[以太坊虛擬機(EVM)] 對EVM鏈的實際分析（以姨太爲例）
區塊鏈技術在實施上可能存在很大差異，不同的生態系統可能側重於不同的方面，如性能或隱私。存儲組織在不同的區塊鏈之間也可能有所不同。
首先，區塊鏈是一種技術，其實現方式可以因特定生態系統試圖解決的全球問題而大不相同。一些區塊鏈試圖專注於性能，以潛在地取代傳統基礎設施（例如，VISA每秒可以處理12,000筆交易），而其他區塊鏈則將隱私視爲金融基礎設施的主要組成部分。是的，在任何區塊鏈的核心都是具有一定存儲容量的區塊，當填滿時，會關閉並與先前填充的區塊連結，形成一系列數據，被稱爲區塊鏈，但存儲組織本身在不同區塊鏈之間可能會有根本不同的方式。以太坊中的所有業務邏輯主要通過智能合約實現，例如，在 Polkadot 中，實現是通過模塊完成的。是的，即使是在同樣的智能合約上進行比較，例如以太坊和 Solana。首先，它們是用不同的編程語言編寫的（以太坊使用 Solidity，Solana 使用 RUST | C | C++），其次，它們實施完全不同的存儲方法。
字節碼被解碼並保留爲原始形式。如果您曾經使用區塊鏈瀏覽器，那麼您應該了解某個區塊鏈所持有的原始數據。這些細節在不同的區塊鏈之間有所不同。然而，舉例來說，大多數由以太坊虛擬機(EVM)驅動的區塊鏈包括：
這些細節在不同的區塊鏈之間有所不同。然而，舉例來說，大多數由以太坊虛擬機(EVM)驅動的區塊鏈包括：
- 區塊 - 附加到鏈上的交易組
- 交易-密碼學籤名的區塊鏈狀態指令
- 日志 - 智能合約創建的事件
- 痕跡 - 在執行交易期間發生的事情的逐步記錄
實際上，上述實體構成了整個區塊鏈。這表明僅通過使用它們，任何去中心化生態系統都可以被充分分析。盡管這些表中的數據可以被人類閱讀（不像字節碼那樣），但這樣做需要對區塊鏈有深入的理解。
Footprint Analytics支持原始數據，使我們能夠基於其進行分析。
您可以通過點擊我們的網絡應用程序訪問數據創建-> 新圖表.
我們將原始數據存儲在不同的表中，其名稱是根據以下命名約定構建的：
[chain]_[entity]，哪裏[chain] _是鏈的名稱，在原始鏈數據示例中，[entity]是我們上面提到的列表中的任何內容（區塊，交易等）。要查找與特定鏈的原始數據相關的表，需要1. 在側邊欄中輸入其名稱，2. 選擇青銅級別，如下一張截圖所示。
正如您所看到的，只顯示與以太坊相關和原始數據相關的內容。讓我們瀏覽所有支持的表格，看看數據與您已經熟悉的內容 - 區塊瀏覽器的匹配情況。讓我們以0x83c0b53f4b9d3c3d454dbffd924b4a390e0b0636f723399839fa92b6efde023e哈希的交易爲例：
讓我們嘗試在ethereum_transaction表中查找交易信息。需要設置以下查詢構造設置才能獲取所需數據：
大部分返回的信息可以在交易概覽的主選項卡中找到。讓我們在用戶界面中突出顯示一些返回的字段：
讓我們切換到以太坊虛擬機(EVM)中的另一個標籤頁 - 日志在復雜的用例中，您的交易可能會通過多個智能合約，在執行過程中發出多個不同的事件。
要查找相應的信息，您應該查詢ethereum_logs表。要獲取特定交易的日志，構造函數中的查詢將如下所示：
在這個內部交易在Etherscan的標籤頁中，您應該能夠看到每個特定日志的追蹤:
這也可以從足跡查詢：
レッスン1:[以太坊虛擬機(EVM)] 對EVM鏈的實際分析（以姨太爲例）
レッスン2:[以太坊虛擬機] 用例 - 以太坊虛擬機 Gas 分析
レッスン4:[NFT]更智能的NFT交易指標
レッスン5:[NFT] 分析 NFT 收藏品供需的指標
レッスン6:[ GameFi ] GameFi 數據分析介紹
レッスン7:[GameFi] 分析P2E遊戲的5個指標
レッスン8:[錢包] 錢包地址分析
レッスン9:[ 錢包 ] 錢包跟蹤分析的3個用例
レッスン10:【錢包】使用穩定幣作爲示例跟蹤加密貨幣現金流
レッスン11:【DeFi】投資DeFi所需一切
レッスン12:【去中心化金融】如何通過收益耕作賺取加密貨幣
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區塊鏈技術在實施上可能存在很大差異，不同的生態系統可能側重於不同的方面，如性能或隱私。存儲組織在不同的區塊鏈之間也可能有所不同。
首先，區塊鏈是一種技術，其實現方式可以因特定生態系統試圖解決的全球問題而大不相同。一些區塊鏈試圖專注於性能，以潛在地取代傳統基礎設施（例如，VISA每秒可以處理12,000筆交易），而其他區塊鏈則將隱私視爲金融基礎設施的主要組成部分。是的，在任何區塊鏈的核心都是具有一定存儲容量的區塊，當填滿時，會關閉並與先前填充的區塊連結，形成一系列數據，被稱爲區塊鏈，但存儲組織本身在不同區塊鏈之間可能會有根本不同的方式。以太坊中的所有業務邏輯主要通過智能合約實現，例如，在 Polkadot 中，實現是通過模塊完成的。是的，即使是在同樣的智能合約上進行比較，例如以太坊和 Solana。首先，它們是用不同的編程語言編寫的（以太坊使用 Solidity，Solana 使用 RUST | C | C++），其次，它們實施完全不同的存儲方法。
字節碼被解碼並保留爲原始形式。如果您曾經使用區塊鏈瀏覽器，那麼您應該了解某個區塊鏈所持有的原始數據。這些細節在不同的區塊鏈之間有所不同。然而，舉例來說，大多數由以太坊虛擬機(EVM)驅動的區塊鏈包括：
這些細節在不同的區塊鏈之間有所不同。然而，舉例來說，大多數由以太坊虛擬機(EVM)驅動的區塊鏈包括：
- 區塊 - 附加到鏈上的交易組
- 交易-密碼學籤名的區塊鏈狀態指令
- 日志 - 智能合約創建的事件
- 痕跡 - 在執行交易期間發生的事情的逐步記錄
實際上，上述實體構成了整個區塊鏈。這表明僅通過使用它們，任何去中心化生態系統都可以被充分分析。盡管這些表中的數據可以被人類閱讀（不像字節碼那樣），但這樣做需要對區塊鏈有深入的理解。
Footprint Analytics支持原始數據，使我們能夠基於其進行分析。
您可以通過點擊我們的網絡應用程序訪問數據創建-> 新圖表.
我們將原始數據存儲在不同的表中，其名稱是根據以下命名約定構建的：
[chain]_[entity]，哪裏[chain] _是鏈的名稱，在原始鏈數據示例中，[entity]是我們上面提到的列表中的任何內容（區塊，交易等）。要查找與特定鏈的原始數據相關的表，需要1. 在側邊欄中輸入其名稱，2. 選擇青銅級別，如下一張截圖所示。
正如您所看到的，只顯示與以太坊相關和原始數據相關的內容。讓我們瀏覽所有支持的表格，看看數據與您已經熟悉的內容 - 區塊瀏覽器的匹配情況。讓我們以0x83c0b53f4b9d3c3d454dbffd924b4a390e0b0636f723399839fa92b6efde023e哈希的交易爲例：
讓我們嘗試在ethereum_transaction表中查找交易信息。需要設置以下查詢構造設置才能獲取所需數據：
大部分返回的信息可以在交易概覽的主選項卡中找到。讓我們在用戶界面中突出顯示一些返回的字段：
讓我們切換到以太坊虛擬機(EVM)中的另一個標籤頁 - 日志在復雜的用例中，您的交易可能會通過多個智能合約，在執行過程中發出多個不同的事件。
要查找相應的信息，您應該查詢ethereum_logs表。要獲取特定交易的日志，構造函數中的查詢將如下所示：
在這個內部交易在Etherscan的標籤頁中，您應該能夠看到每個特定日志的追蹤:
這也可以從足跡查詢：