在以太坊生态中进行开发或研究时，经常需要查找与某个已知合约代码相似的其他合约。无论是为了分析安全漏洞、追踪代码复用情况，还是进行市场策略研究，快速找到相似合约都极为有用。传统方法可能需要手动比对或编写复杂脚本，但现在借助公开数据和强大工具，这一过程可以大幅简化。
本文将介绍一种高效方法，利用 Google BigQuery 提供的以太坊区块链公开数据集，快速查询与指定合约相似的所有合约地址。整个过程无需复杂配置，30秒内即可获得结果。
核心原理与数据来源
该方法基于 Google BigQuery 的 bigquery-public-data.ethereum_blockchain 公开数据集，特别是其中的 contracts 表格。该表格存储了以太坊上已部署合约的关键信息，包括每个合约的字节码、函数签名哈希等数据。
关键技术：雅卡尔相似度与编辑距离
系统使用两种算法来量化合约之间的相似性：
- 雅卡尔相似度（Jaccard Similarity）：通过比较两个合约函数签名哈希集合的重合程度来计算相似度，结果介于0到1之间，值越高表示越相似。
- 编辑距离（Levenshtein Distance）：在某些情况下用于进一步精细化比较，衡量两个字符串序列的差异程度。
这两种算法的结合使用，能够有效识别出代码结构相近的智能合约。
操作指南：快速查询相似合约
实际操作非常简单，主要通过编写和运行 SQL 查询来实现。
访问查询界面
首先需要访问 Google BigQuery 控制台中的特定查询链接。该链接已预置了优化后的查询语句。
修改目标合约地址
在提供的 SQL 代码中，找到指定目标合约地址的部分：
WHERE address = '0x01eacc3ae59ee7fbbc191d63e8e1ccfdac11628c'将单引号内的地址 '0x01eacc3ae59ee7fbbc191d63e8e1ccfdac11628c' 替换为你想要查询的原始合约地址。
执行并解读结果
运行查询后，系统将返回一个结果列表，通常包含以下列：
address: 相似合约的地址block_timestamp: 该合约的创建时间戳similarity: 与原始合约的雅卡尔相似度得分function_count: 该合约包含的函数数量
结果默认按相似度降序排列，方便你优先查看最相似的合约。
应用场景与价值
这种快速查找相似合约的能力在多个场景下非常实用：
- 安全审计：发现使用了相同漏洞代码的其他合约，及时预警。
- 代码溯源：追踪热门合约代码的被fork情况，分析生态趋势。
- 竞争分析：找出功能类似的可替代合约，进行产品对比。
- 研究学习：批量分析成功合约的模式，优化自己的开发实践。
常见问题
Q1: 这种方法适用于所有以太坊智能合约吗？
A: 该方法依赖于 Google BigQuery 的公开数据集，其覆盖范围广泛，但理论上可能存在极新的合约尚未被收录的情况。对于绝大多数已部署的合约，该方法都是有效的。
Q2: 相似度达到多少算“类似合约”？
A: 这取决于你的具体需求。通常，相似度超过0.7可以认为是高度相似的合约；0.4到0.7之间可能具有部分相似功能或模式；低于0.4则相似性较低。建议根据实际分析目标设定阈值。
Q3: 除了函数签名，还能比较其他特征吗？
A: 当前查询主要基于函数签名哈希的集合相似性，这是识别合约功能相似性的高效指标。如需比较字节码或交易模式等更深层次特征，需要编写更复杂的查询语句。
Q4: 查询需要付费吗？
A: Google BigQuery 对查询处理的数据量收费。由于以太坊数据集是公开的，查询本身通常成本极低，但具体费用取决于你的Google Cloud账户设置和查询复杂度。
Q5: 能否批量查询多个合约？
A: 文中提供的查询是针对单个合约的。如需批量处理，需要修改SQL语句，例如使用IN操作符包含多个地址，但这会增加查询复杂度和成本。
掌握快速查找相似智能合约的技能，能极大提升你在以太坊区块链上的研究和开发效率。无论是为了安全、学习还是策略分析，这都是一个值得拥有的工具包。