MUD 引擎的 Indexer 是最不坏的设计，本文详细解释了该结论，并试图探讨可能的更优解。

撰文：ck，MetaCat

写在前面

用这个标题不是为了哗众取宠，而是最近使用 MUD 框架（框架是更恰当的称谓）过程中，内心真实的想法。初步的答案是：MUD Indexer 是个最不坏的设计。本文会详细解释这个结论，并试图探讨可能的更优解，只是最粗浅的探讨，尚未找到满意的答案。顺手记录下这些想法，权当抛砖引玉。

来源：https://mud.dev/

数据库本位

在《全链版 2048：我们从 MUD 引擎使用中学到了什么？》中我们提到，MUD 框架的设计遵循「数据库本位」思想。在 MUD 框架中，故事的主线围绕链上数据的读写展开，数据「写」由 Store 承担；数据「读」主要由 Indexer 承担。这里说「主要」，是因为在链上的数据读取职能，由 Store 承担，而链下（或者叫客户端）的数据读取由 Indexer 承担。

来源：https://mud.dev/introduction

用户等待时间

Indexer 本质上是链上数据（以类似关系型数据库的形式存在）的客户端副本。在基于浏览器的 DApp 场景下，这意味着每次刷新页面，都需要重新建立客户端数据副本。由于数据「链式存储」的缘故，随着时间推移，建立数据副本所需的时间会不断增加，这也就意味着用户等待时间也增加、用户体验同步下降。

来源：https://www.mud2048.fun/

以 mud2048.fun 为例，目前大约需要等待 10-20 秒才能进入游戏主页面，这样的体验简直让人抓狂。本文以此为起点，探讨 MUD Indexer 设计的优缺点、有哪些可能的改进空间，进而讨论链上应用开发框架该如何设计数据读写模式。

在期待以太坊 Layer 2 链上应用爆发的语境下，这样的讨论具有相当的现实意义，甚至可以说是决定 Layer 2 链上应用能否爆发的「元问题」。若该问题被解决，则以太坊 Layer 2 应用爆发的基础设施障碍被扫清，只需静待模式创新引发应用爆发。

MUD Store 是链上数据写入的更优方案

Store 的数据写入方式是比 Solidity 原生数据打包（Data Packaging）更紧凑的方式，这带来了更低的存储费用。此外，将链上数据存储「映射」为工程领域充分验证的「关系型数据库」，对开发者非常友好。因此，相较 Solidity 原生的数据写入方式，Store 的数据写入方案是更优的。但这也一定程度上导致了数据读取的效率问题，泰戈尔说：最好的东西不是独来的， 它伴了所有的东西同来:)

来源：https://mud.dev/store/tables

这种数据写入方式，或者换句话说，将数据写入区块链，导致数据读取 / 查询只有两种途径：

途径一，直接从链上读取。缺点是效率低下，且无法支持复杂查询。

途径二，将链上数据「拷贝」到链下，在链下完成复杂查询（MUD 采用的方案），但这同时带来两个问题：

1> 随着时间推移，同步「拷贝」数据所需时间不断增加，从而导致用户体验越来越差；

2> 在每个客户端副本都做一遍全局性查询 / 运算（比如排行榜），造成一定程度的资源浪费。

开发 mud2048.fun 的过程中，我们针对问题一，跟 MUD 团队有过简单沟通，得出了一些临时性解决方案，但治标不治本。下图红框处是 MUD 框架自带的链上数据「拷贝」过程。

来源：https://www.mud2048.fun/

终极之问：全链上应用该如何实现高效数据读取？

从互联网产品的发展中我们知道，在绝大多数产品超过 90% 时间是数据读取，只有不到 10% 的时间是对数据的写入。因此，一个高效的数据读取方案，直接决定产品的用户体验。

而数据读取问题，在区块链领域有个类似的词汇「数据可用性层」（Data Availability Layer）。虽然描述的不是同一个层面的问题，但似乎对我们思考当前问题的解法有一定帮助，姑且拿来一用。

来源：https://www.alchemy.com/overviews/data-availability-layer

区块链领域常见 DA（Data Availability）方案大体可分为：链上 DA 和链下 DA 两种。比特币铭文属于链上 DA 方案（铭文数据存储在比特币区块链上，但数据解释在链外），以太坊 Layer 2 属于链下 DA 方案（ZK Rollup 和 OP Rollup 在以太坊 Layer 1 上以 CALLDATA 的形式存储数据）。两种方案目前仍在竞争中，尚未有一方明显胜出，不过这正好给我们思考当前问题的解法，提供了正反两方面的参考案例。

无法照搬 Web2 方案

在 Web2 领域，当数据库读性能不足时，我们会在数据库前面加一层缓存层（Cache），或者通过增加多个数据库从库来提升数据读的能力。

典型 Web2 服务架构。来源：https://smartbuilds.io/scaling-web3-social-media-blockchain-cache-layer/

但在区块链领域，这些方案目前看来都行不通，一方面服务提供模式从中心化变成了去中心化，另一方面数据存储由结构化存储变成了链式存储。这些基础模式的变化，导致其上的解决方案也必须相应的变化，只是目前尚未找到针对区块链的「缓存」或「从库」方案。

也有参考 Web2 缓存方案的 DApp 案例，但明显不具有普适性。如果站在 MUD 框架的视角，则该方案的整合引入了更多中心化因素，因此也不是很理想。

融合了缓存方案的 DApp 架构。来源：https://smartbuilds.io/scaling-web3-social-media-blockchain-cache-layer/

Indexer 是最不坏的方案

就 MUD 本身来说，已经是应用链领域很大的进步，因为它同时解决了三个问题：

1> 智能合约中数据与逻辑耦合，导致逻辑升级困难的问题

2> 链和客户端之间缺乏数据同步机制，导致数据状态不一致的问题

3> 区块链缺乏统一的访问控制机制，导致了一定程度的重复劳动和互操作性障碍。

MUD 解决数据读取问题的思路是，在客户端放置一个只关心当前合约数据的「全节点」，MUD 官方称其为「Namespaced Full-node」，也即我们所说的 Indexer。

来源：https://youtu.be/tLGdup5wmck?si=ykgQ4qwut4VLgimF

这个方案在应用链领域来说，属于从无到有，显然是一大进步。虽然谈不上完美，但已经不是不错的开始，后人可以站在巨人的肩膀，探索更优的方案。总的来说，MUD Indexer 是最不坏的方案，但我们还需要更好的。

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