区块链金融如何找具体数据？

区块链在供应链金融中怎么使用？

在传统供应链金融中，融资难、融资成本高、融资流程繁琐一直是制约中小微企业做大做强的瓶颈之一。银行依赖于核心企业的控货能力和调节销售能力，出于风控的考虑，银行仅愿对核心企业有直接应付账款义务的上游供应商(限于一级供应商)提供保理业务，或对其下游经销商(一级供应商)，提供预付款或者存货融资。这就导致了有巨大融资需求的二级、三级等供应商/经销商的需求得不到满足，供应链金融的业务量受到限制，而中小企业得不到及时的融资易导致产品质量问题，会伤害整个供应链体系。

解决这些问题则可以利用区块链技术去中心化、不可篡改、分布式账本的特性打造区块链供应链金融平台。

1.供应商和核心企业签订购销合同，供应商发货，核心企业出具入库单（收货确认），货款约定到货后1个月（账期）内结算。

2.供应商因为资金紧张，将应收款凭证（入库单等）抵押给银行。

3.银行通知核心企业，应收账款已经转给银行

4.核心企业确认转让业务

5.银行给供应商放款，在这个过程中，银行会根据贷款利率和需要承担的风险，收取供应商贷款费用。

6.核心企业在约定的付款日期，将资金支付给银行，整个应收凭证融资业务结束。

1. 核心企业签发应收凭证给分销商，分销商签收后表示签订了购销合同，核心企业发货。

2. 分销商因资金紧张需要向金融融资贷款。

3. 金融机构审核同意后把贷款的金额打给核心企业。

4.分销商卖掉货物后归还贷款和利息

如何查询存证数据的区块链信息？

通过易保全进行区块链存证、网络取证的数据都能在线出具相关证书，通过证书上的备案号，可直接通过易保全和相关仲裁委官网进行区块链查询，包括保全主体、保全时间戳、广州互联网法院证据编号、区块链哈希值等相关信息。

当用户在广州互联网法院立案时，可通过互联网法院直接调取在微版权上的存证证据。广州互联网法院作为保全链开放平台上的区块链节点之一，可为用户节约大量的诉讼时间、诉讼成本和司法资源。

区块链在供应链金融中怎么使用

数据造假、数据不可信等问题的存在，给金融监管及风控等众多应用场景带来了严峻的挑战，也正成为阻碍数据大规模互联互通、共享共用的一大障碍。数据的真实可信问题长期影响着社会的各个领域，在更依赖数据的人工智能时代，这一影响将更为凸显。

数据造假可能发生在任一环节。其中，在数据存储期间造假往往更加简单：因为在现有数据存储技术下，数据的所有者、管理人员或受托存储方均有能力单方对数据进行任意的篡改或删除。

既然数据不可信的一个重要原因归咎于单方可以擅自篡改和删除数据，那么如何避免这一问题自然也得到了业界大量的关注。区块链和去中心化存储技术的诞生，对数据篡改起到了一定的遏制作用，也在市场上取得了初步验证。

许多企业开始尝试采用区块链存储数据，例如在货物追溯等场景。其做法往往是将重要数据直接写入区块中。这一简单粗暴的做法确实解决了数据防删改需求、继而满足了部分数据的可信分享，但却存在较多问题：

首先是无法存储海量数据：区块内不适合存储包括多媒体数据等在内的大数据，否则区块大小难以控制，使区块链的可扩展性变差。这就导致业务中必须对原生数据进行筛选取舍，仅选取少量必要数据存入区块，但这将降低可信数据的丰富程度。

其次是数据存取效率低：首先，由于打包过程的存在，区块链数据存储一般不用于高速的数据写入。其次，由于遍历式的数据读取方法，区块链无法支持快速索引、更无法支持SQL。

再次是数据维护效率低：区块链因其顺序引用的特点，不支持对个别历史数据的删除和修改（除非对全链重新生成，但这是区块链不应鼓励的行为）。这里需注意：“杜绝单方的私自篡改”和“完全不能删改”是完全不同的两件事。前者是一种确保互信的技术手段，但后者可能属于一种必要功能点的丧失。

最后是有数据丢失风险：这一风险单指采用中本聪共识最长链原则的PoW区块链系统。在这类区块链中，当出现链分叉时，最长（或最重）的链分支会被保留，其他分支会被抛弃，这就使区块内的数据实际上永远存在被“颠覆”、被丢弃的风险。而自私挖矿等攻击行为的存在，会加剧这一风险。这在数据存储应用中是无法接受的。

正是由于上述原因，直接采用传统区块链进行数据存储显然无法满足大量实践性场景中对可信数据存储的需求。这一问题也因而引发了大量的探讨，例如“什么数据应该在链上存储、什么数据应该在链下存储”。这些问题的出现，究其根本，还是因为区块链自身存储效率及能力受限所致的。毕竟在数据库时代，我们从来不会谈论“什么数据应该存放在数据库之外”这样的问题。

近年来也出现了一些产品，为解决上述的区块链数据存储效率低下问题提供了有益的实践，例如：

星际文件系统IPFS， R3的Corda，腾讯TrustSQL等。然而这些产品在数据可信存储方面仍存在或多或少的问题，具体而言：

IPFS对数据内容生成哈希摘要，并在多个节点间进行分布式存储，单个保有者不掌握完整数据，一定程度保护了数据隐私。但IPFS只能做到修改可知（因哈希值会因内容改变而变化），并且没有访问控制等数据安全措施，整体而言仍难以满足企业级服务需求。

Corda是面向金融交易隐私需求量身定做的存储产品，重点关注数据存储的隐私性。为此，Corda没有全局账本，并需要见证人的存在，是一种隐私但并不足够安全可信的数据存储方案。

TrustSQL与国内其它同类产品采用了一种简单直观的设计思路，也是目前国内最为常见的做法，即：先将数据存入数据库（或IPFS），再将操作记录、数据哈希等存于链上。相对于TrustSQL而言，一些类似产品如众享比特的ChainSQL等进一步提升了对SQL的支持度。该类产品满足了数据“可审计”、“监管透明”的需求，但缺点是依然无法杜绝对数据本身的删改行为，只是能做到“删改可知”；此外，对关键数据的保全需要依赖参与节点的全副本存储，存储成本略高。并且在数据隐私性方面的设计仍显不足。

针对上述产品中存在的不足，物缘科技通过原创技术创新，探索出一条不同的道路，并推出自主知识产权产品“ImSQL”,旨在提供一种可真正确保数据不被私自篡改或删除的可信存储产品。

ImSQL（Immutable SQL Database）是基于区块链和分布式存储技术上的一种新型可信数据存储解决方案，并完美解决了“防止私自删改”、“保护数据隐私”、“降低存储成本”等核心问题，为大数据时代的可信存储与数据分享提供了可靠的技术路径。

相比现有产品，ImSQL具有以下几点突出优势：

1． 彻底杜绝单方对数据的私自篡改和删除。通过在存和取两个环节进行多方校验并在存储过程中杜绝篡改删除，全方位保障数据的真实可信性，使应用中的参与方能够互信、放心地采纳它方数据，使数据能够支撑精准追溯、追责。

2． 杜绝单点失败。多方共用数据的同时也共同维护数据，数据不只存于一方，从根本上实现分布式数据的可信共享池，既避免了单点失败风险，也提升了数据分享效率。

3． 碎片化存储，满足数据隐私需求，使任何一方无法掌握完整数据，从而解决了传统云计算的中心化存储、或区块链全副本存储均存在的数据隐私问题。除了数据所有方，其他任何存储托管者都无法获得完整数据。

4． 优异的数据存取性能：ImSQL单节点可达3000 TPS的写入速度和10000 QPS的读取速度。此外，ImSQL还具有：支持SQL语言，可水平扩展等优点，存取性能和使用体验优异，并可充分利用集qun扩展使上述指标进一步达到数倍增长。

5． 满足多媒体等大数据的高效存取需求，支持高效存取、高效索引、高效扩展，真正胜任大数据业务场景，可以对视频等数据实现既可信又高效的存储，从而给视频监控等场景提供前所未有的可信保全体验。

6． 采用分片式设计，极大降低了每个存储参与方的存储压力和成本，使更多参与方有机会加入和参与到数据可信共享的生态中。

7． 分布式架构，兼容轻节点，鼓励更多节点参与。不存在超能节点，参与存储的节点地位相同，更好保证系统的可靠性和抗毁性。此外，如果节点选择运行在轻副本模式，可只存储部分数据，使自身存储压力极大降低，义务虽然减轻但权力可不受任何影响。

ImSQL兼顾了海量存储、快速索引、水平扩展等数据库属性，也兼顾了数据即存即固化的区块链特征，在众多关注数据可信存储与分享的领域中，有望带来前所未有的使用体验和便利，例如：实现供应链中各方数据的互通与互信、实现政府或大企业各部门间数据的互联互通、支撑可信追溯相关海量数据的存储等。

以政府大数据建设为例。在政府众多不同部门和实体间实现高效的数据互联互通一直是个难题。现行做法往往需要建立独立的大数据部门，构建独立数据存储体系，从不同实体拉取相关数据后解析、重构，再实现可视化。这往往会带来较大的前期开销，既包含人、财、物等多种显性开销，也暗含人员编制、权责利益、时间成本、部门墙等隐性开销。同时，独立大数据部门的存在也隐含了需要一个可信第三方背书乃至承担责任的考虑。如果在这一场景下采用ImSQL作为数据互通的底层基础平台，就可以更为高效的完成这一任务，具体体现在：

无须依赖第三方实体背书：不同实体间数据可直接写入ImSQL，写入即保全，数据无法再被任一单方私自篡改和删除，保证其他实体在任何时间取用数据时的可用性、一致性和可信性；

无须建立和维护额外的数据存储系统：数据由所有参与实体共同存储和维护，天然共享、打通，不降低使用效率的同时减少了系统实施和维护成本。同时，ImSQL的数据碎片化存储技术，在实现数据共享的同时也能兼顾隐私保护，即，所有实体存储的数据可以是不完整的片段，只有那些具备访问权的实体才掌握对片段数据进行查找、组合并解释的钥匙。

综上，作为一种可信的、防数据篡改的数据存储技术，ImSQL完全继承了区块链数据保全的优势，又突破了区块链在效率方面的弱点，为用户提供了和数据库同样高效的数据存取体验。ImSQL是区块链和数据库技术相结合而产生的新品类，更是实现可信数据存储的不二选择。

追踪和管理数字资产新姿势，教你学会查看区块链账单

账单记录价值流通和状态，是金融服务的基础功能。

我们常用的银行、支付宝、微信支付等都会为普通用户和商家记录一笔交易，提供不同维度的查询、统计和分析服务。

比如大家爱晒的支付宝年度账单，会统计用户全年的总收支、消费种类、余额宝和其他理财收益、点外卖的次数等。通过大数据技术，展示各个地域，不同年龄段的消费兴趣和趋势，让消费者更了解自己周边的消费环境，商家能够及时把握市场需求。

在去中心化的区块链网络里，交易被永久的记录在链上，公开透明，人人可查。

但是由于区块链的设计更倾向于保证不可篡改和数据压缩需求，导致业务层面的过滤查询功能缺失。 加上不同链的规则不同，追踪和管理加密资产变的异常困难。这也是为什么数字资产投资者常常感叹“总觉得帐没算明白“的原因所在。

SixPencer推出全新区块链记账神器，目前已支持比特币（Bitcoin）和以太坊（Ethereum）底层的资产追踪和管理，免费使用，无需注册。

一经推出，受到了包括矿工、资管机构、OTC商户、加密创业公司、数字资产投资者的喜爱。

作为专业的资管工具，不仅能够查询所有链上交易记录，实时查看账户余额和持有资产，而且 提供每日各币种收支情况、支持单或多地址聚合收支统计、地址画像分析和图表、大额交易记录排行、联系人管理等。

进入网站后， 在首页搜索框，输入比特币或以太坊地址 ， 点击搜索即可进入该地址的总览页面。

我们以目前ETH持有量全网排名第一的地址：0x742d35cc6634c0532925a3b844bc454e4438f44e (标签:bitfinex 1) 账户作为demo账户进行演示，所有数据均为真实链上数据。

这里简单介绍下区块链上的地址和银行账户的区别。 在区块链上，地址就类似于银行卡号，知道地址就等于知道银行卡号一样，可以向其转账。

但不同的是， 区块链是不可篡改的分布式公开账本，通常具有匿名性，任何人可以对任何地址进行公开查询。 银行账户只能查询本人的账户信息，无法通过银行卡号得知其他人的账户信息。

如果用户有多个地址，或者想追踪其他地址，均可以通过搜索， 所有搜索过的地址信息会在资产组合页面进行汇总，点击下拉框即可切换或者删除账户。

SixPencer除包含区块链浏览器提供的基础信息外，添加展示了一些个性化的指标，帮助用户了解自己的链上画像，也可以追踪其他账户的链上轨迹。在下面总览页面可以查看地址的资产概览、历史指标、收支统计、持有资产信息。

地址概览

创建时间：第一次收到ETH的日期

净资产：所有资产，包含ERC20 token资产的合计美元价值

ETH排行：持有ETH数量在所有以太坊地址中的排名

ETH余额和估值：持有的ETH数量和其对应的美元价值

历史指标

历史指标展示交易量、交易次数、代币分析和联系人分析四大维度。 通过统计，算不清的糊涂账终于能算清了，比如最简单的会计计算，ETH总收入=ETH余额+ETH总支出+ETH总手续费。 再比如总交易次数=转入交易次数+转出交易次数。

由于以太坊网络的特殊性，所有转账的手续费都是以ETH支付。因此我们将手续费单独罗列出来，在交易明细中也支持手续费单独筛选，帮助用户统计手续费支出。

一些有趣的数据，demo账户手续费支出为1.1556ETH，ETH单笔大额转账达90万个ETH，持有代币数量有350种，交易次数最多的代币是USDT，与其交易过的地址仅37个。

一般持有上百种不同资产的地址通常都是交易所地址，加上交易次数和联系人并不多，可以排除是对外地址，基本可以判断是bitfinex交易所内部使用地址。

收支情况

统计了本月全部资产合计收入和支出，支出包含手续费支出。

持有资产情况

展示持有的资产数量、价值、资产价格和24h涨跌幅。demo账户这类交易所的地址，持有资产通常10页都放不下。

SixPencer除了提供地址的交易流水外，还支持全历史交易记录查询和筛选、余额信息、日收支统计等。

交易明细

从下面页面可以清晰得知ETH资产的本月收支情况 ，用户还可以根据日期，资金流向、交易分类和标签系统进行筛选，根据自身需求进行更细致的统计，后面会介绍如何进行指定地址的交易筛选。

点击上图中的ETH下拉框，可以切换到其他币种的交易详情页面 ，比如切换到USDT的交易详情查看USDT的明细状况。

除月账单外，SixPencer展示每笔交易的交易明细，提供交易方向、交易对手方、交易金额、账户余额、交易时间、每日收支情况等信息。 下图可以看到近6笔ETH交易均为从bitfinex 3 账户转入bitfinex 1的交易。

交易详情

点击任意一笔交易明细，即可进入该笔交易的交易详情页。 交易哈希是每笔链上转账都有的唯一不可篡改的交易ID，类似于订单号的概念。

通过交易哈希就可以查询到一笔交易的具体信息。

下面所展示的交易数量、交易状态、交易时间、发送和接受方、手续费等都是这笔交易的具体信息，在这里不再赘述。 值得注意的是，SixPencer提供个人标签和备注系统，用户可以对单笔交易，进行个性化分类和备注， 帮助记忆，不遗忘每一笔交易。

如何快速找到和指定地址的交易信息？

时间变久，交易变多后，查询链上指定交易信息就变得异常复杂和困难，SixPencer将交易信息按照业务需求进行细化，并提供标签系统辅助用户进行自定义交易查询和统计。

比如想要查询2020年6月地址0x876eabf441b2ee5b5b0554fd502a8e0600950cfa（标签：bitfinex 3）一共向demo账户转入了多少ETH。通过我们的账单系统，仅需两步操作即可查询。

1、打标签： 为了演示，我们将“bitfinex 3“这个标签重命名为“测试test”。

2、筛选： 将日期筛选为6月1日-6月30日，在筛选栏 选中“转入”，并在最下面的标签栏选中“测试test”，点击保存。

保存后即可搜索出所有6月“测试test”转入到demo账户的交易信息，从下图可以看出6月份，demo账户共从标签为“测试test“的地址收到58,440.2489个ETH。

如果用户想查询和多个指定地址的交易，选中多个标签后，调整日期、资金流向等信息即可进行资产的自动统计。

在分析一栏，用户可以查询地址不同维度的图表分析信息，包含余额、交易、分类和排行四大维度。 分别点击各维度还能够查看更多详细数据和图表。

余额：余额展示资产的余额数量和价值走势

交易：交易展示全部交易、转入和转出的交易数量、交易数量价值和交易次数走势

分类：分类根据平台地址标签系统对交易类型进行统计，反应地址的交易偏好

排行：排行按照交易次数展示活跃联系人，按照交易金额展示大额交易

比如排行分析，能够很快查看与某个地址的具体交易金额和大额转账情况。如下图，demo账户与标签为“测试test” 的地址在本月一共交易了177次，其他与demo账户交易较多的都是ERC20 Token合约调用交易。

从下图看，大额排行也都是与标签为“测试test”的地址交易信息，表格展示交易对象、交易时间、交易方向、交易数量和价值。 对交易所大户感兴趣的，可以查询交易所地址的大额转账信息，看看哪些地址都是充提大户。

通讯录展示所有和demo账户有过交易记录的地址，除平台自带的标签体系外，用户可以对地址添加标签或者重命名标签。

标签：展示平台标签系统已知标签和用户自行添加的标签

最近联系人：展示最近30天有过交易记录的地址/标签

全部联系人：展示所有有过交易记录的联系人地址/标签，交易数量超过1万笔的地址，取最近1万笔交易的联系人展示

综上，SixPencer的全新资产追踪和管理工具能够提供比区块链浏览器或者钱包更综合的查询和分析功能， 作为一款工具产品意在辅助用户进行数字资产管理，通过对链上用户画像的进一步解析，帮助大家更好的决策。

我们认为区块链的公开透明机制应该让数据查询更简单，但目前按照实际业务需求快速查询区块链数据仍然是难点痛点，并成为商业落地的一大阻碍。

数字资产交易仅仅是其中一小块，未来还将有大量有价值的数据存储在区块链上，SixPencer将继续推出更多实用工具，让数据更好为业务服务。

区块链具体是什么意思

1、区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。

2、区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

3、人们现在探索区块链在经济各领域的应用，本质上也是在寻找利用区块链调整或创新原有的企业、产业、区域的经济组织方式，寻找降低成本、提高收益的新途径。将区块链作为一种经济组织模式，向下可以延伸到它的实现技术，向上可以拓展到对社会组织和社会意识的影响，更容易理解区块链带来的复杂社会影响。

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区块链中的数据存在哪里？

简单回答：区块链的数据就是存在每一个节点中（可以是个人机，也可以是其他）；区块链的确是一个公众可以修改的数据库，只不过你只能够使用你持有的秘.钥，修改你秘.钥相对的"账户"的数据。

不过，不同的区块链的数据存储方式与数量是不同的。已 BTC 为例，其数据是存在每一个节点中，目前 BTC 的节点数据大概是200多G，其增长速度是每个月10G左右，个人机问题不大的。

但是，数据量的确是越来越大了！至少很快个人笔记本就很难运行 BTC 全节点了。对于以太坊来说，记录了所有数据的存档节点应该有数 T 的存储量，这对于个人机来说是不可能运行的。

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