2018-09-10 15:14:52 小碼聰聰

作者 | Pierre-R. Wolff，Monte Zweben

現在有一種聲音，說數據庫不行了，要被區塊鏈幹掉了。真是這樣的嗎？誠然，數據庫在 IT 界，確實是一個特別古老的研究領域，從最初的文件系統，到後來的 ER 實體關係模型。大數據實際就是數據庫研究的一個分支。而區塊鏈對於數據庫的關係，就好比虛擬現實和電影的關係。虛擬現實並不會取代電影，數據庫同樣也如此。區塊鏈和數據庫並非你死我活的競爭關係，它們最終將會融合，就像電影的發展無法阻擋地向著虛擬現實技術發展一樣。

區塊鏈和數據庫在數據處理和存儲方式上有著根本的區別，這些區別意味著這兩者在技術上是互補的關係，而非競爭對手。

區塊鏈被大肆炒作，連賣菜的大媽也在談論區塊鏈、數字貨幣，在輿論場上，區塊鏈佔據了絕對性的主導地位，場面已經失控。儘管區塊鏈是一項讓數據生態系統更安全、更可信、更可驗證的神奇技術，但它並不是什麼萬能藥。在區塊鏈的大肆炒作中，尤其有一個錯誤的觀點，就是：區塊鏈作為可驗證的記錄系統，因此，就可驗證的記錄系統而言，數據庫已經被淘汰了！其實，這個觀點完全是錯誤的。區塊鏈和數據庫是兩種不同類型的記錄系統，事實上，它們是互補的。

區塊鏈的好處和挑戰

市面上有許多不同的區塊鏈技術和網絡，它們都有一個共同的基本特徵：“事務”記錄都不存儲在一個數據庫中。相反，交易的共識是記錄在生態系統中的整個參與者網絡中。

區塊鏈是一個不可變的分佈式事務記錄。它使用加密算法，以一種安全的方式在一組各方之間達成共識，從而使交易鏈中的各方對每一筆交易都有準確的記錄。沒有一箇中央存儲庫是由單方保護的，否則，它可能會為了自己的利益而篡改數據庫。區塊鏈是值得信賴的，因為它的分佈式模型、塊是如何鏈接到鏈上的，以及它的一致性算法，使得改變它的成本之高，令人望而卻步。

區塊鏈的計算量很大。根據設計，用於產生共識的加密算法需要進行大量的工作。因此，人們在減少計算費用、相應的加密貨幣費用和電力費用上投入了大量的精力。一種稱為“錨定”（anchoring）的方法，該方法減少了存儲在鏈上的數據量。在鏈上，事務被分組、哈希並組織成帶時間戳的區塊，以便包含到區塊鏈中。然後，在區塊鏈上指示數據錨定位置的收據存儲在數據庫或其他持久存儲中，使任何事務都可以驗證。

這種方法的一個關鍵方面是，事務中涉及的數據並沒有“存儲”在錨中。錨只存儲數據的加密哈希。錨定用於根據哈希驗證原始數據，並確定何時將其提交到區塊鏈，但不用於存儲數據。這實際上就是一個記錄系統，因為它記錄了事務數據的哈希，其完整性任何人都可以隨時進行驗證。這就提供了一個獨立的信任來源，同時還保持了機密數據的隱私，即使在公共區塊鏈上也是如此。

區塊鏈應用

區塊鏈支持哪些應用？它們分為以下三類：

智能合約確保基於預先確定的規則進行資產的一致轉移。
智能資產確保任何標記化資產的所有狀態可在各方之間跟蹤、驗證和結算。
智能物聯網確保設備生成的信號未被篡改，並反映所感知的真實值。

數據庫應用

數據庫與區塊鏈的不同之處在於，數據庫是明確地存儲數據，而不僅僅是哈希。數據庫支持兩種工作負載：運行工作負載（operational workloads）和分析工作負載（analytical workloads）。

操作數據庫，也稱為聯機事務處理（Online Transactional Processinig，OLTP），為某些應用提供了支持。例如，欺詐爭議解決系統，該系統允許呼叫中心代理能夠幫助客戶在一秒或更短的時間內審查金融交易並就這些交易提出爭議。要實現這一點，就需要特殊的數據結構和算法，才能夠非常快速地同時處理許多用戶的數據。

在線分析處理（Online Analytical Processing，OLAP）系統負責審查歷史事務並從中獲得見解或生成預測的機器學習模型。這些系統專門用於對數據進行排序和計算指標，例如求和、平均值。這需要高吞吐量才能做到。

現在出現了一種新型數據庫，可以將 OLTO、OLAP 和機器學習集成到同一個平臺上，稱為在線預測處理（online predictive processing，OLPP）。（譯註：Splice Machine 就提供了一個 OLPP 平臺）

例如，可以考慮以下三個用例：