Cette page fournit des exemples de requêtes d'analyse de la blockchain pour le mainnet Ethereum.
Consultez la documentation BigQuery pour obtenir des instructions sur l'utilisation de BigQuery.
Afficher le premier et le dernier bloc indexés
Cette requête vous indique la fraîcheur des données.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
SELECT
MIN(block_number) AS `First block`,
MAX(block_number) AS `Newest block`,
COUNT(1) AS `Total number of blocks`
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks;
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | ||
|---|---|---|
| Premier bloc | Bloc le plus récent | Nombre total de blocs |
| 0 | 17665654 | 17665655 |
Visualisez le nombre de transactions par jour au cours des six derniers mois.
Cette requête liste le nombre total de transactions pour chaque jour au cours des six derniers mois.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
SELECT
TIMESTAMP_TRUNC(block_timestamp, DAY) AS timestamp1, COUNT(1) AS txn_count
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.transactions
WHERE
block_timestamp >= CAST(DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH) AS TIMESTAMP)
GROUP BY timestamp1
ORDER BY timestamp1
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | |
|---|---|
| timestamp1 | txn_count |
| 2023-01-10 00:00:00.000000 UTC | 1061055 |
| 2023-01-11 00:00:00.000000 UTC | 1083178 |
| 2023-01-12 00:00:00.000000 UTC | 1085563 |
| 2023-01-13 00:00:00.000000 UTC | 1076328 |
| 2023-01-14 00:00:00.000000 UTC | 1107804 |
| 2023-01-15 00:00:00.000000 UTC | 1000777 |
| 2023-01-16 00:00:00.000000 UTC | 1057284 |
| 2023-01-17 00:00:00.000000 UTC | 1018353 |
| 2023-01-18 00:00:00.000000 UTC | 1118225 |
| 2023-01-19 00:00:00.000000 UTC | 1007125 |
| 2023-01-20 00:00:00.000000 UTC | 1024504 |
Utilisation quotidienne des créneaux
Nombre de blocs ajoutés chaque jour calendaire depuis The Merge. Depuis, 7 200 emplacements sont disponibles pour les blocs, mais ils ne sont pas tous utilisés.
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La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
SELECT
DATE(block_timestamp) AS block_date,
COUNT(block_number) AS daily_blocks,
7200 - COUNT(block_number) AS skipped_slots
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks
WHERE
DATE(block_timestamp) BETWEEN DATE("2022-09-16") AND CURRENT_DATE("UTC") - 1 /* Only count complete days after The Merge */
GROUP BY block_date
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | ||
|---|---|---|
| block_date | daily_blocks | skipped_slots |
| 2023-06-26 | 7105 | 95 |
| 2023-06-25 | 7109 | 91 |
| 2023-06-24 | 7110 | 90 |
| 2023-06-23 | 7111 | 89 |
| 2023-06-22 | 7114 | 86 |
| 2023-06-21 | 7135 | 65 |
| 2023-06-20 | 7120 | 80 |
| 2023-06-19 | 7121 | 79 |
| 2023-06-18 | 7126 | 74 |
| 2023-06-17 | 7142 | 58 |
Retrait total d'ETH mis en jeu
Exemple sans perte avec solution de contournement de fonction UDF;utilisateur pour UINT256
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La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
WITH withdrawals AS (
SELECT
w.amount_lossless AS amount,
DATE(b.block_timestamp) AS block_date
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks AS b
CROSS JOIN UNNEST(withdrawals) AS w
)
SELECT
block_date,
bqutil.fn.bignumber_div(bqutil.fn.bignumber_sum(ARRAY_AGG(amount)), "1000000000") AS eth_withdrawn
FROM
withdrawals
GROUP BY 1 ORDER BY 1 DESC
Exemple avec perte
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La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
WITH withdrawals AS (
SELECT
u.amount AS amount
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks
CROSS JOIN UNNEST(withdrawals) AS u
)
SELECT
SUM(withdrawals.amount) / POW(10,9) AS total_eth_withdrawn
FROM
withdrawals
Frais de transaction miniers gagnés depuis l'EIP-1559
Depuis l'EIP-1559, les frais de base des transactions sont brûlés et les mineurs ne gagnent que les frais de priorité. La requête suivante calcule le montant total des frais perçus par les mineurs depuis la mise à niveau London.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
WITH tgas AS (
SELECT t.block_number, gas_used, effective_gas_price FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.receipts AS r
JOIN bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.transactions AS t
ON t.block_number = r.block_number AND t.transaction_hash = r.transaction_hash
)
SELECT
/* Cast needed to avoid INT64 overflow when doing multiplication. */
SUM(CAST(tgas.effective_gas_price - b.base_fee_per_gas AS BIGNUMERIC) * tgas.gas_used)
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks b JOIN tgas
ON b.block_number = tgas.block_number
WHERE
b.block_number >= 12965000 /* The London hard fork. */
Voici un exemple de résultat :
| Exemples de résultats |
|---|
| f0_ |
| 645681358899882340722378 |
Emplacements de la Beacon Chain ignorés
Trouvez les numéros d'époque et de créneau pour les créneaux manquants, bifurqués ou ignorés depuis la mise à niveau de la Beacon Chain.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
CREATE TEMP FUNCTION SlotNumber(slot_time TIMESTAMP) AS (
(SELECT DIV(TIMESTAMP_DIFF(slot_time, "2020-12-01 12:00:23 UTC", SECOND), 12))
);
CREATE TEMP FUNCTION EpochNumber(slot_time TIMESTAMP) AS (
(SELECT DIV(SlotNumber(slot_time), 32))
);
/* Beacon Chain slot timestamps. */
WITH slots AS (
/* Directly generate the first day's slots. */
SELECT * FROM UNNEST(GENERATE_TIMESTAMP_ARRAY("2020-12-01 12:00:23 UTC", "2020-12-01 23:59:59 UTC", INTERVAL 12 SECOND)) AS slot_time
UNION ALL
/* Join dates and times to generate up to yesterday's slots. Attempting this directly overflows the generator functions. */
SELECT TIMESTAMP(DATETIME(date_part, TIME(time_part))) AS slot_time
FROM UNNEST(GENERATE_DATE_ARRAY("2020-12-02", CURRENT_DATE("UTC") - 1)) AS date_part
CROSS JOIN
UNNEST(GENERATE_TIMESTAMP_ARRAY("1970-01-01 00:00:11 UTC", "1970-01-01 23:59:59 UTC", INTERVAL 12 SECOND)) AS time_part
)
SELECT
EpochNumber(slot_time) AS epoch,
SlotNumber(slot_time) AS slot,
slot_time,
FORMAT("https://beaconcha.in/slot/%d", SlotNumber(slot_time)) AS beaconchain_url,
FROM
slots LEFT JOIN bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.blocks
ON slot_time = block_timestamp
WHERE
block_number IS NULL AND slot_time BETWEEN "2022-09-15 06:42:59 UTC" AND CURRENT_TIMESTAMP()
ORDER BY slot_time DESC;
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | |||
|---|---|---|---|
| epoch | emplacement | slot_time | beaconchain_url |
| 211159 | 6757113 | 2023-06-27 23:42:59 UTC | https://beaconcha.in/slot/6757113 |
| 211159 | 6757088 | 2023-06-27 23:37:59 UTC | https://beaconcha.in/slot/6757088 |
| 211158 | 6757061 | 2023-06-27 23:32:35 UTC | https://beaconcha.in/slot/6757061 |
| 211145 | 6756660 | 2023-06-27 22:12:23 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756660 |
| 211145 | 6756642 | 2023-06-27 22:08:47 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756642 |
| 211142 | 6756564 | 2023-06-27 21:53:11 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756564 |
| 211136 | 6756379 | 2023-06-27 21:16:11 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756379 |
| 211136 | 6756374 | 2023-06-27 21:15:11 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756374 |
| 211135 | 6756320 | 2023-06-27 21:04:23 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756320 |
| 211132 | 6756225 | 2023-06-27 20:45:23 UTC | https://beaconcha.in/slot/6756225 |
Émission de jetons USDC
Analysez l'émission nette d'USDC au cours de la première semaine de mars 2023.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
CREATE TEMP FUNCTION IFMINT(input STRING, ifTrue ANY TYPE, ifFalse ANY TYPE) AS (
CASE
WHEN input LIKE "0x40c10f19%" THEN ifTrue
ELSE ifFalse
END
);
CREATE TEMP FUNCTION USD(input FLOAT64) AS (
CAST(input AS STRING FORMAT "$999,999,999,999")
);
SELECT
DATE(block_timestamp) AS `Date`,
USD(SUM(IFMINT(input, 1, -1) * CAST(CONCAT("0x", LTRIM(SUBSTRING(input, IFMINT(input, 75, 11), 64), "0")) AS FLOAT64) / 1000000)) AS `Total Supply Change`,
FROM
bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.transactions
WHERE
DATE(block_timestamp) BETWEEN "2023-03-01" AND "2023-03-07"
AND to_address = "0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48" -- USDC Coin Token
AND (
input LIKE "0x42966c68%" -- Burn
OR input LIKE "0x40c10f19%" -- Mint
)
GROUP BY `Date`
ORDER BY `Date` DESC;
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | |
|---|---|
| Date | Variation totale de l'offre |
| 2023-03-07 | -257 914 457 $ |
| 2023-03-06 | -223 014 422 $ |
| 2023-03-05 | 200 060 388 $ |
| 2023-03-04 | 234 929 175 $ |
| 2023-03-03 | 463 882 301 $ |
| 2023-03-02 | 631 198 459 $ |
| 2023-03-01 | 172 338 818 $ |
Top 10 des soldes de comptes USDC
Analysez les principaux détenteurs actuels de jetons USDC.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
WITH Transfers AS (
SELECT address token, to_address account, 0 _out, CAST(quantity AS BIGNUMERIC) _in
FROM `bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.token_transfers`
UNION ALL
SELECT address token, from_address account, CAST(quantity AS BIGNUMERIC) _out, 0 _in
FROM `bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.token_transfers`
)
/* Top 10 Holders of USDC */
SELECT account, (SUM(_in) - SUM(_out)) / 1000000 balance
FROM Transfers
WHERE token = '0xa0b86991c6218b36c1d19d4a2e9eb0ce3606eb48'
GROUP BY account
ORDER BY balance DESC
LIMIT 10;
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | |
|---|---|
| compte | solde |
| 0xcee284f754e854890e311e3280b767f80797180d | 934249404.099105 |
| 0x40ec5b33f54e0e8a33a975908c5ba1c14e5bbbdf | 608860969.753471 |
| 0x47ac0fb4f2d84898e4d9e7b4dab3c24507a6d503 | 422999999.84 |
| 0x0a59649758aa4d66e25f08dd01271e891fe52199 | 382469988.743467 |
| 0xd54f502e184b6b739d7d27a6410a67dc462d69c8 | 335866305.446392 |
| 0x99c9fc46f92e8a1c0dec1b1747d010903e884be1 | 300569267.063296 |
| 0xda9ce944a37d218c3302f6b82a094844c6eceb17 | 231000000 |
| 0x51edf02152ebfb338e03e30d65c15fbf06cc9ecc | 230000000.000002 |
| 0x7713974908be4bed47172370115e8b1219f4a5f0 | 218307714.860457 |
| 0x78605df79524164911c144801f41e9811b7db73d | 211737271.4 |
Top 5 des traders les plus actifs de jetons BAYC
Analysez les EOA qui ont transféré le plus de NFT Bored Ape.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
WITH Transfers AS (
SELECT address AS token, to_address AS account, COUNT(*) transfer_count
FROM `bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.token_transfers`
GROUP BY token, account
UNION ALL
SELECT address AS token, from_address AS account, COUNT(*) transfer_count
FROM `bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.token_transfers`
WHERE from_address != '0x0000000000000000000000000000000000000000'
GROUP BY token, account
)
SELECT account, SUM(transfer_count) quantity
FROM Transfers LEFT JOIN `bigquery-public-data.goog_blockchain_ethereum_mainnet_us.accounts` ON account = address
WHERE NOT is_contract AND token = '0xbc4ca0eda7647a8ab7c2061c2e118a18a936f13d' /* BAYC */
GROUP BY account
ORDER BY quantity DESC
LIMIT 5;
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | |
|---|---|
| compte | quantity |
| 0xed2ab4948ba6a909a7751dec4f34f303eb8c7236 | 6036 |
| 0x020ca66c30bec2c4fe3861a94e4db4a498a35872 | 2536 |
| 0xd387a6e4e84a6c86bd90c158c6028a58cc8ac459 | 2506 |
| 0x8ae57a027c63fca8070d1bf38622321de8004c67 | 2162 |
| 0x721931508df2764fd4f70c53da646cb8aed16ace | 968 |
Prix moyen quotidien du WETH en USDC sur Uniswap
Consultez le prix moyen quotidien des swaps dans le pool de frais Uniswap USDC/WETH à 0,05 %.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page BigQuery.
La requête suivante est chargée dans le champ Éditeur :
With Swaps AS (
SELECT block_timestamp, transaction_hash,
STRING(args[0]) sender,
STRING(args[1]) recipient,
SAFE_CAST(STRING(args[2]) AS BIGNUMERIC) amount0, /* USDC amount */
SAFE_CAST(STRING(args[3]) AS BIGNUMERIC) amount1, /* WETH amount */
SAFE_CAST(STRING(args[4]) AS BIGNUMERIC) sqrtPriceX96,
CAST(STRING(args[5]) AS BIGNUMERIC) liquidity,
CAST(STRING(args[6]) AS INT64) tick
FROM `bigquery-public-data.blockchain_analytics_ethereum_mainnet_us.decoded_events`
WHERE event_signature = 'Swap(address,address,int256,int256,uint160,uint128,int24)' /* Uniswap v3 Swaps */
AND address = '0x88e6a0c2ddd26feeb64f039a2c41296fcb3f5640' /* USDC/ETH 0.05% Pool */
),
EtherUSDC AS (
SELECT block_timestamp,
ABS(amount0) / 1000000 usdc_amount, /* USDC uses 6 decimals */
ABS(amount1) / 1000000000000000000 eth_amount, /* WETH uses 18 decimals */
ABS(SAFE_DIVIDE(amount0, amount1)) * 1000000000000 usd_eth /* USDC/ETH has 12 decimal difference */
FROM Swaps
)
SELECT EXTRACT(DATE FROM block_timestamp) `date`, CAST(AVG(usd_eth) AS STRING FORMAT '$9,999.00') `avg_price`, COUNT(*) `swap_count`
FROM EtherUSDC
WHERE usdc_amount >= 1.00 /* Ignore miniscule swaps */
GROUP BY `date`
ORDER BY `date` DESC
Voici un exemple de résultat :
| Exemple de résultat | ||
|---|---|---|
| date | avg_price | swap_count |
| 2023-10-03 | 1 658,24 $ | 3819 |
| 2023-10-02 | $1,704.98 | 5136 |
| 2023-10-01 | 1 689,63 $ | 3723 |
| 2023-09-30 | 1 675,90 $ | 2988 |
| 2023-09-29 | 1 665,99 $ | 4173 |