TWI730309B - 資料處理方法及裝置 - Google Patents

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Abstract

本說明書實施例提供一種資料處理方法及裝置，該方法包括：建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約；將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上；將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中；計算所述多個資料合約的雜湊值；基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。由此可見，本說明書實施例中，在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，透過將智慧型合約分離為邏輯合約和多個資料合約，將區塊的所有資料分散儲存到多個資料合約中，可以提高雜湊值計算演算法對單個合約的雜湊值計算效率，從而提高區塊雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值計算效率。

Description

資料處理方法及裝置
本發明是相關於網際網路之技術領域，特別是相關於一種資料處理方法及裝置。
區塊鏈是分散式資料儲存、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等電腦技術的新型應用模式，其中，共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法，區塊鏈要求其系統中每個節點的狀態需要保持一致。 目前，主要透過比較區塊鏈系統中各個節點的雜湊值，來判斷各個節點的狀態是否一致，其中，在計算節點的雜湊值時，涉及到計算節點中每個區塊的雜湊值。可見，區塊的雜湊值的計算效率關係到節點的雜湊值的計算效率，因此，需要提出一種資料處理方法，以提高區塊的雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值的計算效率。
本說明書實施例的目的是提供一種資料處理方法及裝置，本說明書實施例是這樣實現的： 第一態樣，提供了一種資料處理方法，所述方法包括： 建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 計算所述多個資料合約的雜湊值； 基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 第二態樣，提供了一種資料處理裝置，所述裝置包括： 建立模組，用於建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 部署模組，用於將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 儲存模組，用於將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 第一計算模組，用於計算所述多個資料合約的雜湊值； 確定模組，用於基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 第三態樣，提供了一種電子設備，包括： 處理器；以及 被安排成儲存電腦可執行指令的記憶體，所述可執行指令在被執行時使所述處理器執行以下操作： 建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 計算所述多個資料合約的雜湊值； 基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 第四態樣，提供了一種電腦儲存媒體，所述電腦可讀儲存媒體儲存一個或多個程式，所述一個或多個程式當被包括多個應用程式的電子設備執行時，使得所述電子設備執行以下操作： 建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 計算所述多個資料合約的雜湊值； 基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 由以上本說明書實施例提供的技術方案可見，考慮到在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，如果將該區塊的所有資料均儲存至一個合約中，那麼隨著合約中資料量的不斷增多，會造成雜湊值計算演算法(例如Merkle Tree演算法)的計算效率急劇下降，區塊雜湊值的計算效率較低。本說明書實施例中，在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，透過將智慧型合約分離為邏輯合約和多個資料合約，將區塊的所有資料分散儲存到多個資料合約中，可以提高雜湊值計算演算法對單個合約的雜湊值計算效率，從而提高區塊雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值計算效率。
為了使本技術領域的人員更好地理解本說明書中的技術方案，下面將結合本說明書實施例中的圖式，對本說明書實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本說明書一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本說明書中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬於本說明書保護的範圍。 區塊鏈節點的雜湊(Hash)值的計算過程：例如，區塊鏈由N個區塊構成，分別為：區塊1、區塊2、區塊3、…、區塊N，首先根據區塊1中的資料計算區塊1的Hash值，之後根據區塊1的Hash值和區塊2中的資料計算區塊2的Hash值，再之後根據區塊2的Hash值和區塊3中的資料計算區塊3的Hash值，以此類推，計算區塊N的Hash值，區塊N的Hash值即為節點的Hash值；其中，計算Hash值的演算法通常為墨克樹(Merkle Tree)演算法。 目前，在計算區塊的Hash值時，是將這個區塊的資料儲存至一個智慧型合約中進行Merkle Tree Hash計算，得到該區塊的Hash值。然而，Merkle Tree的計算效率會隨合約中資料量的不斷增長而降低，導致區塊的Hash值計算效率較低。為了解決上述技術問題，本說明書實施例提供了一種資料處理方法及裝置。 下面首先對本說明書實施例中涉及到的一些概念進行介紹。 區塊鏈技術：也被稱之為分散式帳本技術，是一種去中性化的分散式資料庫技術，其特點是分散、公開透明、不可篡改、可信任。區塊鏈的每筆資料，都會廣播全網的區塊鏈節點，每個節點都有全量的、一致的資料，即每個節點的狀態需要保持一致，包括資料庫的狀態。這就要求應用執行區塊鏈交易的順序是有序的、且各個節點中都保持一致，每個節點按序運行這些交易，就能得到相同的資料狀態。 區塊：每個區塊記錄著上一個區塊的雜湊(Hash)值、本區塊中的交易集合、本區塊的Hash值等基礎資料。由於每個區塊都有上一區塊的Hash值，區塊間由這個值兩兩串聯，形成區塊鏈。 交易：區塊鏈接收的資料稱之為交易。 Merkle Tree：一種資料結構，可以快速對已組織的結構進行Hash計算。 State：表示區塊鏈儲存的資料集合，包括區塊鏈資料，區塊鏈交易執行後，各個帳戶和智慧型合約的資料。 State Hash：整個State的資料可以透過Hash演算法計算出一個Hash值，分散式的區塊鏈各個節點的State應該是保持一致的，透過對比State Hash值是否一致來判斷。 接下來對本說明書實施例提供的一種資料處理方法進行介紹。 需要說明的是，本說明書實施例提供的方法適用於支持智慧型合約和Merkle Tree的私有鏈、聯盟鏈、公有鏈的區塊鏈平台。 圖1是本說明書的一個實施例的資料處理方法的流程圖，如圖1所示，該方法可以包括以下步驟：步驟102、步驟104、步驟106、步驟108和步驟110，其中， 在步驟102中，建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約。 本說明書實施例中，可以將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，具體的，將智慧型合約的邏輯部分分離出來，建立相應的邏輯合約，在建立邏輯合約時建立對應的多個資料合約；其中，邏輯合約用於處理業務邏輯，資料合約用於儲存資料。 在一個例子中，建立1個邏輯合約和3個資料合約。 本說明書實施例中，將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，在升級合約時，只需升級邏輯合約，資料合約無需改動，相應的，上述方法還可以增加以下步驟：升級邏輯合約，以升級區塊鏈的智慧型合約。 本說明書實施例中，將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，資料合約中的資料可以方便分享給其他智慧型合約，相應的，上述方法還可以增加以下步驟：將資料合約中的資料分享給其他智慧型合約。 在步驟104中，將邏輯合約和多個資料合約部署到區塊鏈上。 接上一步驟中的例子，將邏輯合約和3個資料合約部署到區塊鏈上。 在步驟106中，將區塊鏈中目標區塊的資料儲存至多個資料合約中。 本說明書實施例中，目標區塊可以為區塊鏈中任一區塊。 本說明書實施例中，為了提高計算效率，可以將目標區塊的資料均勻儲存至多個資料合約中，即每個資料合約中儲存的資料量相接近，其中，每個資料合約中儲存的資料不相同。 接上一步驟中的例子中，將目標區塊的資料儲存至3個資料合約中；優選地，將目標區塊的資料均勻地儲存至3個資料合約中。 需要說明的是，如果目標區塊為區塊鏈的第一個區塊，則目標區塊的資料即為目標區塊中的資料；如果目標區塊為區塊鏈的非第一個區塊，則目標區塊的資料包括：目標區塊中的資料和前一區塊的雜湊值。 在步驟108中，計算多個資料合約的雜湊值。 本說明書實施例中，對於每個儲存有區塊資料的資料合約，對該資料合約進行Merkle Tree Hash計算，得到該資料合約的雜湊值。 本說明書實施例中，考慮到各資料合約之間的關聯性較弱，因此可以平行計算多個資料合約的雜湊值，即同時計算多個資料合約的雜湊值，以提高計算效率。 接上一步驟中的實例，在將目標區塊的資料均勻儲存至3個資料合約後，可以同時計算資料合約1、資料合約2和資料合約3的雜湊值。 在步驟110中，基於多個資料合約的雜湊值，確定區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 本說明書實施例中，考慮到資料合約中的資料量通常比較大，而邏輯合約中的資料量通常比較小，因此可以僅依據資料合約的雜湊值計算目標區塊的雜湊值。 本說明書實施例中，也可以結合邏輯合約的雜湊值和資料合約的雜湊值計算目標區塊的雜湊值，在這種情況下，上述方法還可以增加以下步驟：計算所述邏輯合約的雜湊值；相應的，上述步驟110具體可以包括以下步驟： 基於邏輯合約的雜湊值、以及基於多個資料合約的雜湊值，確定區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 在一個例子中，如圖2所示，區塊鏈包括：區塊1、區塊2、區塊3、…、區塊N，在計算每個區塊的Hash值時，將區塊的資料儲存至n個資料合約中，例如，計算區塊2的Hash值時，將區塊2的資料儲存至n個資料合約中，之後，對n個資料合約進行Merkle Tree Hash計算，得到n個Hash值，根據計算得到的n個Hash值，確定區塊2的Hash值。 由上述實施例可見，考慮到在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，如果將該區塊的所有資料均儲存至一個合約中，那麼隨著合約中資料量的不斷增多，會造成雜湊值計算演算法(例如Merkle Tree演算法)的計算效率急劇下降，區塊雜湊值的計算效率較低。該實施例中，在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，透過將智慧型合約分離為邏輯合約和多個資料合約，將區塊的所有資料分散儲存到多個資料合約中，可以提高雜湊值計算演算法對單個合約的雜湊值計算效率，從而提高區塊雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值計算效率。 圖3是本說明書的另一個實施例的資料處理方法的流程圖，本說明書實施例中，可以根據業務量和業務規則對資料合約的數量進行動態擴展，此時，如圖3所示，該方法可以包括以下步驟：步驟302、步驟304、步驟306、步驟308、步驟310、步驟312和步驟314，其中， 在步驟302中，建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約。 本說明書實施例中，可以將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，具體的，將智慧型合約的邏輯部分分離出來，建立相應的邏輯合約，在建立邏輯合約時建立對應的多個資料合約；其中，邏輯合約用於處理業務邏輯，資料合約用於儲存資料。 在一個例子中，建立1個邏輯合約和3個資料合約。 本說明書實施例中，將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，在升級合約時，只需升級邏輯合約，資料合約無需改動，相應的，上述方法還可以增加以下步驟：升級邏輯合約，以升級區塊鏈的智慧型合約。 本說明書實施例中，將智慧型合約分離為邏輯合約和資料合約，資料合約中的資料可以方便分享給其他智慧型合約，相應的，上述方法還可以增加以下步驟：將資料合約中的資料分享給其他智慧型合約。 在步驟304中，將邏輯合約和多個資料合約部署到區塊鏈上。 接上一步驟中的例子，將邏輯合約和3個資料合約部署到區塊鏈上。 在步驟306中，將區塊鏈中目標區塊的資料儲存至多個資料合約中。 本說明書實施例中，目標區塊可以為區塊鏈中任一區塊。 本說明書實施例中，為了提高計算效率，可以將目標區塊的資料均勻儲存至多個資料合約中，即每個資料合約中儲存的資料量相接近，其中，每個資料合約中儲存的資料不相同。 接上一步驟中的例子中，將目標區塊的資料儲存至3個資料合約中；優選地，將目標區塊的資料均勻地儲存至3個資料合約中。 需要說明的是，如果目標區塊為區塊鏈的第一個區塊，則目標區塊的資料即為目標區塊中的資料；如果目標區塊為區塊鏈的非第一個區塊，則目標區塊的資料包括：目標區塊中的資料和前一區塊的雜湊值。 在步驟308中，判斷區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，若是則執行步驟310，否則執行步驟312。 本說明書實施例中，可以透過判斷區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，來判斷區塊鏈上的資料合約是否達到計算瓶頸，如果資料合約的容量達到預設臨界值，那麼表明資料合約達到計算瓶頸，此時，建立新的資料合約，並部署到區塊鏈上，之後將資料儲存至新建立的資料合約中，以此來達到避免資料量過多導致Merkle Tree Hash計算效率下降過低的目的。 在步驟310中，為區塊鏈建立新增的資料合約。 在步驟312中，計算多個資料合約的雜湊值。 本說明書實施例中，對於每個儲存有區塊資料的資料合約，對該資料合約進行Merkle Tree Hash計算，得到該資料合約的雜湊值。 本說明書實施例中，考慮到各資料合約之間的關聯性較弱，因此可以平行計算多個資料合約的雜湊值，即同時計算多個資料合約的雜湊值，以提高計算效率。 接上一步驟中的實例，在將目標區塊的資料均勻儲存至3個資料合約後，可以同時計算資料合約1、資料合約2和資料合約3的雜湊值。 在步驟314中，基於多個資料合約的雜湊值，確定區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 本說明書實施例中，考慮到資料合約中的資料量通常比較大，而邏輯合約中的資料量通常比較小，因此可以僅依據資料合約的雜湊值計算目標區塊的雜湊值。 本說明書實施例中，可以結合邏輯合約的雜湊值和資料合約的雜湊值計算目標區塊的雜湊值，在這種情況下，上述方法還可以增加以下步驟：計算所述邏輯合約的雜湊值；相應的，上述步驟314具體可以包括以下步驟： 基於邏輯合約的雜湊值、以及基於多個資料合約的雜湊值，確定區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 由上述實施例可見，該實施例中，可以基於資料量來動態調整資料合約的數量，當現有的資料合約達到計算瓶頸時，可以透過建立新的資料合約來提高區塊雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值計算效率。 圖4是本說明書的一個實施例的資料處理裝置的結構示意圖，如圖4所示，在一種軟體實施方式中，資料處理裝置400，可以包括：建立模組401、部署模組402、儲存模組403、第一計算模組404和確定模組405，其中， 建立模組401，用於建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 部署模組402，用於將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 儲存模組403，用於將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 第一計算模組404，用於計算所述多個資料合約的雜湊值； 確定模組405，用於基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 由上述實施例可見，考慮到在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，如果將該區塊的所有資料均儲存至一個合約中，那麼隨著合約中資料量的不斷增多，會造成雜湊值計算演算法(例如Merkle Tree演算法)的計算效率急劇下降，區塊雜湊值的計算效率較低。該實施例中，在計算區塊鏈中區塊的雜湊值時，透過將智慧型合約分離為邏輯合約和多個資料合約，將區塊的所有資料分散儲存到多個資料合約中，可以提高雜湊值計算演算法對單個合約的雜湊值計算效率，從而提高區塊雜湊值的計算效率，進而從整體上提高節點的雜湊值計算效率。 可選地，作為一個實施例，所述建立模組401，還可以用於： 如果所述區塊鏈上的資料合約的容量達到預設臨界值，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約。 可選地，作為一個實施例，所述資料處理裝置400，還可以包括： 升級模組，用於升級所述邏輯合約，以升級所述區塊鏈的智慧型合約。 可選地，作為一個實施例，所述資料處理裝置400，還可以包括： 分享模組，用於將所述資料合約中的資料分享給其他智慧型合約。 可選地，作為一個實施例，所述儲存模組403，可以包括： 資料儲存子模組，用於將所述區塊鏈中目標區塊的資料均勻儲存至所述多個資料合約中。 可選地，作為一個實施例，所述第一計算模組404，可以包括： 計算子模組，用於平行計算所述多個資料合約的雜湊值。 可選地，作為一個實施例，所述資料處理裝置400，還可以包括： 第二計算模組，用於計算所述邏輯合約的雜湊值； 所述確定模組405，可以包括： 雜湊值確定子模組，用於基於所述邏輯合約的雜湊值、以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 圖5是本說明書的一個實施例的電子設備的結構示意圖，如圖5所示，在硬體層面，該電子設備包括處理器，可選地還包括內部匯流排、網路介面、記憶體。其中，記憶體可能包含內部記憶體，例如高速隨機存取記憶體(Random-Access Memory，RAM)，也可能還包括非揮發性記憶體(non-volatile memory)，例如至少1個磁碟記憶體等。當然，該電子設備還可能包括其他業務所需要的硬體。 處理器、網路介面和記憶體可以透過內部匯流排相互連接，該內部匯流排可以是ISA(Industry Standard Architecture，工業標準架構)匯流排、PCI(Peripheral Component Interconnect，週邊組件互連)匯流排或EISA (Extended Industry Standard Architecture，延伸工業標準架構)匯流排等。所述匯流排可以分為位址匯流排、資料匯流排、控制匯流排等。為便於表示，圖5中僅用一個雙向箭頭表示，但並不表示僅有一根匯流排或一種類型的匯流排。 記憶體，用於存放程式。具體地，程式可以包括程式碼，所述程式碼包括電腦操作指令。記憶體可以包括內部記憶體和非揮發性記憶體，並向處理器提供指令和資料。 處理器從非揮發性記憶體中讀取對應的電腦程式到內部記憶體中然後運行，在邏輯層面上形成資料處理裝置。處理器，執行記憶體所存放的程式，並具體用於執行以下操作： 建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 計算所述多個資料合約的雜湊值； 基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 可選地，作為一個實施例，建立對應的多個資料合約，還包括： 如果所述區塊鏈上的資料合約的容量達到預設臨界值，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約。 可選地，作為一個實施例，所述方法還包括： 升級所述邏輯合約，以升級所述區塊鏈的智慧型合約。 可選地，作為一個實施例，所述方法還包括： 將所述資料合約中的資料分享給其他智慧型合約。 可選地，作為一個實施例，所述將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中，包括： 將所述區塊鏈中目標區塊的資料均勻儲存至所述多個資料合約中。 可選地，作為一個實施例，所述計算所述多個資料合約的雜湊值，包括： 平行計算所述多個資料合約的雜湊值。 可選地，作為一個實施例，所述方法還包括： 計算所述邏輯合約的雜湊值； 所述基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值，包括： 基於所述邏輯合約的雜湊值、以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 上述如本說明書圖5所示實施例揭示的資料處理裝置執行的方法可以應用於處理器中，或者由處理器實現。處理器可能是一種積體電路晶片，具有信號的處理能力。在實現過程中，上述方法的各步驟可以透過處理器中的硬體的積體邏輯電路或者軟體形式的指令完成。上述的處理器可以是通用處理器，包括中央處理器(Central Processing Unit，CPU)、網路處理器(Network Processor，NP)等；還可以是數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、專用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、現場可程式化閘陣列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可程式化邏輯裝置、分離閘或者電晶體邏輯裝置、分離硬體組件。可以實現或者執行本說明書實施例中的揭露的各方法、步驟及邏輯方塊圖。通用處理器可以是微處理器或者該處理器也可以是任何常規的處理器等。結合本說明書實施例所揭露的方法的步驟可以直接實現為硬體解碼處理器執行完成，或者用解碼處理器中的硬體及軟體模組組合執行完成。軟體模組可以位於隨機記憶體、快閃記憶體、唯讀記憶體、可程式化唯讀記憶體或者電可覆寫可程式化記憶體、暫存器等本領域成熟的儲存媒體中。該儲存媒體位於記憶體，處理器讀取記憶體中的資訊，結合其硬體完成上述方法的步驟。 該電子設備還可執行圖1的方法，並實現資料處理裝置在圖1所示實施例的功能，本說明書實施例在此不再贅述。 本說明書實施例還提供了一種電腦可讀儲存媒體，該電腦可讀儲存媒體儲存一個或多個程式，該一個或多個程式包括指令，該指令當被包括多個應用程式的可攜式電子設備執行時，能夠使該可攜式電子設備執行圖1所示實施例的方法，並具體用於執行以下方法： 建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約； 將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上； 將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中； 計算所述多個資料合約的雜湊值； 基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。 總之，以上所述僅為本說明書的較佳實施例而已，並非用於限定本說明書的保護範圍。凡在本說明書的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本說明書的保護範圍之內。 上述實施例闡明的系統、裝置、模組或單元，具體可以由電腦晶片或實體實現，或者由具有某種功能的產品來實現。一種典型的實現設備為電腦。具體的，電腦例如可以為個人電腦、膝上型電腦、行動電話、相機電話、智慧型電話、個人數位助理、媒體播放器、導航設備、電子郵件設備、遊戲主機、平板電腦、可穿戴設備或者這些設備中的任何設備的組合。 電腦可讀媒體包括永久性和非永久性、可移動和非可移動媒體可以由任何方法或技術來實現資訊儲存。資訊可以是電腦可讀指令、資料結構、程式的模組或其他資料。電腦的儲存媒體的例子包括，但不限於相變記憶體(PRAM)、靜態隨機存取記憶體(SRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、其他類型的隨機存取記憶體(RAM)、唯讀記憶體(ROM)、電可抹除可程式化唯讀記憶體(EEPROM)、快閃記憶體或其他內部記憶體技術、唯讀光碟唯讀記憶體(CD-ROM)、數位多功能光碟(DVD)或其他光學儲存器、磁盒式磁帶，磁帶式磁碟儲存器或其他磁性儲存設備或任何其他非傳輸媒體，可用於儲存可以被計算設備存取的資訊。按照本文中的界定，電腦可讀媒體不包括暫態媒體(transitory media)，如調變的資料信號和載波。 還需要說明的是，術語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、商品或者設備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、商品或者設備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，並不排除在包括所述要素的過程、方法、商品或者設備中還存在另外的相同要素。 本說明書中的各個實施例均採用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對於系統實施例而言，由於其基本相似於方法實施例，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。
102:步驟 104:步驟 106:步驟 108:步驟 110:步驟 302:步驟 304:步驟 306:步驟 308:步驟 310:步驟 312:步驟 314:步驟 400:資料處理裝置 401:建立模組 402:部署模組 403:儲存模組 404:第一計算模組 405:確定模組
為了更清楚地說明本說明書實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的圖式作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的圖式僅僅是本說明書中記載的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些圖式獲得其他的圖式。 圖1是本說明書的一個實施例的資料處理方法的流程圖； 圖2是本說明書的一個實施例的資料處理方法的實例圖； 圖3是本說明書的另一個實施例的資料處理方法的流程圖； 圖4是本說明書的一個實施例的資料處理裝置的結構示意圖；以及 圖5是本說明書的一個實施例的電子設備的結構示意圖。

Claims (14)

  1. 一種基於區塊鏈的資料處理方法，所述方法包括：建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約，其中，智慧型合約分離有所述邏輯合約和對應的多個資料合約；將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上；將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中；計算所述多個資料合約的雜湊值；以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值，其中，建立對應的多個資料合約，還包括：判斷所述區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，若判斷結果為是，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約，若判斷結果為否，則計算所述多個資料合約的雜湊值，以及其中，所述邏輯合約用於處理業務邏輯，以及所述資料合約用於儲存資料。
  2. 根據請求項1所述的方法，所述方法還包括：升級所述邏輯合約，以升級所述區塊鏈的智慧型合 約。
  3. 根據請求項2所述的方法，所述方法還包括：將所述資料合約中的資料分享給其他智慧型合約。
  4. 根據請求項1所述的方法，所述將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中，包括：將所述區塊鏈中目標區塊的資料均勻儲存至所述多個資料合約中。
  5. 根據請求項4所述的方法，所述計算所述多個資料合約的雜湊值，包括：平行計算所述多個資料合約的雜湊值。
  6. 根據請求項1所述的方法，所述方法還包括：計算所述邏輯合約的雜湊值；以及所述基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值，包括：基於所述邏輯合約的雜湊值、以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。
  7. 一種基於區塊鏈的資料處理裝置，所述裝置包括：建立模組，用於建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約，其中，智慧型合約分離有所述邏輯合約和對 應的多個資料合約；部署模組，用於將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上；儲存模組，用於將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中；第一計算模組，用於計算所述多個資料合約的雜湊值；以及確定模組，用於基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值其中，所述建立模組還用於：判斷所述區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，若判斷結果為是，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約，若判斷結果為否，則計算所述多個資料合約的雜湊值，以及其中，所述邏輯合約用於處理業務邏輯，以及所述資料合約用於儲存資料。
  8. 根據請求項7所述的裝置，所述裝置還包括：升級模組，用於升級所述邏輯合約，以升級所述區塊鏈的智慧型合約。
  9. 根據請求項7所述的裝置，所述裝置還包括：分享模組，用於將所述資料合約中的資料分享給其他 智慧型合約。
  10. 根據請求項7所述的裝置，所述儲存模組，包括：資料儲存子模組，用於將所述區塊鏈中目標區塊的資料均勻儲存至所述多個資料合約中。
  11. 根據請求項10所述的裝置，所述第一計算模組，包括：計算子模組，用於平行計算所述多個資料合約的雜湊值。
  12. 根據請求項7所述的裝置，所述裝置還包括：第二計算模組，用於計算所述邏輯合約的雜湊值；以及所述確定模組，包括：雜湊值確定子模組，用於基於所述邏輯合約的雜湊值、以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值。
  13. 一種基於區塊鏈的電子設備，包括：處理器；以及被安排成儲存電腦可執行指令的記憶體，所述可執行指令在被執行時使所述處理器執行以下操作：建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約，其 中，智慧型合約分離有所述邏輯合約和對應的多個資料合約；將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上；將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中；計算所述多個資料合約的雜湊值；以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值，其中，建立對應的多個資料合約，還包括：判斷所述區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，若判斷結果為是，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約，若判斷結果為否，則計算所述多個資料合約的雜湊值，以及其中，所述邏輯合約用於處理業務邏輯，以及所述資料合約用於儲存資料。
  14. 一種基於區塊鏈的電腦儲存媒體，所述電腦可讀儲存媒體儲存一個或多個程式，所述一個或多個程式當被包括多個應用程式的電子設備執行時，使得所述電子設備執行以下操作：建立區塊鏈的邏輯合約以及對應的多個資料合約，其中，智慧型合約分離有所述邏輯合約和對應的多個資料合 約；將所述邏輯合約和所述多個資料合約部署到所述區塊鏈上；將所述區塊鏈中目標區塊的資料儲存至所述多個資料合約中；計算所述多個資料合約的雜湊值；以及基於所述多個資料合約的雜湊值，確定所述區塊鏈中目標區塊的雜湊值，其中，建立對應的多個資料合約，還包括：判斷所述區塊鏈上的資料合約的容量是否達到預設臨界值，若判斷結果為是，則為所述區塊鏈建立新增的資料合約，若判斷結果為否，則計算所述多個資料合約的雜湊值，以及其中，所述邏輯合約用於處理業務邏輯，以及所述資料合約用於儲存資料。
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