基于混合索引的链上数据查询优化

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2025010067

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (1): 77-84.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2025010067

基于混合索引的链上数据查询优化

张瑞阳¹, 赵明洁¹, 郭兵¹(), 江平洪²

^1.四川大学计算机学院，成都 610065
^2.成都市公共资源交易服务中心，成都 610095

收稿日期:2025-01-17 修回日期:2025-03-31 接受日期:2025-04-07 发布日期:2026-01-10 出版日期:2026-01-10
通讯作者: 郭兵
作者简介:张瑞阳（1999—），男，安徽亳州人，硕士研究生， CCF会员，主要研究方向：区块链
赵明洁（1998—），女，贵州贵阳人，博士研究生， CCF会员，主要研究方向：数据共享、大数据
江平洪（1971—），男，四川内江人，工程师，硕士，主要研究方向：电子政务。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(U2268204)

On-chain data query optimization based on hybrid index

Ruiyang ZHANG¹, Mingjie ZHAO¹, Bing GUO¹(), Pinghong JIANG²

^1.College of Computer Science，Sichuan University，Chengdu Sichuan 610065，China
^2.Chengdu Public Resources Trading Service Center，Chengdu Sichuan 610095，China

Received:2025-01-17 Revised:2025-03-31 Accepted:2025-04-07 Online:2026-01-10 Published:2026-01-10
Contact: Bing GUO
About author:ZHANG Ruiyang， born in 1999， M. S. candidate. His research interests include blockchain.
ZHAO Mingjie， born in 1998， Ph. D. candidate. Her research interests include data sharing， big data.
JIANG Pinghong， born in 1971， M. S.， engineer. His research interests include e-government affairs.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(U2268204)

摘要/Abstract

摘要：

针对区块链系统链上数据查询中查询效率低和查询类型少的问题，提出一种区块间索引模型。首先，对于区块中的离散型属性，提出倒排布隆过滤器（IBFS）索引；使用该索引查询数据时无需遍历全部区块，可以在O（1）时间复杂度内定位到目标区块；其次，对于连续型属性，使用聚类算法计算区块内数据的细粒度分布区间，并结合区块内数据的最大最小值构建双层聚类链表（DLCC）索引，从而在查询数据时可过滤更多不含目标数据的区块；最后，在所提索引模型的基础上，设计并实现多种查询算法。实验结果表明，与树型布隆过滤器索引相比， IBFS索引占用的存储空间降低了51.0%，定位到目标区块的时间减少了75.9%；与起止区间索引相比， DLCC索引在范围查询时定位到的区块数减少了55.5%。

关键词: 区块链, 查询优化, 索引模型, 布隆过滤器, 聚类算法

Abstract:

Aiming at the problems of low query efficiency and limited query types in on-chain data querying of blockchain systems， an inter-block index model was proposed. Firstly， for discrete attributes within blocks， Inverted Bloom Filters （IBFS） index was introduced. When querying data using IBFS， it allows for locating target block in O（1） time complexity without all block traversal. Secondly， for continuous attributes， the clustering algorithm was employed to calculate fine-grained data distribution intervals in block， and Dual-Layer Clustering Chain （DLCC） index was constructed by combining with maximum/minimum values of the data in block， thereby enabling the filtering of more non-target blocks during querying data. Finally， based on the proposed index model， various query algorithms were designed and implemented. Experimental results show that compared with tree Bloom filter index， IBFS index reduces the storage space by 51.0%， and shorten the time to locate target blocks by 75.9%； compared with start-end interval index， DLCC index reduces the number of located blocks during range query by 55.5%.

Key words: blockchain, query optimization, index model, Bloom filter, clustering algorithm

中图分类号:

TP311

张瑞阳, 赵明洁, 郭兵, 江平洪. 基于混合索引的链上数据查询优化[J]. 计算机应用, 2026, 46(1): 77-84.

Ruiyang ZHANG, Mingjie ZHAO, Bing GUO, Pinghong JIANG. On-chain data query optimization based on hybrid index[J]. Journal of Computer Applications, 2026, 46(1): 77-84.

图/表 12

图1 区块链存储结构

Fig. 1 Storage structure of blockchain

图2 布隆过滤器合并后的误判率

Fig. 2 False positive rate after merging Bloom filters

图3 系统模型

Fig. 3 System model

图4 IBFS索引结构

Fig. 4 Index structure of IBFS

图5 DLCC索引结构

Fig. 5 Index structure of DLCC

图6 K-means和DBSCAN的聚类效果

Fig. 6 K-means and DBSCAN clustering results

图7 存储开销的对比

Fig. 7 Comparison of storage cost

图8 等值查询时间的对比

Fig. 8 Comparison of equivalent query times

图9 索引构建时间的对比

Fig. 9 Comparison of index building time

图10 范围查询的对比

Fig. 10 Comparison of range query

图11 Top-K查询时间的对比

Fig. 11 Comparison of Top-K query time

图12 DBSCAN与K-means的查询对比

Fig. 12 Query comparison of DBSCAN and K-means

参考文献 20

[1]	NAKAMOTO S. Bitcoin： a peer-to-peer electronic cash system ［EB/OL］. ［2024-12-30］. .
[2]	YANG R， YU F R， SI P， et al. Integrated blockchain and edge computing systems： a survey， some research issues and challenges ［J］. IEEE Communications Surveys and Tutorials， 2019， 21（2）： 1508-1532.
[3]	DI FRANCESCO MAESA D， MORI P. Blockchain 3.0 application survey ［J］. Journal of Parallel and Distributed Computing， 2020， 138： 99-114.
[4]	ZHENG K， ZHENG L J， GAUTHIER J， et al. Blockchain technology for enterprise credit information sharing in supply chain finance ［J］. Journal of Innovation and Knowledge， 2022， 7（4）： No.100256.
[5]	夏晓亮，秦智，万武南，等.基于区块链的医疗数据分类加密共享方案［J］.应用科学学报， 2024， 42（4）： 613-628.
	XIA X L， QIN Z， WAN W N， et al. Medical data classification encryption sharing scheme based on blockchain ［J］. Journal of Applied Sciences， 2024， 42（4）： 613-628.
[6]	MATHUR S， KALLA A， GÜR G， et al. A survey on role of blockchain for IoT： applications and technical aspect ［J］. Computer Networks， 2023， 227： No.109726.
[7]	王利娥，林彩怡，李永东，等.基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案［J］.计算机应用， 2025， 45（6）： 1756-1765.
	WANG L E， LIN C Y， LI Y D， et al. Digital content copyright protection and fair tracking scheme based on blockchain ［J］. Journal of Computer Applications， 2025， 45（6）： 1756-1765.
[8]	RUAN P， DINH T T A， LIN Q， et al. LineageChain： a fine-grained， secure and efficient data provenance system for blockchains ［J］. The VLD Journal， 2021， 30（1）： 3-24.
[9]	王千阁，何蒲，聂铁铮，等.区块链系统的数据存储与查询技术综述［J］.计算机科学， 2018， 45（12）： 12-18.
	WANG Q G， HE P， NIE T Z， et al. Survey of data storage and query techniques in blockchain systems ［J］. Computer Science， 2018， 45（12）： 12-18.
[10]	LI Y， ZHENG K， YAN Y， et al. EtherQL： a query layer for blockchain system ［C］// Proceedings of the 2017 International Conference on Database Systems for Advanced Applications， LNCS 10178. Cham： Springer， 2017： 556-567.
[11]	PENG Z， WU H， XIAO B， et al. VQL： providing query efficiency and data authenticity in blockchain systems ［C］// Proceedings of the IEEE 35th International Conference on Data Engineering Workshops. Piscataway： IEEE， 2019： 1-6.
[12]	王泓机，戴炳荣，李超，等.针对区块链应用的查询优化模型［J］.计算机工程与应用， 2019， 55（22）： 34-39.
	WANG H J， DAI B R， LI C， et al. Query optimization model for blockchain applications ［J］. Computer Engineering and Applications， 2019， 55（22）： 34-39.
[13]	郑浩瀚，申德荣，聂铁铮，等.面向混合索引的区块链系统的可查询性优化［J］.计算机科学， 2020， 47（10）： 301-308.
	ZHENG H H， SHEN D R， NIE T Z， et al. Queryability optimization of blockchain system for hybrid index ［J］. Computer Science， 2020， 47（10）： 301-308.
[14]	刘炜，王栋，佘维，等.一种面向区块链溯源的高效查询方法［J］.应用科学学报， 2022， 40（4）： 623-638.
	LIU W， WANG D， SHE W， et al. An efficient query method for blockchain traceability ［J］. Journal of Applied Sciences， 2022， 40（4）： 623-638.
[15]	张虹，卫忠琦.基于二级索引机制的区块链系统查询模型［J］.计算机应用， 2022， 42（S2）： 129-134.
	ZHANG H， WEI Z Q. Query model of blockchain system based on secondary index mechanism ［J］. Journal of Computer Applications， 2022， 42（S2）： 129-134.
[16]	WANG J， SHEN D， NIE T， et al. A blockchain query optimization method based on hybrid indexes ［C］// Proceedings of the 2023 International Conference on Web Information Systems and Applications， LNCS 14094. Singapore： Springer， 2023： 455-466.
[17]	王天柱，李凌，彭志辰，等.基于区块链的可信制造供应链溯源框架设计［J］.计算机应用研究， 2024， 41（5）： 1308-1313.
	WANG T Z， LI L， PENG Z C， et al. Design of blockchain-based trusted manufacturing supply chain traceability framework ［J］. Application Research of Computers， 2024， 41（5）： 1308-1313.
[18]	常健，林立成，李彬弘，等.基于学习索引的图式区块链高效可验证查询机制［J］.计算机研究与发展， 2023， 60（11）： 2455-2468.
	CHANG J， LIN L C， LI B H， et al. Efficient and verifiable query mechanism of DAG blockchain based on learned index ［J］. Journal of Computer Research and Development， 2023， 60（11）： 2455-2468.
[19]	BLOOM B H. Space/time trade-offs in Hash coding with allowable errors ［J］. Communications of the ACM， 1970， 13（7）： 422-426.
[20]	ZHENG P， ZHENG Z， WU J， et al. XBlock-ETH： extracting and exploring blockchain data from Ethereum ［J］. IEEE Open Journal of the Computer Society， 2020， 1： 95-106.

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[1]	翟社平, 朱鹏举, 杨锐, 刘佳一腾. 基于区块链的物联网身份管理系统[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(9): 2873-2881.
[2]	高威, 刘丽华, 和斌涛, 邓方安. 区块链共识机制与改进算法研究进展[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(9): 2848-2864.
[3]	佘维, 马天祥, 冯海格, 田钊, 刘炜. 基于合约调用掩盖的区块链隐蔽通信方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(9): 2865-2872.
[4]	王迪. 区块链边缘节点安全架构P-Dledger[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(8): 2630-2636.
[5]	彭海洋, 计卫星, 刘法旺. 基于区块链的自动驾驶仿真测试数据存证模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(8): 2421-2427.
[6]	张硕, 孙国凯, 庄园, 冯小雨, 王敬之. 面向区块链节点分析的eclipse攻击动态检测方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(8): 2428-2436.
[7]	陈宇轩, 郑海彬, 关振宇, 苏泊衡, 王玉珏, 郭振纬. 基于HoneyBadgerBFT和DAG的异步网络区块链分片机制[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(7): 2092-2100.
[8]	王利娥, 林彩怡, 李永东, 傅星珵, 李先贤. 基于区块链的数字内容版权保护和公平追踪方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(6): 1756-1765.
[9]	陈依林, 李晓宇. 基于一次性环签名的区块链混币方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(12): 3881-3887.
[10]	魏境烽, 姚中原, 马硕森, 王超, 郭尚坤, 朱自强, 斯雪明. 区块链技术在碳排放交易系统中的应用综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(12): 3872-3880.
[11]	李功丽, 陈晓迪, 李露. 基于多阶段传播的区块链网络低延迟邻居选择方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(12): 3939-3946.
[12]	唐梅, 万武南, 张仕斌, 张金全. 基于区块链的DDoS防护研究综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(11): 3416-3423.
[13]	沈廷达, 朱孔林, 张琳. 基于哈希时间锁定和激励机制的半中心化跨链桥设计[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(11): 3440-3445.
[14]	王飞, 王恒笛, 朱孔林, 张琳. 基于可信执行环境的自适应在线区块链分片算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(11): 3424-3431.
[15]	孙碧芒, 万武南, 张仕斌, 张金全. 基于SM2同态加密的区块链多域访问控制方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2025, 45(11): 3432-3439.