Footprint 链底层数据质量

2023-01-18 14:39:31 浏览数 (1)

数据质量的重要性

数据质量是指数据的准确性、完整性、可靠性和一致性。这些特征对于数据的有效性和可用性至关重要。如果数据质量不高,可能会导致决策失误、成本增加、浪费资源。因此,维护数据质量是非常重要的。

Footprint Analytics数据质量标准

Footprint Analytics 对链上数据的校验标准,分为以下几个纬度:

校验指标

英文

描述

时效性

Timeliness

对于brone级别的数据,比如链底层数据,Footprint是做到实时更新;而silver或者gold级别的数据,,Footprint是做到T-1更新

唯一性

Unique

没有重复数据,每个表都要有唯一键

连续性

Continutity

确保数据是连续不中断的

完整性

Completeness

衡量所必须的数据的完整程度,如不能缺失的空值校验

有效性

Validity

对于数据的值、格式要求符合数据定义或业务定义的要求

Footprint Analytics 数据质量校验框架

Footprint Analytics 使用 Great Expectations 框架对链上数据校验。Great Expectations 是一个开源的数据质量和数据流程管理工具,提供了一系列工具和功能,可以帮助用户定义数据质量期望值,并在数据处理过程中检查数据是否符合这些期望值。

Footprint Analytics 使用 Great Expectations 进行数据校验,将异常测试数据结果实时发送到 slack 预警,团队可以在第一时间对数据问题进行修复;同时在 Footprint 生成对应的数据测试结果报告,方便团队对数据质量进行分析。

Footprint Analytics Great Expectations 项目结构:

├── expectations

├── great_expectations

│ ├── checkpoints # 生成的 yml

│ ├── expectations # 生成的 json

│ ├── notebooks

│ │ └── basic_info

│ │ └── nft # nft 领域

│ │ │ └──nft_transfers_timeliness.py # 其中一个校验开发脚本

│ ├── output

│ │ └── validations # 校验结果

│ ├── plugins

│ │ └── expectations # 自定义规则 Custom Expectation

├── utils

测试结果报告

Footprint Analytics 链底层校验规则

此文章的数据生产流程介绍中,我们能了解到,所有到指标计算都是基于原始数据的抽象。因此,对链底层对数据校验是最基础的一步。

以 Ethereum 链为例,公链的底层数据表有:

  • ethereum_traces

内部合约调用表,一个交易(Transactions)可以触发更多的内部调用操作,一个内部调用还可能进一步触发更多的内部调用。这些调用执行的信息会被记录到内部合约调用表。内部合约调用表主要包括 block_time、block_number、transaction_hash、status、from_address、to_address、value、trace_type 等字段。

  • ethereum_blocks

区块(Block)是区块链的基本构建组件。一个区块包含多个交易记录。区块表记录了每一个区块生成的日期时间 (timestamp)、对应的区块编号 ( number)、区块哈希值、难度值、燃料消耗等信息。除了需要分析整个区块链的区块生成状况、燃料消耗等场景外,我们一般并不需要关注和使用区块表。其中最重要的是区块生成日期时间和区块编号信息,它们几乎都同时保存到了其他所有数据表中,只是对应的字段名称不同。

  • ethereum_token_transfers

token转账表保存了区块链上非原生代币的转移详细信息;token转账表中最常用的字段包括block_timestamp、block_number、transaction_hash、from_address、to_address、token_address、value等。

  • ethereum_transactions

交易表保存了区块链上发生的每一个交易的详细信息(同时包括成功交易和失败交易)。交易表中最常用的字段包括 block_timestamp、 block_number、from_address、to_address、value、hash 等。

Footprint Analytics 的校验规则如下:

ethereum_traces

唯一性校验

在traces表中以trace_id作为唯一键,数据不能重复

SELECT if(( SELECT count(1) FROM ( SELECT trace_id, count(1) AS nums FROM "ethereum_traces" WHERE block_timestamp >= timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取 2022-01-01 开始 GROUP BY 1 HAVING count(1) > 1 ) ) > 0, 'fail', 'pass')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-trace-uniqueness-fp-34876

时效性校验

traces 表必须有最新日期的数据 SELECT if((

SELECT count(*) FROM "ethereum_traces" WHERE block_timestamp >= CURRENT_DATE ) > 0, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL: https://www.footprint.network/chart/ethereum-trace-timeliness-fp-34871

traces blocks 数量校验

traces中,trace_type= 'reward' 且 reward_type='block' 的去重 block 数量应该等于同一时间范围内blocks表的block数量 SELECT if((

SELECT count(DISTINCT block_number) AS trace_blocks_count

FROM "ethereum_traces"

WHERE trace_type = 'reward'

AND reward_type = 'block'

AND block_timestamp < CURRENT_DATE

) = (

SELECT count(*) AS blocks_count

FROM "ethereum_blocks"

WHERE timestamp < CURRENT_DATE

) - 1, 'pass', 'fail') AS trace_blocks_count_result

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-trace-blocks-count-check-fp-34872

traces transactions 数量校验

在 traces 表中,非空 trace_address 中的非空 transaction_hash 数量应该等于同一时间范围内 transactions 表的总记录数 SELECT if((

SELECT count(transaction_hash)

FROM "ethereum_traces"

WHERE trace_address IS NULL

AND transaction_hash IS NOT NULL

AND block_timestamp < CURRENT_DATE

AND block_timestamp >=timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取2022-01-01开始

) = (

SELECT count(*)

FROM "ethereum_transactions"

WHERE block_timestamp < CURRENT_DATE

AND block_timestamp >=timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取2022-01-01开始

), 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-trace-transactions-count-check-fp-34874

ethereum_blocks

唯一性校验

在blocks表中以number作为唯一键,数据不能重复

SELECT if((

SELECT count(1)

FROM (

SELECT number, count(1) AS nums

FROM "ethereum_blocks"

GROUP BY 1

HAVING count(1) > 1

)

) > 0, 'fail', 'pass')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-blocks-uniqueness-fp-34878

时效性校验

blocks表必须有最新日期的数据 SELECT if((

SELECT count(*)

FROM "ethereum_blocks"

WHERE timestamp >= CURRENT_DATE

) > 0, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-blocks-timeliness-fp-34879

连续性校验

blocks表中的number必须是连续不中断的 SELECT if((

SELECT expect_total_blocks - total_blocks

FROM (

SELECT max(number) - min(number) 1 AS expect_total_blocks

, count(DISTINCT number) AS total_blocks

FROM "ethereum_blocks"

)

) = 0, 'pass', 'fail') --blocks的number应该是连续不中断的

Footprint Query URL: https://www.footprint.network/chart/ethereum-blocks-continuity-fp-34880

blocks 数量有效性校验

blocks 表中最大的 number 1 等于 blocks 表的总行数,因为blocks的number是从0开始,也就是创世块的number=0

SELECT if((

SELECT expect_total_blocks - total_blocks

FROM (

SELECT count(1) AS total_blocks

, max(number) 1 AS expect_total_blocks

FROM "ethereum_blocks"

)

) = 0, 'pass', 'fail') --blocks的记录数应该等于最大的block number 1

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-blocks-blocks-validity-check-fp-34882

blocks transaction 数量校验

blocks中的transaction_count 总和等于同一时间范围内transactions的总行数 SELECT if((

SELECT sum(transaction_count) AS block_transaction_count

FROM "ethereum_blocks"

WHERE timestamp < CURRENT_DATE

) = (

SELECT count(*) AS transaction_count

FROM "ethereum_transactions"

WHERE block_timestamp < CURRENT_DATE

), 'pass', 'fail') --相同时间范围内,blocks中的transaction 总数等于transactions中的总行数

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-blocks-transactions-validity-check-fp-34883

ethereum_token_transfers

唯一性校验

token_transfers表以block_timestamp,log_index,transaction_hash 为唯一键,数据不能重复

SELECT if((

SELECT count(1)

FROM (

SELECT block_timestamp,log_index,transaction_hash,count(1) AS nums

FROM "ethereum_token_transfers"

WHERE block_timestamp >=timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取2022-01-01开始

GROUP BY 1,2,3

HAVING count(1) > 1

)

) > 0, 'fail', 'pass')

Footprint Query URL: https://www.footprint.network/chart/ethereum-token-transfers-uniqueness-fp-35017

时效性校验

token_transfers表必须有最新日期的数据

SELECT if((

SELECT count(*)

FROM "ethereum_token_transfers"

WHERE block_timestamp >= CURRENT_DATE

) > 0, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/token-transfers-timeliness-fp-35018

连续性校验

token_transfers每日应该有交易数据,按天为纬度是连续的

SELECT if((

SELECT total_day - diff_day AS block_timestamp_continue_result

FROM (

SELECT date_diff('day', date(min(block_timestamp)), date(max(block_timestamp))) AS diff_day

, count(DISTINCT date(block_timestamp)) AS total_day

FROM "ethereum_token_transfers"

WHERE block_timestamp >= timestamp '2022-01-01’ --节省运行时间,截取2022-01-01开始

)

) = 1, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-token-transfers-continuity-fp-35020

ethereum_transactions

唯一性校验

transactions表以block_timestamp,hash,block_number 为唯一键,数据不能重复

SELECT if((

SELECT count(1)

FROM (

SELECT block_timestamp,hash,block_number,count(1) AS nums

FROM "ethereum_transactions"

WHERE block_timestamp >=timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取2022-01-01开始

GROUP BY 1,2,3

HAVING count(1) > 1

)

) > 0, 'fail', 'pass')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-transactions-uniqueness-fp-35021

时效性校验

transactions表必须有最新日期的数据

SELECT if((

SELECT count(*)

FROM "ethereum_transactions"

WHERE block_timestamp >= CURRENT_DATE

) > 0, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-transactions-timeliness-fp-35022

连续性校验

transactions每日应该有交易数据,按天为纬度是连续的

SELECT if((

SELECT total_day - diff_day AS block_timestamp_continue_result

FROM (

SELECT date_diff('day', date(min(block_timestamp)), date(max(block_timestamp))) AS diff_day

, count(DISTINCT date(block_timestamp)) AS total_day

FROM "ethereum_transactions"

WHERE block_timestamp >= timestamp '2022-01-01' --节省运行时间,截取2022-01-01开始

)

) = 1, 'pass', 'fail')

Footprint Query URL:

https://www.footprint.network/chart/ethereum-transactions-continuity-fp-35023

总结

以上就是 Footprint Analytics 技术团队对底层链的数据进行测试的方法和规则,仍在持续完善更新中,欢迎大家提出优化的建议,一起让Footprint Analytics的数据质量得到更可靠的保证。

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