗余数据量大。

Hemera 如何应对这些挑战？
1.用户级数据访问：通过以账户为中心的索引简化数据访问流程。
2.实时用户行为洞察：支持跨链实时分析用户行为。
3.灵活的用户定义函数（UDF）：提供内置函数库并支持自定义UDF，方便开发者进行特定的数据提取和分析。

Hemera 应用场景
1.区块链浏览器：高效探索链上数据。
2.投资组合追踪：快速获取和分析资产投资组合。
3.身份解决方案：便捷地构建以用户为中心的去中心化身份账户。

2. 环境配置

为了顺利运行Hemera项目，需要安装以下软件和开发环境：

1.Python：链上数据处理的必备语言环境，参考安装教程：Python安装教程。
2.PostgreSQL：数据库管理系统，用于存储和管理链上数据，参考安装教程：PostgreSQL安装教程。若出现安装问题，参考解决教程：PostgreSQL安装过程问题解决教程
3.PostgreSQL可视化工具：建议安装Navicat或Workbench等可视化工具进行数据库管理。
4.WSL（Windows子系统）：在Windows上运行Linux环境的必备工具，方便开发者使用Linux命令行和应用程序，详细安装指南：WSL安装教程。

3. 获取项目源码

克隆源码
对于有一定开发经验的用户，可从GitHub克隆Hemera项目源码并自行配置环境：

提示：请确保已安装Git，参考安装教程：Git详细安装教程。

4.Hemerea入门demo

Demo 运行步骤
    1.创建项目文件夹

             在主目录下创建 code/hemere 文件夹，用于存放项目代码：

             mkdir -p ~/code/hemere

    2.进入文件夹

          进入刚创建的 code/hemere 文件夹：

          cd ~/code/hemere

   3.检查 Git 版本

          确认安装了 Git，并检查 Git 版本：

           git --version

   4.克隆代码仓库

          从GitHub克隆Hemera项目源码到本地：

         git clone https://github.com/HemeraProtocol/hemera-indexer.git

    5.进入项目目录

            进入下载的项目文件夹 hemera-indexer：

            cd hemera-indexer/
    6.安装 Python 开发环境

           安装 Python 3.9.5 环境：

           sudo apt install python3
    7.安装 Python 虚拟环境管理工具

           安装 venv，用于创建Python虚拟环境：

            sudo apt install python3-venv
    8.检查 Python 版本

            确认 Python 安装正确并查看版本：

             python3 --version
    9.创建 Python 虚拟环境

            在项目文件夹中创建虚拟环境 venv：

              python3 -m venv ./venv

           到此为止全部完成会在~/code/hemere/hemera-indexer目录下面看见一个venv文件夹，说明Python虚拟环境创建成功

    10.安装依赖管理工具 Make

          Make用于自动化依赖管理，确保系统中已安装：

           sudo apt install make
   11.下载项目依赖

           使用 Make 下载和整理项目依赖：

           make development

         下载所有依赖之后会提示：source .venv/bin/activate

  12.激活虚拟环境

         进入 Python 虚拟环境：

          source .venv/bin/activate

         要退出虚拟环境，请运行：

          deactivate

  13.运行 Demo

            运行 Demo 脚本以获取特定区块上的数据。本示例中，将查询区块 100001 到 100003 的信息：

          运行效果展示：

5.用户定义函数 (User-Defined Functions, UDF)

1.什么是 UDF？
        用户定义函数（UDF）允许开发者编写自定义的查询函数，以便更灵活高效地提取特定数据。Hemera内置了多个预构建的UDF示例，如提取账户余额、事件日志等，开发者可以根据需求进一步调整，甚至创建全新的UDF以满足特定的业务需求。

2.UDF 的工作原理
 UDF包含以下核心组件：

  1.数据模型：定义UDF中处理的数据结构。
  2.数据类：组织输入和输出数据的类型，以提升效率。
  3.业务逻辑：定义UDF的核心逻辑，用于数据处理和转换。

6. 构建和部署您的第一个 UDF

环境配置
    1.使用Docker：适用于快速部署环境。
       步骤1：安装Docker。
       步骤2：克隆hemera-indexer仓库。
       步骤3：获取目标EVM链的RPC URL。
         更多Docker使用说明详见：Docker文档。
    2.从源码构建：适用于开发和调试。
          安装开发工具（Linux/Unix环境）。
          执行 make development 启动开发环境。
          配置 PostgreSQL 实例。
          运行 hemera.py stream 启动索引器。
           详细安装指南参见：源码构建文档。
创建一个简单的 UDF 步骤
  1.定义数据类：例如，为ERC721 Token Mint定义数据结构。
  2.实现数据库模型：在PostgreSQL中定义ERC721 Token Mint事件的数据存储模型。
 3.实现UDF任务：在UDF中实现数据处理逻辑，过滤和提取链上事件。
 4.测试 UDF：编写单元测试以验证UDF的准确性。
 5.部署 UDF：将UDF文件加入Hemera索引器目录，更新配置并重启索引器以加载新功能。
代码示例：ERC721 Token Mint Tracker 示例代码。

7.高级 UDF 开发与实际应用

实战示例：ERC20 Token 追踪
目标是开发一个UDF，追踪指定钱包地址的ERC20 Token交易流量，包括所有收款和付款的累计数量。UDF输入和输出如下：

    1.输入：钱包地址。
     2.输出：返回该地址接收和发送的ERC20 Token累计数额。
UDF 的实际应用场景
     1.区块链浏览器：通过结合多种UDF实现链上交互的可视化。
     2.链上社交图谱：分析地址之间的交互，构建去中心化的社交图谱。
     3.DeFi投资组合追踪：聚合多种DeFi协议的数据，以便用户实时跟踪投资组合。
UDF 性能优化
  1.数据结构优化：使用集合等高效数据结构，加快查询速度。
  2.批处理：将数据分批处理，减少单次RPC调用压力。
  3.缓存：缓存频繁访问的数据，提升响应速度。
  4.并行处理：将任务分块，并使用多工作节点并行执行，提高处理效率。

8. Hemera 生态系统与开发者支持

Hemera积极支持开发者参与生态建设，并提供详细的开发指南和技术支持，开发者可以在生态系统中贡献自己的UDF模块。Hemera的支持内容包括：

   1.文档和教程：Hemera文档
   2.GitHub仓库：Hemera Protocol GitHub
   3.社区支持：Discord社区

此外，Hemera提供 UDF构建者计划，鼓励开发者创建和分享UDF的实际应用案例。更多详情请访问：UDF构建者计划。

作者：卢菜菜的编程小窝 ，可爱杰尼龟
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原文链接：https://blog.csdn.net/A_mikey/article/details/143776862