本篇文章主要给网友们分享哈希索引以太坊的知识，其中更加会对哈希值在区块链里的意义进行更多的解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，记得关注本站！
随着比特币挖矿市场的快速升温，云矿机作为一种灵活、高效的比特币挖矿解决方案，逐渐成为市场主流。国内外比特币芯片、矿机制造商、矿机代工商、交易平台，甚至比特币媒体、应用厂商都开始纷纷开展矿机挖矿方面的业务。
然而矿机挖矿发展到现在，似乎进入了一个瓶颈期，它的弊端也不断显现，过高的成本让矿工的收益直线下滑，这个时候出现的云挖矿无疑为挖矿市场带来了新的活力。
虽然云挖矿的概念一出现就受到了市场和大多数矿工的追捧，但是毕竟云挖矿仍然是一个新的概念，更多人看待它还是一个怀疑的态度。而且云挖矿的特性也使得这个概念较为虚幻。云挖矿到底是什么？直接购买算力又是什么？今天我们就来谈一下云算力挖矿中最核心的概念-算力。
介绍算力这个概念的时候，我们首先需要知道的是区块链的构成要素以及运作模式。
区块链本身只是一种数据的记录格式，就像我们平时使用的Excel表格、Word文档一样，按照一定的格式将我们的数据存储在电脑上。与传统的记录格式不同的是，区块链是将产生的数据按照一定的时间间隔，分成一个个的数据块记录，然后再根据数据块的先后关系串联起来，也就是所谓的区块链了。
区块链数据在逻辑上分成了区块头和区块体，每个区块头中通过梅克尔根关联了区块中众多的交易事物，而每个区块之间通过区块头哈希值（区块头哈希值就是一个区块的身份证号）串联起来。
这里提到的哈希值是一个非常重要的概念。哈希算法在区块链系统中的应用非常广泛：比特币使用哈希算法通过公钥计算出了钱包地址、区块头以及交易事物中的哈希值，梅克尔树结构本身就是一棵哈希树，就连挖矿算法都是使用的哈希值难度匹配；以太坊中的挖矿计算也使用了哈希算法；其他区块链系统也都会多多少少使用到各种哈希算法，因此可以说哈希算法贯穿到区块链系统的方方面面。
而我们所谓的挖矿其实也就是通过哈希算法计算区块头的哈希值。
在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解，即区块头哈希值，而要找到其解，并没有固定算法，只能靠计算机随机的哈希碰撞。
一台矿机每秒钟能做多少次哈希碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s。
算力可以简单的理解为计算能力。目前主流的矿机为14T左右的计算量级，即一台矿机就能每秒做至少1.4*10的13次方次哈希碰撞，我们可以说，这一台14T规格的矿机就有14T的算力。矿工所掌握的所有矿机占比特币全网总算力的百分比是多少，就代表他在这10分钟竞争中能够获胜的概率就是多少。
比如说，如果比特币现在全网的算力是100，而某个矿工拥有10的算力，那么TA每次竞争记账成功的概率就是1/10。
因此相对于购买矿机的各种不确定因素，直接购买算力是更有保障且稳定的一种投资方式。
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索引在mysql之中也被称为“键(key)”是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
索引有很多类型，可以为不同的场景提供更好的性能。在mysql中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的。所以不同的存储引擎的索引的工作方式是不同的，也不是所有的存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层的实现也是不同的。
这里引用维基百科的定义： B树 （英语：B-tree）是一种自平衡的 树 ，能够保持数据有序。这种数据结构能够让查找数据、顺序访问、插入数据及删除的动作，都在 对数时间 内完成。B树，概括来说是一个一般化的 二叉查找树 （binary search tree），可以拥有多于2个子节点。与 自平衡二叉查找 树 不同，B树为系统大块数据的读写操作做了优化。B树可以减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
大多数时候人们在提到索引但如果特别指明索引的类型的时候，人们指的是 B-TREE 索引。
B-TREE 通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页到根的距离都相同
B-TREE 索引能够加快访问数据的速度，是因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始搜索。
B-TREE 对索引列是顺序组织存储的，所以很适合查找范围数据
哈希索引是基于哈希表实现，只有精确匹配索引所有列的查询才有效。对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算一个哈希码（ hash code ） 哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在哈希表中保存指向每个数据行的指针。
和B-Tree索引不同，这类索引无须前缀查询。空间索引会从所有维度来索引数据。查询时，可以有效地使用任意维度来组合查询。必须使用 MySQL 的 GIS 相关函数如 MBRCONTAINS() 等来维护数据。但mysql对GIS的支持目前还不完善，不建议使用。
全文索引是一种特殊类型的索引，它查找的是文本中的关键词，而不是直接比较索引中的值。全文搜索和其他几类索引的匹配方式完全不一样。它有许多需要注意的细节：如停用词，词干，和复数，布尔搜索等。全文索引更类似于搜索引擎做的事情，而不是简单的where条件匹配。全文索引适用于MATCH AGAINST操作。
对 PHP程序员来说，SQLite可以快速的搭建数据库开发环境，提供轻松、自容器、无配置、无独立服务的数据库环境，所有数据保存在一个文件里。当使用 MySQL 作为最终生产平台时，SQLite 是不可替代的开发环境解决方案。但真的没有其他兼容性更好的选择了吗？好吧，仅举几个原因：MySQL的兼容性和支持哈希索引，还不止这些！
当我们寻找 SQLite 的替代方案时，有两个可选，分别是 H2 和 MySQL Embeded 版本。我关注的是可像 SQLite 一样方便使用，但又必须兼容 MySQL。
下面我们对三个数据库进行简单的比较：
看似 H2 管理最简单，因此我在 PHP 下体验了 H2 后发现的一些限制：Quercus 的 MySQL 驱动无法和 H2 的 MySQL 兼容模式良好的工作，我必须使用 Quercus 的 PDO 驱动来替代。
MySQL Embedded 则是 100% 兼容 MySQL，我还没有开始测试。但也有一些不确定的问题，我不清楚是否可以分发包含 MySQL Embedded 的应用程序.
在MySQL里常用的索引数据结构有B+树索引和哈希索引两种，我们来看下这两种索引数据结构的区别及其不同的应用建议。
二者区别
备注：先说下， 在MySQL文档里，实际上是把B+树索引写成了BTREE ，例如像下面这样的写法：
CREATE TABLE t(
aid int unsigned not null auto_increment,
userid int unsigned not null default 0,
username varchar(20) not null default ‘’,
detail varchar(255) not null default ‘’,
题目和文章内容有点不太符合,这里存储引擎是指单机存储引擎。对于分布式存储系统来说哈希索引以太坊，存储引擎是必须的。存储引擎决定了数据在内存和磁盘中具体如何存储的，如何方便地拿出来的问题。可以说直接决定了存储系统的性能和可以干什么，不可以干什么的问题哈希索引以太坊；本文参考《数据密集型应用系统的设计》 和《大规模分布式存储系统原理解析和架构实战》。
存储系统的功能做机制的简化就是存储和查询，如果从一般功能出发就是基础的增删改查。从最简单的开始想起，最简单的存储系统，无非就是把数据直接写入到文件中（可以按照K,V一行方式存储），需要的时候就顺序读取文件，找到可以需要查询的行。这在少量的数据的时候并没有问题，但是如果是大批量数据，几百MB或者几GB，甚至TB，PB的时候，顺序读取大量文件那速度慢的吓人。
顺序读取文件做遍历查找，速度很慢，我们第一想到的思路是建索引，索引最常用的就是哈希表了，如果我们对文件中的数据建个索引，Key 保存着我们下次要查询的值，Value对应这哪个文件的哪个位置。在内存中保存这个索引，下次查询的时候，我们通过哈希表快速定位到文件和位置，就可以迅速取到需要的值了。Bitcask折中日志型小型文件系统就采用这种存储方法，它可以提供高性能的读写，只需要经过一次磁盘的寻址就可以获取到所需要的数据。
作为日志型的存储系统，Bitcask的删除和修改是通过顺序记录到文件中，并不是对原来的文件进行修改，这减少了随机磁盘的读写操作。数据写入到文件中，如果一直写，显然文件越来越大，不便于操作，所以限制文件的大小，当大小达到一定规模后，重新写入一个文件。 对于更新和删除的数据，如果不处理，会产生大量的垃圾数据，占用了空间，所以后台会定时进行文件合并，合并的时候删除标记删除的具体数据。
Bitcask
哈希存储引擎的数据分为两份，一份是内存中的数据，一个是磁盘的文件，系统崩溃后，磁盘中的哈希表就没有了。如果恢复的时候通过读取文件的方式也是可以重建的，但是如果文件很多，很大，恢复的时间就会很长，Bitcask对每个段的文件的哈希表快照存储在文件中，下次恢复的时候可以快速恢复。
Bitcask只有一个写入线程追加，可以采用多个读取的线程并发读取，性能上还是很不错。
哈希存储引擎 因为采用哈希表，查找的性能不错，但是同样因为采用哈希存储引擎，会导致范围查询，只能通过遍历的方式去查询数据，范围查询慢。
刚才结构也说了，索引必须可以保存在内存中，才可以性能够好，但是如果数据量超大，内存中无法保存，保存到磁盘中，会产生大量的随机访问。另外哈希还存在着哈希冲突的问题。
刚才的哈希存储引擎的两个缺点，一是范围查询性能很差，我们要做范围查询，最好数据是有序的，有序的就可以不用遍历全部数据去做范围查询了。所以我们内存的数据不就不适合哈希索引，我们可以考虑改造成一个支持排序的数据结构。 另外刚才的哈希存储引擎，数据是按照顺序写入到数据文件中的，如果同一个key的多次更新，只保留最后一个数据的时候，是不是挺麻烦。
我们可以将文件中和内存中的数据都排序，这种格式称为排序字符串，在Level DB中叫SSTable。文件中的K-V结构排序后，好处是我们在做多文件合并的时候，可以按照多路归并的算法，快速排序，用多个指针依次比较和后移就可以办到。多个文件含有同一个值的时候，我们可以保留最新的字段值。
内存中的数据排序后，我们不一定对所有的数据的key都保存，可以只保存部分，根据key的排序特性，也可以很容易找到要找的值。 由于要对内存中的数据排队，而且数据要经常插入和删除，所以红黑树和AVL树是比较适合这种场合。对于存储在磁盘上的文件，也是有序的，用普通的AVL树或红黑树，保存到磁盘上后，数据多的话，树的层次会很高，这样通过多个指针需要多次随机读取，所以一般采用专门为大数据存储磁盘而设计的B+树，B+树的每个节点的分叉很多，一个节点可能有上千个分支。这样很少的层次就可以支持大量的数据了。
这种引擎如何写入数据哈希索引以太坊：
如何读取数据：
这个存储引擎就是LSM 存储引擎的本质了，Level DB 就是采用这个存储引擎的。
类似的存储引擎还用于HBASE，以前还记得学习HBase的时候minor compaction（少量的HFile合适小文件合并，为提升性能同时减少IO压力）和major compaction（一个Node节点的所有文件合并），还比较迷茫。 从上图的Level DB存储引擎图可以看出，数据处理过程：
说明清单文件保存的是元数据信息，记录了每个SSTable文件所属的Level，文件中的key的最大值和最小值。同时由于SSTable文件经常变动的，所以增加个当前文件指向当前的清单文件这样操作起来就不用加锁了。
相对于以上两种引擎，B树存储引擎应用的最广泛，在关系型数据库中运用的很多。B树存储引擎不光支持随机查询，还很好地支持范围查询。像SSTable一样，B树引擎同样保持了对key的排序。在文件存储上，还是有很大的差异。LSM存储引擎的段文件大小不一，是顺序写入到磁盘的。B-Tree不像LSM树那样有内存表和SSTable，而只有一个B树，当然一些顶层块常在内存中。
B树是按照块存储数据库的数据的，它一般是一个多叉树，比如InnoDB引擎采用B+树存储，每个节点大概有1200个子分支。B树分为叶子节点和非叶子节点，叶子节点存储的是key和具体的数据，而非叶子节点存的是key和磁盘地址。
B树存储结构
以B+树为例说明查询和插入的基本流程
读取一个节点，如果对应的节点所在的数据页不在内存中，需要按照下面的过程从磁盘中读取，然后缓存在内存中。
插入和更新按照InnoDB引擎为例的话,还是比较复杂。
实际中还涉及到bin log日志。可以看到实际工程中，B-树引擎还是通过redo log这种WAL日志，用顺序磁盘读写替换了随机读写；change buffer 减少了随机读数据的过程，可以合并多条修改记录，一次性写，增加了性能。
B树和LSM树相比有以下特点： B-树引擎特点：
关于哈希索引以太坊和哈希值在区块链里的意义的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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