evmification-data

以太坊主网上EVM预编译使用的数据集和分析，涵盖区块2.4M至24.7M。用于理解预编译的采用模式并为EVM协议变更提供信息。

Dataset and analysis of EVM precompile usage on the Ethereum Mainnet, covering blocks from 2.4 million to 24.7 million. It is designed to facilitate understanding of precompile adoption patterns and provide insights for EVM protocol modifications.

原始信息汇总

evmification-data 数据集概述

数据集简介

该数据集包含对以太坊主网上EVM预编译合约使用情况的分析，覆盖区块高度从240万到2470万。数据集旨在帮助理解预编译合约的采用模式，并为EVM协议变更提供信息参考。

数据集内容与结构

• 核心数据：位于 precompile-usage/ 目录下，数据文件格式为Parquet。可通过 https://s3-dcl1.ethquokkaops.io/evm-parquet/ 下载。
• 交互式仪表板：位于 dashboard/ 目录下，提供关于预编译合约使用情况、Gas消耗及调用者活动的交互式可视化图表。
• 分析脚本：位于 analysis/ 目录下，包含用于生成仪表板数据的DuckDB脚本。

相关资源

概念验证的EVM化预编译合约项目地址：https://github.com/eth-act/evmification/tree/main

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在以太坊区块链生态系统中，深入理解预编译合约的使用模式对于优化虚拟机协议至关重要。evmification-data数据集通过系统性地收集和分析以太坊主网从区块240万至2470万之间的历史交易数据，构建了详尽的预编译合约使用记录。数据采集过程依托于高效的链上数据解析技术，将原始交易日志转化为结构化的Parquet格式文件，确保了数据的高效存储与快速查询能力。

特点

该数据集的核心特点在于其全面覆盖了以太坊预编译合约的调用行为，不仅记录了调用频率，还整合了燃气消耗及调用者活动等多维度信息。数据集提供的交互式仪表盘能够直观展示使用趋势与模式，而配套的DuckDB分析脚本则支持用户进行自定义的数据挖掘与统计计算。这种设计使得数据集兼具了宏观洞察与微观分析的双重价值，为研究者提供了灵活而深入的数据探索工具。

使用方法

研究人员可通过下载Parquet文件直接进行本地数据处理，或利用预置的DuckDB脚本复现分析流程以生成定制化洞察。交互式仪表盘则允许用户通过可视化界面动态探索预编译合约的使用概况，无需编程即可获得直观的数据呈现。该数据集为评估预编译合约的采用情况、模拟协议变更影响以及推动EVM优化提供了坚实的数据基础，适用于区块链性能分析、协议设计验证等多个研究场景。

背景与挑战

背景概述

在以太坊区块链生态系统中，预编译合约作为关键的性能优化机制，长期以来支撑着复杂密码学运算与特定功能的高效执行。evmification-data数据集由以太坊研究社区于近年构建，旨在系统分析以太坊主网上预编译合约的使用模式，覆盖区块240万至2470万的历史数据。该数据集由eth-act等机构或研究人员主导，核心研究问题聚焦于揭示预编译合约的实际采用趋势、调用行为特征及其对网络资源消耗的影响，为EVM协议的未来演进提供实证依据，对区块链可扩展性与安全性优化具有显著影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决以太坊预编译合约使用模式分析中的挑战，包括如何从海量链上数据中准确提取、清洗与聚合预编译调用记录，并克服历史数据异构性带来的解析困难。在构建过程中，研究人员面临数据存储与处理效率的瓶颈，需设计高效的列式存储格式（如Parquet）以支持快速查询；同时，确保数据完整性、一致性及可重复分析，需应对区块链数据不断增长带来的计算资源与验证复杂性挑战。

常用场景

经典使用场景

在以太坊生态系统的演进中，evmification-data数据集为研究者提供了深入洞察EVM预编译合约使用模式的经典场景。通过分析从区块240万至2470万的历史数据，该数据集能够揭示不同预编译函数在以太坊主网上的调用频率、gas消耗趋势以及调用者行为，从而帮助理解智能合约开发者对底层功能的依赖与偏好。这一场景常被用于构建时间序列模型，以预测预编译的采用动态，为协议优化提供实证基础。

实际应用

在实际应用中，evmification-data数据集被广泛用于指导以太坊协议开发与工具优化。例如，核心开发者可以依据数据洞察调整预编译的gas定价策略，以平衡网络负载与用户成本；安全审计团队则能分析调用模式，检测异常或恶意使用行为。此外，该数据集支持构建交互式仪表板，为社区提供可视化的使用趋势，助力教育推广与生态决策，从而在协议层和应用层之间架起数据桥梁，提升以太坊网络的整体效能与透明度。

衍生相关工作

基于evmification-data数据集，衍生了一系列经典研究工作，其中最具代表性的是eth-act/evmification项目，它作为概念验证展示了如何将预编译合约“EVM化”以提升灵活性与可组合性。其他相关研究包括利用该数据开发新型gas计量模型、优化编译器设计以更好地集成预编译，以及构建机器学习框架预测协议变更后的采用影响。这些工作共同推动了以太坊虚拟机研究的深度与广度，为后续的EVM改进提案（如EIPs）奠定了实证基础。