与比特币和相关法律主题相关的论文：第 IX 部分

这篇文章最初发表于 克雷格赖特博士的博客，我们在作者的许可下重新发布。 读 第1部分, 第2部分, 第 3 部分, 第 4 部分, 第 5 部分, 第 6 部分, 第 7 部分， 和 第 8 部分.

扩展区块链的能力与扩展分布式数据库的问题有关。 例如，内部使用的原始分类帐 比特币 是一个键值数据库，以其扩展到高交易量的能力而闻名。 更改系统以确保节点在较小的系统（例如 Raspberry Pie）上运行。 然而，LevelDB、更高级别的互操作性和键值数据库等数据库的使用已经扩展到使用基于 GPU 的加速运行（Iliakis 等人，2022 年）。

其他研究侧重于提供类似于 NoSQL 和 NewSQL 中的高可用性和容错属性（Zhou 等人，2021 年）。 Angelis 和 Ribeiro da Silva（2019 年）研究了涉及金融工具以外扩展用途的区块链技术。 在这样的分析中，有必要记住规模是采用的关键组成部分。 因此，在分析基于区块链的解决方案的增长和可扩展性时，有必要了解价值驱动因素和创建可扩展系统的能力。

注释书目

Angelis, J. 和 Ribeiro da Silva, E. (2019)。 区块链采用：价值驱动的观点。 商业视野, 62(3), 307–314。 https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.12.001

作者讨论了与 金融系统生产之外的区块链技术. 该方法分析了区块链的概念，基于一系列数字签名创建了对系统的共识和可扩展性的分析，并允许分发各种代币，包括用于货币交易的代币。 作者记录的区块链的主要基础包括部署一个“高度透明、安全、不可变和去中心化”的系统（Angelis & Ribeiro da Silva，2019 年，第 308 页）。

本文扩展到分析区块链成熟度，提供了区块链版本 1.0、2.0 和 3.0 的示例。 它首先关注数字现金，在第二个版本中结合隐私和“智能合约”，在第三个版本中开发“去中心化应用程序”。 不幸的是，作者没有注意到比特币中的脚本语言，也没有将其与比特币首次推出时产生“智能合约”和 dApp 的能力联系起来。 因此，所提供的成熟度级别的确定是有问题的。

然后，作者对与区块链相关的价值主张背后的基本逻辑进行了分析。 该分析将人工智能联系起来，并声称区块链 4.0 将是技术的融合。 其影响导致去中心化人工智能和自动化系统的创建。 然而，尽管作者注意到了现有“炒作周期”的问题（2019 年，第 311 页），但他们提出了一篇论文，介绍了许多相同的困境，并重点关注过度炒作的技术，包括人工智能，而不是其他技术。已在论文中提到，包括 ERP（2019 年，第 312 页）。

Iliakis, K.、Koliogeorgi, K.、Litke, A.、Varvarigou, T. 和 Soudris, D. (2022)。 GPU 加速了基于键值数据库事务的区块链。 IET区块链, 2个(1), 1–12。 https://doi.org/10.1049/blc2.12011

伊利亚基斯等人。 (2022) 分析区块链和分布式账本技术在物联网 (IoT)、金融、供应链管理和 ERP 应用中的应用。 该论文对区块链技术进行了介绍性分析，并说明了 GPU、FPGA 和 ASIC 在解决与区块奖励相关的哈希难题时的用途。 值得注意的是，大多数现有的基于区块链的系统都使用 NoSQL 数据库。 作者将 LevelDB（区块链系统中的一种常见部署选项）的性能与另一种基于 GPU 的键值存储（称为 MegaKV）进行了比较。

作者认为，这提供了一个混合 CPU 和 GPU 系统，并且将两者集成可以加速分布式账本中交易的分析和存储。 作者分析了有向无环结构 (DAG)、侧链和基于分片的解决方案来证明这一点。 改变共识协议可以提高性能和可扩展性的信念是基于比特币内的工作证明效率低下的论点。 然而，这项工作没有注意到交易数据和散列的区块头的分离。 尽管如此，关于键值存储的性能优化部署的工作还是很有价值的。

在分析这些选项时，作者总结了内存中键值存储的最新技术，并将其与 LevelDB 部署进行了比较。 通过 megaKV 对 GPU 执行建模的分析展示了将数据库分片成多种格式的潜力，并提供了作者在模拟类似区块链的交易中使用的方法。 虽然分析基于实验性滑轮系统，但作者展示了基于 GPU 的数据库加速器扩展解决方案的潜力。 然而，作者仍然得出结论，区块链的主要好处是基于匿名性和去中心化，而没有记录每个工具背后的目的。

Zhou, J., Xu, M., Shraer, A., Namasivayam, B., Miller, A., Tschannen, E., Atherton, S., Beamon, AJ, Sears, R., Leach, J., Rosenthal , D., Dong, X., Wilson, W., Collins, B., Scherer, D., Grieser, A., Liu, Y., Moore, A., Muppana, B., … Yadav, V.（ 2021 年）。 FoundationDB：分布式非捆绑交易键值存储。 2021年数据管理国际会议论文集2653–2666。 https://doi.org/10.1145/3448016.3457559

周等。 (2021) 提出了一个替代的键值数据库选项，它集成了 可扩展性 NoSQL 的灵活性和部署在 NewSQl 中的 ACID 事务类型。 该白皮书记录了该数据库形式的现有和竞争替代方案，并研究了与创建可扩展数据基础架构相关的核心设计原则。 架构分析包括系统接口的设计和整体系统架构，从控制平面到读/写结构。

该分析对复制和读/写过程进行建模，为记录数据库设计提供了合适的工具。 该分析扩展到异地复制和故障转移系统以及系统优化的必要内容。 关于优化和可伸缩性测试的部分记录了经验教训以及与分析大规模数据库部署相关的问题。 最关键的是，作者提供了一个可用于分析其他数据库的框架。

本文最有益的方面在于用于测量和捕获与数据库相关的各种指标的方法和系统。 例如，作者测量了从存储服务器到日志服务器的延迟，捕获代理重做时间，集成了与跨多个数据中心的地理定位相关的各种指标，并针对客户端读取和提交请求提供了读取/写入操作的模拟和测量。 然而，正如作者指出的那样（2021，第 2661 页），限制确实存在，并且“模拟无法可靠地检测性能问题，例如不完善的负载平衡算法”或流程中未实现的第三方库。

为清晰起见，对本文进行了轻微编辑。

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