AgoraDB

面向 Web3 的多模态去中心化分析型数据库

嵌入式。主权化。原生 P2P。

什么是 AgoraDB？

AgoraDB 是一个为去中心化网络构建的列式分析型数据库。它将现代数据湖（DuckDB、Snowflake）的查询能力带到 Web3 —— 无需中心化。

每个节点都是一个自主的数据主权单元。你的数据存在于一个 Space 中 —— 一个自包含的、DID 拥有的数据宇宙，容纳结构化表、属性图、向量嵌入和全文索引，全部由统一的 Iceberg Catalog 支撑。

┌─────────────────────────────────────────┐│  Space: space://did:agora:you/blog      ││  ├─ posts        (SQL table)            ││  ├─ followers    (Graph)                ││  ├─ embeddings   (Vector collection)    ││  └─ search_index (Full-text)            │└─────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────┐
│  Space: space://did:agora:you/blog      │
│  ├─ posts        (SQL table)            │
│  ├─ followers    (Graph)                │
│  ├─ embeddings   (Vector collection)    │
│  └─ search_index (Full-text)            │
└─────────────────────────────────────────┘

为什么选择 AgoraDB？

问题	AgoraDB 如何解决
中心化数据孤岛	每个 Space 都是主权的 —— 由你的 DID 拥有，存储在你选择的位置
Web3 中没有 SQL	完整的 PostgreSQL 兼容 SQL + 用于图的 Cypher
昂贵的云分析	在本地设备上查询；P2P 同步替代云管道
浏览器无法进行数据分析	WASM 引擎在浏览器中运行 SQL，将重操作委托给对等节点
AI 智能体无法访问结构化数据	MCP API 将 Space 暴露为 Claude、Cursor 等工具

它能做什么？

SQL 分析

SQL

-- 在 Parquet 文件上执行标准分析 SQLSELECT status, COUNT(*), AVG(totalprice)FROM ordersWHERE created_at > '2025-01-01'GROUP BY statusORDER BY COUNT(*) DESC;

-- 在 Parquet 文件上执行标准分析 SQL
SELECT status, COUNT(*), AVG(totalprice)
FROM orders
WHERE created_at > '2025-01-01'
GROUP BY status
ORDER BY COUNT(*) DESC;

列式存储（Apache Parquet）带 Zone Map、Bloom Filter、ART 索引
向量化执行（Apache DataFusion）—— 1024 行 Arrow 批次
谓词下推 —— 过滤器下推到 Parquet 行组和页级别
时间旅行查询 —— SELECT * FROM table TIMESTAMP AS OF '2025-06-01'

向量搜索

SQL

-- 近似最近邻搜索SELECT id, metadata, similarity(embedding, :query_vec) AS scoreFROM embeddingsORDER BY embedding <=> :query_vecLIMIT 100;

-- 近似最近邻搜索
SELECT id, metadata, similarity(embedding, :query_vec) AS score
FROM embeddings
ORDER BY embedding <=> :query_vec
LIMIT 100;

HNSW 索引用于余弦 / L2 / 内积
量化支持（float32 → int8）用于受限环境

图查询

cypher

-- Cypher 用于社交图、知识图MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(f:User)WHERE u.created_at > '2025-01-01'RETURN f.name, f.follower_count;

-- Cypher 用于社交图、知识图
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(f:User)
WHERE u.created_at > '2025-01-01'
RETURN f.name, f.follower_count;

基于 CSR 的遍历 —— O(degree) 出边查找
图存储为 Parquet 边文件 + 顶点字典

多模态查询

SQL

-- 向量 → 图 → SQL 在一个查询中SELECT u.name, scoreFROM (  SELECT id, similarity(embedding, :vec) AS score  FROM user_embeddings  ORDER BY embedding <=> :vec LIMIT 100) vJOIN users u ON u.id = v.idJOIN user_graph g ON u.id = g.source_idWHERE g.relationship = 'follows'  AND u.created_at > '2025-01-01'ORDER BY score DESC;

-- 向量 → 图 → SQL 在一个查询中
SELECT u.name, score
FROM (
  SELECT id, similarity(embedding, :vec) AS score
  FROM user_embeddings
  ORDER BY embedding <=> :vec LIMIT 100
) v
JOIN users u ON u.id = v.id
JOIN user_graph g ON u.id = g.source_id
WHERE g.relationship = 'follows'
  AND u.created_at > '2025-01-01'
ORDER BY score DESC;

架构

┌─────────────────────────────────────────────┐│  接口层                                      ││  SQL · Cypher · MCP · HTTP · WASM · CLI     │├─────────────────────────────────────────────┤│  查询层 (Apache DataFusion)                 ││  SQL Parser → Logical Plan → Optimizer      ││  (RBO + CBO) → Physical Plan → Execution   │├─────────────────────────────────────────────┤│  联邦规划器                                  ││  Remote/local fragmentation · Pushdown      │├─────────────────────────────────────────────┤│  Catalog Bridge (Iceberg → DataFusion)     ││  AgoraCatalogProvider · IcebergTableProvider│├─────────────────────────────────────────────┤│  存储引擎                                    ││  Iceberg Metadata · Parquet Column Store   ││  Zone Map · Bloom · ART · CSR · HNSW       │├─────────────────────────────────────────────┤│  VFS (虚拟文件系统)                          ││  Local Disk · S3 · OPFS (Browser) · IDB    │├─────────────────────────────────────────────┤│  安全与 P2P                                 ││  DID · UCAN · Arrow Flight · libp2p        │└─────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  接口层                                      │
│  SQL · Cypher · MCP · HTTP · WASM · CLI     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  查询层 (Apache DataFusion)                 │
│  SQL Parser → Logical Plan → Optimizer      │
│  (RBO + CBO) → Physical Plan → Execution   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  联邦规划器                                  │
│  Remote/local fragmentation · Pushdown      │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  Catalog Bridge (Iceberg → DataFusion)     │
│  AgoraCatalogProvider · IcebergTableProvider│
├─────────────────────────────────────────────┤
│  存储引擎                                    │
│  Iceberg Metadata · Parquet Column Store   │
│  Zone Map · Bloom · ART · CSR · HNSW       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  VFS (虚拟文件系统)                          │
│  Local Disk · S3 · OPFS (Browser) · IDB    │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  安全与 P2P                                 │
│  DID · UCAN · Arrow Flight · libp2p        │
└─────────────────────────────────────────────┘

关键技术： Rust · Apache DataFusion · Apache Iceberg · Apache Parquet · Apache Arrow

节点类型

类型	位置	存储	计算	角色
Full Node	NAS / Server / VPS	Local disk + S3	Multi-core, 16GB+	权威存储、compaction、P2P 路由
Edge Node	Desktop / Laptop	Local disk (limited)	Multi-core, 8GB+	查询服务、P2P 直连
Browser Node	Browser (WASM)	OPFS / IndexedDB	Single-threaded WASM	轻量级主权对等节点 —— 持有完整 Catalog，将重操作委托出去

Browser Node 是杀手锏。 它们为其 Space 持有完整的 Iceberg Catalog，可以独立回答查询，并且只通过 UCAN 认证的远程执行将大型 JOIN 或 compaction 委托给 Full Node。

当前进展

AgoraDB 开发路线图

DataFusion 集成（SQL parser + optimizer + execution）

100%

Iceberg Catalog Bridge（CatalogProvider + TableProvider）

100%

CREATE SPACE DDL 执行

100%

旧引擎清理（5,700+ 行代码删除）

100%

31 个测试通过，0 失败

100%

Append Buffer → Parquet flush → Iceberg commit

INSERT INTO ... VALUES SQL 支持

Arrow Flight Server（gRPC）

跨 Space 的 Federated JOIN

TPC-H Q1-Q5 benchmark on SF1

GRAPH 模式（Cypher + CSR index）

VECTOR 模式（HNSW + similarity search）

FTS 模式（BM25 + inverted index）

MCP API for AI agents

状态	阶段	任务	进度
●	Phase 1: 查询引擎核心	DataFusion 集成（SQL parser + optimizer + execution）	100%
●	Phase 1: 查询引擎核心	Iceberg Catalog Bridge（CatalogProvider + TableProvider）	100%
●	Phase 1: 查询引擎核心	CREATE SPACE DDL 执行	100%
●	Phase 1: 查询引擎核心	旧引擎清理（5,700+ 行代码删除）	100%
●	Phase 1: 查询引擎核心	31 个测试通过，0 失败	100%
◉	Phase 2: 写入路径 + 联邦	Append Buffer → Parquet flush → Iceberg commit	0%
◉	Phase 2: 写入路径 + 联邦	INSERT INTO ... VALUES SQL 支持	0%
◉	Phase 2: 写入路径 + 联邦	Arrow Flight Server（gRPC）	0%
◉	Phase 2: 写入路径 + 联邦	跨 Space 的 Federated JOIN	0%
◉	Phase 2: 写入路径 + 联邦	TPC-H Q1-Q5 benchmark on SF1	0%
○	Phase 3: 多模态	GRAPH 模式（Cypher + CSR index）	0%
○	Phase 3: 多模态	VECTOR 模式（HNSW + similarity search）	0%
○	Phase 3: 多模态	FTS 模式（BM25 + inverted index）	0%
○	Phase 3: 多模态	MCP API for AI agents	0%

整体完成度

14 个任务 · 5 已完成 · 5 进行中 · 4 待办

DataFusion 集成（SQL parser + optimizer + execution）

100%

Iceberg Catalog Bridge（CatalogProvider + TableProvider）

100%

CREATE SPACE DDL 执行

100%

旧引擎清理（5,700+ 行代码删除）

100%

31 个测试通过，0 失败

100%

Append Buffer → Parquet flush → Iceberg commit

INSERT INTO ... VALUES SQL 支持

Arrow Flight Server（gRPC）

跨 Space 的 Federated JOIN

TPC-H Q1-Q5 benchmark on SF1

GRAPH 模式（Cypher + CSR index）

VECTOR 模式（HNSW + similarity search）

FTS 模式（BM25 + inverted index）

MCP API for AI agents

状态分布

● 已完成████░░░░░░536%

◉ 进行中████░░░░░░536%

○ 待办███░░░░░░░429%

浏览器（WASM）

JavaScript

import { AgoraDB } from '@agoradb/sdk'; const db = await AgoraDB.open('myblog');const result = await db.sql(`  SELECT id, title FROM posts WHERE published = true`);console.log(result.batches);

import { AgoraDB } from '@agoradb/sdk';

const db = await AgoraDB.open('myblog');
const result = await db.sql(`
  SELECT id, title FROM posts WHERE published = true
`);
console.log(result.batches);

使用场景

DApp 后端

每个 DApp 为每个用户部署一个 Space。即使 DApp 关闭，用户仍保留数据所有权。通过撤销 UCAN token 来撤销访问权限。

去中心化社交（PDS 2.0）

Browser Node 作为真正的个人数据存储 —— 保存帖子、社交图谱、媒体元数据。GRAPH 模式用于关注/粉丝。FTS 模式用于内容搜索。无需中心化中继。

链上分析

将链上数据（区块、交易、日志）转换为 Iceberg 表。订阅子集（特定合约、地址活动）。本地 SQL 分析并自动 P2P 同步 —— 无需 API 密钥，没有速率限制。

AI 智能体数据层

MCP API 将 Space 暴露为 Claude、Cursor 等的”工具”。UCAN token 将智能体访问范围限定到特定 Space 和行谓词。VECTOR 模式用于 RAG。FTS 模式用于关键词检索。

协议

Apache License 2.0

AgoraDB —— 每个节点都是主权的。每个查询都是本地的。每个 Space 都是你的。

AgoraDB - 多模态去中心化分析型数据库

AgoraDB

什么是 AgoraDB？

为什么选择 AgoraDB？

它能做什么？

SQL 分析

向量搜索

图查询

多模态查询

架构

节点类型

当前进展

AgoraDB 开发路线图

浏览器（WASM）

使用场景

协议

热力图