CN112364209B - 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质 - Google Patents

分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112364209B
CN112364209B CN202011426904.2A CN202011426904A CN112364209B CN 112364209 B CN112364209 B CN 112364209B CN 202011426904 A CN202011426904 A CN 202011426904A CN 112364209 B CN112364209 B CN 112364209B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
block
height
index table
blockchain
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202011426904.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112364209A (zh
Inventor
袁兴强
王志文
吴思进
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Fuzamei Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Fuzamei Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Fuzamei Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Fuzamei Technology Co Ltd
Priority to CN202011426904.2A priority Critical patent/CN112364209B/zh
Publication of CN112364209A publication Critical patent/CN112364209A/zh
Priority to PCT/CN2021/111851 priority patent/WO2022121345A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112364209B publication Critical patent/CN112364209B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9014—Indexing; Data structures therefor; Storage structures hash tables
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明提供一种分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质，涉及区块链等技术领域，该方法包括：根据待存储的第一数量个连续区块的区块哈希生成第一数据；根据第一数量个连续区块对应的第一全局索引表生成第一归档数据；根据第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收第一归档数据的若干第一区块链节点；将第一归档数据发送至各第一区块链节点以供存储第一归档数据；在当前节点不包括于第一区块链节点时，在第一时长后删除所存储的第一全局索引表。本申请提高了查询效率。

Description

分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及区块链技术领域，具体涉及一种分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质。
背景技术
在申请人所提出的专利文本(具体可参考申请人的专利文本2018108842951和2018108840354)中，区块链的状态数据存储还可以用全局索引表进行存储以提高查询效率。
在上述机制中，每个区块链节点都存储有全局索引表，但全局索引表中的大多数数据为历史状态数据，而非最新的状态数据，保存历史状态数据仅仅是为了便于查询，浪费了大量磁盘空间。
发明内容
鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种在提高查询效率的基础上，节约磁盘空间的分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质。
第一方面，本发明提供一种适用于区块链节点的分布式数据存储方法，状态数据的存储方式包括以全局索引表的方式存储，各区块链节点存有mvcc索引表，mvcc索引表包括若干第一键值对，第一键值对的第一键包括第一用户的第一地址，第一键值对的第一值包括第一地址发生状态变化的各第一区块高度的第一高度集合，上述方法包括：
根据待存储的第一数量个连续区块的区块哈希生成第一数据；
根据第一数量个连续区块对应的第一全局索引表生成第一归档数据；
根据第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收第一归档数据的若干第一区块链节点；
将第一归档数据发送至各第一区块链节点以供存储第一归档数据；
在当前节点不包括于第一区块链节点时，在第一时长后删除所存储的第一全局索引表；
其中，第一归档信息用于供区块链节点：
接收第一查询指令；其中，第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
根据第二区块区间高度和第二地址在mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
根据第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点；
向至少一个第二区块链节点发送第一查询指令以查找对应的目标数据。
第二方面，本发明提供一种适用于区块链节点的数据查询方法，区块链节点根据上述第一方面的方法分布式存储数据，上述方法包括：
接收第一查询指令；其中，第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
根据第二地址在mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
S251：根据第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
S252：根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点；
S253：向至少一个第二区块链节点请求第二归档数据发送所述第一查询指令以查找对应的目标数据。
第三方面，本发明还提供一种设备，包括一个或多个处理器和存储器，其中存储器包含可由该一个或多个处理器执行的指令以使得该一个或多个处理器执行根据本发明各实施例提供的分布式数据存储方法和数据查询方法。
第四方面，本发明还提供一种存储有计算机程序的存储介质，该计算机程序使计算机执行根据本发明各实施例提供的分布式数据存储方法和数据查询方法。
本发明诸多实施例提供的分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质通过根据待存储的第一数量个连续区块的区块哈希生成第一数据；根据第一数量个连续区块对应的第一全局索引表生成第一归档数据；根据第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收第一归档数据的若干第一区块链节点；将第一归档数据发送至各第一区块链节点以供存储第一归档数据；在当前节点不包括于第一区块链节点时，在第一时长后删除所存储的第一全局索引表的方法，提高查询效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一实施例提供的一种分布式数据存储方法的流程图。
图2为本发明一实施例提供的一种数据查询方法的流程图。
图3为本发明一实施例提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为本发明一实施例提供的一种分布式数据存储方法的流程图。如图1所示，在本实施例中，本发明提供一种适用于区块链节点的分布式数据存储方法，状态数据的存储方式包括以全局索引表的方式存储，各区块链节点存有mvcc索引表，mvcc索引表包括若干第一键值对，第一键值对的第一键包括第一用户的第一地址，第一键值对的第一值包括第一地址发生状态变化的各第一区块高度的第一高度集合，上述方法包括：
S11：根据待存储的第一数量个连续区块的区块哈希生成第一数据；
S13：根据第一数量个连续区块对应的第一全局索引表生成第一归档数据；
S15：根据第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收第一归档数据的若干第一区块链节点；
S17：将第一归档数据发送至各第一区块链节点以供存储第一归档数据；
S19：在当前节点不包括于第一区块链节点时，在第一时长后删除所存储的第一全局索引表；
其中，第一归档信息用于供区块链节点：
接收第一查询指令；其中，第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
根据第二区块区间高度和第二地址在mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
根据第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点；
向至少一个第二区块链节点发送第一查询指令以查找对应的目标数据。
具体地，以S15包括“计算各区块链节点的节点id与第一数据的第一距离；将第一距离最小的第二数量个区块链节点确定为第一区块链节点”，相应的，根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点包括“计算各区块链节点的节点id与第二数据的第二距离；将第二距离最小的第二数量个区块链节点确定为第二区块链节点”，第一数量为100，第二数量为5，第一时长为2min为例；假设根据待存储的第一数量个连续区块为block(1)～block(100)；
区块链节点执行步骤S11，根据blockhash(1)～blockhash(100)生成数据chunkhash(1～100)；
区块链节点执行步骤S13，根据block(1)～block(100)对应的全局索引表T(1～100)生成归档数据chunk(1～100)；
区块链节点执行步骤S15，计算各区块链节点的节点id与chunkhash(1～100)的距离；将距离最小的5个区块链节点确定为将要接收chunk(1～100)的区块链节点；假设将要接收chunk(1～100)的区块链节点为N1～N5；
区块链节点执行步骤S17，将chunk(1～100)发送至N1～N5，N1～N5存储chunk(1～100)；
区块链节点执行步骤S19，在当前节点不包括于N1～N5时，在2min后删除所存储的T(1～100)。
假设区块链节点N50接收查询指令“addr(A),[50,70]”；addr(A)在mvcc索引表中查找的高度集合为{65,105,185}；N1～N5存储chunk(1～100)，N6～N10存储chunk(101～200)，N11～N15存储chunk(201～300)，N16～N20存储chunk(301～400)，N21～N25存储chunk(401～500)，其它状态数据尚未分布式数据存储；
N50根据[50,70]和addr(A)在mvcc索引表中查找对应的高度集合，所查找到的对应集合为{65}；
对于65：
N50根据65所在的归档数据对应的连续区块的区块哈希(即blockhash(1)～blockhash(100))生成数据chunk(1～100)；
N50计算各区块链节点的节点id与chunk(1～100)的距离；将距离最小的5个区块链节点N1～N5确定为存储有chunk(1～100)的区块链节点；
N50向N1～N5中的1个或多个节点(假设仅向N1发送)发送addr(A),[50,70]；
N1根据addr(A)在[50,70]遍历查找目标数据：
N1在chunk(1～100)中找到addr(A)在65对应的数据；
N1向N50返回addr(A)在65对应的数据。
在更多实施例中，S15还可以根据实际需求进行配置，例如配置为，计算各区块链节点的节点id与第一数据的第一距离；将第一距离最大的第二数量个区块链节点确定为第一区块链节点，相应的，根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点也应当配置为“计算各区块链节点的节点id与第二数据的第二距离；将第二距离最大的第二数量个区块链节点确定为第二区块链节点”，可实现相同的技术效果。
在更多实施例中，第一数量还可以根据实际需求进行配置，例如配置为1000，可实现相同的技术效果。
在更多实施例中，第二数量还可以根据实际需求进行配置，例如配置为10，可实现相同的技术效果。
在更多实施例中，第一时长还可以根据实际需求进行配置，例如配置为1min，可实现相同的技术效果。
本实施例使得更方便的获取指定账户在某个高度区间的历史状态数据。指定账户的历史状态数据只需要从一个节点获取即可，查询一个月、一个季度、一年或者更多的数据，提高了数据查询效率。
优选地，根据第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收第一归档数据的若干第一区块链节点包括：
计算各区块链节点的节点id与第一数据的第一距离；
将第一距离最小的第二数量个区块链节点确定为第一区块链节点；
根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点包括：
计算各区块链节点的节点id与第二数据的第二距离；
将第二距离最小的第二数量个区块链节点确定为第二区块链节点。
上述实施例的分布式数据存储原理可参考图1所示的方法，此处不再赘述。
优选地，第一数量个连续区块中的区块高度最大的第一区块的第四区块高度小于当前区块高度与安全回滚深度之差。
上述实施例保证了进行分片的数据不会被回滚，提高了用户体验。
优选地，在第一时长后删除所存储的第一全局索引表包括：
对第一全局索引表的各第二键值对执行如下操作：
判断第二键值对的第二值是否为区块链上的最新状态数据：
是，则保留第二键值对；
在第一时长后，删除除去各第二键值对外的第一全局索引表。
交易执行时，需要获取一个最新版本的状态数据；因此，在本地保留一个最新版本的数据，而历史版本的数据则可以进行分布式存储。
本领域技术人员应当可以联想，如果某一个第二键在最近的若干高度内都没有更新过，比如当前高度为100万，某个第二键的最新版本为89万9999，超过10万个高度没有更新过该第二键了，则说明该第二键的访问频率非常低，此时应当将该第二键进行分布式存储。
图2为本发明一实施例提供的一种数据查询方法的流程图。如图2所示，在本实施例中，本发明提供一种适用于区块链节点的数据查询方法，区块链节点根据上述分布式数据存储方法对数据进行分布式存储，上述方法包括：
S21：接收第一查询指令；其中，第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
S23：根据第二地址在mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
S251：根据第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
S252：根据第二数据、分布式数据存储规则找到存储有第二归档数据的若干第二区块链节点；
S253：向至少一个第二区块链节点请求第二归档数据发送所述第一查询指令以查找对应的目标数据。
上述实施例使得更方便的获取指定账户在某个高度区间的历史状态数据，可以查询一个月、一个季度、一年或者更多的数据，提高了数据查询效率。
上述实施例的数据查询原理可参考图1所示的方法，此处不再赘述。
图3为本发明一实施例提供的一种设备的结构示意图。
如图3所示，作为另一方面，本申请还提供了一种设备，包括一个或多个中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分308加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM303中，还存储有设备300操作所需的各种程序和数据。CPU301、ROM302以及RAM303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
以下部件连接至I/O接口305：包括键盘、鼠标等的输入部分306；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分307；包括硬盘等的存储部分308；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分309。通信部分309经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器310也根据需要连接至I/O接口305。可拆卸介质311，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器310上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分308。
特别地，根据本公开的实施例，上述任一实施例描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行上述任一方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分309从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质311被安装。
作为又一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例的装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，该程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本申请提供的方法。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这根据所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以通过执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以通过专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，例如，各所述单元可以是设置在计算机或移动智能设备中的软件程序，也可以是单独配置的硬件装置。其中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离本申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (7)

1.一种分布式数据存储方法，其特征在于，状态数据的存储方式包括以全局索引表的方式存储，各区块链节点存有mvcc索引表，所述mvcc索引表包括若干第一键值对，所述第一键值对的第一键包括第一用户的第一地址，所述第一键值对的第一值包括所述第一地址发生状态变化的各第一区块高度的第一高度集合，所述方法适用于区块链节点，所述方法包括：
根据待存储的第一数量个连续区块的区块哈希生成第一数据；
根据所述第一数量个连续区块对应的第一全局索引表生成第一归档数据；
根据所述第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收所述第一归档数据的若干第一区块链节点；
将所述第一归档数据发送至各所述第一区块链节点以供存储所述第一归档数据；
在当前节点不包括于所述第一区块链节点时，在第一时长后删除所存储的所述第一全局索引表；
其中，所述第一归档信息用于供区块链节点：
接收第一查询指令；其中，所述第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
根据所述第二区块区间高度和所述第二地址在所述mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对所述第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
根据所述第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
根据所述第二数据、所述分布式数据存储规则找到存储有所述第二归档数据的若干第二区块链节点；
向至少一个所述第二区块链节点发送所述第一查询指令以查找对应的目标数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数据、预配置的分布式数据存储规则确定将要接收所述第一归档数据的若干第一区块链节点包括：
计算各区块链节点的节点id与所述第一数据的第一距离；
将所述第一距离最小的第二数量个区块链节点确定为所述第一区块链节点；
所述根据所述第二数据、所述分布式数据存储规则找到存储有所述第二归档数据的若干第二区块链节点包括：
计算各区块链节点的节点id与所述第二数据的第二距离；
将所述第二距离最小的所述第二数量个区块链节点确定为所述第二区块链节点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一数量个连续区块中的区块高度最大的第一区块的第四区块高度小于当前区块高度与安全回滚深度之差。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述在第一时长后删除所存储的所述第一全局索引表包括：
对所述第一全局索引表的各第二键值对执行如下操作：
判断所述第二键值对的第二值是否为区块链上的最新状态数据：
是，则保留所述第二键值对；
在第一时长后，删除除去各所述第二键值对外的所述第一全局索引表。
5.一种数据查询方法，其特征在于，各区块链节点根据如权利要求1-4任一项所述的方法分布式存储数据，所述方法适用于区块链节点，所述方法包括：
接收第一查询指令；其中，所述第一查询指令包括第二用户的第二地址和所查询的第二区块区间高度；
根据第二区块区间高度和第二地址在mvcc索引表中查找对应的第二高度集合；
对所述第二高度集合中的各第三区块高度执行如下操作：
根据所述第三区块高度所在的第二归档数据对应的连续区块的区块哈希生成第二数据；
根据所述第二数据、所述分布式数据存储规则找到存储有所述第二归档数据的若干第二区块链节点；
向至少一个所述第二区块链节点发送所述第一查询指令以查找对应的目标数据。
6.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
7.一种存储有计算机程序的存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
CN202011426904.2A 2020-12-09 2020-12-09 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质 Active CN112364209B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011426904.2A CN112364209B (zh) 2020-12-09 2020-12-09 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质
PCT/CN2021/111851 WO2022121345A1 (zh) 2020-12-09 2021-08-10 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011426904.2A CN112364209B (zh) 2020-12-09 2020-12-09 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112364209A CN112364209A (zh) 2021-02-12
CN112364209B true CN112364209B (zh) 2023-11-28

Family

ID=74536773

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011426904.2A Active CN112364209B (zh) 2020-12-09 2020-12-09 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112364209B (zh)
WO (1) WO2022121345A1 (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112364209B (zh) * 2020-12-09 2023-11-28 杭州复杂美科技有限公司 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质
CN112948438B (zh) * 2021-03-05 2022-06-24 杭州复杂美科技有限公司 数据查询方法、计算机设备和存储介质
CN113254505B (zh) * 2021-06-17 2021-10-08 湖南视觉伟业智能科技有限公司 分布式数据存储方法、检索方法、系统及可读存储介质
CN113420169B (zh) * 2021-06-22 2023-03-21 重庆紫光华山智安科技有限公司 档案存储、查询方法、系统、电子设备及介质
CN113886124B (zh) * 2021-10-04 2023-05-30 杭州复杂美科技有限公司 非法节点识别方法、计算机设备和存储介质
CN114036149A (zh) * 2021-11-02 2022-02-11 杭州复杂美科技有限公司 数据存储方法、数据回滚方法、计算机设备和存储介质
CN114723444A (zh) * 2022-01-21 2022-07-08 佛山赛思禅科技有限公司 一种用于并行投票共识的数据分片方法
CN114928622A (zh) * 2022-05-07 2022-08-19 杭州复杂美科技有限公司 多子网区块链网络及其数据存储方法、设备和存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110704506A (zh) * 2019-09-24 2020-01-17 杭州复杂美科技有限公司 状态数据存储方法和数据查询方法
WO2020063786A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 腾讯科技（深圳）有限公司 数据备份方法、存储介质及计算设备
CN111611319A (zh) * 2020-06-08 2020-09-01 杭州复杂美科技有限公司 分布式数据存储方法、设备和存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170124490A1 (en) * 2015-10-28 2017-05-04 Fractal Industries, Inc. Inclusion of time series geospatial markers in analyses employing an advanced cyber-decision platform
US11093558B2 (en) * 2017-11-14 2021-08-17 International Business Machines Corporation Providing accountability of blockchain queries
CN109359222B (zh) * 2018-08-06 2021-07-06 杭州复杂美科技有限公司 数据存储方法及系统、设备和存储介质
CN109408551B (zh) * 2018-08-06 2021-07-06 杭州复杂美科技有限公司 数据查询方法及系统、共识方法及系统、设备和存储介质
CN111708835B (zh) * 2020-05-28 2023-04-25 西安纸贵互联网科技有限公司 区块链数据存储方法及装置
CN112364209B (zh) * 2020-12-09 2023-11-28 杭州复杂美科技有限公司 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020063786A1 (zh) * 2018-09-30 2020-04-02 腾讯科技（深圳）有限公司 数据备份方法、存储介质及计算设备
CN110704506A (zh) * 2019-09-24 2020-01-17 杭州复杂美科技有限公司 状态数据存储方法和数据查询方法
CN111611319A (zh) * 2020-06-08 2020-09-01 杭州复杂美科技有限公司 分布式数据存储方法、设备和存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
去中心化的分布式存储模型;郝琨;信俊昌;黄达;王国仁;;计算机工程与应用(24);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112364209A (zh) 2021-02-12
WO2022121345A1 (zh) 2022-06-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112364209B (zh) 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质
CN110442579B (zh) 一种状态树数据存储方法、同步方法及设备和存储介质
US20220292093A1 (en) Techniques For In Memory Key Range Searches
US11301425B2 (en) Systems and computer implemented methods for semantic data compression
CN113535777A (zh) 数据库查询方法、装置和系统
EP3514698A1 (en) Method and apparatus for generating information
US20230237051A1 (en) Techniques for in-memory data searching
US10726006B2 (en) Query optimization using propagated data distinctness
CN111611319A (zh) 分布式数据存储方法、设备和存储介质
CN113127564B (zh) 一种参数同步方法和装置
CN112182029B (zh) 数据查询方法、设备和存储介质
CN111984688A (zh) 业务知识关联关系的确定方法及装置
CN112417054B (zh) 分布式数据存储方法、数据查询方法、设备和存储介质
CN109947736B (zh) 实时计算的方法和系统
EP2731021A1 (en) Apparatus, program, and method for reconciliation processing in a graph database
CN110535922B (zh) 状态数据存储方法和平行链区块生成方法
CN108733668B (zh) 用于查询数据的方法和装置
CN116401271A (zh) 数据库表查询方法、计算机设备及计算机存储介质
CN115292436A (zh) 碳排放信息生成方法、装置、电子设备、介质和程序产品
US12086119B2 (en) Discovering contexts and structured data structures from hazy data
CN113742288B (zh) 用于数据索引的方法、电子设备和计算机程序产品
CN112527622A (zh) 一种性能测试结果分析方法和装置
CN114036137B (zh) 数据裁剪方法、计算机设备和存储介质
US12067024B2 (en) Systems, apparatus, and methods for data integration optimization
CN116756177B (zh) 一种mysql数据库的多表索引维护方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant