Chaintable Platform：让链上数据处理回归业务逻辑
在 Web3 时代，链上交易数据的价值不言而喻，但参与链上数据处理的技术门槛却将无数优秀的开发者拒之门外。底层的多链 RPC 差异、高并发的区块解析、频繁的链上分叉（Reorg），以及繁重的历史数据回填，都在消耗着开发者的精力。 ChainTable Platform 的核心目标，就是提供一套端到端的链上数据处理和存储解决方案。通过对链上计算和存储的深度抽象，把底层的技术复杂性包在平台内部，只把最纯粹的数据处理逻辑留给用户用 Python 开发。 通过 ChainTable，你可以实现：- 极低的学习成本：你不需要研究以太坊或 Solana 的底层存储差异。只要你会写 Python 函数，就能像处理普通数据库一样处理链上数据。
- 专注业务逻辑：从数据的提取到转换，你只需要告诉我们“规则是什么”。至于如何在大规模并发下保证数据的实时性与准确性，都是 ChainTable 的工作。
- 端到端的全链路交付：ChainTable 不仅仅是一个计算引擎，它打通了从“链上原始事件”到“下游 OpenAPI 交付”的闭环。你生产的数据可以立即变为在线服务，支撑起复杂的 Web3 业务生态。
1. Notebook（开发与任务管控）
Notebook 是数据生产开发者跟平台交互的唯一界面。 与传统大数据中仅用于数据探索和实验的 Notebook 定位不同，Chaintable Notebook 的核心作用是作为执行用户计算逻辑的客户端任务（Job）。在 Notebook 中，开发者可以编写“事件驱动脚本”来订阅数据，编写“处理函数”来定义逻辑，并进行生产任务的监控与调试。2. BlockX（Serverless 函数计算集群）
BlockX 是 Chaintable 的 Serverless 高性能函数计算集群。 当开发者面对大量的区块数据（如上游的区块 Trace、区块事件）时，BlockX 负责将开发者的计算函数在瞬间并行执行，消除处理延迟。开发者只需要在 Notebook 任务中编写事件驱动脚本，即可触发 BlockX 任务的无缝提交与弹性扩容。3. BlockDB（链上优化型数据存储）
BlockDB 是专门为链上数据优化的存储引擎。 它不仅存数据，还天然理解“区块高度”和“事件驱动”，通过简单的 API 即可实现复杂的区块粒度读写与状态回滚。同时，BlockDB 底层为 OLTP 类的在线数据库，支持高频点查，因此用户可以基于加工好的数据表直接开发并交付 OpenAPI，向在线应用和下游用户提供毫秒级响应的数据服务。| 功能主题 | 描述 | 文档指引 |
|---|---|---|
| BlockDB 存储引擎与表类型 | 介绍 BlockDB 的底层存储特性、表类型设计以及高频点查的性能优势。 | 引擎介绍 |
| BlockDB 逻辑表介绍 | 介绍 链上状态（State），链上事件（Event）和物理时间分桶表(Time)抽象的逻辑表模型。 | 逻辑表介绍 |
| Block API | 介绍针对逻辑表模型和普通表，使用场景和操作 API。 | 数据API介绍 |
| 表的事件订阅与组合订阅 | 利用 BlockDB 提供的表订阅 API，实现单个或多个上游链上事件驱动的复杂联动逻辑。 | 开发指南 |
| 交付 OpenAPI | 如何将 BlockDB 中的数据封装成高性能的 OpenAPI 供下游业务调用。 | 交付openAPI指南 |
| 数据分析 | 如何使用query产品高效执行数据分析SQL | 分析SQL指南 |