Análisis y Paneles

Convierte los datos indexados de Solana en información de producto y negocio con vistas materializadas, capas de métricas y herramientas de paneles.

Receta

Tarjeta de receta de referencia rápida, lista para copiar y pegar.

CREATE MATERIALIZED VIEW daily_volume AS
SELECT date_trunc('day', ts) AS day, SUM(amount_usd) AS volume
FROM swaps
GROUP BY 1;
 
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY daily_volume;

Cuándo usar esto:

Paneles ejecutivos para TVL, volumen y usuarios activos.
Monitorización de operadores de picos de uso de programas.
Experimentos de crecimiento que miden la conversión después de acciones en la cadena.
Paneles de fraude/riesgo sobre patrones de flujo anómalos.

Ejemplo de Trabajo

-- Tablas de métricas principales pobladas por el indexador
SELECT
  program_id,
  COUNT(DISTINCT user_wallet) AS dau,
  SUM(fee_lamports) / 1e9 AS fees_sol
FROM events
WHERE slot >= (SELECT max(slot) - 216000 FROM events) -- Ventana aproximada de ~24h
GROUP BY program_id;

Conecta Metabase, Grafana o Hex a una réplica de solo lectura:

# Fuente de datos postgres de Grafana -> paneles en daily_volume

Lo que esto demuestra:

Las agregaciones se ejecutan en el almacén de datos/Postgres, no en aplicaciones móviles a través de RPC.
Las columnas slot o block_time permiten métricas de ventana de tiempo.
Las vistas materializadas se actualizan según lo programado para cargas rápidas de paneles.

Análisis Profundo

Cómo Funciona

El indexador normaliza los eventos de la cadena en tablas de hechos (swaps, mints, votes).
Las tablas de dimensiones contienen decimales de mint, símbolos y metadatos del programa.
Las herramientas de BI consultan la base de datos réplica con credenciales de solo lectura.
Las definiciones de métricas se documentan para evitar "dos verdades" entre equipos.

Ejemplos de Métricas

Métrica	Definición	Trampa
DAU	Firmantes distintos por día	Incluye bots
Volumen	Suma de la notación de operaciones en USD	Necesita oráculo de precios en el momento
Retención	Carteras activas semana N	La clave de cohorte es la cartera
Ingresos	Tarifas del protocolo en SOL	Conversión de decimales

Notas de bash

# Trabajo de actualización nocturna (cron)
psql $DATABASE_URL -c "REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY daily_volume;"

Trampas

Consultar la cadena a través de RPC para gráficos - lento y con límites de tasa. Solución: indexar primero, panel después.
Volumen en USD sin precio histórico - gráficos engañosos. Solución: almacenar el precio del oráculo en el momento del bloque.
El tráfico de bots infla el DAU - métricas vanidosas. Solución: filtros heurísticos o cohortes etiquetadas.
Expectativas en tiempo real en ETL por lotes - los paneles se retrasan minutos. Solución: SLAs en la monitorización del trabajo de actualización.
PII en paneles de carteras - políticas de privacidad. Solución: agregar solo claves públicas; gobernanza sobre exportaciones.

Alternativas

Alternativa	Usar Cuando	No Usar Cuando
Comunidad Dune/Flipside	Estadísticas públicas del protocolo	Programa privado no publicado
ClickHouse en tiempo real	Miles de millones de filas	MVP pequeño
SQL en Notebook	Investigación ad-hoc	Paneles orientados al cliente
Interfaz de análisis del proveedor	Lanzamiento rápido	Definiciones de métricas personalizadas

Preguntas Frecuentes

¿Postgres vs almacén de datos?

Comienza con Postgres; migra a BigQuery/ClickHouse cuando las consultas superen la escala de minutos en la réplica.

¿Qué tan frescos deben ser los datos?

Depende del producto: 1-5 minutos de retraso son comunes para la actualización por lotes; sub-minuto requiere agregaciones de flujo.

¿Puede @solana/kit potenciar los paneles?

No: los paneles leen la API de tu base de datos, no JSON-RPC directamente.

¿Qué monitorizar operativamente?

Retraso de slots del indexador, duración de la actualización, crecimiento del recuento de filas, latencia p95 de la API.

¿Cómo definir TVL?

Documenta la fuente del precio del token y qué cuentas se consideran bloqueadas; ambiguo entre protocolos.

¿Métricas de NFT comprimidos?

Usa tablas indexadas por DAS o exportaciones del proveedor para recuentos de mint de cNFT.

¿Control de acceso?

Roles de base de datos de solo lectura por panel; sin credenciales de escritura de producción en herramientas de BI.

¿Probar SQL de métricas?

Pruebas de instantáneas en un conjunto de datos fijo con agregaciones esperadas.

¿Picos de estacionalidad?

Pre-agregar antes de los eventos de mint; escalar la frecuencia de actualización temporalmente.

¿Enlace a la compilación del indexador?

Consulta Construcción de un Indexador para el pipeline upstream.

Relacionado

Construcción de un Indexador - fuente de datos
Conceptos Básicos de Indexación - por qué no RPC
Mejores Prácticas de RPC - evitar análisis RPC
Mejores Prácticas de Indexación - higiene del pipeline

Versiones de la pila: Esta página fue escrita para Agave 4.1.1, Solana CLI 3.0.10, Anchor 0.32.1, anchor-lang 0.32.1, Rust 1.91.1, @solana/kit 7.0.0, Surfpool 0.12.0, y LiteSVM 0.6.x.

Receta

Tarjeta de receta de referencia rápida, lista para copiar y pegar.

CREATE MATERIALIZED VIEW daily_volume AS
SELECT date_trunc('day', ts) AS day, SUM(amount_usd) AS volume
FROM swaps
GROUP BY 1;
 
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY daily_volume;

Cuándo usar esto:

Paneles ejecutivos para TVL, volumen y usuarios activos.
Monitorización de operadores de picos de uso de programas.
Experimentos de crecimiento que miden la conversión después de acciones en la cadena.
Paneles de fraude/riesgo sobre patrones de flujo anómalos.

Ejemplo de Trabajo

-- Tablas de métricas principales pobladas por el indexador
SELECT
  program_id,
  COUNT(DISTINCT user_wallet) AS dau,
  SUM(fee_lamports) / 1e9 AS fees_sol
FROM events
WHERE slot >= (SELECT max(slot) - 216000 FROM events) -- Ventana aproximada de ~24h
GROUP BY program_id;

Conecta Metabase, Grafana o Hex a una réplica de solo lectura:

# Fuente de datos postgres de Grafana -> paneles en daily_volume

Lo que esto demuestra:

Las agregaciones se ejecutan en el almacén de datos/Postgres, no en aplicaciones móviles a través de RPC.
Las columnas slot o block_time permiten métricas de ventana de tiempo.
Las vistas materializadas se actualizan según lo programado para cargas rápidas de paneles.

Análisis Profundo

Cómo Funciona

El indexador normaliza los eventos de la cadena en tablas de hechos (swaps, mints, votes).
Las tablas de dimensiones contienen decimales de mint, símbolos y metadatos del programa.
Las herramientas de BI consultan la base de datos réplica con credenciales de solo lectura.
Las definiciones de métricas se documentan para evitar "dos verdades" entre equipos.

Ejemplos de Métricas

Métrica	Definición	Trampa
DAU	Firmantes distintos por día	Incluye bots
Volumen	Suma de la notación de operaciones en USD	Necesita oráculo de precios en el momento
Retención	Carteras activas semana N	La clave de cohorte es la cartera
Ingresos	Tarifas del protocolo en SOL	Conversión de decimales

Notas de bash

# Trabajo de actualización nocturna (cron)
psql $DATABASE_URL -c "REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY daily_volume;"

Trampas

Consultar la cadena a través de RPC para gráficos - lento y con límites de tasa. Solución: indexar primero, panel después.
Volumen en USD sin precio histórico - gráficos engañosos. Solución: almacenar el precio del oráculo en el momento del bloque.
El tráfico de bots infla el DAU - métricas vanidosas. Solución: filtros heurísticos o cohortes etiquetadas.
Expectativas en tiempo real en ETL por lotes - los paneles se retrasan minutos. Solución: SLAs en la monitorización del trabajo de actualización.
PII en paneles de carteras - políticas de privacidad. Solución: agregar solo claves públicas; gobernanza sobre exportaciones.

Alternativas

Alternativa	Usar Cuando	No Usar Cuando
Comunidad Dune/Flipside	Estadísticas públicas del protocolo	Programa privado no publicado
ClickHouse en tiempo real	Miles de millones de filas	MVP pequeño
SQL en Notebook	Investigación ad-hoc	Paneles orientados al cliente
Interfaz de análisis del proveedor	Lanzamiento rápido	Definiciones de métricas personalizadas

Preguntas Frecuentes

¿Postgres vs almacén de datos?

Comienza con Postgres; migra a BigQuery/ClickHouse cuando las consultas superen la escala de minutos en la réplica.

¿Qué tan frescos deben ser los datos?

Depende del producto: 1-5 minutos de retraso son comunes para la actualización por lotes; sub-minuto requiere agregaciones de flujo.

¿Puede @solana/kit potenciar los paneles?

No: los paneles leen la API de tu base de datos, no JSON-RPC directamente.

¿Qué monitorizar operativamente?

Retraso de slots del indexador, duración de la actualización, crecimiento del recuento de filas, latencia p95 de la API.

¿Cómo definir TVL?

Documenta la fuente del precio del token y qué cuentas se consideran bloqueadas; ambiguo entre protocolos.

¿Métricas de NFT comprimidos?

Usa tablas indexadas por DAS o exportaciones del proveedor para recuentos de mint de cNFT.

¿Control de acceso?

Roles de base de datos de solo lectura por panel; sin credenciales de escritura de producción en herramientas de BI.

¿Probar SQL de métricas?

Pruebas de instantáneas en un conjunto de datos fijo con agregaciones esperadas.

¿Picos de estacionalidad?

Pre-agregar antes de los eventos de mint; escalar la frecuencia de actualización temporalmente.

¿Enlace a la compilación del indexador?

Consulta Construcción de un Indexador para el pipeline upstream.

Relacionado

Construcción de un Indexador - fuente de datos
Conceptos Básicos de Indexación - por qué no RPC
Mejores Prácticas de RPC - evitar análisis RPC
Mejores Prácticas de Indexación - higiene del pipeline

Versiones de la pila: Esta página fue escrita para Agave 4.1.1, Solana CLI 3.0.10, Anchor 0.32.1, anchor-lang 0.32.1, Rust 1.91.1, @solana/kit 7.0.0, Surfpool 0.12.0, y LiteSVM 0.6.x.

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