Ho Abbandonato l'Inferno RPC per Sempre: La Tua Guida Completa da Genesis a Tip su Parquet per un'Esperienza Ultra-Veloce…

Ho Abbandonato per Sempre l'Inferno RPC: La Tua Guida Completa Parquet da Genesis a Tip per Analisi On-Chain Velocissime

(Niente Più Limiti di Frequenza, Niente Più Bollette Mensili da $500)

Ciao, sono Mike Kuykendall — oltre 20 anni come ingegnere software, ex sergente dello staff USAF, padre di due figli, e ora la persona dietro Delta Zero Labs (@_MikeKuykendall su X).

Per anni ho vissuto la vita RPC. Vuoi ogni trasferimento ERC20 per un wallet whale dal 2020? Avvia uno script che esegue eth_getLogs con intervalli di 10.000 blocchi, gestisci i limiti di frequenza, riprova sui 429, impagina, deduplica, decodifica l'ABI da solo, salvalo da qualche parte... ripeti per swap DEX, tick oracle, liquidazioni.

Un progetto del weekend si è trasformato in una bolletta Alchemy da $400/mese e un nodo archivio da 14 TB che divorava il mio SSD. Giuravo che doveva esserci un modo migliore.

C'è.

Ho costruito (e ora vendo) dataset Parquet di livello production, completamente decodificati, da genesis a tip per Ethereum mainnet, BSC e Sepolia. Un download. Un file (o set partizionato pulito). Zero RPC per sempre. Interroga 7,77 miliardi di eventi BSC o 334 milioni di eventi Sepolia in secondi sul tuo laptop con DuckDB o Polars.

Questo non è un altro indexer o subgraph. Questi sono i dati che avresti estratto tu stesso — ma già fatto, decodificato, classificato per signal_type, compresso e pronto per essere posseduto per sempre.

In questo post ti sto dando la guida passo-passo esatta che avrei voluto due anni fa. Alla fine saprai esattamente come:

• Ottenere il campione gratuito di 10k righe
• Caricarlo localmente
• Rispondere a qualsiasi domanda per cui usavi martellare gli RPC
• Scalare al mostro completo multi-miliardi di righe

Eliminiamo insieme la tassa RPC.

Perché gli RPC Falliscono per il Lavoro Storico Reale

Rapido controllo della realtà (lo sai già, ma quantifichiamo il dolore):

• L'intervallo massimo di eth_getLogs è solitamente 10k–50k blocchi sui provider a pagamento.
• Mainnet completa = ~22 milioni di blocchi oggi.
• Una scansione completa di tutti gli eventi di trasferimento? Aspettati 200–500 chiamate API, ore di attesa e bollette a sorpresa da $87.
• Vuoi backtesting MEV su 3 anni di Uniswap V3? Buona fortuna.
• Limiti di frequenza, costi nodo-archivio, deriva dei dati quando i provider cambiano schemi... incubo.

Mi sono stancato. Così ho scritto un motore di estrazione zero-RPC (Fused Semantic Execution in attesa di brevetto — FSE). Legge i dati grezzi della chain una volta, decodifica ogni evento in colonne pulite, lo etichetta con signal_type e lo scarica direttamente su Parquet.

Risultato? Dataset come:

• Ethereum Mainnet (oracle Chainlink + flussi WETH + core DEX completo): ~358 milioni di segnali, genesis → tip, ~16 GB compressi. Licenza a vita $999 (25% di sconto per i primi 1.000 acquirenti).
• BSC (7,77 miliardi di eventi decodificati — PancakeSwap, Aave, Chainlink, Wormhole, tutto): genesis → blocco 82M+. Acquisto una tantum nella gamma $999–$9.999 a seconda del sottoinsieme.
• Archivio completo Sepolia (334M+ eventi, ogni categoria): singolo Parquet ~12,3 GB.

Tutto fornito come Parquet. Colonnare, incredibilmente compresso (5–10× più piccolo di CSV), pronto per predicate pushdown, funziona con ogni strumento dati moderno.

Cosa C'è Effettivamente Dentro il Parquet (Lo Schema a 19 Colonne di Cui Ti Puoi Fidare)

Ogni riga è un evento decodificato. Ecco le colonne principali che userai ogni giorno (le specifiche complete a 19 colonne sono nei documenti di download):

• block_number (int64)
• block_hash (string)
• timestamp (int64 — secondi Unix)
• tx_hash (string)
• tx_index (int32)
• from_address (string)
• to_address (string)
• contract_address (string — il contratto token o protocollo)
• signal_type (string — es. ERC20_Transfer, UniswapV3_Swap, Chainlink_PriceUpdate, AaveV3_Liquidation, WETH_Deposit, DAO_Vote, ecc.)
• value / amount / amount0 / amount1 (decimale o int256 normalizzato)
• price (per oracle)
• log_index, topic0–topic3, campi dati grezzi per power user
• Più parametri decodificati specifici per ogni signal_type (indirizzo pool, tick, sqrtPriceX96, ecc. per swap DEX)

Una riga = un record cristallino, pronto per l'analisi. Mai più decodifica ABI nel tuo codice.

Passo-Passo: Da Zero a Interrogare 300M+ Righe in Meno di 5 Minuti

Passo 1: Prendi il Campione Gratuito (Niente Email, Niente Registrazione)

Vai al campione ufficiale:

https://huggingface.co/datasets/MikeKuykendall/ethereum-signals-sample

O mirror Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/mikekuykendall/ethereum-onchain-signals

Scarica il file Parquet (~5–10 MB, 10.000 righe stratificate che coprono ogni signal_type).

Passo 2: Installa gli Strumenti (Richiede 60 Secondi)

Consiglio DuckDB — è magico per questo.

pip install duckdb pandas pyarrow
# oppure semplicemente brew install duckdb su Mac

Passo 3: Carica ed Esplora (Copia-Incolla Questi)

Apri un notebook Jupyter o semplicemente la CLI DuckDB.

Python + Pandas (per piccola esplorazione)

import pandas as pd

df = pd.read_parquet("ethereum_signals_sample.parquet")
print(df.shape) # (10000, 19)
print(df['signal_type'].value_counts())
print(df.head())

DuckDB SQL (qui è dove accade la magia — zero memoria per file enormi)

-- Avvia DuckDB
duckdb

-- Allega il campione
SELECT * FROM read_parquet('ethereum_signals_sample.parquet') LIMIT 10;

Passo 4: Domande Reali a Cui Puoi Rispondere Istantaneamente

"Quanti trasferimenti ERC20 ha fatto questo indirizzo?"

SQL

SELECT COUNT(*) as transfers,
SUM(amount) as total_volume
FROM read_parquet('your_full_dataset.parquet')
WHERE from_address = '0x1234...'
OR to_address = '0x1234...'
AND signal_type = 'ERC20_Transfer';

"Top 10 token per conteggio trasferimenti nel 2024"

SQL

SELECT contract_address,
COUNT(*) as tx_count
FROM read_parquet('your_full_dataset.parquet')
WHERE signal_type = 'ERC20_Transfer'
AND timestamp >= 1704067200 -- 1 gennaio 2024
AND timestamp < 1735689600 -- 1 gennaio 2025
GROUP BY contract_address
ORDER BY tx_count DESC
LIMIT 10;

"Tutti gli swap Uniswap V3 per un pool specifico, con impatto sul prezzo"

SQL

SELECT timestamp,
amount0,
amount1,
sqrtPriceX96,
(amount1::double / NULLIF(amount0,0)) as price_impact
FROM read_parquet('full_dataset.parquet')
WHERE signal_type = 'UniswapV3_Swap'
AND contract_address = '0x88e6a0c2ddd26feeb64f039a2c41296fcb3f5640' -- USDC/ETH 0,05%
ORDER BY block_number DESC
LIMIT 1000;

"Tick di prezzo Chainlink per ETH/USD nel tempo" (perfetto per backtesting)

SQL

SELECT
date_trunc('day', to_timestamp(timestamp)) as day,
AVG(price) as avg_eth_price
FROM read_parquet('full_dataset.parquet')
WHERE signal_type = 'Chainlink_PriceUpdate'
AND contract_address = '0x5f4eC3Df9cbd43714FE2740f5E3616155c5b8419' -- ETH/USD
GROUP BY day
ORDER BY day;

Suggerimento pro: DuckDB può leggere anche cartelle partizionate:

SQL

SELECT COUNT(*) FROM read_parquet('mainnet_parquets/*.parquet');

Utilizza automaticamente il predicate pushdown — filtrare su block_number o signal_type salta il 99% dei dati su disco. Interrogherai miliardi di righe più velocemente di quanto la maggior parte delle persone possa scorrere Twitter.

Passo 5: Passare al Dataset Completo

1. Acquista la tua licenza su https://deltazerolabs.dev (bundle mainnet, BSC o Sepolia).
2. Link di download istantaneo + chiave di ri-download a vita.
3. Decomprimi (se necessario) → punta le tue query al/ai Parquet.
4. Fatto. Mai più bolletta mensile.

Nota sullo storage: Il set completo BSC è grande ma comprimibile e funziona bene su una macchina con 64 GB di RAM. Per flussi di lavoro più grandi avvia semplicemente un economico box Hetzner con 128 GB di RAM e DuckDB batte ancora i warehouse cloud sui costi.

Vittorie del Mondo Reale Che i Miei Acquirenti Stanno Ottenendo

• Ricercatori MEV che testano la logica di routing su 4 anni di dati DEX in <2 minuti.
• Team di compliance che tracciano ogni trasferimento NFT per una collezione senza Etherscan con limiti di frequenza.
• Fondi quant che costruiscono punteggi di salute wallet dal flusso WETH completo + cronologia liquidazioni.
• Ricercatori che scrivono paper con query riproducibili (basta condividere SQL + versione dataset).

Un acquirente mi ha detto: "Ho cancellato il mio piano RPC da $1.200/mese lo stesso giorno in cui è arrivato il dataset."

Tabella Comparativa (Perché Ami Queste)

ApprocciosCostoVelocità per Storia 3 anniManutenzioneProprietàLoop RPC grezzi$200–2000/meseOre–giorniCostanteRicostruisci tuSubgraphs/The GraphGratuito–a pagamentoVeloce ma incompletoRischio providerNoCryo auto-estrazioneIl tuo tempo + nodoGiorni per estrarreContinuaSìDelta Zero ParquetUna tantum $999+SecondiZeroPer sempre

Pronto a Eliminare la Tua Bolletta RPC?

1. Scarica il campione gratuito adesso: https://huggingface.co/datasets/MikeKuykendall/ethereum-signals-sample
2. Esegui le query sopra. Senti la velocità.
3. Quando sei pronto per il mostro completo da genesis a tip (mainnet, BSC o Sepolia), vai su https://deltazerolabs.dev/bsc e prendi la tua licenza a vita.

I primi 1.000 acquirenti su mainnet/BSC ottengono il 25% di sconto con il codice EARLY25 al checkout.

Domande? Mandami un DM su X @_MikeKuykendall o unisciti al canale Telegram linkato sul sito. Rispondo a ogni singola domanda — questa è un'operazione solo per veterani e mi importa davvero che tu vinca con i dati.

Smetti di pagare l'affitto per dati che dovrebbero essere tuoi.

Scarica il campione. Esegui le query. Poi non chiamare mai più un altro eth_getLogs.

Ci vediamo on-chain (offline).

— Mike Kuykendall Delta Zero Labs P.S. Il prossimo drop della chain arriverà presto. Vuoi accesso anticipato + tipi di segnale personalizzati? Mandami un DM.

I Ditched RPC Hell for Good: Your Complete Genesis-to-Tip Parquet Handbook for Lightning-Fast… è stato originariamente pubblicato in Coinmonks su Medium, dove le persone continuano la conversazione evidenziando e rispondendo a questa storia.