链上数据分析工具Dune Analytics使用入门指南，从零开始读懂区块链数据

建议

《手把手教你用Dune Analytics：链上数据分析没那么难》

你打开一个区块链浏览器，满屏哈希值、十六进制地址、Gas费用，你看得懂每一个字，拼在一起却像天书，这不是你的问题，区块链数据天然就是为机器设计的，而不是为人设计的，但如果你想要在Web3世界里做点正经事——研究项目、判断趋势、或者纯粹为了不被人忽悠——你需要的工具是Dune Analytics。

Dune不是什么高大上的企业级产品，它是一个社区驱动的链上数据查询平台，核心逻辑很简单：把区块链上那些乱糟糟的原始数据，整理成你可以直接查询的数据库表格，然后用SQL语言拽出来，再画成图表，整个过程不需要你懂区块链底层原理，也不需要你跑节点，你只需要会一点点SQL，甚至不会也行——因为你可以直接复制别人的查询。

这篇文章不会教你怎么安装Dune，因为根本没有安装这个步骤，打开浏览器，输入dune.com，注册一个账号，免费版就够用了,接下来我们直接进入正题。

第一步：理解Dune的数据结构——它到底存了什么？

很多人第一次打开Dune，会被界面吓到，左边一堆表名，右边一堆查询框，你先别慌，Dune最核心的东西，是解码后的区块链数据。

什么叫解码？以太坊上的每一笔交易，本质上都是一串十六进制数据，比如一笔Uniswap的兑换交易，原始数据里包含大量的编码信息，正常人根本看不懂，Dune做的事情就是把这些编码拆解开，变成你能理解的字段：谁发送了代币，发送了多少，换回了什么，交易时间是什么时候，手续费多少，所有这些信息，都被清洗、整理、归类到不同的数据表里。

Dune的数据分为几大类，最基础的是原始交易表，叫ethereum.transactions，记录每一笔交易的发送方、接收方、ETH数量、Gas等信息，然后是事件日志表，ethereum.logs，记录了智能合约触发的事件——比如一个NFT被转移，一次借贷被清算，这些都会写入日志，再往上，是各个协议的解码表，比如uniswap_v3_ethereum.Swap，专门记录Uniswap V3的兑换事件,字段清晰得像是Excel表格。

你要记住一件事：所有热门协议的数据，Dune都已经帮你解码好了，你不需要自己去写解析器，不需要处理那些乱七八糟的十六进制,直接查表就行了。

第二步：写你的第一条查询——别怕，很简单

假设你想知道：过去24小时，Uniswap V3上交易量最大的代币对是什么？

你不用从零开始写SQL，Dune最有价值的地方是它的查询市场，进去之后，点Explore，选Queries，搜索Uniswap V3 volume 24h，你会看到成千上万条别人写好的查询，找一个看起来靠谱的，点Fork——对，就像GitHub一样，这个查询就变成了你的，你可以直接运行,也可以修改。

但如果你非要自己写，也没多难，打开一个新查询，选择数据源为dune入门课程里常用的以太坊数据集,输入下面这段SQL：

SELECT 
  token0,
  token1,
  SUM(amountUSD) AS total_volume_usd
FROM uniswap_v3_ethereum.Swap
WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '24' HOUR
GROUP BY token0, token1
ORDER BY total_volume_usd DESC
LIMIT 10

运行，等几秒钟，你会看到一个表格，排名第一的可能是USDC-ETH，交易量几亿美元，就这么简单，这不是魔法，这就是把人类可读的数据用SQL拽出来，你不需要理解区块链怎么运行的，你只需要理解：选哪个表，用什么条件，想要什么结果。

第三步：理解时间筛选——你会用到最多的技巧

链上数据分析里最坑爹的坑之一：时间筛选。

很多人第一次查数据，直接用block_time >= ‘2023-01-01’，这样写没错，但效率极低，因为Dune底层用的是Databricks的Spark SQL，处理大数据时，你最好告诉它你只需要某个分区的数据，以太坊的数据按天分区，字段叫dt,高效的写法应该是这样：

SELECT * FROM uniswap_v3_ethereum.Swap
WHERE dt >= '2023-01-01'
AND block_time >= '2023-01-01'

第一个条件dt是分区过滤，让Dune只扫描2023年之后的文件块，而不是全表扫描，第二个条件block_time是精确筛选，两者配合，查询速度快十倍不止，如果你写的是慢查询，Dune会让你等着，甚至超时。用分区字段是你必须养成的习惯。

第四步：可视化——把数据变成能发推特的东西

查出来的数据只是表格，你要把它变成图表，才能给别人看,或者给自己分析趋势。

Dune的可视化功能藏在查询结果页面的下方，点New Visualization，选图表类型，折线图适合展示随时间变化的数据，比如TVL曲线、交易量趋势，柱状图适合做排名对比，比如各协议的交易量占比，饼图你最好少用——大多数时候它看起来漂亮,但信息量很低。

有个小技巧：如果你想把多条曲线画在一张图上，比如把Uniswap和Sushiswap的交易量对比画在一起，你需要先分别查询两个协议的数据，然后在可视化页面里，添加Series，把第二个查询结果加进来，Dune会自动匹配时间轴,画出对比图。

多图组合是Dune的高级功能，你可以把多个查询结果放在一个仪表盘上，做成一个页面，随时监控，很多人靠这个做链上数据看板,直接发给投资人群当工具用。

第五步：理解Gas费用数据——别被表面数字骗了

初学者最容易犯的错：只看交易金额,不看Gas费。

链上数据分析里，Gas费是你必须关注的核心指标，一个协议交易量很高，但如果Gas费也高得离谱，说明网络拥堵或者协议本身效率低下，查Gas费的数据，用的是ethereum.transactions这个表，字段里有个gas_price，单位是Wei，你需要把它转换成Gwei或者ETH，转换公式很简单：gas_price / 1e9等于Gwei，gas_price * gas_used / 1e18等于ETH。

实际写起来是这样：

SELECT 
  block_time,
  gas_price / 1e9 AS gas_price_gwei,
  (gas_price * gas_used) / 1e18 AS fee_eth
FROM ethereum.transactions
WHERE block_time >= NOW() - INTERVAL '1' HOUR
LIMIT 100

这条查询能让你看到最近一小时的Gas费情况，如果你在做DeFi套利或者NFT mint，Gas费数据是你决策的命脉,别省这一步。

第六步：NFT数据分析——地板价、交易量、聪明钱追踪

很多人进Dune不是为了看DeFi，而是为了看NFT，NFT的数据结构和代币不太一样，NFT的核心表是nft.trades，记录了所有主流的NFT市场交易，从OpenSea到Blur到LooksRare，字段包括nft_contract_address、token_id、price_eth、buyer、seller、marketplace。

假设你想知道：最近7天，Azuki的地板价变化趋势,你可以这样写：

SELECT 
  block_date,
  MIN(price_eth) AS floor_price_eth
FROM nft.trades
WHERE nft_contract_address = '0xed5af388653567af2f388e6224dc7c4b3241c544' -- Azuki合约地址
AND block_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7' DAY
AND trade_type = 'Sale'
GROUP BY block_date
ORDER BY block_date

这里千万注意：地板价不是你想查就能直接查到的，Dune没有现成的地板价字段，你得自己从交易记录里算——即每分钟或每天的最低成交价，这是真实的地板价，不是OpenSea页面上那个API显示的地板价，两者的区别在于，OpenSea的地板价可能包含挂单未成交的订单，而Dune算的是真实成交价。真实成交价才是市场认可的价格。

如果你想追踪聪明钱——那些早期买入、高胜率的大户——你需要先找一份聪明钱地址列表，网上有很多公开的聪明钱标签列表，导入Dune的Abstractions功能，然后写查询，筛选出这些地址在某个NFT项目上的买入卖出记录，这不是什么黑科技，就是把地址列表和交易记录做JOIN，但如果你不会SQL,那就只能靠别人公开的看板了。

第七步：掌握参数化查询——让你变得像高手

你辛辛苦苦写了一条查询，只能查一个项目，换一个项目地址，就得改SQL重新跑，累不累？累。

Dune支持参数化查询，你在查询里用双大括号包住一个变量名，比如{{contract_address}}，然后在运行之前，Dune会弹出一个输入框，让你填地址，你还可以给这个参数设定默认值、类型、甚至下拉菜单，比如你想做一个通用的NFT交易量查询,参数设置成：

{{contract_address}} default: 0x...BoredApe

这样每次运行，你只要换个合约地址，就能查不同项目。参数化是Dune让你从新手变成中级用户的标志,你会发现自己做看板的能力瞬间提升。

第八步：避免常见错误——新手必踩的坑

第一个坑：误用LIKE进行字符串匹配，区块链地址是精确匹配，千万别写WHERE address LIKE '%0xabc%'，这样会触发全表扫描，而且因为地址是区分大小写的，你会漏掉大量数据，正确做法是用或者IN,配合小写地址。

第二个坑：忽视NULL值，链上数据经常有空字段，比如一笔交易可能没有调用数据，或者某个NFT没有元数据URL，如果你直接做聚合计算，结果会莫名其妙少一行，一定要在查询里加上WHERE field IS NOT NULL，或者用COALESCE函数给默认值。

第三个坑：时间精度过高，你和别人分享一个查询，结果因为时区不同，双方看到的数据差了8小时，Dune的block_time是UTC时间，如果你的观众在中国，你最好在查询里显式转换时区：block_time AT TIME ZONE 'Asia/Shanghai',这样所有人都能看到北京时间。

第四个坑：误解表之间的关联关系，比如你想查一个地址在某个项目上的总交易次数，应该用transaction表还是log表？transaction表记录的是每笔交易的发起方和接收方，log表记录的是合约内部事件，如果是普通ERC20转账，用transaction表就行，如果是DeFi兑换，应该用log表配合解码表，两者混用,结果会翻倍或者遗漏。

第九步：利用社区的力量——别一个人硬扛

Dune最强大的地方不是它的技术，而是它的社区，全球有成千上万的链上分析师，每天都在往Dune上传新的查询和看板，你要做的不是从零发明,而是站在他们的肩膀上。

打开Explore页面，按Trending排序，你会看到最近哪些看板最火，比如熊市里，清算相关看板特别多；牛市里，Meme币交易量看板满天飞，点开一个看板，Fork它，然后修改成你自己的数据，很多人靠这个方式,10分钟就做出了一个专业级的分析看板。

Dune也有Discord社区，在里面提问，回复速度很快，但注意，提问之前先搜一下有没有人问过同样的问题，不要问那种“怎么查NFT地板价”这种已经被回答了一千遍的问题，问具体的问题，为什么我的查询结果比OpenSea页面显示的交易量少了30%”，这样的问题,别人会认真回答你。

第十步：进阶方向——你接下来可以做什么

你已经会写基本的SQL查询了，能查交易量、Gas费、NFT地板价，也能做简单的可视化,接下来呢？

你可以做链上用户行为分析，比如追踪某个地址的交互历史，分析它是否属于某个协议的大户，或者做MEV分析，查看抢跑交易、三明治攻击的盈利情况,这些数据Dune里也都有专门的表。

你也可以学习用Python脚本批量拉取Dune数据，Dune有API接口，付费版可以获取无限量的查询结果，这样你就能把链上数据导入自己的数据库,做更复杂的建模。

但最重要的，是你开始养成一种思维习惯：一切链上行为都是数据，每一个地址，每一笔交易，每一次交互，背后都可能隐藏着别人没发现的模式，Dune只是工具，真正有价值的是你对这些数据的理解，你用Dune越久，就越能读懂那些看似杂乱的数据背后，藏着什么样的市场情绪、博弈逻辑和套利机会。

写在最后

这篇文章花了几千字，其实只讲了一件事：Dune让链上数据变得可读、可用、可分享，你不需要成为一个区块链极客，不需要懂密码学，也不需要运行全节点，你只需要愿意花一个下午，学会SQL的基本语法,然后开始翻阅别人的查询。

链上数据的最大魅力在于它无法篡改，你做出来的每一个分析结果，都可以被任何人验证，这比传统金融里的黑箱数据要透明得多，但透明不意味着简单，数据就在那里，能读懂它的人,才能抓到机会。

打开Dune，找一个你感兴趣的项目，Fork一条别人的查询，改几个参数，点运行，就这么开始,数据会告诉你答案。