区块链大数据这样算，快得让你怀疑人生

倘若谈及区块链跟大数据的相结合，好多人首要反应便是“慢”以及“乱”。传统方式处理链上数据，就如同运用算盘去计算火箭轨道那般，压根运行不起来。实际上，真正具备高效性的区块链大数据计算方式，关键并非在于堆积机器，而是在于重新规划数据索引以及分片逻辑。

区块链大数据难点

从本质层面来讲，区块链天生就拥有“只增不减”的日志结构特性，其数据量在急剧增长，可查询效率却十分低下。比如说，比特币的全节点规模已经超过了500GB，以太坊更是快速朝着TB级别发展。要是直接针对全链进行扫描进而开展聚合分析，那么仅仅一次普通的统计操作，可能就得花费好几天时间。它的核心难点在于，区块之内的交易运用的是没有结构化的存储方式，欠缺高效的分区键，并且缺少二级索引，如此一来，诸如Hive、Spark这类大数据框架很难直接跟它进行对接。

高效处理链上数据

解决的办法是先将链上的数据进行“拉平”操作，之后再进行“分区”。具体的实施方式是：运用专门的数据提取工具，把区块之中的交易、事件日志以及内部调用都解析成为行式格式，接着依据时间戳和地址进行双范围分区。如此一来，再运行Spark SQL去统计某个地址的转账频次时，就能够从全表扫描转变为只扫描几个分片，速度提升幅度达到上百倍。

兼顾速度与安全方法

还有一个常常被人忽略的技巧，是布隆过滤器加Merkle树的双重验证办法。在大数据平台开始从链上拉取数据的时候，首先会用布隆过滤器快速判定某笔交易是不是在里面，一旦命中之后，就会再用Merkle路径来做加密验证。借由这种方式，大数据平台既能尽情享受大数据拥有的并行吞吐优势，又能够完整地保留区块链不可篡改的特性。

于实际的操作进程之中，存在这般建议，也就是将验证粒度精确无比地调控于每完成一万笔交易便开展一回验证，不然的话，CPU就会出现负荷过高进而致使爆掉的状况。

在实际展现的业务场景当中，你认为链上数据里，最难进行查询操作的究竟是账户之间的关联状况分析呢，还是时间呈现序列的相关统计呢，不妨留下你的言论展开探讨，要是感觉具有实用价值，那就点击一个赞，将其分享给为数更多的友人。