区块链通识问题（四）

最新推荐文章于 2025-12-12 15:18:38 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-12 15:18:38 发布 · 1.1k 阅读

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#区块链 #比特币 #数据库

本文探讨了数据交易的难题，强调了数据使用权交易相对于裸数据交易的优势，以及区块链在此过程中的作用，如通过智能合约确保交易透明。同时，提出了区块链在数据交易未来面临的隐私保护、再授权和数据销毁等问题。此外，文章阐述了‘一切皆挖矿’的概念，介绍了算力挖矿、存储挖矿和缓存挖矿的原理。接着，讨论了区块链与开源数据库的结合，以及区块链在打造去中心化、联盟化平台中的潜力。最后，关注了区块链的性能优化方法，如流水操作、分片和链外加速，并指出隐私保护的挑战和可能的技术解决方案。

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一、数据交易

1. 数据作为资产交易的难点

数据的不守恒性，可以随意的复制，具有可扩散性。

数据的使用权和实际控制权是很难分离的。

2. 数据使用权交易比裸数据交易的优势？

数据使用权交易：不交易数据本身，而是交易数据的使用权。

例如：通过数据必须通过API来使用。所有交易记录都在API上留痕，根据记录来对数据的使用权进行收费。

3. 区块链如何助力数据使用权交易？

区块链可以通过记录API上的留痕，并通过智能合约来完成自动化的数据交易。

4. 数据交易的未来挑战？

隐私保护问题
再授权问题
数据销毁问题

二、一切皆挖矿

1. 算力挖矿的启示？

贡献-检验-激励。

2. “XX即挖矿”的前提条件？

求解难度与验证难度的不对等性。

3. 存储挖矿？

IPFS（InterPlanetary File System，星际文件系统）。IPFS是一个将现有的成功系统分布式哈希表（Distributed Hash Tables (DHTs)）、BitTorrent、版本控制系统Git、自认证文件系统（Self-Certified Filesystems - SFS）与区块链相结合的文件存储和内容分发网络协议。

4. 缓存挖矿？

CDN（内容分发网络）。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。（没有用到区块链，但是确实“贡献-检验-激励”模型的体现）

5. 挖矿的标的如何选择？

贡献和验证难度的不对等性
贡献必须是刚需，才能使激励良好的流通

三、区块链与开源数据库

1. 为什么说区块链不能当数据库使用？

一般数据库的属性有：CRUD（create, read, update, delete）。

区块链的属性只有：CR（create, read）。

因此区块链不能与数据库相比。实际上，区块链存储的只是存储操纵数据的指令，而不是操纵数据的结果（例如UTXO）。

2. 开源数据库与商业数据库对比的优劣？

优势：性能、容量、可扩展性与商业数据库相当；成本低于商业数据库

弱势：鲁棒性不如商业数据库。商业数据库在原子事务、回滚、高可用同步有着较强的优势

3. 区块链+开源数据库？

通过区块链可追溯性、不可篡改特性，来支撑数据库的日志功能，从而使开源数据库满足原子事务、回滚等特性

4. 区块链如何助力打造去中心化的、联盟化的平台？

IT架构中：后台（数据与共性技术服务）——中台（基础业务能力）——前台（业务应用）。

通过区块链打造具有业务共性的基础设施群（中台），来满足多方共同参与、共同治理的需求。

四、隐私保护

1. 比特币的隐私保护？

账户有隐私保护（匿名），账目完全公开在区块链中。

2. 区块链的隐私保护的难点？

区块链上的个人用户需要自己的数据不被泄露。但是，由于共识机制的存在。共识节点需要用户的数据才能进行共识验证。

3. 需要区块链上做隐私保护的场景？

背靠背比对：比如共同用户推荐（我的信息和你的信息是否一致）

背靠背查询：比如征信（我的这条信息你有没有）

背靠背评分：比如匿名考评

背靠背聚合：比如联邦学习

4. 区块链上实现隐私保护的技术途径？

提供基本的匿名性服务->提供有限的、局部的隐私保护功能->实现彻底的隐私保护功能。（现在正在从第二阶段到第三阶段）

5. 隐私保护的技术方案？

常规范畴：状态通道、组合签名签名、tear-off（选择性屏蔽）、CCP（中央对手方）；可以高效率实现，但是去中心化、隐私保护有所取舍。

多方安全计算范畴（MPC）：环签名、零知识证明、同态加密、联邦学习；实现效率较低，但是去中心化、隐私保护较强

6. 隐私保护的不可能三角？

去中心化、隐私保护、实现效率。

五、性能优化

1. 计算性能优化

流水：区块链上数据验证的过程分为三步：定序（对业务的存在性进行验证）->准入-（共识中对业务的有效性进行验证）>业务（业务的最终处理）。原本这三项功能是在一条区块链上做串行处理的。但是，通过流水操作，分别有三条区块链来代表三个功能：上一条区块链会分批将处理好的结果发送给下一条区块链，从而达成优化。
分片：一条区块链会分成不同的区，不同的区各自记账，设计跨分区的交易再记总账。但是不同分区之间的业务逻辑可能会冲突。
链外加速：就是交易的处理通过链外执行，只是将最终的处理结果与处理方式（方便追责）记录在链内。（比如比特币的“闪电网络”；以太坊的“雷电网络”）。

2. 存储性能优化

分片：整个链的交易被分散存储
快照：只存储最近一段时间的记录，而很久之前的记录保存在某些重型服务器中。（这种方式需要考虑业务模型，例如UTXO模型在共识节点验证时，需要用到所有历史，因此不太是用）

3. 共识性能优化

节点从多到少：例如DPoS里用21个共识节点。优点：吞吐量提升了；缺点：容易受到同质化的攻击。
拓扑从链到图：例如DAG（有向无环图），引入“Tip”的概念。优点：吞吐量很大；缺点：只有参与节点非常多的时候才是去中心化，现在的运行还是中心化的。
从确定性到随机：例如Algorand，根据随机性来选择共识节点。优点：降低共识节点被攻击的概率；缺点：计算机系统里的随机性只是“伪随机”，而不是真随机，伪随机（随机种子）是可以被破解的。