趣云笔记
区块链存储是一种在去中心化网络中保存数据的方式，它利用世界各地用户未使用的硬盘空间来存储文件。去中心化基础设施是集中式云存储的替代方案，可以解决集中式系统中发现的许多问题。
区块链存储工作原理
区块链依赖于分布式账本技术（DLT）。DLT充当各方之间交易信息的去中心化数据库。操作按时间顺序填充DLT，并作为一系列区块存储在账本中。区块之间形成一条相互关联的链，每个区块都引用其之前的区块，从而创建区块链。
在区块链存储中，文件首先在称为分片的过程中被分解 。每个分片都会被复制，以防止传输过程中发生错误时丢失数据 。这些文件还使用私钥加密，这使得网络中的其它节点无法查看该文件。
复制的分片分布在世界各地的分散节点中。交互记录在区块链分类账中，允许系统确认和同步区块链中节点之间的交易。区块链存储旨在永久保存这些交互，并且数据永远无法更改。
区块链存储与云存储区别
区块链存储可能是集中式云存储的一种更便宜、更安全、更可靠的替代方案。
集中式云存储提供商通过复制数据并将其存储在不同的数据中心来防止数据丢失。在此过程中重复的大量数据可能会产生过多的剩余信息。此外，云存储的数据中心需要企业级硬件 ，这些因素可能会使集中式数据存储比区块链存储昂贵得多。
对于区块链存储来说，通过利用世界各地用户设备上的空闲空间，区块链存储可以削减高达90%的集中式云存储成本。 个人和企业可以通过出租硬盘上未使用的空间供他人使用来获得收益。
区块链存储的优势
通常情况下，将数据存储在数十个单独的节点上还可以带来区块链存储安全的好处。加密文件并将其分布在去中心化网络中，使黑客更难 访问数据。没有中央实体控制对文件的访问或拥有解密文件所需的密钥。私钥完全由用户控制，理论上第三方不可能访问这些文件。与此同时，分片还可以提高安全性和隐私性。
所以，区块链存储还可以允许更快、更可定制的存储系统，因为用户能够操纵设置，例如检索速度和冗余。
区块链存储典型示例
目前区块链存储应用非常的广泛，常见的项目例如BitTorrent、Filecoin、Sia和Storj都是使用区块链的去中心化存储网络。
- BitTorrent的去中心化存储网络基于其文件共享协议（BTFS）和Tron的去中心化区块链平台。该网络让存储“租用者”向“主机”支付其过剩容量的费用。
- Filecoin分布式云存储网络使用区块链和星际文件系统（IPFS）让用户从网络上的提供商处购买存储。IPFS是一种点对点（P2P）超媒体分发系统，旨在提供一种去中心化的文件存储和共享方法。IPFS网络内的节点形成一个分布式文件系统，可以通过多种方式访问，包括基于Linux的FUSE接口和HTTP（超文本传输协议）。本地文件可以添加到IPFS网络中并可供全世界使用。
- Sia是一个基于SIA基金会开发的开源软件构建的去中心化存储市场，该平台允许租户与提供多余存储空间的主机签订合同。
- Storj基于以太坊区块链平台，旨在提供私密、安全、高效的基于P2P的云存储。Storj平台使用分片和端到端加密 ( E2EE ) 来存储和保护数据。
需要注意的是，BitTorrent、Filecoin、Sia和Storj提供自己的加密货币 （BTT、Siacoin、STORJ代币和FIL），一般是创建一个买卖去中心化存储并鼓励其使用的市场。
简单总结
从上面分析可以看出，区块链是一种分布式数据库技术，它具有许多与数据存储相关的技术特点，其主要技术特点包括：
- 分布式存储：在网络中的多个节点上，而不是集中存储在单个中心服务器上。这意味着数据具有高度的冗余性和可用性，因为即使某些节点发生故障，数据仍然可以从其他节点中恢复。
- 去中心化：区块链不依赖于单一的中心权威机构来管理和维护数据，而是通过共识算法来验证和记录交易。这种去中心化的特点使得数据不易受到单点故障或操纵的影响，提高了数据的安全性和可信度。
- 不可篡改性：一旦数据被添加到区块链中，几乎不可能修改或删除它，因为每个区块都包含了前一个区块的哈希值，形成了链式结构，任何对数据的篡改都会导致链中后续区块的无效。
- 透明性：区块链上的数据通常是公开可查的，任何人都可以查看和验证交易记录。这种透明性有助于防止不正当行为，并提高了数据的可信度。
- 加密保护：区块链使用加密技术来保护数据的隐私和安全。用户的身份和交易细节通常被加密，只有具有相应私钥的人才能访问和修改数据。
- 时间戳和顺序性：区块链中的每个交易都带有时间戳，确保了数据的时间顺序。这对于记录事件和交易历史非常重要。
- 高可扩展性和性能挑战：尽管区块链具有许多优点，但它也面临着可扩展性和性能方面的挑战。随着链上数据的增长，处理速度可能会减慢，因此一些区块链技术正在努力解决这些问题。
所以，区块链的数据存储技术特点使其在分布式、不可篡改、透明和安全的环境中管理数据非常有用。需要注意的是，区块链并不是所有应用场景的最佳选择，因为它的性能和可扩展性限制了一些大规模数据处理需求。
