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特表2024-545379ブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及びコンピュータプログラム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-12-06

(54)【発明の名称】ブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及びコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

G06F 16/28 20190101AFI20241129BHJP

G06F 16/185 20190101ALI20241129BHJP

【ＦＩ】

G06F16/28

G06F16/185

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023573451

(86)(22)【出願日】2023-08-09

(85)【翻訳文提出日】2023-11-28

(86)【国際出願番号】 CN2023112029

(87)【国際公開番号】W WO2024098862

(87)【国際公開日】2024-05-16

(31)【優先権主張番号】202211383918.X

(32)【優先日】2022-11-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】517392436

【氏名又は名称】▲騰▼▲訊▼科技（深▲セン▼）有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＴＥＮＣＥＮＴＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ（ＳＨＥＮＺＨＥＮ）ＣＯＭＰＡＮＹＬＩＭＩＴＥＤ

【住所又は居所原語表記】３５／Ｆ，ＴｅｎｃｅｎｔＢｕｉｌｄｉｎｇ，ＫｅｊｉｚｈｏｎｇｙｉＲｏａｄ，ＭｉｄｗｅｓｔＤｉｓｔｒｉｃｔｏｆＨｉ－ｔｅｃｈＰａｒｋ，ＮａｎｓｈａｎＤｉｓｔｒｉｃｔ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ，Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ５１８０５７，ＣＨＩＮＡ

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広信哉

(74)【代理人】

【識別番号】100150197

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾直樹

(72)【発明者】

【氏名】▲劉▼ 区城

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175AA01

5B175KA04

(57)【要約】

ブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及び媒体であって、当該方法はブロックチェーンノードによって実行され、ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するステップであって、記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、データマッピング関係はデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるステップ（６０１）と、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、Ｎ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定するステップであって、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるステップ（６０２）と、データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するステップ（６０３）と、を含む。本出願はブロックチェーンノードの記憶能力を向上して、記憶ニーズを満たしている。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ブロックチェーンノードが実行する、ブロックチェーンによるデータ処理方法であって、
前記ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するステップであって、前記記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、前記データマッピング関係は前記データベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるステップと、
記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、前記Ｎ個のデータベースインスタンスからＭ個の候補データベースインスタンスを決定するステップであって、前記候補データベースインスタンスのデータタイプは前記ブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるステップと、
前記データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、前記ブロックチェーンデータを前記Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するステップと、を含む方法。

【請求項2】

前記ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する前記ステップは、
前記ブロックチェーンノードに対する起動操作に応答して、前記起動操作が前記ブロックチェーンノードを初めて起動させることを指示する場合、前記ブロックチェーンノードのデータベース配置情報をロードするステップと、
前記データベース配置情報及び前記ブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプに基づいて、前記Ｎ個のデータベースインスタンスを構築するステップと、
各データベースインスタンスと、各データベースインスタンスが所属するハードディスクのデータタイプとの間のマッピング関係を確立するステップと、
前記マッピング関係に基づいて、前記記憶インスタンスマッピングテーブルを生成するステップと、を含む請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記データベース配置情報は記憶パス情報を含み、前記記憶パス情報は、Ｘ個のデータタイプに関連付けられるハードディスクセットを指示し、Ｘは正の整数であり、
前記データベース配置情報及び前記ブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプに基づいて、前記Ｎ個のデータベースインスタンスを構築する前記ステップは、
前記ブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプを取得するステップと、
前記データベースタイプが第１のタイプに属する場合、前記ブロックチェーンノードが所属するブロックチェーンからスマートコントラストを取得するステップであって、前記スマートコントラストはデータベースインスタンスを構築するステップと、
前記スマートコントラストに基づいて、前記ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、前記Ｎ個のデータベースインスタンスを取得するステップと、を含む請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記Ｘ個のデータタイプは第１のデータタイプ、第２のデータタイプ又は第３のデータタイプのうちの少なくとも１つを含み、前記第１のデータタイプはブロックヘッダーデータタイプを含み、前記第２のデータタイプはトランザクションデータタイプを含み、前記第３のデータタイプはコントラストデータタイプを含み、前記第１のデータタイプのハードディスクの記憶性能は前記第２のデータタイプのハードディスクの記憶性能より低く、前記第１のデータタイプのハードディスクの記憶性能は前記第３のデータタイプのハードディスクの記憶性能より低い請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記スマートコントラストに基づいて、前記ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築する前記ステップは、
前記ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対して、前記データベース配置情報に基づいて前記ハードディスクのインスタンス数を決定するステップと、
前記ハードディスクが前記主データベースにおけるローカルデータベースに配置される場合、前記スマートコントラストに基づいて、前記ハードディスクに対して前記インスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築するステップと、
前記ハードディスクが前記主データベースにおけるリモートデータベースに配置される場合、前記スマートコントラストに基づいて、前記ハードディスクに対して前記インスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築するように、データベースサービスコンポーネントを呼び出するステップであって、前記データベースサービスコンポーネントはリモートデータベースサービスを提供するためのものであるステップと、を含む請求項３に記載の方法。

【請求項6】

前記方法は、
前記データベースタイプが第２のタイプに属する場合、前記データベース配置情報に関連付けられるプロンプト情報を表示するステップと、
前記プロンプト情報に対するトリガー操作に応答して、前記ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、前記Ｎ個のデータベースインスタンスを取得するステップと、をさらに含む請求項３に記載の方法。

【請求項7】

前記記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、前記Ｎ個のデータベースインスタンスからＭ個の候補データベースインスタンスを決定する前記ステップは、
前記ブロックチェーンデータを取得した場合、前記ブロックチェーンデータのデータ情報を決定するステップと、
前記ブロックチェーンデータのデータ情報に基づいて、前記ブロックチェーンデータのデータタイプを決定するステップと、
前記記憶インスタンスマッピングテーブルから、前記ブロックチェーンデータのデータタイプにマッチングするデータタイプを検索し、検索されたデータタイプに対応するデータベースインスタンスを前記候補データベースインスタンスに決定するステップと、を含む請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記データベース配置情報はデータ量閾値及びアクセス頻度閾値を含み、
前記ブロックチェーンデータのデータ情報に基づいて、前記ブロックチェーンデータのデータタイプを決定するステップは、
前記データ情報が、前記ブロックチェーンデータのデータ量が前記データ量閾値に達しておらず、且つ前記ブロックチェーンデータのデータアクセス頻度が前記アクセス頻度閾値に達したことを指示する場合、第１のデータタイプを前記ブロックチェーンデータのデータタイプに決定するステップと、
前記データ情報が、前記ブロックチェーンデータがトランザクションデータに属することを指示する場合、第２のデータタイプを前記ブロックチェーンデータのデータタイプに決定するステップと、
前記データ情報が、前記ブロックチェーンデータがコントラストデータに属することを指示する場合、第３のデータタイプを前記ブロックチェーンデータのデータタイプに決定するステップと、を含む請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、前記ブロックチェーンデータを前記Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶する前記ステップは、
前記データシャーディングポリシーに基づいて、記憶方向に従って、ハッシュ値空間に対して前記ブロックチェーンデータのデータタイプに関連付けられるハッシュリングを生成するステップと、
各候補データベースインスタンスの第１のキー情報に対してハッシュ計算をそれぞれ行って、各候補データベースインスタンスの前記ハッシュリング上の第１の位置情報を取得するステップと、
前記ブロックチェーンデータの第２のキー情報に対してハッシュ計算を行って、前記ブロックチェーンデータの前記ハッシュリング上の第２の位置情報を取得するステップと、
前記ハッシュリングで前記記憶方向に沿って、前記第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索して、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスを前記第１のデータベースインスタンスに決定するステップと、
前記ブロックチェーンデータを前記第１のデータベースインスタンスに記憶するステップと、を含む請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記ブロックチェーンデータは処理対象となるデータを含み、前記方法は、
前記処理対象となるデータに対するトラフィックデータ要求に応答して、データアクセス指令を生成するステップであって、前記データアクセス指令は前記処理対象となるデータにアクセスするための指令であるステップと、
前記Ｎ個のデータベースインスタンスから第２のデータベースインスタンスを決定し、前記データアクセス指令及び前記データシャーディングポリシーに基づいて、前記第２のデータベースインスタンスから前記処理対象となるデータにアクセスするステップであって、前記第２のデータベースインスタンスのデータタイプは前記処理対象となるデータにマッチングするステップと、
前記処理対象となるデータに対して前記トラフィックデータ要求が指示するデータ操作を実行するステップと、をさらに含む請求項１に記載の方法。

【請求項11】

前記Ｎ個のデータベースインスタンスは、前記ブロックチェーンノードに関連付けられるリモートデータベースに配置され、前記リモートデータベースは、Ｘ個のデータタイプに対応するホストクラスタを含み、Ｘは正の整数であり、１つのデータタイプは１つのホストクラスタに対応し、
前記Ｎ個のデータベースインスタンスから第２のデータベースインスタンスを決定し、前記データアクセス指令及び前記データシャーディングポリシーに基づいて、前記第２のデータベースインスタンスから前記処理対象となるデータにアクセスするステップは、
Ｘ個のホストクラスタからターゲットホストクラスタを決定し、前記ターゲットホストクラスタに配置されるデータベースインスタンスを前記第２のデータベースインスタンスに決定するステップであって、前記ターゲットホストクラスタのデータタイプは前記処理対象となるデータにマッチングするステップと、
前記データシャーディングポリシーに基づいて、前記第２のデータベースインスタンスから前記処理対象となるデータが所属するトラフィックデータベースインスタンスを決定するステップと、
前記データアクセス指令を、前記ブロックチェーンノードとネットワーク接続関係を有するデータベースプロキシに転送することで、前記データベースプロキシが前記データアクセス指令を前記トラフィックデータベースインスタンスが配置されるデータベースホストノードに送信するようにするステップと、
前記データベースプロキシによって前記データベースホストノードから戻された前記処理対象となるデータを受信するステップと、を含む請求項１０に記載の方法。

【請求項12】

前記トラフィックデータ要求はデータアーカイブ要求を含み、前記データアーカイブ要求は、前記処理対象となるデータがトランザクションデータである場合、前記処理対象となるデータに対してアーカイブ処理を行って、
前記処理対象となるデータに対して前記トラフィックデータ要求が指示するデータ操作を実行するステップは、
前記処理対象となるデータのデータ情報及び前記処理対象となるデータのデータアーカイブ条件を取得するステップであって、前記データアーカイブ条件はアーカイブパラメータ閾値を含み、前記アーカイブパラメータ閾値はアーカイブ時間範囲又はアーカイブ頻度閾値のうちの少なくとも１つを含むステップと、
前記データ情報が、前記処理対象となるデータのトランザクションタイムスタンプが前記アーカイブ時間範囲に属するか、又は前記処理対象となるデータのアクセス頻度が前記アーカイブ頻度閾値より小さいことを指示する場合、前記処理対象となるデータが前記データアーカイブ条件を満たしていると決定し、前記処理対象となるデータを前記処理対象となるデータが所属するデータベースからアーカイブデータベースに移転するステップと、を含む請求項１０に記載の方法。

【請求項13】

ブロックチェーンノードに配置される、ブロックチェーンによるデータ処理装置であって、
前記ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するマッピングテーブル取得モジュールであって、前記記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、前記データマッピング関係は前記データベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるマッピングテーブル取得モジュールと、
記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、前記Ｎ個のデータベースインスタンスからＭ個の候補データベースインスタンスを決定するデータタイプマッチングモジュールであって、前記候補データベースインスタンスのデータタイプは前記ブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるデータタイプマッチングモジュールと、
前記データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、前記ブロックチェーンデータを前記Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するデータ記憶モジュールと、を含む装置。

【請求項14】

コンピュータ機器であって、プロセッサー、メモリ及びネットワークインターフェースを含み、
前記プロセッサーと、前記メモリと、前記ネットワークインターフェースとは接続され、前記ネットワークインターフェースはデータ通信機能を提供し、前記メモリはコンピュータプログラムを記憶し、前記プロセッサーは前記コンピュータプログラムを呼び出すことで、前記コンピュータ機器に請求項１～１２の何れか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ機器。

【請求項15】

コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムはプロセッサーによってロードされて実行されることで、前記プロセッサーを有するコンピュータ機器に、請求項１～１２の何れか１項に記載の方法を実行させるコンピュータ可読記憶媒体。

【請求項16】

コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムを含み、前記コンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、前記コンピュータプログラムはプロセッサーによってロードされて実行されることで、前記プロセッサーを有するコンピュータ機器に、請求項１～１２の何れか１項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム製品。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本出願は２０２２年１１月０７日に提出され、出願番号が２０２２１１３８３９１８.Ｘであり、発明の名称が「ブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及び媒体」である中国特許出願の優先権を主張して、その全ての内容は本出願に援用されている。

【0002】

本出願は、ブロックチェーンの技術分野に関して、特に、ブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及び媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

従来のブロックチェーンシステムにおいて、データベースインスタンスはブロックチェーンデータを記憶するために用いられ、ブロックチェーンノード及びデータベースインスタンスは何れも同一機器に配置され、かつその両者は一々対応する関係であり、当該データベースインスタンスは１つのハードディスクのみを使用し、一般的に、ブロックチェーンノードのデータはスタンドアロンのローカルハードディスクに保存され、ブロックチェーンデータの規模が小さい場合、短期間内でこのようなスタンドアロン記憶方式は記憶ニーズを満たすことができるが、ブロックチェーンが高頻度トランザクションのシナリオに適用されると、ブロックチェーンノードの記憶能力は単一のハードディスクの容量に制限され、記憶性能も単一のハードディスクの読み書き速度に制限され、記憶ニーズを満たし難い。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本出願の実施例はブロックチェーンによるデータ処理方法、装置、機器及び媒体を提供し、前記技術案は以下の内容を含む。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本出願の実施例の１つの態様はブロックチェーンによるデータ処理方法を提供し、
ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するステップであって、前記記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、前記データマッピング関係は前記データベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるステップと、
記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、前記Ｎ個のデータベースインスタンスからＭ個の候補データベースインスタンスを決定するステップであって、前記候補データベースインスタンスのデータタイプは前記ブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるステップと、
前記データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、前記ブロックチェーンデータを前記Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するステップと、を含む。

【0006】

本出願の実施例の１つの態様はブロックチェーンによるデータ処理装置を提供し、
ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するマッピングテーブル取得モジュールであって、前記記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、前記データマッピング関係は前記データベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるマッピングテーブル取得モジュールと、
記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、前記Ｎ個のデータベースインスタンスからＭ個の候補データベースインスタンスを決定するデータタイプマッチングモジュールであって、前記候補データベースインスタンスのデータタイプは前記ブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるデータタイプマッチングモジュールと、
データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、前記ブロックチェーンデータを前記Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するデータ記憶モジュールと、を含む。

【0007】

本出願の実施例の１つの態様はコンピュータ機器を提供し、プロセッサー、メモリ、及びネットワークインターフェースを含み、
プロセッサーと、メモリと、ネットワークインターフェースとは連結され、ネットワークインターフェースはデータ通信機能を提供し、メモリはコンピュータプログラムを記憶し、プロセッサーはコンピュータプログラムを呼び出すことで、コンピュータ機器に、本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法を実行させる。

【0008】

本出願の実施例の１つの態様はコンピュータ可読記憶媒体を提供し、コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、当該コンピュータプログラムはプロセッサーによって読み込まれて実行されることで、当該プロセッサーを有するコンピュータ機器に、本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法を実行させる。

【0009】

本出願の実施例の１つの態様はコンピュータプログラム製品を提供し、当該コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムを含み、当該コンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ機器のプロセッサーはコンピュータ可読記憶媒体から当該コンピュータプログラムを読み取り、プロセッサーは当該コンピュータプログラムを実行することで、当該コンピュータ機器に、本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法を実行させる。

【発明の効果】

【0010】

本出願の実施例において、ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する。記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、１つのデータマッピング関係は１つのデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは複数のデータベースインスタンスに対応するとともに、これらの複数のデータベースインスタンスはデータタイプと密切に関係している。ブロックチェーンノードが記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、記憶インスタンスマッピングテーブルに含まれるＮ個のデータベースインスタンスから、データタイプがブロックチェーンデータにマッチングするＭ個の候補データベースインスタンスを決定し、さらに、データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶し、ＭはＮ以下の正の整数である。このように、本出願の実施例が提供する記憶方式は、トラフィックニーズに従って１つのブロックチェーンノードに複数のデータベースインスタンスを配置でき、記憶容量を大きく拡張し、以降、ブロックチェーンデータのデータタイプに基づいて、シャーディングして分類するようにブロックチェーンデータを対応するデータベースインスタンスに記憶する場合、異なるデータタイプのブロックチェーンデータを異なるデータベースインスタンスにそれぞれ記憶でき、記憶プレッシャーを大きく緩和して、分流効果を実現し、以上によれば、本出願の実施例の記憶方式を使用するとき、ブロックチェーンノードの記憶容量及び読み書き性能が倍に大きくなり、ブロックチェーンノードのノード記憶能力を効果的に向上して、記憶ニーズを満たしている。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本出願の実施例が提供するブロックチェーンノードシステムの構造概略図である。

【図2】本出願の実施例が提供するシングルディスクに対する記憶拡張概略図である。

【図3】本出願の実施例が提供するマルチディスクに対する記憶拡張概略図である。

【図4】本出願の実施例が提供する分散型分類・データベース分割の記憶拡張概略図である。

【図5】本出願の実施例が提供するデータ記憶のシナリオ概略図である。

【図6】本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法のフロー概略図である。

【図7】本出願の実施例が提供する記憶インスタンスマッピングテーブルの取得フロー概略図である。

【図8】本出願の実施例が提供するデータのデータベース分割・分類記憶の構造概略図である。

【図9】本出願の実施例が提供するブロックチェーンデータの記憶シナリオ概略図である。

【図10】本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法のフロー概略図である。

【図11】本出願の実施例が提供する処理対象となるデータのアクセスフロー概略図である。

【図12】本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理装置の構造概略図である。

【図13】本出願の実施例が提供するコンピュータ機器の概略図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本出願の実施例における図面を結合して、本出願の実施例における技術案を明らか且つ完全に記載し、明らかに、記載される実施例は全ての実施例ではなく、本出願の一部の実施例に過ぎない。本出願の実施例に基づいて、当業者が進歩性に値する労働をしないことを前提として、取得した他の全ての実施例は何れも本出願の保護範囲に属している。

【0013】

図１を参照し、図１は本出願の実施例が提供するブロックチェーンノードシステムの構造概略図である。図１に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードシステムはネットワーク通信の形態で複数のブロックチェーンノードから接続されて形成された分散型システムである。当該ブロックチェーンシステムに対応するブロックチェーンネットワークはピアツーピアの対等ネットワーク（Ｐｅｅｒｔｏｐｅｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ、Ｐ２Ｐネットワークと略称される）、即ち、ユーザーの間でタスク及び仕事負荷を割り当てる分散型アプリケーションアーキテクチャであり、アプリケーション層で対等計算モデルによって形成されたネットワーキング又はネットワーク形態である。

【0014】

図１のブロックチェーンシステムは複数のブロックチェーンノードを含み、複数のブロックチェーンノードはノード１０ａ、ノード１０ｂ、ノード１０ｃ、…、ノード１０ｎを含む。当該ブロックチェーンシステムにおけるブロックチェーンノードは、当該ブロックチェーンネットワークにアクセスする任意形態のコンピュータ機器であり、例えば、当該コンピュータ機器は、当該ブロックチェーンネットワークにアクセスする端末機器であり、又は当該ブロックチェーンネットワークにアクセスするサーバーであり、ここで、ブロックチェーンノードの具体的な形態を限定しない。

【0015】

任意選択で、当該ブロックチェーンネットワークにアクセスするサーバーは独立の物理サーバーであり、又は複数の物理サーバーからなるサーバークラスタであり、或いは分散型システムであり、若しくはクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバーである。当該ブロックチェーンネットワークにアクセスする端末機器はスマートフォン、タブレットコンピューター、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、スマートスピーカー、スマートウォッチ、車載端末、スマートテレビなどのスマート端末を含む。本出願の実施例における端末機器が実行するアプリケーションクライアントは独立のクライアントであり、又はあるクライアント（例えば、ソーシャルクライアント、教育クライアント及びメディアクライアントなど）に集積される埋込型サブクライアントであり、ここで、限定しない。

【0016】

図１のブロックチェーンネットワークは複数の参加側を含み、例えば、全量台帳データを保存する必要があるブロックチェーンノード（例えば、コンセンサスノード又は全量ノード）、及び一部の台帳データを保存するブロックチェーンノード（例えば、ライトノード）を含む。ライトノードは完全なトランザクションデータではなく、ブロックチェーンデータベースの一部、即ち、ブロックヘッダーデータ、及び自体ノードに関連するトランザクションデータを記憶する。大量記憶、高性能のシナリオに対処するために、全量台帳データを記憶する必要があるブロックチェーンノードに対して、本出願の実施例は分類／データベース分割／シャーディングの記憶方式を提出する。

【0017】

ブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードのデータベースは、何れも主データベース及びアーカイブデータベースを含む。主データベースは、ブロックチェーンノードが使用しているデータベースであり、ブロックチェーンノードローカルに配置されるデータベース（例えば、図１のノード１０ａのローカルデータベース１１０）、及びブロックチェーンノードとネットワーク接続関係を有するリモート記憶に配置されるデータベース（例えば、図１のノード１０ａのリモートデータベース１２０）を含む。アーカイブデータベースは、ブロックチェーンデータに対してバッチ処理を行う独立のデータベースであり、バッチ処理はバッチ移転又はバッチ削除などを含む。

【0018】

任意選択で、各ブロックチェーンノードはブロックチェーン台帳モジュール、データベースサービスコンポーネント及び他のブロックチェーンモジュールを含む。ブロックチェーン台帳モジュールは帳簿データの記憶、クエリ、修正及び削除などの操作の機能を提供し、帳簿データに対する操作の記録データをブロックチェーンシステムにおける他のノードに送信し、他のノードが有効性を検証した後、帳簿データの有効性に対する認証応答として、記録データを一時的なブロックに記憶し、さらに、操作を開始するノードに確認を送信する。データベースサービスコンポーネントは、ブロックチェーンノードのリモートデータベースにデータベースサービスを提供し、例えばデータベースサービスに基づいてリモートデータベースにおいてブロックチェーンデータの記憶又はアクセスを行って、データベースサービスコンポーネントはデータベースサービスＳＤＫ（ＳｏｆｔｗａｒｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＫｉｔ、ソフトウェア開発キット）とも呼ばれる。

【0019】

任意選択で、他のブロックチェーンモジュールはオブジェクト管理、基礎サービス、スマートコントラスト及び運営検出などの処理モジュールを含む。ここで、オブジェクト管理モジュールは全てのブロックチェーン参加者の身分情報管理を行って、公開キー・秘密キー生成のメンテナンス（アカウント管理）、秘密キー管理、及びオブジェクト実際身分とブロックチェーンアドレスとの対応関係のメンテナンス（権限管理）などを含み、許可した場合、実際身分のトランザクション状況に対して監視管理及び監査を行って、リスク管理のルール配置を提供する（リスク管理監査）。基礎サービスモジュールは全てのブロックチェーンノード機器に配置され、トラフィックデータ要求の有効性を検証し、有効性要求に対してコンセンサスを完成した後、メモリに記録し、１つの新たなトラフィックデータ要求に対して、基礎サービスはまず、インターフェースに対して適応解析及び復号認証処理（インターフェース適応）を行ってから、コンセンサスアルゴリズムを使用してトラフィック情報を暗号化し（コンセンサス管理）、暗号化後、共有台帳に完全且つ一致的に伝送して（ネットワーク通信）、記録して記憶する。スマートコントラストモジュールは、コントラストの登録発行、コントラストのトリガー及び実行を行って、開発オブジェクトはあるプログラミング言語でコントラスト論理を定義して、ブロックチェーンに発表し（コントラスト登録）、コントラスト条項の論理に基づいて、秘密キー又は他のイベントを呼び出してトリガーするように実行し、コントラスト論理を完成するとともに、コントラストのアップグレード・登録解除の機能を提供する。運営検出モジュールは主に、製品発表過程中の配置、配置の修正、コントラスト設置、クラウド適応、及び製品実行中のリアルタイム状態の可視化出力、例えば、アラーム、ネットワーク状況の検出、ノード機器健康状態の検出などを行う。

【0020】

任意選択で、トラフィックの記憶ニーズを満たすために、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードには１つ又は複数のハードディスクが配置され、各ハードディスクには何れも複数のデータベースインスタンスが配置される。理解を容易にするために、さらに、図２を参照し、図２は本出願の実施例が提供するシングルディスクに対する記憶拡張概略図である。図２に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは、ホスト（即ち、入出力機器を除いた本体部分である）には単一ハードディスクが配置されるブロックチェーンノードであり、当該ブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードであり、例えば、当該ブロックチェーンノードはノード１０ａである。当該ブロックチェーンノードには１つのハードディスク、例えば、図２のハードディスクＡが配置される。

【0021】

単一のデータベースインスタンスの読み書き速度が、ブロックチェーンノードのトラフィック読み書きニーズを満たすことができず、且つデータベースインスタンスの読み書き速度がハードディスクの読み書き性能の上限に達していない場合、ハードディスクの読み書きリソースを十分に使用するために、本出願の実施例は当該ハードディスクＡの記憶性能に基づいて、単一のハードディスクに複数のデータベースインスタンスを配置し、ここで、３つを例として、データベースインスタンスＤ_１、データベースインスタンスＤ_２及びデータベースインスタンスＤ_３を含む。ハードディスクＡの記憶性能は、ハードディスクＡの記憶容量及び読み書き性能によって共同に决定される。

【0022】

さらに、図３を参照し、図３は本出願の実施例が提供するマルチディスクに対する記憶拡張概略図である。図３に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは、ホストに複数のハードディスクが配置されるブロックチェーンノードであり、当該ブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードであり、例えば、当該ブロックチェーンノードはノード１０ａである。異なるハードディスクの記憶性能は差が存在する可能性があるため、各ハードディスクに配置されるデータベースインスタンスのインスタンス数は、ハードディスク自体の記憶性能に基づいて異なっている。

【0023】

図３に示すように、当該ブロックチェーンノードに配置される複数のハードディスクに対して、２つを例として、ハードディスクＡ及びハードディスクＢを含み、ハードディスクＢの記憶性能がハードディスクＡより高い。これに基づいて、上記の図２の記憶拡張の解決策が依然的にブロックチェーンノードのトラフィックニーズを満たすことができない場合、本出願の実施例は、より多くのデータベースインスタンスを配置して、それらを異なるハードディスクに分布させ、分流効果を実現して、記憶容量及び読み書き性能は何れも倍に大きくなることを実現する。

【0024】

例えば、本出願の実施例はハードディスクＡの記憶性能に基づいて、ハードディスクＡに複数のデータベースインスタンスが配置され、ここで、３つを例として、データベースインスタンスＤ_１、データベースインスタンスＤ_２及びデータベースインスタンスＤ_３を含む。同じように、本出願の実施例はさらに、ハードディスクＢの記憶性能に基づいて、ハードディスクＢに複数のデータベースインスタンスが配置され、ここで、４つを例として、データベースインスタンスＤ_４、データベースインスタンスＤ_５、データベースインスタンスＤ_６及びデータベースインスタンスＤ_７を含む。

【0025】

さらに、図４を参照し、図４は本出願の実施例が提供する分散型分類・データベース分割の記憶拡張概略図である。図４に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えばノード１０ａである。ブロックチェーンノードの単一のマシンの記憶性能がトラフィックニーズを満たしにくい場合、本出願の実施例は分散型記憶拡張を行って、即ち、データベースプロキシによって記憶する。任意選択で、データベースプロキシはブロックチェーンノードと同一のコンピュータ機器に配置され、又はブロックチェーンノードと異なるコンピュータ機器に配置され、ここで、データベースプロキシの配置方式を限定しない。

【0026】

当該ブロックチェーンノードに関連付けられるリモートデータベースにおいて、本出願の実施例はブロックチェーンノードが受信したブロックチェーンデータのＸ個のデータタイプに基づいて、各データタイプに対して、対応するホストクラスタをそれぞれ配置する。Ｘは正の整数である。本出願の実施例において、Ｎ個のデータベースインスタンスは何れも、ブロックチェーンノードに関連付けられるリモートデータベースに配置され、リモートデータベースは、Ｘ個のデータタイプにそれぞれ対応するホストクラスタを含み、１つのデータタイプは１つのホストクラスタに対応し、各ホストクラスタは何れも複数のデータベースホストノードを含む。

【0027】

図４に示すように、本出願の実施例のデータタイプは、３つを例として、第１のデータタイプ、第２のデータタイプ及び第３のデータタイプを含む。第１のデータタイプは、頻繁にアクセスされる小さなデータに対応するデータタイプであり、例えば、ブロックヘッダーデータタイプ及び状態データタイプなどを含み、ブロックヘッダーデータタイプはブロックヘッダーデータが所属するデータタイプであり、状態データタイプは状態データが所属するデータタイプである。状態データは企業オブジェクトのリスク状態、電子帳票の帳票状態、トラフィックオブジェクトの資産状態などを含む。当該第１のデータタイプに対応するホストクラスタは図４のホストクラスタ１であり、当該ホストクラスタ１は複数のホスト、例えば、ホストＪ_１１、ホストＪ_１２、…、及びホストＪ_１Ｎを含む。ホストクラスタ１における各ホストには何れも複数のハードディスクが配置され、例えば、ホストＪ_１１にはハードディスクＡ及びハードディスクＢという２つのハードディスクが配置され、各ハードディスクには何れも複数のデータベースインスタンスが配置される。

【0028】

第２のデータタイプは、独立記憶を必要とするブロックチェーンデータのデータタイプであり、例えば、トランザクションデータタイプを含み、トランザクションデータタイプはトランザクションデータが所属するデータタイプである。なお、トランザクションデータは売上に相当し、場合によって、トランザクション売上は長時間に保存する必要がないため、それを独立のデータベースインスタンスに記憶することで、以降のデータアーカイブ又は定期削除に寄与する。当該第２のデータタイプに対応するホストクラスタは図４のホストクラスタ２であり、当該ホストクラスタ２は複数のホスト、例えば、ホストＪ_２１、ホストＪ_２２、…、及びホストＪ_２Ｎを含む。ホストクラスタ２における各ホストには何れも複数のハードディスクが配置され、例えば、ホストＪ_２１にはハードディスクＣ及びハードディスクＤという２つのハードディスクは配置され、各ハードディスクには何れも複数のデータベースインスタンスが配置される。

【0029】

第３のデータタイプは、独立記憶を必要とするブロックチェーンデータに対応する別のデータタイプであり、例えば、コントラストデータタイプを含み、コントラストデータタイプはコントラストデータが所属するデータタイプである。コントラストデータは実際のトラフィックデータであり、それを複数のデータベースインスタンスに独立に記憶することで、単一のデータベースのデータ量が少なくなり、データベースの読み書き性能を効果的に向上して、さらにブロックチェーンノードの記憶性能を高める。当該第３のデータタイプに対応するホストクラスタは図４のホストクラスタ３であり、当該ホストクラスタ３は複数のホスト、例えば、ホストＪ_３１、ホストＪ_３２、…、及びホストＪ_３Ｎを含む。ホストクラスタ３における各ホストには何れも複数のハードディスクが配置され、例えば、ホストＪ_２１にはハードディスクＥ及びハードディスクＦという２つのハードディスクが配置され、各ハードディスクには何れも複数のデータベースインスタンスが配置される。

【0030】

理解を容易にするために、さらに、図５を参照し、図５は本出願の実施例が提供するデータ記憶のシナリオ概略図である。図５に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは、ブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存する必要があるブロックチェーンノードであり、例えば、当該ブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えばノード１０ａである。

【0031】

ここで、本出願の実施例は記憶対象となるブロックチェーンデータをＸ個のデータタイプに分けることで、データタイプに従ってブロックチェーンデータに対してデータベース分割記憶を行って、ノードの記憶性能を向上する。Ｘは正の整数である。記載を容易にするために、本出願の実施例のデータタイプの数は、３つを例として、データタイプ２１、データタイプ２２及びデータタイプ２３を含む。

【0032】

ブロックチェーンノードを起動させるとき、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する。当該ブロックチェーンノードは初めて起動されるノードである場合、データベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを生成する。当該ブロックチェーンノードは初めて起動されるノードではない場合、データベース配置情報に基づいて、生成された記憶インスタンスマッピングテーブルを直接的にロードする。

【0033】

記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、１つのデータマッピング関係は１つのデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。任意選択で、ブロックチェーンノードのトラフィックニーズに従ってＮ個のデータベースインスタンスを配置し、即ち、何れもブロックチェーンノードのローカルデータベースに配置し（例えば、上記の図２の配置方式）、又は何れもブロックチェーンノードのリモートデータベースに配置し（例えば、上記の図４の配置方式）、或いはローカルデータベース及びリモートデータベースに何れも配置し、ここで、限定しない。

【0034】

さらに、表１を参照し、表１は本出願の実施例が提供する記憶インスタンスマッピングテーブルである。表１の記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、Ｎが６に等しいことを例とすれば、Ｎ個のデータベースインスタンスはデータベースインスタンスＤ_１、データベースインスタンスＤ_２、データベースインスタンスＤ_３、データベースインスタンスＤ_４、データベースインスタンスＤ_５及びデータベースインスタンスＤ_６を含む。本出願の実施例において、異なるデータタイプのデータベースインスタンスは同一ハードディスクに配置されてもよいし、異なるハードディスクに配置されてもよく、例えば、データタイプ２１、データタイプ２２及びデータタイプ２３に対応するデータベースインスタンスは同一ハードディスク（例えば、図２のハードディスクＡである）に配置されるように構築される。好ましくは、データタイプ２１及びデータタイプ２２に対応するデータベースインスタンスは何れも同一ハードディスク（例えば、図３のハードディスクＡである）に配置され、データタイプ２３に対応するデータベースインスタンスは何れも別のハードディスク（例えば、図３のハードディスクＢである）に配置される。表１に示すようである。

【表1】

なお、データベースインスタンスＤ_１のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_１のデータタイプがデータタイプ２１であることを指示し、データベースインスタンスＤ_２のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_２のデータタイプがデータタイプ２２であることを指示し、データベースインスタンスＤ_３のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_３のデータタイプがデータタイプ２２であることを指示し、データベースインスタンスＤ_４のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_４のデータタイプがデータタイプ２３であることを指示し、データベースインスタンスＤ_５のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_５のデータタイプがデータタイプ２３であることを指示し、データベースインスタンスＤ_６のデータマッピング関係は、データベースインスタンスＤ_６のデータタイプがデータタイプ２３であることを指示する。

【0035】

本出願の実施例において、異なるデータタイプのブロックチェーンデータのデータ量、アクセス頻度が異なっているため、異なるデータタイプのブロックチェーンデータが占用する記憶容量も異なって、さらに、異なるデータタイプに配置されるデータベースインスタンスのインスタンス数も異なっている。

【0036】

ここで、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、当該ブロックチェーンノードは、上記の表１の記憶インスタンスマッピングテーブルに含まれるＮ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定し、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数である。図５に示すように、当該ブロックチェーンノードが記憶対象となるブロックチェーンデータＱを取得した場合、ブロックチェーンデータＱのデータタイプを決定できる。当該ブロックチェーンデータＱのデータタイプがデータタイプ２２に属すると、上記の表１の記憶インスタンスマッピングテーブルにおいて当該ブロックチェーンノードは、データタイプ２２に対応するデータベースインスタンス（例えば、データベースインスタンスＤ_２及びデータベースインスタンスＤ_３）を何れも当該ブロックチェーンデータＱにマッチングするデータベースインスタンスに決定する。

【0037】

さらに、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、当該ブロックチェーンデータＱを記憶する必要があるデータベースインスタンス（即ち、第１のデータベースインスタンス、例えば、データベースインスタンスＤ_３）を決定して、データベースインスタンスＤ_３に記憶する。

【0038】

このように、１つのブロックチェーンノードはトラフィックニーズに従って、Ｎ個のデータベースインスタンスを配置し、これによって、ブロックチェーンノードの記憶容量を向上でき、何れか１つのデータタイプのブロックチェーンデータは、何れもブロックチェーンデータＱを第１のデータベースインスタンスに記憶する実施形態に従って、対応するデータベースインスタンスに記憶でき、即ち、異なるデータタイプのブロックチェーンデータは異なるデータベースインスタンスにそれぞれ記憶し、記憶プレッシャーを大きく緩和して、分流効果を実現する。これは、ブロックチェーンノードのデータ読み書き性能が不足であるという問題を解決する上に、スタンドアロンの記憶空間が制限されるという問題を解決し、さらに、データタイプ及びデータシャーディングポリシーという細かいコントラスト記憶管理によって、大量データの記憶シナリオにおけるブロックチェーンの実現に可能性を提供する。

【0039】

なお、Ｎ個のデータベースインスタンスが配置されるブロックチェーンネットワークにおけるブロックチェーンノードが、記憶対象となるブロックチェーンデータに対して分類・データベース分割・シャーディング記憶を行う実現形態について、以下の図６～図１１の実施例を参照すればよい。

【0040】

さらに、図６を参照し、図６は本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法のフロー概略図である。図６に示すように、当該方法はコンピュータ機器によって実行され、当該コンピュータ機器はブロックチェーンネットワークにおけるブロックチェーンノードであり、当該ブロックチェーンノードは、ブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存する必要があるブロックチェーンノード、例えば、上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードであり、例えば、当該ブロックチェーンノードはノード１０ａである。当該方法は少なくとも以下のステップ６０１～ステップ６０３を含む。

【0041】

ステップ６０１：ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得し、記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、データマッピング関係はデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。

【0042】

記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、１つのデータマッピング関係は１つのデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。任意選択で、トラフィックオブジェクト（例えば、ユーザー）はブロックチェーンノードに対して起動操作を実行し、さらに、当該ブロックチェーンノードが当該起動操作に応答する場合、当該ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、当該ブロックチェーンノードの記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する。起動操作は、ブロックチェーンノードを起動させるトリガー操作であり、当該トリガー操作はクリック、長押しなどの接触的な操作を含み、又は音声、ジェスチャーなどの非接触的な操作を含み、ここで、限定しない。

【0043】

任意選択で、起動操作が、ブロックチェーンノードを初めて起動させることを指示する場合、当該ブロックチェーンノードは初期化処理を行って、即ち、ブロックチェーンノードのデータベース配置情報を読み込んで、データベース配置情報及びブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプに基づいて、Ｎ個のデータベースインスタンスを構築する。初期化が成功した後、当該ブロックチェーンノードは、各データベースインスタンスと、各データベースインスタンスが所属するハードディスクのデータタイプとの間のマッピング関係を確立し、確立されたマッピング関係に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを生成する。

【0044】

なお、データベース配置情報は、トラフィック記憶ニーズに基づいて、配置オブジェクト（例えば、ブロックチェーンノードの配置ユーザー）が当該ブロックチェーンノードに対して配置した、ブロックチェーンノードのデータベースに関する情報である。例えば、当該データベース配置情報はデータベース記憶パス、当該ブロックチェーンノードのハードディスクに配置されるインスタンス数、及びデータシャーディングポリシーなどを含む。なお、データ記憶パスは、配置オブジェクトが異なるデータタイプのブロックチェーンデータに対して配置した複数本の記憶パスを含む。インスタンス数は、ブロックチェーンノードに配置されるハードディスクの記憶性能に基づいて決定され、データシャーディングポリシーは、ブロックチェーンノードがブロックチェーンデータを記憶するとき採用する計算方式、例えば、コンシステントハッシュ法である。

【0045】

例えば、配置オブジェクトは、ブロックチェーンデータのデータタイプにはＸ個のデータタイプ（Ｘは正の整数である）が含まれると決定した場合、ブロックチェーンノードのノード性能を向上するために、当該配置オブジェクトは各データタイプに対して異なるデータベースインスタンスを配置することで、各類のブロックチェーンデータを異なるデータベースインスタンスに記憶する。無論、同一類のデータは複数のデータベースインスタンスに記憶され、データベースインスタンスに対応するハードディスクはブロックチェーンノードのローカルデータベースに配置されてもよいし、ブロックチェーンノードのリモートデータベースに配置されてもよく、ここで、限定しない。

【0046】

任意選択で、ブロックチェーンノードのローカルデータベース及びリモートデータベースには何れも１つ又は複数のハードディスクが配置され、本出願の実施例のデータベース配置情報におけるデータベース記憶パスは、Ｘ個のデータタイプに関するハードディスクセットを指示し、即ち、各類のデータタイプにそれぞれ対応する記憶パスを含む。

【0047】

例えば、Ｘ個のデータタイプは第１のデータタイプ、第２のデータタイプ又は第３のデータタイプのうちの少なくとも１つを含む。第１のデータタイプはブロックヘッダーデータタイプ又は状態データタイプのうちの少なくとも１つを含み、第２のデータタイプはトランザクションデータタイプを含み、第３のデータタイプはコントラストデータタイプを含む。第１のデータタイプのブロックチェーンデータの読み書き頻度が高く、且つデータ量が小さいため、配置オブジェクトは、第１のデータタイプに対してデータベースインスタンスを配置する場合、記憶量が小さく、記憶性能が弱いマシン（即ち、ハードディスク）を選択することで、トラフィックニーズを満たすとともに、コストを大きく節約する。第１のデータタイプのハードディスクの記憶性能は第２のデータタイプのハードディスクの記憶性能より低く、第３のデータタイプのハードディスクの記憶性能よりも低い。

【0048】

さらに、表２を参照し、表２は本出願の実施例が提供するデータベース配置情報に関する疑似コード模式表である。記載を容易にするために、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードに配置される、Ｘ個のデータタイプに関するハードディスクセットは、４つを例として、ローカルデータベースに配置されるハードディスクＡ（例えば、ｄａｔａ１）、ハードディスクＢ（例えば、ｄａｔａ２）、ハードディスクＤ（例えば、ｄａｔａ４）、及びリモートデータベースに配置されるハードディスクＣ（例えば、ｄａｔａ３）を含む。

【0049】

当該リモートデータベースに対応するコンピュータ機器はエンドポイント：ポートというデータフォーマットで示される。表２に示すようである。

【表2】

表２に示すように、ローカルデータベースのハードディスクＡの記憶性能が何れも他のハードディスクの記憶性能より低いと、第１のデータタイプがブロックヘッダーデータタイプである場合、当該データベース配置情報において第１のデータタイプに対応する記憶パスは「／ｄａｔａ１／ｂｌｏｃｋＨｅａｄｅｒ」ディレクトリである。第２のデータタイプがトランザクションデータタイプである場合、当該データベース配置情報において第２のデータタイプに対応する記憶パスはローカルデータベースにおける「／ｄａｔａ１／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ、／ｄａｔａ２／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ」ディレクトリ、及びリモートデータベースにおける「／ｄａｔａ３／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ」ディレクトリを含み、これは、配置オブジェクトはトランザクションデータタイプに対して３つの記憶位置を配置することを意味する。第３のデータタイプがコントラストデータタイプである場合、当該データベース配置情報において第３のデータタイプに対応する記憶パスはローカルデータベースにおける「／ｄａｔａ４／ｃｏｎｔｒａｃｔ」ディレクトリを含む。同一ディレクトリには複数のデータベースインスタンスが配置される場合、データベースインスタンスのルートディレクトリはそれぞれターゲットプレフィックス＋インスタンス番号である。例えば、ハードディスクＡに複数のデータベースインスタンスが配置される場合、トランザクションデータタイプに対応する記憶パスは「／ｄａｔａ１／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ／１、／ｄａｔａ１／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ／２、／ｄａｔａ１／ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ／３」である。

【0050】

理解を容易にするために、さらに、図７を参照し、図７は本出願の実施例が提供する記憶インスタンスマッピングテーブルの取得フローの概略図である。図７に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えばノード１０ａである。

【0051】

ブロックチェーンノードに対して実行する起動操作は、ブロックチェーンノードを初めて起動させることを指示する場合、ブロックチェーンノードはステップ７０１を実行して、ブロックチェーンノードを起動させた後、ステップ７０２を実行して、データベース配置情報をロードする。さらに、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプを取得して、ブロックチェーン上のスマートコントラストに基づいてステップ７０３～ステップ７０４を自動に実行して、データベースインスタンスを構築するか、それともブロックチェーンノードの配置オブジェクトに基づいてデータベースインスタンスを手動に構築するかを決定する。

【0052】

主データのデータベースタイプは第１のタイプ（例えば、スマートコントラストに基づいてデータベースインスタンスを自動に構築するタイプ）、及び第２のタイプ（例えば、人為的データベースインスタンスを手動に構築するタイプ）を含む。

【0053】

ブロックチェーンノードのデータベースタイプが第１のタイプに属する場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードが所属するブロックチェーンから、スマートコントラストを取得し、スマートコントラストはデータベースインスタンスを構築する。スマートコントラストはコンピュータ化されたプロトコルであり、コントラスト条項を実行でき、共有台帳に配置されるコードによって実現され、一定条件を満たす場合、コードを実行し、実際のトラフィックニーズに基づいてコードは自動化トランザクションを完成する。さらに、スマートコントラストに基づいて、当該ブロックチェーンノードはハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、Ｎ個のデータベースインスタンスを取得する。任意選択で、ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対して、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報に基づいて各ハードディスクのインスタンス数を決定する。

【0054】

さらに、当該ブロックチェーンノードはステップ７０３を実行して、構築対象となるハードディスクがローカルデータベースに配置されたかどうかを決定する。任意選択で、ハードディスクが主データベースにおけるローカルデータベースに配置された場合、当該ブロックチェーンノードはステップ７０４を実行し、スマートコントラストに基づいて、ハードディスクに対してインスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築する。任意選択で、ハードディスクが主データベースにおけるリモートデータベースに配置された場合、当該ブロックチェーンノードはスマートコントラストに基づいて、ハードディスクに対してインスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築するように、データベースサービスコンポーネントを呼び出し、データベースサービスコンポーネントはリモートデータベースサービスを提供する。即ち、当該ブロックチェーンノードはジャンプしてステップ７０７～ステップ７０９を実行し、データベースサービスコンポーネントを呼び出し、当該データベースサービスコンポーネントが提供するリモートデータベースサービスに基づいて、インスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築し、構築が完了した場合、当該データベースサービスコンポーネントはデータベースインスタンスを受信して応答する。

【0055】

任意選択で、ブロックチェーンノードのデータベースタイプが第２のタイプに属する場合、ブロックチェーンノードはデータベース配置情報に関するプロンプト情報を表示することで、配置オブジェクトはプロンプト情報に基づいてトリガー操作を実行する。なお、プロンプト情報はピクチャ、ビデオ、オーディオ、文字などのタイプに対応する情報であり、ここで、プロンプト情報の情報タイプを限定しない。プロンプト情報に対するトリガー操作に応答して、ブロックチェーンノードはハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、Ｎ個のデータベースインスタンスを取得する。

【0056】

ローカルデータベース及びリモートデータベースを何れも構築した場合、当該ブロックチェーンノードはステップ７０５を実行して、各データベースインスタンスと、各データベースインスタンスが所属するハードディスクのデータタイプとの間のマッピング関係を確立して、確立されたマッピング関係に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを生成し、以降、ステップ７０６を実行して、ブロックチェーンノードにデータサービス（例えば、データアクセスサービスなど）を提供するようにする。

【0057】

理解を容易にするために、さらに、図８を参照し、図８は本出願の実施例が提供するデータのデータベース分割・分類記憶の構造概略図である。図８に示すように、本出願の実施例のブロックチェーンノードは、ホストに複数のハードディスクが配置されるブロックチェーンノードであり、当該ブロックチェーンノードは上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えばノード１０ａである。

【0058】

図８のブロックチェーンノードは起動操作に応答した後、データベース配置情報をロードする。データベース配置情報における記憶パス情報は、３つのデータタイプ（例えば、ブロックヘッダーデータタイプ、トランザクションデータタイプ及びコントラストデータタイプ）に関するハードディスクセットを指示し、当該ハードディスクセットは、トラフィックニーズに基づいてローカルに配置されるハードディスクＡ及びハードディスクＢを含む。

【0059】

ブロックチェーンノードは主データベースのデータベースタイプ（例えば、第１のタイプ）及びデータベース配置情報に基づいて、主データベースに対してデータベースインスタンスを構築する。なお、当該データベース配置情報の記憶パスは、各ハードディスクにおける異なるデータタイプのインスタンス数を指示する。例えば、ハードディスクＡにおいてブロックヘッダーデータタイプのインスタンス数（即ち、第１のインスタンス数）が１であり、ハードディスクＡにおいてトランザクションデータタイプのインスタンス数（即ち、第２のインスタンス数）が２であり、ハードディスクＢにおいてコントラストデータタイプのインスタンス数（即ち、第３のインスタンス数）が３である。

【0060】

ハードディスクＡを例として、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報に基づいて、ハードディスクＡのインスタンス数を第１のインスタンス数と第２のインスタンス数との和（即ち、３）に決定し、この場合、当該ブロックチェーンノードはスマートコントラストに基づいて、ハードディスクＡに対して、データベースインスタンスＤ_１、データベースインスタンスＤ_２及びデータベースインスタンスＤ_３という３つのデータベースインスタンスを構築する。

【0061】

同じように、ハードディスクＢを例として、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報に基づいて、ハードディスクＢのインスタンス数を第３のインスタンス数（即ち、３）に決定し、この場合、当該ブロックチェーンノードはスマートコントラストに基づいて、ハードディスクＢに対してデータベースインスタンスＤ_４、データベースインスタンスＤ_５及びデータベースインスタンスＤ_６という３つのデータベースインスタンスを構築する。

【0062】

さらに、当該ブロックチェーンノードは当該６つのデータベースインスタンスのうちの各データベースインスタンスと、自体が所属するハードディスクのデータタイプとの間のマッピング関係を確立し、さらに、確立されたマッピング関係に基づいて、上記の表１の記憶インスタンスマッピングテーブルを生成する。任意選択で、記憶インスタンスマッピングテーブルの記憶方式はキー値記憶、即ち、Ｋｅｙ―Ｖａｌｕｅ記憶であり、ＫＶ記憶と略称される。即ち、当該ブロックチェーンノードはＫｅｙをデータタイプに決定し、Ｖａｌｕｅをデータベースインスタンスに決定する。

【0063】

なお、本出願の実施例における記憶インスタンスマッピングテーブルは上記の表１の、Ｘ個のデータタイプを含む独立のマッピングテーブルであってもよいし、Ｘ個の記憶インスタンスサブマッピングテーブルからなるマッピングテーブルであってもよく、ここで、限定しない。例えば、ブロックチェーンノードの記憶拡張方式が上記の図４の記憶拡張方式である場合、当該ブロックチェーンノードは各データタイプに対して記憶インスタンスサブマッピングテーブルをそれぞれ構築することで、以降、データベースプロキシによって、Ｘ個のホストクラスタからアクセス対象となるホストクラスタを迅速に決定できるよにして、アクセス効率を向上する。

【0064】

ステップ６０２：記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、ブロックチェーンノードはＮ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定し、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数である。

【0065】

任意選択で、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータのデータ情報を決定し、ブロックチェーンデータのデータ情報に基づいて、ブロックチェーンデータのデータタイプを決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードは記憶インスタンスマッピングテーブルから、ブロックチェーンデータのデータタイプにマッチングするデータタイプを検索し、検索されたデータタイプに対応するデータベースインスタンスを候補データベースインスタンスに決定して、Ｍ個の候補データベースインスタンスを取得する。

【0066】

任意選択で、データベース配置情報は、トラフィックニーズに基づいて配置されるデータ量閾値及びアクセス頻度閾値を含む。データ情報は、ブロックチェーンのデータ量がデータ量閾値に達しておらず、且つブロックチェーンデータのデータアクセス頻度がアクセス頻度閾値に達したことを指示する場合、当該ブロックチェーンデータは、頻繁にアクセスされる小さなデータであるとみなし、この際、当該ブロックチェーンノードは第１のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定する。任意選択で、データ情報は、ブロックチェーンデータがトランザクションデータに属することを指示する場合、当該ブロックチェーンノードは第２のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定し、例えば、トランザクションデータは資産移転トランザクションデータ又は電子帳票回転トランザクションなどを含む。任意選択で、データ情報は、ブロックチェーンデータがコントラストデータに属することを指示する場合、当該ブロックチェーンノードは第３のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定する。無論、本出願の実施例におけるＸ個のデータタイプは他のデータタイプをさらに含んでもよく、ここで、一々記載しない。

【0067】

図５に示すように、当該ブロックチェーンノードは記憶対象となるブロックチェーンデータＱを取得した場合、ブロックチェーンデータＱのデータタイプを決定する。当該ブロックチェーンデータＱのデータタイプがデータタイプ２２に属すると、当該ブロックチェーンノードは上記の表１の記憶インスタンスマッピングテーブルから、データタイプ２２に対応するデータベースインスタンス（例えば、データベースインスタンスＤ_２及びデータベースインスタンスＤ_３）を何れも当該ブロックチェーンデータＱにマッチングする２つの候補データベースインスタンスに決定する。

【0068】

ステップ６０３：ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0069】

任意選択で、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、記憶方向に従って、ハッシュ値空間に対してブロックチェーンデータのデータタイプに関連付けられるハッシュリングを生成する。さらに、当該ブロックチェーンノードはＭ個の候補データベースインスタンスのうちの各候補データベースインスタンスの第１のキー情報（例えば、アドレス、ディレクトリなどの入力情報）に対してハッシュ計算を行って、各候補データベースインスタンスのハッシュリング上の第１の位置情報を取得し、同じように、当該ブロックチェーンノードはさらに、ブロックチェーンデータの第２のキー情報（例えば、データハッシュ値）に対してハッシュ計算を行って、ブロックチェーンデータのハッシュリング上の第２の位置情報を取得する。さらに、当該ブロックチェーンノードはハッシュリングで記憶方向に沿って、第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索し、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスを第１のデータベースインスタンスに決定して、さらに、ブロックチェーンデータを第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0070】

本出願の実施例はＸ個のデータタイプに係るため、ここで、当該Ｘ個のデータタイプのブロックチェーンデータをデータベース分割して記憶すると、本出願の実施例はＸ組のデータベースインスタンスに係り、且つ１組のデータベースインスタンスは１つのハッシュリングに対応し、即ち、本出願の実施例はＸ個のハッシュリングに係ることを意味する。データタイプはブロックヘッダーデータタイプ、トランザクションデータタイプ及びコントラストデータタイプを含む場合、本出願の実施例は３つのハッシュリングに係り、且つ当該３つのハッシュリングは、当該３つのデータタイプのデータベースマッピング関係にそれぞれ対応する。

【0071】

理解を容易にするために、さらに、図９を参照し、図９は本出願の実施例が提供するブロックチェーンデータの記憶シナリオ概略図である。図９に示すように、本出願の実施例におけるハッシュリングは記憶対象となるブロックチェーンデータのデータタイプに対応するハッシュリングであり、当該ハッシュリングは、データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシー（例えば、コンシステントハッシュ法）に基づいて、記憶方向に従って（例えば、時計回り方向）、ハッシュ値空間に対して生成される。ハッシュ値空間は０から(２～３２)－１までの数字空間である。

【0072】

任意選択で、当該ブロックチェーンノードが記憶インスタンスマッピングテーブルから決定した候補データベースインスタンスは、４つを例として、図９のデータベースインスタンスＤ_１、データベースインスタンスＤ_２、データベースインスタンスＤ_３及びデータベースインスタンスＤ_４を含む。当該ブロックチェーンノードは当該４つのデータベースインスタンスのうちの各データベースインスタンスの第１のキー情報に対してハッシュ計算を行って、各データベースインスタンスのハッシュリング上の第１の位置情報を取得する。

【0073】

なお、当該ブロックチェーンノードが取得した記憶対象となるブロックチェーンデータは図９のブロックチェーンデータＱ_６１、ブロックチェーンデータＱ_６２、ブロックチェーンデータＱ_６３、ブロックチェーンデータＱ_６４、ブロックチェーンデータＱ_６５及びブロックチェーンデータＱ_６６を含む。例えば、データベースインスタンスＤ_１に対して、当該ブロックチェーンノードは当該データベースインスタンスＤ_１のディレクトリ情報、機器情報（例えば、機器識別子など）などを取得して当該データベースインスタンスＤ_１の第１のキー情報に決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードはコンシステントハッシュ法に従ってデータベースインスタンスＤ_１の第１のキー情報に対してハッシュ計算を行って、データベースインスタンスＤ_１のハッシュ値を取得し、当該データベースインスタンスＤ_１のハッシュ値をハッシュリングにマッピングして、当該データベースインスタンスＤ_１のハッシュリング上の第１の位置情報を取得する。

【0074】

さらに、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータの第２のキー情報に対してハッシュ計算を行って、ブロックチェーンデータのハッシュリング上の第２の位置情報を取得する。例えば、ブロックチェーンデータＱ_６１に対して、当該ブロックチェーンノードは当該ブロックチェーンデータＱ_６１のデータタイプに基づいて、当該ブロックチェーンデータＱ_６１の第２のキー情報を決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードはコンシステントハッシュ法に従ってブロックチェーンデータＱ_６１の第２のキー情報に対してハッシュ計算を行って、ブロックチェーンデータＱ_６１のハッシュ値を取得し、当該ブロックチェーンデータＱ_６１のハッシュ値をハッシュリングにマッピングして、当該ブロックチェーンデータＱ_６１のハッシュリング上の第２の位置情報を取得する。

【0075】

当該ブロックチェーンデータＱ_６１のデータタイプがブロックヘッダーデータタイプである場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータＱ_６１のブロックヘッダーハッシュ値を当該ブロックチェーンデータＱ_６１の第２のキー情報とする。任意選択で、当該ブロックチェーンデータＱ_６１のデータタイプがトランザクションデータタイプである場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータＱ_６１のトランザクションハッシュ値を当該ブロックチェーンデータＱ_６１の第２のキー情報とする。任意選択で、当該ブロックチェーンデータＱ_６１のデータタイプがコントラストデータタイプである場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータＱ_６１のコントラストハッシュ値を当該ブロックチェーンデータＱ_６１の第２のキー情報とする。

【0076】

さらに、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータの第２の位置情報に基づいて、ハッシュリングで記憶方向に沿って、第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索し、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスを第１のデータベースインスタンスに決定して、ブロックチェーンデータを第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0077】

例えば、ブロックチェーンデータＱ_６１に対して、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータＱ_６１の第２の位置情報に基づいて、ハッシュリングで時計回りという記憶方向に沿って、第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索し、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンス（例えば、図９のデータベースインスタンスＤ_１）を第１のデータベースインスタンスに決定し、さらに、ブロックチェーンデータを第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0078】

このように類推すれば、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータＱ_６１の記憶方式を参照して、ブロックチェーンデータＱ_６２をデータベースインスタンスＤ_１に記憶し、ブロックチェーンデータＱ_６３をデータベースインスタンスＤ_２に記憶し、ブロックチェーンデータＱ_６４、ブロックチェーンデータＱ_６５及びブロックチェーンデータＱ_６６をデータベースインスタンスＤ_３に記憶し、ブロックチェーンデータＱ_６７をデータベースインスタンスＤ_４に記憶する。

【0079】

このように、本出願の実施例が提供する記憶方式は、トラフィックニーズに従って１つのブロックチェーンノードに複数のデータベースインスタンスを配置でき、記憶容量を大きく拡張し、以降、ブロックチェーンデータのデータタイプに基づいて、ブロックチェーンデータを対応するデータベースインスタンスにシャーディングして分類して記憶する場合、異なるデータタイプのブロックチェーンデータを異なるデータベースインスタンスにそれぞれ記憶でき、記憶プレッシャーを大きく緩和して、分流効果を実現し、以上によれば、本出願の実施例の記憶方式を使用する場合、ブロックチェーンノードの記憶容量及び読み書き性能が倍に大きくなり、ブロックチェーンノードのノード記憶能力を効果的に向上して、記憶ニーズを満たす。

【0080】

さらに、図１０を参照し、図１０は本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理方法のフロー概略図である。図１０に示すように、当該方法はコンピュータ機器によって実行され、当該コンピュータ機器はブロックチェーンネットワークにおけるブロックチェーンノードであり、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存するブロックチェーンノード、例えば、上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードであり、例えば、ノード１０ａである。当該方法は少なくとも以下のステップ１００１～ステップ１００６を含む。

【0081】

ステップ１００１：ブロックチェーンノードはブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する。

【0082】

なお、記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、１つのデータマッピング関係は１つのデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。任意選択で、トラフィックオブジェクト（例えば、ユーザー）はブロックチェーンノードに対して起動操作を実行し、当該ブロックチェーンノードが当該起動操作に応答した場合、ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、当該ブロックチェーンノードの記憶インスタンスマッピングテーブルを取得する。起動操作はブロックチェーンノードを起動させるためのトリガー操作であり、当該トリガー操作はクリック、長押しなどの接触的な操作を含み、又は音声、ジェスチャーなどの非接触的な操作を含み、ここで、限定しない。

【0083】

ステップ１００２：ブロックチェーンノードは記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、記憶インスタンスマッピングテーブルにおけるＮ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定し、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングする。

【0084】

なお、ＭはＮ以下の正の整数である。任意選択で、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータのデータ情報を決定し、ブロックチェーンデータのデータ情報に基づいて、ブロックチェーンデータのデータタイプを決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードは記憶インスタンスマッピングテーブルから、ブロックチェーンデータのデータタイプにマッチングするデータタイプを検索し、検索されたデータタイプに対応するデータベースインスタンスを候補データベースインスタンスに決定して、Ｍ個の候補データベースインスタンスを取得する。

【0085】

ステップ１００３：ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0086】

任意選択で、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、記憶方向に従って、ハッシュ値空間に対してブロックチェーンデータのデータタイプに関連付けられるハッシュリングを生成する。さらに、当該ブロックチェーンノードはＭ個の候補データベースインスタンスのうちの各候補データベースインスタンスの第１のキー情報（例えば、アドレス、ディレクトリなどの入力情報）に対してハッシュ計算を行って、各データベースインスタンスのハッシュリング上の第１の位置情報を取得し、同じように、当該ブロックチェーンノードはブロックチェーンデータの第２のキー情報（例えば、データハッシュ値）に対してハッシュ計算を行って、ブロックチェーンデータのハッシュリング上の第２の位置情報を取得する。さらに、当該ブロックチェーンノードはハッシュリングで記憶方向に沿って、第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索し、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスを第１のデータベースインスタンスに決定し、ブロックチェーンデータを第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0087】

当該ステップ１００１～ステップ１００３の実施形態について上記の図６の実施例におけるステップ６０１～ステップ６０３の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0088】

任意選択で、ブロックチェーンデータは処理対象となるデータを含む。

【0089】

ステップ１００４：ブロックチェーンノードは、処理対象となるデータに対するトラフィックデータ要求に応答して、データアクセス指令を生成し、データアクセス指令は処理対象となるデータにアクセスするために用いられる。

【0090】

トラフィックデータ要求は、処理対象となるデータのデータタイプに基づいて当該ブロックチェーンノードから生成されてもよいし、当該ブロックチェーンノードとネットワーク接続関係を有する他のコンピュータ機器（例えば、ブロックチェーンネットワークにおける他のブロックチェーンノード、又はトラフィックオブジェクトに対応する端末機器）から送信されてもよく、ここで、トラフィックデータ要求の由来を限定しない。

【0091】

当該トラフィックデータ要求は、ブロックチェーンノードとネットワーク接続関係を有する他のコンピュータ機器から送信されるものであると、データ伝送のセキュリティを効果的に向上するために、当該コンピュータ機器はブロックチェーンノードのノード公開キーを取得して、処理対象となるデータのデータタイプなどのデータ情報に対して暗号化処理を行って、データ暗号化情報を取得し、さらに、当該データ暗号化情報に基づいて、ブロックチェーンノードに送信するためのトラフィックデータ要求を生成する。当該トラフィックデータ要求を受信した場合、当該ブロックチェーンノードはまず、コンピュータ機器に対して合法性検査（例えば、不正リストにおけるコンピュータ機器に属するかどうか）を行って、コンピュータ機器が合法性を具備すると検査した場合、ブロックチェーンノードのノード秘密キーに基づいて、データ暗号化情報に対して復号化処理を行って、処理対象となるデータのデータタイプなどのデータ情報を取得し、さらに、これらのデータ情報に基づいて処理対象となるデータにアクセスするためのデータアクセス指令を生成する。

【0092】

ステップ１００５：ブロックチェーンノードは記憶インスタンスマッピングテーブルにおけるＮ個のデータベースインスタンスから、第２のデータベースインスタンスを決定し、データアクセス指令及びデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、第２のデータベースインスタンスから処理対象となるデータにアクセスし、第２のデータベースインスタンスのデータタイプは処理対象となるデータにマッチングする。

【0093】

任意選択で、当該ブロックチェーンノードは上記のステップ６０２に対応する実施形態を参照して、記憶インスタンスマッピングテーブルに含まれるＮ個のデータベースインスタンスから、第２のデータベースインスタンスを決定し、さらに、上記の図９の記憶方式に従って、データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、第２のデータベースインスタンスから、処理対象となるデータが所属するトラフィックデータベースインスタンスを決定して、当該トラフィックデータベースインスタンスから処理対象となるデータにアクセスする。

【0094】

任意選択で、Ｎ個のデータベースインスタンスは何れもブロックチェーンノードに関連付けられるリモートデータベースに配置され、リモートデータベースは、Ｘ個のデータタイプに対応するホストクラスタを含み、Ｘは正の整数であり、１つのデータタイプは１つのホストクラスタに対応する。そうすれば、当該ブロックチェーンノードは処理対象となるデータに対するアクセスを実行する場合、Ｘ個のホストクラスタからターゲットホストクラスタを決定し、ターゲットホストクラスタのデータタイプは処理対象となるデータにマッチングする。任意選択で、トラフィックデータ要求には処理対象となるデータのデータタイプが付けられ、ターゲットホストクラスタのデータタイプが処理対象となるデータにマッチングすることは、ターゲットホストクラスタのデータタイプが処理対象となるデータのデータタイプにマッチングすることを指す。ブロックチェーンノードはターゲットホストクラスタに配置されるデータベースインスタンスを第２のデータベースインスタンスに決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、第２のデータベースインスタンスから、処理対象となるデータが所属するトラフィックデータベースインスタンスを決定して、データアクセス指令を、ブロックチェーンノードとネットワーク接続関係とを有するデータベースプロキシに転送することで、データベースプロキシはデータアクセス指令を、トラフィックデータベースインスタンスが配置されるデータベースホストノードに送信する。この場合、当該ブロックチェーンノードは、データベースプロキシによってデータベースホストノードから戻された処理対象となるデータを受信する。

【0095】

例えば、ブロックチェーンノードの記憶拡張方式が上記の図４の記憶拡張方式であれば、当該ブロックチェーンノードは処理対象となるデータに対するアクセスを実行する場合、３つのホストクラスタからホストクラスタ１を決定し、ホストクラスタ１のデータタイプは処理対象となるデータのデータタイプにマッチングし、さらに、ホストクラスタ１に配置されるデータベースインスタンスを第２のデータベースインスタンスに決定する。さらに、当該ブロックチェーンノードはデータベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、上記の図９の方法に従って第２のデータベースインスタンスから処理対象となるデータが所属するトラフィックデータベースインスタンス（例えば、図４のハードディスクＡ）を決定する。

【0096】

この場合、当該ブロックチェーンノードはデータベースサービスコンポーネントを呼び出し、データベースサービスコンポーネントは、ブロックチェーンノードと同一機器に配置されてもよいし、ブロックチェーンノードと異なる別の機器に個別に配置されてもよく、ここで、限定しない。データベースサービスコンポーネントはブロックチェーンノードと異なる別の機器に個別に配置されると、本出願の実施例において、当該機器はブロックチェーンノードとネットワーク接続関係を有するデータベースプロキシと呼ばれる。当該ブロックチェーンノードはデータアクセス指令を図４のデータベースプロキシに転送し、データベースプロキシはデータアクセス指令を、トラフィックデータベースインスタンスが配置されるデータベースホストノード（例えば、ホストＪ_１１が所在するデータベースホストノード）に送信する。この場合、当該ブロックチェーンノードは、データベースプロキシによってデータベースホストノードから戻された処理対象となるデータを受信する。

【0097】

理解を容易にするために、図１１を参照し、図１１は本出願の実施例が提供する処理対象となるデータのアクセスフロー概略図である。図１１に示すように、本出願の実施例におけるブロックチェーンノードはブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存する必要があるブロックチェーンノード、例えば、上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えば、ノード１０ａである。

【0098】

トラフィックデータ要求を取得した場合、当該ブロックチェーンノードはステップ１１０１を実行して、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得し、さらにステップ１１０２を実行して、トラフィックデータ要求に付けられる処理対象となるデータのデータタイプに基づいて、第２のデータベースインスタンスを決定する。

【0099】

上記の図８に示すように、取得した処理対象となるデータのデータタイプがコントラストデータタイプである場合、当該ブロックチェーンノードは記憶インスタンスマッピングテーブルを取得して、記憶インスタンスマッピングテーブルにおけるＮ個のデータベースインスタンスから、第２のデータベースインスタンスを決定し、第２のデータベースインスタンスのデータタイプは処理対象となるデータにマッチングし、例えば、第２のデータベースインスタンスは図８のデータベースインスタンスＤ_４、データベースインスタンスＤ_５及びデータベースインスタンスＤ_６である。

【0100】

さらに、当該ブロックチェーンノードはステップ１１０３～ステップ１１０４を実行して、データシャーディングポリシーに基づいて、処理対象となるデータのハッシュリング上の位置情報を決定し、さらに、ハッシュリングの記憶方向に従って、処理対象となるデータの位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索して、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスをトラフィックデータベースインスタンスに決定する。

【0101】

この場合、当該ブロックチェーンノードはステップ１１０５を実行して、当該トラフィックデータベースインスタンスがローカルデータベースに配置されたかどうかを決定する。当該トラフィックデータベースインスタンスがローカルデータベースに配置された場合、当該ブロックチェーンノードはステップ１１０６を実行し、ローカルデータベースで処理対象となるデータにアクセスして、ステップ１１０７を実行し、これによって、アクセスフローを終了する。例えば、トラフィックデータベースインスタンスが上記の図３のデータベースインスタンスＤ_３であれば、当該ブロックチェーンノードはローカルデータベースのハードディスクＡで当該処理対象となるデータにアクセスする。

【0102】

任意選択で、トラフィックデータベースインスタンスが、ローカルデータベースではなく、リモートデータベースに配置された場合、当該ブロックチェーンノードはジャンプしてステップ１１０８～ステップ１１１１を実行して、ブロックチェーンノードとリモートデータベースとの間の接続を構築するように、データベースサービスコンポーネントを呼び出し、さらに、リモートデータベースで処理対象となるデータにアクセスして、処理対象となるデータをデータベースサービスコンポーネントに戻して、データベースサービスコンポーネントは処理対象となるデータをブロックチェーンノードに戻して、ステップ１１０７を実行して、アクセスフローを終了する。

【0103】

ステップ１００６：ブロックチェーンノードは処理対象となるデータに対してトラフィックデータ要求が指示するデータ操作を実行する。

【0104】

任意選択で、トラフィックデータ要求はデータアーカイブ要求、データ変更要求、データ新規追加要求、データクエリ要求及びデータ削除要求などを含む。なお、データアーカイブ要求は、処理対象となるデータのデータタイプが処理対象となるデータがトランザクションデータであることを指示する場合、処理対象となるデータに対してアーカイブ処理を行う。任意選択で、トラフィックデータ要求がデータアーカイブ要求である場合、当該ブロックチェーンノードは処理対象となるデータのデータ情報、及び処理対象となるデータに対するデータアーカイブ条件を取得する。なお、データアーカイブ条件はアーカイブパラメータ閾値を含み、当該アーカイブパラメータ閾値はアーカイブ時間範囲（例えば、今からＮ年前の時間範囲）又はアーカイブ頻度閾値（例えば、５０回）のうちの少なくとも１つを含む。データ情報が、処理対象となるデータのトランザクションタイムスタンプがアーカイブ時間範囲に属するか、又は処理対象となるデータのアクセス頻度がアーカイブ頻度閾値より小さいことを指示する場合、当該ブロックチェーンノードは、処理対象となるデータがデータアーカイブ条件を満たしていると決定し、この場合、当該ブロックチェーンノードは、処理対象となるデータを処理対象となるデータが所属するデータベースからアーカイブデータベースに移転する。

【0105】

このように、本出願の実施例は、ブロックチェーンシステムに大量データを記憶してチェーン性能に対する要求が高いシナリオに適用され、高いトランザクション頻度のため、性能プレッシャーが存在するシナリオ、及び大きなトランザクション数のため、記憶空間プレッシャーが存在するシナリオを含む。ブロックチェーンのデータ特性を結合して、異なるタイプのブロックチェーンデータを異なるデータベースインスタンスにそれぞれ記憶して、これによって記憶容量ボトルネックの問題を解決する。例えば、本出願の実施例において、履歴トランザクションなどの非アクティブデータをアーカイブデータベースに記憶する。アーカイブデータベースは、性能が比較的に悪く、コストがより低い機器であり、データに対してアーカイブ又は定期削除などの処理を行って、記憶空間及び支出を節約することができる。これによれば、本出願の実施例におけるブロックチェーンの主データベースは最後のデータのみを保留すればよく、データベースのデータ量が小さく、データの読み書き速度を速めて、データアクセス性能を向上する。このような記憶拡張方式はブロックチェーンノードのデータ読み書き性能が不足であるという問題を解決する上に、スタンドアロンの記憶空間が制限されるという問題を解決し、さらに、データタイプ及びデータシャーディングポリシーという細かいコントラスト記憶管理によって、大量データの記憶シナリオにおけるブロックチェーンの実現に可能性を提供する。

【0106】

さらに、図１２を参照し、図１２は本出願の実施例が提供するブロックチェーンによるデータ処理装置の構造概略図である。図１２に示すように、当該ブロックチェーンによるデータ処理装置１はコンピュータ機器で実行される１つのコンピュータプログラム（プログラムコードを含む）であり、例えば、当該ブロックチェーンによるデータ処理装置１は１つのアプリケーションソフトウェアであり、当該ブロックチェーンによるデータ処理装置は、本出願の実施例が提供する方法の相応的なステップを実行する。図１２に示すように、当該ブロックチェーンによるデータ処理装置は、ブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存する必要がるブロックチェーンノード、例えば、上記の図１のブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノードで実行され、例えば、当該ブロックチェーンノードはノード１０ａである。当該ブロックチェーンによるデータ処理装置はマッピングテーブル取得モジュール１２１、データタイプマッチングモジュール１２２、データ記憶モジュール１２３、アクセス指令生成モジュール１２４、データアクセスモジュール１２５及び操作実行モジュール１２６を含む。
当該マッピングテーブル取得モジュール１２１は、ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得し、記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、データマッピング関係はデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数である。

【0107】

任意選択で、当該マッピングテーブル取得モジュール１２１は、配置情報ロードユニット１２１１、インスタンス取得ユニット１２１２及びマッピングテーブル生成ユニット１２１３を含む。
当該配置情報ロードユニット１２１１は、ブロックチェーンノードに対する起動操作に応答して、起動操作が、ブロックチェーンノードを初めて起動させることを指示する場合、データベース配置情報をロードし、
当該インスタンス取得ユニット１２１２は、データベース配置情報及びブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプに基づいて、Ｎ個のデータベースインスタンスを構築する。

【0108】

任意選択で、データベース配置情報における記憶パス情報は、Ｘ個のデータタイプに関連付けられるハードディスクセットを指示し、Ｘは正の整数であり、
当該インスタンス取得ユニット１２１２はデータベースタイプ取得サブユニット１２１２１、スマートコントラスト取得サブユニット１２１２２、第１の構築サブユニット１２１２３、プロンプト情報表示サブユニット１２１２４及び第２の構築サブユニット１２１２５を含む。

【0109】

当該データベースタイプ取得サブユニット１２１２１は、ブロックチェーンノードの主データベースのデータベースタイプを取得し、
当該スマートコントラスト取得サブユニット１２１２２は、データベースタイプが第１のタイプに属する場合、ブロックチェーンノードが所属するブロックチェーンからスマートコントラストを取得し、スマートコントラストはデータベースインスタンスを構築するためのものであり、
当該第１の構築サブユニット１２１２３は、スマートコントラストに基づいて、ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、Ｎ個のデータベースインスタンスを取得する。

【0110】

当該第１の構築サブユニット１２１２３はさらに、
ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対して、データベース配置情報に基づいてハードディスクのインスタンス数を決定し、
ハードディスクが主データベースにおけるローカルデータベースに配置される場合、スマートコントラストに基づいて、ハードディスクに対してインスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築し、
ハードディスクが主データベースにおけるリモートデータベースに配置される場合、スマートコントラストに基づいて、ハードディスクに対してインスタンス数に合うデータベースインスタンスを構築するように、データベースサービスコンポーネントを呼び出し、データベースサービスコンポーネントはリモートデータベースサービスを提供するためのものである。

【0111】

当該プロンプト情報表示サブユニット１２１２４は、データベースタイプが第２のタイプに属する場合、データベース配置情報に関連付けられるプロンプト情報を表示し、
当該第２の構築サブユニット１２１２５は、プロンプト情報に対するトリガー操作に応答して、ハードディスクセットにおける各ハードディスクに対してデータベースインスタンスをそれぞれ構築して、Ｎ個のデータベースインスタンスを取得する。

【0112】

当該データベースタイプ取得サブユニット１２１２１、スマートコントラスト取得サブユニット１２１２２、第１の構築サブユニット１２１２３、プロンプト情報表示サブユニット１２１２４及び第２の構築サブユニット１２１２５の実現形態について、上記の図６の実施例におけるデータベースインスタンス構築の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0113】

なお、Ｘ個のデータタイプは第１のデータタイプ、第２のデータタイプ又は第３のデータタイプのうちの少なくとも１つを含み、第１のデータタイプはブロックヘッダーデータタイプを含み、第２のデータタイプはトランザクションデータタイプを含み、第３のデータタイプはコントラストデータタイプを含み、第１のデータタイプのハードディスクの記憶性能は第２のデータタイプのハードディスクの記憶性能より低く、第１のデータタイプのハードディスクの記憶性能は第３のデータタイプのハードディスクの記憶性能より低い。

【0114】

当該マッピングテーブル生成ユニット１２１３は、各データベースインスタンスと、各データベースインスタンスが所属するハードディスクのデータタイプとの間のマッピング関係を確立して、マッピング関係に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを生成する。

【0115】

当該配置情報ロードユニット１２１１、インスタンス取得ユニット１２１２及びマッピングテーブル生成ユニット１２１３の実現形態について、上記の図６の実施例におけるステップ６０１の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0116】

当該データタイプマッチングモジュール１２２は、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、Ｎ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定し、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数である。

【0117】

当該データタイプマッチングモジュール１２２は、データ情報決定ユニット１２２１、データタイプ決定ユニット１２２２及びデータタイプマッチングユニット１２２３を含む。

【0118】

当該データ情報決定ユニット１２２１は、記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、ブロックチェーンデータのデータ情報を決定し、
当該データタイプ決定ユニット１２２２は、ブロックチェーンデータのデータ情報に基づいて、ブロックチェーンデータのデータタイプを決定する。

【0119】

なお、データベース配置情報はデータ量閾値及びアクセス頻度閾値を含み、
当該データタイプ決定ユニット１２２２は、第１の決定サブユニット１２２２１、第２の決定サブユニット１２２２２及び第３の決定サブユニット１２２２３を含む。

【0120】

当該第１の決定サブユニット１２２２１は、データ情報が、ブロックチェーンのデータ量がデータ量閾値に達しておらず、且つブロックチェーンデータのデータアクセス頻度がアクセス頻度閾値に達したことを指示する場合、第１のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定し、
当該第２の決定サブユニット１２２２２は、データ情報が、ブロックチェーンデータがトランザクションデータに属することを指示する場合、第２のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定し、
当該第３の決定サブユニット１２２２３は、データ情報が、ブロックチェーンデータがコントラストデータに属することを指示する場合、第３のデータタイプをブロックチェーンデータのデータタイプに決定する。

【0121】

当該第１の決定サブユニット１２２２１、第２の決定サブユニット１２２２２及び第３の決定サブユニット１２２２３の実現形態について、上記の図６の実施例におけるデータタイプの記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0122】

当該データタイプマッチングユニット１２２３は、記憶インスタンスマッピングテーブルから、ブロックチェーンデータのデータタイプにマッチングするデータタイプを検索し、検索されたデータタイプに対応するデータベースインスタンスを候補データベースインスタンスに決定する。

【0123】

当該データ情報決定ユニット１２２１、データタイプ決定ユニット１２２２及びデータタイプマッチングユニット１２２３の実現形態について、上記の図６に対応する実施例におけるステップ６０１の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0124】

当該データ記憶モジュール１２３は、データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶する。

【0125】

データ記憶モジュール１２３は、
データシャーディングポリシーに基づいて、記憶方向に従って、ハッシュ値空間に対してブロックチェーンデータのデータタイプに関連付けられるハッシュリングを生成するハッシュリング生成ユニット１２３１と、
Ｍ個の候補データベースインスタンスのうちの各候補データベースインスタンスの第１のキー情報に対してハッシュ計算を行って、各候補データベースインスタンスのハッシュリング上の第１の位置情報を取得する第１のハッシュ計算ユニット１２３２と、
ブロックチェーンデータの第２のキー情報に対してハッシュ計算を行って、ブロックチェーンデータのハッシュリング上の第２の位置情報を取得する第２のハッシュ計算ユニット１２３３と、
第２の位置情報に基づいて、ハッシュリングで記憶方向に沿って、第２の位置情報と最も近い位置関係を有する第１の位置情報を検索し、検索された第１の位置情報に対応するデータベースインスタンスを第１のデータベースインスタンスに決定するターゲットインスタンス決定ユニット１２３４と、
ブロックチェーンデータを第１のデータベースインスタンスに記憶するデータ記憶ユニット１２３５と、を含む。

【0126】

なお、当該ハッシュリング生成ユニット１２３１、第１のハッシュ計算ユニット１２３２、第２のハッシュ計算ユニット１２３３、ターゲットインスタンス決定ユニット１２３４及びデータ記憶ユニット１２３５の実現形態について、上記の図６の実施例におけるステップ６０３の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0127】

なお、ブロックチェーンデータは処理対象となるデータを含み、
当該アクセス指令生成モジュール１２４は、処理対象となるデータに対するトラフィックデータ要求に応答して、データアクセス指令を生成し、データアクセス指令は処理対象となるデータにアクセスするためのものであり、
当該データアクセスモジュール１２５は、Ｎ個のデータベースインスタンスから、第２のデータベースインスタンスを決定し、データアクセス指令及びデータシャーディングポリシーに基づいて、第２のデータベースインスタンスから処理対象となるデータにアクセスし、第２のデータベースインスタンスのデータタイプは処理対象となるデータにマッチングする。

【0128】

Ｎ個のデータベースインスタンスはブロックチェーンノードに関連付けられるリモートデータベースに配置され、リモートデータベースは、Ｘ個のデータタイプに対応するホストクラスタを含み、Ｘは正の整数であり、１つのデータタイプは１つのホストクラスタに対応し、
当該データアクセスモジュール１２５は、検索対象となるインスタンス決定ユニット１２５１、トラフィックインスタンス決定ユニット１２５２、アクセス指令転送ユニット１２５３及びデータ受信ユニット１２５４を含む。

【0129】

当該検索対象となるインスタンス決定ユニット１２５１は、Ｘ個のホストクラスタからターゲットホストクラスタを決定し、ターゲットホストクラスタに配置されるデータベースインスタンスを第２のデータベースインスタンスに決定し、ターゲットホストクラスタのデータタイプは処理対象となるデータにマッチングし、
当該トラフィックインスタンス決定ユニット１２５２は、データシャーディングポリシーに基づいて、第２のデータベースインスタンスから、処理対象となるデータが所属するトラフィックデータベースインスタンスを決定し、
当該アクセス指令転送ユニット１２５３は、データアクセス指令を、ブロックチェーンノードとネットワーク接続関係とを有するデータベースプロキシに転送することで、データベースプロキシはデータアクセス指令を、トラフィックデータベースインスタンスが配置されるデータベースホストノードに送信し、
当該データ受信ユニット１２５４は、データベースプロキシによってデータベースホストノードから戻された処理対象となるデータを受信する。

【0130】

なお、当該検索対象となるインスタンス決定ユニット１２５１、トラフィックインスタンス決定ユニット１２５２、アクセス指令転送ユニット１２５３及びデータ受信ユニット１２５４の実現形態について、上記の図１２１に対応する実施例におけるステップ１００５の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0131】

当該操作実行モジュール１２６は、処理対象となるデータに対してトラフィックデータ要求が指示するデータ操作を実行する。

【0132】

なお、トラフィックデータ要求はデータアーカイブ要求を含み、データアーカイブ要求は、処理対象となるデータのデータタイプが、処理対象となるデータがトランザクションデータであることを指示する場合、処理対象となるデータに対してアーカイブ処理を行うためのものであり、
当該操作実行モジュール１２６は、アーカイブ条件取得ユニット１２６１及びデータ移転ユニット１２６２を含む。

【0133】

当該アーカイブ条件取得ユニット１２６１は、処理対象となるデータのデータ情報及び処理対象となるデータに対するデータアーカイブ条件を取得し、データアーカイブ条件はアーカイブパラメータ閾値を含み、アーカイブパラメータ閾値はアーカイブ時間範囲又はアーカイブ頻度閾値のうちの少なくとも１つを含み、
当該データ移転ユニット１２６２は、データ情報が、処理対象となるデータのトランザクションタイムスタンプがアーカイブ時間範囲に属するか、又は処理対象となるデータのアクセス頻度がアーカイブ頻度閾値より小さいことを指示する場合、処理対象となるデータがデータアーカイブ条件を満たしていると決定して、処理対象となるデータを処理対象となるデータが所属するデータベースからアーカイブデータベースに移転する。

【0134】

当該アーカイブ条件取得ユニット１２６１及びデータ移転ユニット１２６２の実現形態について、上記の図１２１に対応する実施例におけるステップ１００６の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0135】

当該マッピングテーブル取得モジュール１２１、データタイプマッチングモジュール１２２、データ記憶モジュール１２３、アクセス指令生成モジュール１２４、データアクセスモジュール１２５及び操作実行モジュール１２６の実現形態について、上記の図１０の実施例におけるステップ１００１～ステップ１００６の記載を参照すればよく、ここで、贅言しない。また、同一方法による有益な効果記載についても、贅言しない。

【0136】

さらに、図１３を参照し、図１３は本出願の実施例が提供するコンピュータ機器の概略図である。図１３に示すように、当該コンピュータ機器１３００はブロックチェーンネットワークにおける、全量台帳データを保存する必要があるブロックチェーンノード、例えば、上記の図１に示すブロックチェーンネットワークにおける何れか１つのブロックチェーンノード、例えば、ノード１０ａである。当該コンピュータ機器１３００は少なくとも１つのプロセッサー１３０１、例えばＣＰＵ、少なくとも１つのネットワークインターフェース１３０４、ユーザーインターフェース１３０３、メモリ１３０５、少なくとも１つの通信バス１３０２を含む。通信バス１３０２は、これらのコンポーネントの間の接続通信を実現する。ユーザーインターフェース１３０３はディスプレイ（Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード（Ｋｅｙｂｏａｒｄ）を含み、ネットワークインターフェース１３０４は任意選択で、標準な有線インターフェース、無線インターフェース（例えば、ＷＩ―ＦＩインターフェース）を含む。メモリ１３０５は高速ＲＡＭメモリであってもよいし、不揮発性メモリ（ｎｏｎ―ｖｏｌａｔｉｌｅｍｅｍｏｒｙ）、例えば少なくとも１つの磁気ディスクメモリであってもよい。メモリ１３０５は任意選択で、上記プロセッサー１３０１から離れた少なくとも１つの記憶装置であってもよい。図１３に示すように、コンピュータ記憶媒体としてのメモリ１３０５はオペレーティングシステム、ネットワーク通信モジュール、ユーザーインターフェースモジュール及び機器制御アプリケーションプログラムを含む。

【0137】

図１３のコンピュータ機器１３００において、ネットワークインターフェース１３０４は主にネットワーク通信を行って、ユーザーインターフェース１３０３は主にユーザーに入力用インターフェースを提供し、プロセッサー１３０１はメモリ１３０５に記憶される機器制御アプリケーションプログラムを呼び出すことで、
ブロックチェーンノードのデータベース配置情報に基づいて、記憶インスタンスマッピングテーブルを取得するステップであって、記憶インスタンスマッピングテーブルはＮ個のデータベースインスタンスのデータマッピング関係を含み、データマッピング関係はデータベースインスタンスのデータタイプを指示し、Ｎは１超えの正の整数であるステップと、
記憶対象となるブロックチェーンデータを取得した場合、Ｎ個のデータベースインスタンスから、Ｍ個の候補データベースインスタンスを決定するステップであって、候補データベースインスタンスのデータタイプがブロックチェーンデータにマッチングし、ＭはＮ以下の正の整数であるステップと、
データベース配置情報におけるデータシャーディングポリシーに基づいて、ブロックチェーンデータをＭ個の候補データベースインスタンスのうちの第１のデータベースインスタンスに記憶するステップと、を実現する。

【0138】

ここで、本出願の実施例に記載のコンピュータ機器１３００は以上の図６及び図１３の実施例における当該ブロックチェーンによるデータ処理方法の記載を実行してもよいし、以上の図１２の実施例における当該ブロックチェーンによるデータ処理装置の記載を実行してもよく、ここで、贅言しない。また、同一方法による有益な効果記載についても、贅言していない。

【0139】

本出願の実施例はコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供し、当該コンピュータ可読記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、当該コンピュータプログラムはプログラム指令を含み、当該プログラム指令はプロセッサーによって実行されると、図６及び図１０の各ステップが提供するブロックチェーンによるデータ処理方法を実現し、図６及び図１０の各ステップが提供する実現形態を参照すればよく、ここで、贅言しない。

【0140】

コンピュータ可読記憶媒体は上記の何れか１つの実施例が提供するデータ伝送装置であってもよいし、又はコンピュータ機器の内部記憶ユニット、例えばコンピュータ機器のハードディスク又はメモリであってもよい。当該コンピュータ可読記憶媒体は当該コンピュータ機器の外部記憶機器、例えば当該コンピュータ機器に配置される外付けハードディスク、スマートメディア（ｓｍａｒｔｍｅｄｉａｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（ｓｅｃｕｒｅｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュメモリカード（ｆｌａｓｈｃａｒｄ）などであってもよい。さらに、当該コンピュータ可読記憶媒体は、当該コンピュータ機器の内部記憶ユニットを含むとともに、外部記憶機器を含む。当該コンピュータ可読記憶媒体は当該コンピュータプログラム及び当該コンピュータ機器の必要な他のプログラム、データを記憶する。当該コンピュータ可読記憶媒体はさらに、出力済み又は出力対象となるデータを一時的に記憶する。

【0141】

本出願の実施例はコンピュータプログラム製品をさらに提供し、当該コンピュータプログラム製品はコンピュータプログラムを含み、当該コンピュータプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。コンピュータ機器のプロセッサーはコンピュータ可読記憶媒体から当該コンピュータプログラムを読み取り、プロセッサーは当該コンピュータプログラムを実行することで、当該コンピュータ機器に、以上の各実施例におけるブロックチェーンによるデータ処理方法又は装置の記載を実行させ、ここで、贅言しない。また、同一方法による有益な効果記載についても、贅言しない。

【0142】

以上は本出願の好適な実施例に過ぎないため、本出願の請求項の範囲を限定できず、従って、本出願の請求項による等価変更は何れも本出願の範囲に属している。

【符号の説明】

【0143】

１データ処理装置
１０ノード
１１０ローカルデータベース
１２０リモートデータベース
１２１マッピングテーブル取得モジュール
１２２データタイプマッチングモジュール
１２３データ記憶モジュール
１２４アクセス指令生成モジュール
１２５データアクセスモジュール
１２６操作実行モジュール
１２１１配置情報ロードユニット
１２１２インスタンス取得ユニット
１２１３マッピングテーブル生成ユニット
１２２１データ情報決定ユニット
１２２２データタイプ決定ユニット
１２２３データタイプマッチングユニット
１２３１ハッシュリング生成ユニット
１２３２第１のハッシュ計算ユニット
１２３３第２のハッシュ計算ユニット
１２３４ターゲットインスタンス決定ユニット
１２３５データ記憶ユニット
１２５１インスタンス決定ユニット
１２５２トラフィックインスタンス決定ユニット
１２５３アクセス指令転送ユニット
１２５４データ受信ユニット
１２６１アーカイブ条件取得ユニット
１２６２データ移転ユニット
１３００コンピュータ機器
１３０１プロセッサー
１３０２通信バス
１３０３ユーザーインターフェース
１３０４ネットワークインターフェース
１３０５メモリ
１２１２１データベースタイプ取得サブユニット
１２１２２スマートコントラスト取得サブユニット
１２１２３第１の構築サブユニット
１２１２４プロンプト情報表示サブユニット
１２１２５第２の構築サブユニット
１２２２１第１の決定サブユニット
１２２２２第２の決定サブユニット
１２２２３第３の決定サブユニット

【図1】