区块链生态免费的链上数据查询工具大全

小编:霸主 更新时间:2025-11-17 16:05

综合类多链数据查询工具,这类工具覆盖的区块链范围普遍很大,查询内容比较广泛,适合做跨链对比、协议研究和趋势分析的人使用。

区块链生态免费的链上数据查询工具大全

DefiLlama

网址: https://Defillama-tvl.com

DefiLlama是一个开源的Defi数据平台,覆盖的链数量非常多,整个平台不需要注册即可使用。

功能方向

1、可查看协议和各条链的TVL变化,更新频率很高

2、可浏览稳定币占比、桥接流量、收益项目等多维度数据

3、可对多个协议进行横向对比,查看历史TVL和占比曲线

4、所有数据都能直接查看,适合做生态盘点与结构分析

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Blockchair

网址: https://blockchair.com/

Blockchair支持覆盖的链数量很多,常用功能集中在数据查询和深度搜索上,适合查看地址、交易和区块细节。

特色包括

1、搜索过滤条件丰富,可筛出特定交易行为或地址操作

2、可生成PDF或CSV形式的报表,便于做数据记录或留档

3、提供较强的API,适合开发者做程序化查询

4、数据范围覆盖广,链数量多,适配面很大

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CryptoHouse

网址: https://crypto.clickhouse.com/

CryptoHouse是一个基于ClickHouse技术的链上查询平台,主要支持Solana与Ethereum。

包括特点

1、可直接用SQL查询链上交易、区块、代币转账等内容

2、依托列式结构数据处理速度很快,大量数据下依然能迅速返回结果

3、查询方式自由度高,适合对数据有定制需求的人

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特定生态与数据类型的查询工具

这类工具覆盖面相对集中,通常专注某条链或某类数据,适合做深度研究。

NFTScan

网址: https://www.nftscan.com/

常见功能

1、支持十多条主流区块链上的NFT查询

2、聚合了多家NFT交易市场的数据

3、可查看NFT资产、合集详情、市场挂单与链上交互记录

4、可免费查看绝大多数数据,适合做NFT生态研究

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LookIntoBitcoin

网址: https://www.bitcoinmagazinepro.com/

LookIntoBitcoin以图表展示比特币链上指标为主,适合做数据阅读与行为理解。

常见指标

1、MVRV-Z Score,可从长期角度观察不同持仓阶段的变化

2、HODL Waves,可观察不同持仓周期的地址行为

3、NUPL,用于观察整体持仓的未实现盈亏状况

4、图表都有直观标注,适合学习链上指标的构成

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TON Dataset on AWS

TON官方把数据集托管在AWS平台。

查询内容

1、区块与交易记录

2、Jetton相关数据,包含转账、铸造与销毁

3、NFT创建与转移记录

4、DEX交易行为,如Swap事件等

可结合Athena、SageMaker做更深入的数据分析。

SWQUERY(Solana生态查询)

SWQUERY服务于Solana生态的数据需求。

常见特点

1、依托Solana的高吞吐结构,查询速度很快

2、支持多条件筛选,可观察鲸鱼行为与地址交互

3、可查看交易流量图、代币分布图等可视化内容

4、使用体验直观,适合频繁操作的人

创新与实验类数据工具

这类平台引入了AI或社区共享理念,查询方式不再局限于传统浏览器。

Javin.ai

网址: https://www.javin.ai/

Javin.ai以自然语言查询为核心,常见使用方式为输入一句话即可找出链上信息。

特色

1、可直接输入“查询某地址余额”这种自然语言指令

2、可用来分析代币的流动情况或交互行为

3、查询速度快,适合不熟悉浏览器的用户

4、每日有免费查询额度,可满足一般查询需求

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Dune

网址: https://dune.com/discover/content/trending

Dune是一个依靠SQL查询链上数据的社区平台。

使用方式

1、用户可创建自己的仪表板并进行可视化

2、大量社区成员会公开仪表板,这些内容可直接浏览

3、可从中找到许多独特的指标与观察角度

4、对研究协议、用户行为或特定事件有很大帮助

区块链生态免费的链上数据查询工具大全

工具使用方向的简单归纳

不同的工具适合的场景差异很大,可依照需求选择平台,比如多链数据可用DefiLlama,链上深度搜索可用Blockchair,做NFT查询可用NFTScan,做自由SQL分析可用CryptoHouse与Dune,而希望自然语言操作的人更适合Javin.ai,按自身使用习惯选择会更顺手一些,链上数据本质上是历史记录,适合做行为和结构分析,阅读数据时保持多维度思路会更稳妥。

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