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# 什么是 Chaintable

> Chaintable：面向实时链上应用的数据与计算平台

<div className="overview-positioning">
  **致力于成为 Web3 的 Databricks。**
</div>

## Chaintable 的愿景

随着行业的发展，区块链的用户、资产与业务规模已大幅增长，对应用开发及其基础设施提出了更高的技术要求。

行业面临的核心挑战，是如何在同一套架构中兼顾区块链原生需求、规模化处理与明确的一致性约束。通用基础设施具备成熟的扩展能力，却难以适配区块链的场景；原生方案更贴近行业需求，但在支撑大规模应用扩展方面仍有明显不足。

Chaintable 致力于突破这一瓶颈，成为区块链的下一代数据与计算基础设施。

## 与 Databricks 的比较

<div className="overview-comparison">
  <Tabs>
    <Tab title="与 Databricks 的相同点">
      **1. 统一的在线数据开发与应用平台**

      两者都将数据存储与管理、计算开发、任务运行和应用服务整合到统一的平台中，让开发者在同一套体系内完成从数据沉淀、加工计算到应用使用的完整过程。

      **2. 技术架构上的相似性**

      两者采用相似的平台分层思路，通过开发环境、任务编排、计算引擎与数据管理共同支撑业务。

      | 架构层次 | Chaintable                | Databricks          |
      | ---- | ------------------------- | ------------------- |
      | 开发环境 | Chaintable Notebook       | Databricks Notebook |
      | 任务编排 | Notebook 内的 Python SDK 编排 | Lakeflow Jobs       |
      | 计算引擎 | BlockX                    | Spark               |
      | 数据管理 | BlockDB                   | Delta Lake          |
      | 底层存储 | OLTP 关系型数据库               | 对象存储                |

      **3. 以开源生态为基础**

      Databricks 以 Spark、Delta Lake 等开源项目及其生态为重要基础；Chaintable 则以 BlockX、BlockDB、Leafage 三个核心开源项目为基础，分别提供计算引擎、数据管理与节点状态访问能力，并发展相应的开发者生态。
    </Tab>

    <Tab title="与 Databricks 的不同点">
      **1. 计算范式不同**

      以 Spark 为代表，Databricks 围绕特定数据集及其变换组织计算；Chaintable 则围绕特定世界状态组织计算。

      **2. 共享范围不同**

      Databricks 主要围绕企业拥有和治理的数据构建平台，共享由组织权限与协作关系界定；Chaintable 则以公共链上数据为起点，致力于让上游状态与派生计算成果跨应用共享，形成整个生态可以持续使用和扩展的数据与计算基础设施。

      **3. 应用导向不同**

      Databricks 围绕企业数据处理与应用需求提供广泛的平台能力；Chaintable 则优先面向开发者构建 C 端实时链上产品的需求，强调将数据与计算结果直接用于在线服务，支撑终端用户的交互体验。
    </Tab>
  </Tabs>
</div>

## 核心组件

<Columns cols={3}>
  <Card title="BlockDB" icon="database" href="https://docs.blockdb.chaintable.com/" />

  <Card title="BlockX" icon="workflow" href="https://docs.blockx.chaintable.com/" />

  <Card title="Leafage" icon="blocks" href="https://docs.leafage.chaintable.com/" />
</Columns>