京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
几张图看懂区块链技术到底是什么
“区块链”的概念可以说是异常火爆,好像互联网金融峰会上没人谈一谈区块链技术就out了,BAT以及各大银行还有什么金融机构都在开始自己的区块链研究工作,就连IBM最近也成立了自己的区块链研究实验室,但其实区块链到底是什么?大家或许并不清楚,停留在雾里看花的状态。从今天开始,就让我们一起走进区块链,揭开区块链的神秘面纱吧!
取快链?你想说的是区块链吧?
要说清楚区块链,我们先来讲个故事。
你一定听说过三人成虎的故事吧?
假设一个人告诉你,不好了,大街上有只老虎,你相不相信?
我去,你咋不按常理出牌啊,你要说不相信!
重来!我们说的是真老虎!
Action!!!
好!非常好!!影帝级的演出!!!
继续,这时候换做一堆人告诉你这件事!
我们再换一种场景。
如果一个德高望重、你十分信任的老者告诉你这件事,你又会怎么想?
是的,这就是所谓的信任的力量。你不信任一个没有足够信用度的单独个体,
但你会信任一堆个体或者有足够信用度的单独个体。
在现实社会中,银行就是这个有足够信用度的个体(中心)。
但以银行等作为信用中介是需要成本的,
而我们普通大众就要为这庞大的信用成本买单。
所以才会造就金融业是最赚钱的行业。
要去除银行类等中心机构的信用背书?
那就可以用我们上面提到过的“一堆个体”,这也是区块链技术的核心。
区块链本质上是解决信任问题、降低信任成本的技术方案,
目的就是为了去中心化,去信用中介。
区块链是比特币的底层技术。
比特币(BitCoin)的概念最初由中本聪在2009年提出,你把它理解成数字货币即可。
我们以比特币交易为例来看看区块链具体是如何操作的。
1、把每笔交易在全网广播。让全网承认有效,必须广播给每个节点。
2、矿工节点接收到交易信息后,都要拿出账簿本记载该次交易。
一旦记录,就不可撤销,不能随意销毁。
矿工节点是通过电脑运行的比特币软件对交易的进行确认的。
为了鼓励矿工的服务,对于其所记录和确认的交易,
系统为矿工提供25个比特币作为奖励。(这个奖励数量,系统设定每4年减半)
奖励只有一份,那就看谁记录的快呗。
为了减少这种情况,系统会出一道十分钟的运算题,
谁能最快解出值,谁就将获得记录入账权利,并赢得奖励。
对了,这里可以给大家看一道据说是徐汇区幼儿园升小学的运算题。
别急啊,你试试看,我第一次反正是做错了。
……,好吧,我无力反驳。
说远了,我们再说回来。
前述区块链中所运用算法并不是简单的计算题,而是使用哈希散列(Hash)算法。
哈希散列是密码学里的经典技术,可以用来验证有没有人篡改数据内容。
3、获得记账权的矿工将向全网广播该笔交易,账簿公开,其他矿工将核对确认这些账目。交易达到6个确认以上就成功记录在案了。
矿工记录的时候,还会将该笔交易盖上时间戳,形成一个完整时间链。
4、当其它矿工对账簿记录都确认无误后,该记录就确认合法,矿工们就进入了下一轮记账权争夺战。
矿工的每个记录,就是一个区块(block),会盖上时间戳,每个新产生的区块严格按照时间线形顺序推进,
形成不可逆的链条(chain),所以叫做区块链(Blockchain)。
而且每个区块都含有其上一个区块的哈希值,确保区块按照时间顺序连接的同时没有被篡改。
这时候我们再看对区块链的原始定义就能理解了:区块链是一种分布式数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每个数据块都包含了一次网络交易信息,用于验证其信息的有效性和生成下一个区块。
若两个人同时上传,虽然这个概率很小,但是若发生,我们就看最后的区块链哪条更长,短的那条就失效。这就是区块链中的“双花问题”(同一笔钱花两次)。对于要制作虚假交易,除非你说服了全网里超过51%的矿工都更改某一笔账目,否则你的篡改都是无效的。
网络中参与人数越多,实现造假可能性越低。
这也是集体维护和监督的优越性,伪造成本最大化。
说服51%的人造假还是灰常灰常难的。
好了,我们总结下,区块链主要有以下核心内容:
1、去中心化
这是区块链颠覆性特点,不存在任何中心机构和中心服务器,所有交易都发生在每个人电脑或手机上安装的客户端应用程序中。
实现点对点直接交互,既节约资源,使交易自主化、简易化,又排除被中心化代理控制的风险。
2、开放性
区块链可以理解为一种公共记账的技术方案,系统是完全开放透明的,账簿对所有人公开,实现数据共享,任何人都可以查账。开放效果类似这样:
3、不可撤销、不可篡改和加密安全性
区块链采取单向哈希算法,每个新产生的区块严格按照时间线形顺序推进,时间的不可逆性、不可撤销导致任何试图入侵篡改区块链内数据信息的行为易被追溯,导致被其他节点的排斥,造假成本极高,从而可以限制相关不法行为。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21