京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
区块链的定义与特性
今天,Bianews将为大家带来的区块链小知识包括:什么是区块链?区块链具有哪些特性?
什么是区块链?
1、区块链/ Blockchain
区块链技术是指通过去中心化和去信任的方式集体维护一个可靠数据库的技术方案。
2、块链式数据结构/ Chained-Block Data Structure
一段时间内发生的事务处理以区块为单位进行存储,并以密码学算法将区块按时间先后顺序连接成链条的一种数据结构。
3、去信任/ Trustless
去信任表示用户不需要相信任何第三方。用户使用去信任的系统或技术处理交易时非常安全和顺畅,交易双方都可以安全地交易,而不需要依赖信任的第三方。
4、点对点/ Peer-to-Peer / P2P
通过允许单个节点与其他节点直接交互,无需通过中介机构,从而实现整个系统像有组织的集体一样运作的系统。
5、去中心化/ Decentralized
去中心化是区块链最基本的特征,指区块链不依赖于中心的管理节点,能够实现数据的分布式记录、存储和更新。
6、中本聪/ Satoshis Nakamoto
中本聪是比特币的发明人或发明组织,目前身份存疑。“中本聪”也可能仅仅是个化名。中本聪于 2008 年发表了一篇名为《比特币:一种点对点式的电子现金系统》(Bitcoin:A Peer-to-Peer Electronic Cash System)的论文,描述了一种被称为“比特币”的电子货币及其算法,被视为是区块链的第一个成功实践。
区块链的特性
1、匿名性/ Anonymous
由于区块链各节点之间的数据交换遵循固定且预知的算法,因此区块链网络是无须信任的,可以基于地址而非个人身份进行数据交换。
2、自治性/ Autonomous
区块链采用基于协商一致的机制,使整个系统中的所有节点能在去信任的环境自由安全地交换数据、记录数据、更新数据,任何人为的干预都不起作用。
3、开放性/ Openness
区块链系统是开放的,任何节点都能够拥有全网的总账本,除了数据直接相关各方的私有信息通过非对称加密技术被加密外,区块链的数据对所有节点公开,因此整个系统信息高度透明。
4、可编程/ Programmable
分布式账本的数字性质意味着区块链交易可以关联到计算逻辑,并且本质上是可编程的。因此,用户可以设置自动触发节点之间交易的算法和规则。
5、可追溯/ Traceability
区块链通过区块数据结构存储了创世区块后的所有历史数据,区块链上的任一一条数据皆可通过链式结构追溯其本源。
6、不可篡改/ Tamper Proof
区块链的信息通过共识并添加至区块链后,就被所有节点共同记录,并通过密码学保证前后互相关联,篡改的难度与成本非常高。
7、集体维护/ Collectively Maintain
区块链系统是由其中所有具有维护功能的节点共同维护,所有节点都可以通过公开的接口查询区块链数据和开发相关应用。
8、无需许可/ Permissionless
无需许可表示所有节点都可以请求将任何交易添加到区块链中,但只有在所有用户都认为合法的情况下才可进行交易。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19