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資料集結構定義
透過集合功能整理內容
你可以依據偏好儲存及分類內容。
本頁面說明 Blockchain Analytics 資料表結構定義。
Arbitrum One
可供分析的資料表
- 區塊:儲存 Arbitrum 區塊資料的表格。
- decoded_events:這個資料表會保存各種熱門 Arbitrum 事件類型的已解碼事件資料。
- logs:這個資料表會保留鏈上活動期間發出的 Arbitrum 事件記錄。
- receipts:這個資料表包含交易收據,以及交易結果的相關資料。
- 交易:這個資料表會保存由外部帳戶發起的動作。
Avalanche Contract Chain
可供分析的資料表
- blocks:存放 Avalanche 區塊資料的資料表。
- decoded_events:資料表,用於保存各種熱門 Avalanche 事件類型的已解碼事件資料。
- logs:這個資料表會保留鏈上活動期間發出的 Avalanche 事件記錄。
- receipts:這個資料表包含交易收據,以及交易結果的相關資料。
- 交易:這個資料表會保存由外部帳戶發起的動作。
Cronos Mainnet
可供分析的資料表
- blocks:存放 Cronos 區塊資料的資料表。
- decoded_events:這個資料表包含各種熱門 Cronos 事件類型的解碼事件資料。
- logs:這個資料表會保留鏈上活動期間發出的 Cronos 事件記錄。
- 收據:包含交易收據、交易結果資料的表格。
- 交易:這個資料表會保存由外部帳戶發起的動作。
以太坊 Goerli
可供分析的資料表
- blocks:存放 Ethereum Goerli 區塊資料的資料表。
- decoded_events:這個資料表保存各種熱門 Ethereum Goerli 事件類型的解碼事件資料。
- 記錄:這個表格會保存鏈上活動期間發出的 Ethereum Goerli 事件記錄。
- 收據:包含交易收據、交易結果資料的表格。
- transactions:這個資料表會保留交易,也就是由外部擁有帳戶發起的動作。
Ethereum 主網
可供分析的資料表
叢集 materialized view
帳戶:將帳戶識別為外部擁有的帳戶或智慧合約,並以 address 為叢集依據,採用下列結構定義。
| 欄位名稱 |
BigQuery 類型 |
說明 |
address |
STRING |
用來識別帳戶的地址。 |
code |
STRING |
這個帳戶的已編譯執行階段位元組碼 (如果帳戶是智慧合約)。 |
code_hash |
STRING |
帳戶程式碼的雜湊。如果是所有外部擁有的帳戶,這會是 0xc5d2460186f7233c927e7db2dcc703c0e500b653ca82273b7bfad8045d85a470。如果沒有無需代碼,則會顯示這個雜湊。 |
is_contract |
BOOLEAN |
這個地址是否為智慧型合約。如果地址識別出智慧型合約,則為 True。 |
accounts_state_by_address:具體化檢視表,與 accounts_state 資料表具有相同的結構定義,並將資料叢集在 address 欄上。
transactions_by_from_address:這個 materialized view 的結構定義與 transactions 資料表相同,並會依 from_address 欄將資料分群。
transactions_by_to_address:materialized view,結構定義與 transactions 資料表相同,並依 to_address 欄分群資料。
Optimism 主網
可供分析的資料表
- 區塊:包含 Optimism 區塊資料的表格。
- decoded_events:這個資料表包含各種熱門 Optimism 事件類型的解碼事件資料。
- logs:這個資料表包含鏈上活動期間發出的 Optimism 事件記錄。
- receipts:這個資料表包含交易收據,以及交易結果的相關資料。
- 交易:
這個表格會保留交易,也就是由外部擁有的帳戶啟動的動作。
Polygon 主網
可供分析的資料表
- blocks:存放 Polygon 區塊資料的資料表。
- decoded_events:這個表格會保存各種熱門 Polygon 事件類型的已解碼事件資料。
- logs:這個資料表會保留鏈上活動期間發出的 Polygon 事件記錄。
- 收據:包含交易收據、交易結果資料的表格。
- 交易:
這個表格會保留交易,也就是由外部擁有的帳戶啟動的動作。
Tron 主網
BigQuery 結構定義
請參閱 BigQuery 中各資料表的「結構定義」分頁:


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上次更新時間:2026-10-15 (世界標準時間)。
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