Day 33：Flipside / Footprint 对比 — 链上数据分析工具选型

Day 33: Flipside / Footprint 对比 — 链上数据分析工具选型

今日目标

完成三件事：

1. 理解 Flipside、Footprint 的定位与数据模型（相对 Dune 的异同）
2. 在 Flipside 上写与 Day 31/32 同类型的查询（DAU、DEX 或借贷）
3. 产出工具对比笔记：界面、SQL 差异、适用场景、选型建议

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核心概念

什么是「多工具对比」？

一句话定义：在链上数据分析场景下，同一类问题（如 DEX 交易量、借贷行为）可以用不同平台（Dune、Flipside、Footprint）实现，对比各平台的数据模型、查询方式和适用场景，便于选型和备份数据源。

类比理解：就像做报表既可以用 Excel 也可以用 Google Sheets 或 Airtable——数据本质相同，但表结构、函数名、协作方式不同。PM 需要知道「换一个工具时，同样的业务问题该怎么问」。

为什么重要？

• 数据源不绑死：某平台维护或限流时，能快速切到另一家复现核心看板
• 面试与架构：能说清「我们选 Dune/Flipside 是因为…」体现数据架构意识
• 成本与权限：不同平台免费/付费、延迟、链覆盖不同，选型影响协作和预算

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知识点详解

1. Flipside Crypto 数据模型

Flipside 基于 Snowflake 建仓，按链建库、按用途分 schema，命名统一。

库与 Schema 结构（以以太坊为例）：

表前缀约定：

• fact_：原始事实表，数据量大、更新频次高（约 30 分钟–1 小时延迟）
• dim_：维度表（合约、标签、ABI），用于关联与打标签
• ez_：易用视图，多已解码、含 USD 计价，适合直接做看板

与 Dune 的直观差异：

• Dune：uniswap_v3_ethereum.Pair_evt_Swap、aave_v3_ethereum.Pool_evt_Borrow 等「协议.合约.事件」拆得很细
• Flipside：ethereum.defi.ez_dex_swaps、ethereum.defi.ez_lending_borrows 等「链.schema.表」聚合多协议，一条表里多平台

所以同一业务问题，Dune 可能要从多张协议表 UNION，Flipside 可能一张 ez_* 表就够。

Flipside 截至 2025：免费档无限查询与看板、20+ 链；付费档 Builder 约 $200/月起、Pro 约 $1,200/月起（Snowflake 直连、更高算力）；另有 Flipspace AI 智能体支持分析/管道/异常检测；具体以 Flipside 定价页 为准。

2. Footprint Analytics 定位

• 侧重：NFT、GameFi、跨链、无代码/低代码分析，社区模板多
• 与 Dune/Flipside：都做链上分析，但 Footprint 更强调「开箱即用的看板」和「多链统一」，SQL 暴露程度因产品形态可能弱于 Dune/Flipside
• 选型场景：快速看 NFT/Game 指标、跨链对比时，可优先看 Footprint；要做复杂自定义 SQL 和协议级拆解时，Dune/Flipside 更顺手

3. Dune 简要回顾（Day 12 / 31 / 32）

• 优势：社区最大、仪表盘与可视化强、协议级表细（Uniswap/Aave 等按合约事件分表），适合「单协议深挖」和「可复现的 SQL 教程」
• 劣势：非 EVM 链支持相对少、免费层有并发与历史数据限制；表结构随协议多而杂，需要熟悉 spellbook 与命名习惯

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对比分析

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链上实操记录

实操：在 Flipside 写「与 Dune 同类」的查询

目标：用 Flipside 的 ez_* 表复现「每日 DEX 交易笔数/用户数」或「每日借贷行为数」（对应 Day 31/32 的 DAU、DEX、Aave 分析）。

步骤概要：

1. 注册/登录 Flipside Crypto，进入 Query 或 Studio（视产品入口而定）。
2. 选择数据源：ETHEREUM_CORE 或 ETHEREUM_PREMIUM（若有 DeFi schema）。
3. 若用 Core：可用 ethereum.core.fact_transactions + ethereum.core.ez_token_transfers 等做「每日活跃地址」。
4. 若用 Premium DeFi：直接用 ethereum.defi.ez_dex_swaps、ethereum.defi.ez_lending_borrows 等做「每日 Swap 数 / 借贷笔数」。

Flipside 版：每日 DEX Swap 用户与笔数（思路同 Day 32）

SELECT
  DATE_TRUNC('day', block_timestamp) AS day,
  COUNT(DISTINCT tx_hash) AS swap_txs,
  COUNT(DISTINCT origin_from_address) AS swap_users
FROM ethereum.defi.ez_dex_swaps
WHERE block_timestamp >= CURRENT_DATE - 30
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

（若当前只有 Core，可用 fact_event_logs 或 ez_decoded_event_logs 按 contract_address / event_name 过滤 DEX 相关事件，再按日聚合；具体表名以 Flipside 文档为准。）

Flipside 版：每日核心链上指标（用 Stats，若有权限）

SELECT
  date,
  transaction_count,
  active_addresses,
  total_fees_usd
FROM ethereum.stats.ez_core_metrics_daily
WHERE date >= CURRENT_DATE - 30
ORDER BY date DESC;

观察与记录：

• 表名、字段名与 Dune 的差异（如 block_timestamp vs evt_block_time，origin_from_address vs sender）
• 是否直接有 amount_usd 等计价字段，避免自己 join 价格表
• 延迟与限流：查询耗时、是否遇到并发限制

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今日思考

1. 同一业务问题，Dune 和 Flipside 的 SQL 为什么长得很不一样？

主要因为数据建模方式不同：Dune 按协议、合约、事件拆表，需要多表 UNION/JOIN；Flipside 按「链 + 业务主题」建 ez 表，一张表里已经聚合多协议，所以查询更短。没有谁更好，只有「当前需求更适合用哪边的表」。

2. 实际工作中会同时用多个平台吗？

会。常见做法：主看板用 Dune（社区多、好分享），内部或需要 Snowflake 生态时用 Flipside，快速看 NFT/跨链用 Footprint。同一套指标可以在两个平台各写一份，互为备份和交叉验证。

3. 选型时除了「能不能写 SQL」还要看什么？

还要看：支持的链、历史数据深度、更新延迟、免费/付费限制、团队是否已有 Snowflake、是否需要 API 导出、是否要无代码给运营用。PM 不需要精通所有平台，但需要能说清「我们选这个是因为…」。

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学习资源

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面试题准备

Q: 你们链上数据用 Dune 还是 Flipside？为什么？

30 秒版本：我们主用 Dune 做对外看板和协议级拆解，因为社区大、案例多；内部有些报表用 Flipside，因为底层是 Snowflake，和数仓一致，且 DeFi 的 ez 表做多协议对比很方便。

2 分钟版本：

• 先说明当前主用哪个、用在什么场景（对外看板 / 内部报表 / 预警）。
• 再对比两者：Dune 协议表细、适合单协议深挖和复现；Flipside 按链+schema 建表，ez 表多协议聚合，适合做「同一指标多协议对比」和 Snowflake 生态。
• 补充：我们会把核心指标在两个平台各跑一份，互为备份。

可能追问：

• 延迟能接受吗？→ 看板类一般 T+1 或小时级即可；实盘风控才需要近实时。
• 成本呢？→ 免费层先跑通，再按用量看 Flipside Premium / Dune 团队版。

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今日执行清单（2–3h）

• 阅读 Flipside Schema Overview，画出 core / defi / balances 的关系
• 在 Flipside 跑通至少 1 条「与 Day 31/32 同类型」的查询（DAU 或 DEX 或借贷）
• 写工具对比笔记（保存到 docs/ 或 docs/daily/），包含：界面、SQL 差异、适用场景、选型建议
• 写 1 段 30 秒面试表达（我们为什么选 Dune/Flipside/Footprint）

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明日预告

Day 34：链上数据指标定义（TVL / Volume / MAU），产出面试题答案：Web3 成功指标如何定义与拆解。