
你是否对区块链一无所知
“区块链”,如今已经成为了谁人都想要说上两句的话题。不过,其与生俱来的神秘感,却丝毫没有随着它的烂大街而消失。
2008年,“区块链”第一次被中本聪提出,并在随后的几年中,成为了电子货币比特币的核心组成部分。
那么少年,你是否还对区块链一无所知?
“区块”和“链”
谈到区块链,有些词语总是在“大佬”们的口中不断出现——“去中心化”“信任”“不可篡改”……但这仅仅是区块链的特点,而并非它的真正定义。
那么区块链究竟是什么?把这个词拆开来讲,相信你会一目了然。
“链”指的是一个庞大而完整的数据库,对应比特币来说,就是它的账本。“区块”则是这个大账本的组成部分,即在固定时间段内所有交易的记录。
清华大学教授刘云浩就曾打比方说,区块链就像是一列火车,每节火车车厢里堆积货物,类似于每个区块里存放数据,把所有火车车厢连成火车,类似于把所有区块连成一条链。
用完整的一句话讲,区块链就是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构。
“链”如何产生?
如同现实货币的交易,在比特币的系统中,商人们按照商品价值给予物品出卖方一定的货币,从而生成一宗宗交易。这些物品可以是音乐、土地、房产等等等等。
而这与现实货币交易的不同在于:账单不会立刻生成、账单不由单个第三方产生、账单将会向所有人公开。
比特币的规则,是每十分钟生成一个附加于原有账本之上的新账本,大小为1MB。
这些账本,是由一群被称之为“矿工”的人“挖掘”而出的。“矿工”可以被看作是交易的中间人,他们负责记账,并收取一定的手续费。
但由于一次生成的账本数量有限,而所有人都希望自己成为那个完成记账的人,比特币系统便设置解密游戏,把记账的权利交给最先解密完成的“矿工”。
而每一个“矿工”在“挖掘”新生成的账本之前,都会被要求同步之前已经生成的账本。如同串珠子一般,“矿工”们所做的,是将新生成的“珠子”串到之前的线上,这样,便形成了一个由多个第三方共同见证的账本。
去中心化,为了什么?
去中心化,去掉的中心是银行、是公证机关。不过,这些中心并非仅仅指机构本身,更核心的是指机构们的数据库。
在区块链中,一切的协议、交易都不再由一台或一组计算机记录,也将不会保存在拥有多个连接端口的单一数据库中。
运用分布式数据库,账单被存储在各式的电脑上,从而在物理意义上相互独立。这就意味着,每一宗交易都会有成千上万个见证人,而每一宗交易在结束以后,也会留在成千上万人的记忆中。
这样的举动有什么用处呢?
首先,它会使交易更为安全。
设想一下,如果有一天,存着你大半生积蓄的银行数据库数据突然丢失,只有你的存折能够证明银行的金库中的确有你的存款,银行会不会怀疑最后的这一串存款数据是由你自己用打印机打上的?而一旦这笔存款有了千千万万的见证人,事情则会完全不一样。
其次,它会让参与交易的各方更为平等。
形象地说,如果我们只能去一个视频网站看电影的话,网站自然可以决定,人们什么时候能看到、谁能看到、谁不能看到。但是如果人们不需要通过这个中心来看电影呢?
我们都知道,除了视频网站,网盘也是一个很好的选择。而网盘的机制是,只要还有人保存有该部电影并能够分享出来,那么大众就有途径可以看到电影。在这样的机制下,单个个体是无法决定所有对象的。这就是去中心化带来的平等。
读芯君开扒
除了比特币,区块链还有什么未来?
区块链归根结底是一种共识机制,而比特币只不过是区块链的一个应用实例。
那么,作为有着平等、安全之称的管理手段,区块链有着怎样的落地前景呢?
在小芯看来,对于短期、低价值的协议,像买一杯奶茶,自然不值得等上几十分钟甚至几天。但一切具有高价值及长期价值的协议,都值得运用区块链手段保证其安全。比如学位证明,又比如土地买卖,这样的协议在中心化的情况下极易受到影响,却又需要长期维持,运用区块链技术自然再合适不过。
谁也不愿意因为母校搬个校区,自己多年的寒窗苦读就被抹煞了不是么?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01