在传统的Web2世界中,SQL（结构化查询语言）是与关系型数据库交互的基石，我们用它来增删改查数据，构建起丰富多彩的应用生态，当我们步入去中心化的Web3世界，数据存储模式发生了根本性的变化——从中心化的数据库转向了分布式的账本、链上存储和各类去中心化存储方案，在这个新的范式下，“SQL怎么提出来”似乎成了一个不那么直接的问题，本文将探讨在Web3环境中，我们如何理解和实现类似SQL的数据查询能力。

Web3数据存储的“新常态”：为何SQL不再直接适用？

Web3的核心是去中心化,其数据存储也遵循这一原则：

1. 区块链本身：以太坊、Solana等公链上的数据（如账户余额、交易记录、合约状态）是以交易和状态的形式存在的，通常不是传统的关系型表格结构，虽然有一些结构（如EVM中的Storage、Mapping），但直接用SQL查询并不方便。
2. 去中心化存储网络：如IPFS（星际文件系统）、Filecoin、Arweave等，它们存储的是文件（对象），而非表格数据，数据可能是JSON、二进制或其他格式，分布在不同节点上。
3. 索引与中间层：由于链上数据和去中心化存储的原始形态难以直接高效查询，因此出现了各种索引协议（如The Graph、Etherscan的API、Dune Analytics等）和中间件，它们对这些原始数据进行整理、抽象，提供更友好的查询接口。

这些特点使得传统的SQL语句无法直接作用于Web3的原始数据源,我们需要寻找新的“提出”方式。

Web3中“SQL式”查询的几种“提出”路径

虽然不能直接“提SQL”，但我们可以通过以下几种方式实现类似SQL的查询功能，甚至直接使用类SQL语法：

1. 通过区块链节点API或第三方API“提出”查询请求：

   • 方式：大多数区块链节点（如以太坊的Geth/Nethermind）或第三方服务（如Infura、Alchemy、Etherscan API）提供了RPC（远程过程调用）接口，你可以通过发送特定的JSON-RPC请求来获取链上数据。
   • 类SQL体现：虽然不是SQL语句，但你可以构造查询参数来指定“查询哪个账户的余额”、“获取某个合约的哪些事件日志”等，这类似于SQL中的SELECT balance FROM accounts WHERE address = '...'或SELECT * FROM TransferEvents WHERE contract = '...'。
   • 优点：直接访问原始数据，灵活性高。
   • 缺点：需要了解区块链数据结构，查询复杂度较高时，需要自己拼接和处理数据。

2. 利用去中心化索引协议“提出”数据需求：

   • 方式：以The Graph为例，它是Web3中领先的索引协议，开发者可以定义“子图（Subgraph）”，即描述如何从区块链中提取、转换和索引数据的模式（Schema）和逻辑（AssemblyScript/Mappings），用户或应用可以通过GraphQL接口来查询这些已经被索引和结构化的数据。
   • 类SQL体现：GraphQL查询语言本身虽然不是SQL，但其强大的查询能力，特别是嵌套查询和字段选择，在某些方面可以类比SQL，查询某个用户的NFT集合及其属性，可以写成类似GraphQL的查询，这与SQL的多表连接查询有异曲同工之妙，The Graph的Schema定义也类似于数据库的表结构定义。
   • 优点：查询效率高，专为Web3数据设计，去中心化，可复用。
   • 缺点：需要预先定义和部署子图，对于临时性、复杂度极高的即席查询可能不够灵活。

3. 使用数据分析平台与BI工具“提出”分析查询：

   • 方式：像Dune Analytics、Nansen、CryptoQuant这样的平台，它们已经将大量的链上数据进行了清洗、整合和建模，提供了类似SQL的查询界面（Dune就支持PostgreSQL方言的查询）。
   • 类SQL体现：在这些平台上，用户可以直接输入SQL语句（或高度兼容的SQL方言）来查询平台上的数据集，进行复杂的分析、统计和可视化。SELECT COUNT(*) FROM transactions WHERE date > '2024-01-01' AND value > 1 ETH。
   • 优点：无需关心底层数据存储和索引，使用熟悉的SQL语法，功能强大，适合数据分析和可视化。
   • 缺点：依赖第三方平台，数据可能经过预处理，灵活性受限于平台提供的数据集和功能。

4. 在去中心化数据库或存储方案上实现类SQL查询：

   • 方式：一些项目正在尝试将传统数据库的查询能力与Web3的去中心化特性结合，基于IPFS的类SQL数据库，或者支持SQL查询的去中心化关系型数据库项目（如Covalent、Airstack等提供的部分API服务，以及一些新兴的实验性项目）。
   • 类SQL体现：这些方案直接提供SQL接口，用户可以直接编写SQL语句来查询存储在去中心化网络中的结构化数据。
   • 优点：保留了SQL的熟悉度和强大功能，同时拥抱去中心化。
   • 缺点：目前这类技术尚在发展初期，成熟度、性能、可用性和去中心化程度有待进一步验证。

“提出”Web3 SQL时的关键考量

无论选择哪种路径,在“提出”Web3数据查询时，都需要考虑以下几点：

• 数据来源与可靠性：明确你的数据来自哪个链、哪个存储服务，以及其可靠性和实时性如何。
• 查询性能与成本：Web3查询可能涉及Gas费（链上查询）、索引费用或API调用费用，复杂查询可能导致性能问题和高成本。
• 数据模型与Schema：理解Web3数据的特殊性，它可能不是传统的关系模型，可能是图结构、键值对等，查询时需要适应这些模型。
• 安全性与权限：确保查询请求和结果的安全性，注意访问控制和敏感数据保护。
• 工具与生态熟悉度：选择合适的工具（如GraphQL客户端、SQL分析平台、API库）并熟悉其使用方法。

未来展望：SQL在Web3的演进与融合

随着Web3生态的不断发展,数据查询的需求日益增长，我们有理由相信，SQL及其精神不会消失，而是会以新的形式融入Web3：

• 更强大的去中心化SQL引擎：会有更多项目致力于在去中心化架构上提供高效、兼容的SQL查询能力。
• 传统数据库与Web3的桥接：传统数据库厂商可能会推出与Web3数据集成的解决方案，使得跨链/跨平台SQL查询成为可能。
• AI辅助的Web3查询：结合AI技术，可能会出现更智能的查询接口，用户用自然语言描述需求，系统自动生成对应的查询语句（无论是GraphQL、SQL还是其他形式）。

在Web3中,“SQL怎么提出来”这个问题，本质上是在去中心化、异构化的数据环境中，如何高效、便捷地获取和查询所需数据，虽然我们不能像在MySQL中那样直接SELECT * FROM ...，但通过节点API、去中心化索引协议、数据分析平台以及新兴的

类SQL去中心化数据库等多种途径，我们已经能够实现甚至超越传统SQL的查询能力，理解这些路径的原理和适用场景，将帮助开发者和用户在Web3的世界中更自如地“提出”自己的数据需求，探索这片新大陆的价值，随着技术的成熟，Web3数据查询的体验将越来越接近，甚至超越我们熟悉的SQL时代。