可不可以同时输出两个值来

bylandstar 2007-08-16 04:28:13
CREATE PROCEDURE dbo.P_Statistics_OverMoney
@Acct_Money FLOAT OUT,
@Card_Money FLOAT OUT
AS
BEGIN
SELECT @Acct_Money=CONVERT(DECIMAL(10,2),SUM(CONVERT(FLOAT,Balance/100000.)))
FROM T_Account
WHERE ExpireDate<GETDATE()

SELECT @Card_Money=CONVERT(DECIMAL(10,2),SUM(CONVERT(FLOAT,Balance/100000.)))
FROM T_Card WHERE ExpireDate<GETDATE()
END
GO
一个存储过程两个SELECT 语句可不可以同时输出两个值来
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brother2605 2007-08-16
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在调用时要指定哪些参数是output
brother2605 2007-08-16
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if exists(select name from sysobjects where name='sp_test'and type='P')
drop procedure sp_test
go
create procedure sp_test
@pReturn1 varchar(10) output,
@pReturn2 varchar(10) output
as
begin
set @pReturn1='参数1'
set @pReturn2='参数2'
end
go
declare @v1 varchar(10),@v2 varchar(10)
exec sp_test @v1 output,@v2 output
print @v1
print @v2
/*结果
参数1
参数2
*/
fhj527 2007-08-16
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必须通过参数返回得到返回值就可以了
brother2605 2007-08-16
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你是怎么获取的?
exec dbo.P_Statistics_OverMoney @v1,@v2
试试
bylandstar 2007-08-16
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可是获取时只有一个值啊!
子陌红尘 2007-08-16
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有两个 OUTPUT 参数,自然可以输出两个值;如果是两条单纯SELECT语句,则返回两个结果集。
 本次课程会带着大家学习Hash算法,从源码的角度去学习算法,更加容易理解的方式去学习,能够更高效的吸收学到的内容,也能培养出能够独自看源码,分析源码的能力。Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。  哈希表是根据设定的哈希函数H(key)和处理冲突方法将一组关键字映射到一个有限的地址区间上,并以关键字在地址区间中的象作为记录在表中的存储位置,这种表称为哈希表或散列,所得存储位置称为哈希地址或散列地址。作为线性数据结构与表格和队列等相比,哈希表无疑是查找速度比较快的一种。  通过将单向数学函数(有时称为“哈希算法”)应用到任意数量的数据所得到的固定大小的结果。如果输入数据中有变化,则哈希也会发生变化。哈希可用于许多操作,包括身份验证和数字签名。也称为“消息摘要”。  简单解释:哈希(Hash)算法,即散列函数。它是一种单向密码体制,即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。同时,哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
近年来,物联网的发展势不可挡,将很快成为下一个革命性的技术变革,改变人们的生活方式。而嵌入式linux相关技术则是物联网技术中的核心部分(感知层和传输层全部依赖嵌入式技术的支撑),想要在物联网技术中有所建树嵌入式linux是绕不开的一道坎,因此为广大相关专业大学生和相关行业工程师所关注。然后传统的线下培训班学习方式却有着诸多缺陷:费用高昂(4个月16800元左右)、时间和空间成本高昂(必须全日制集中式脱产学习、学习和生活成本高)、效果差(老师水平、责任心、教学管理水平参差不齐)等,让人望而却步、“嵌入式,想说爱你不容易”。 本课程是从零开始完整系统的学习嵌入式linux技术的完全教程,因此学习是分为几个阶段的,每个人应当根据自己的情况选择合适的学习起始点(譬如有基础则可不必从头开始)和学习重点安排(譬如有些人应该重点看C,而有些人要重点看裸机等)。 但是总的来说,大部分同学的基础和学习能力都相差不大,因此我下面给出的完整学习路径和建议适合99%的同学。这个学习路线也是朱老师课程录制和顺序,也是朱老师自己认为的合理的学习进阶路线,建议大家参考该路线学习,以大限度提升学习效率。 第0阶段:试学阶段 本阶段要学习的课程是《0.基础预科》中的3个课程。学习顺序为: 先学习《0.1.嵌入式软件工程师完全学习指南》。本课程是对物联网技术的介绍,和朱老师整个物联网相关课程的大规划(嵌入式linux核心课程属于朱老师整个物联网课程体系的一部分,其他部分还有诸如Android扩展、物联网传感器扩展等)。学完本课程可对物联网的概念和应用有更深的理解,尤其适合根本不理解何为物联网的小白学习。(现在很多大学都开设物联网专业,但是都大二大三了都还不知道何为物联网的人一大堆,甚至学校老师都说不清到底什么是物联网) 然后学习《0.2.朱老师带你零基础学Linux》,本课程是对linux系统的基本使用。因为之后的所有开发都是在linux系统(具体的说是ubuntu,更具体点是基础预科里用的是ubuntu10.04,后面其他课程里用的是ubuntu14.04)中进行的,因此要开始学习必须先会使用linux发行版系统,所以这个课必须先学。 后是《0.3.嵌入式linux C编程基础》,这个课程是非常非常基础的讲C语言的课程(其实还只讲了一半,是线下实体课堂的实录,因为当时课上到一半开班了所以就没继续讲了)。这个课程C语言讲的非常仔细,仔细到令人发指的程度。如果你C语言功底不行建议好好看这个课程,会有极大提升。当然如果C语言还可以,有一定功力(表现为看了这个课程后感觉太简单太容易了),那这个课程可以快进过去或者干脆跳过。 至此基础预科学习完毕,可以正式开启嵌入式linux学习之路了。 多说几句,整个《0.基础预科》部分的视频课程都是免费提供的。并不是说这部分课程没有含金量所以免费,相反这部分课程含金量很高(同学反馈的好评也多)。朱老师之所以将本部分定为免费课程,主要是希望大家能够零成本的开始学习,先通过这部分课程的学习检验自己的学习结果,搞清楚以下问题: 我到底能不能学会? 这个课程到底适合不适合我,这个老师的风格我到底喜欢不喜欢? 这个技术方向到底能不能吸引我?我是不是真的决定去学嵌入式了? 这老师行不行?值不值得花钱买他的课程? 把这个阶段定位为试学阶段,也是基于这点。试学,一方面试的是你自己,另一方面试的是我。试学阶段40小时左右的课程(其实本来可以短一些的)大家至少需要一周以上才能学完,这么久的时间就是希望大家能够想清楚,也能够看清楚自己的内心兴趣,同时也能充分检验朱老师的课程质量。 第1阶段:初级嵌入式软件工程师阶段 本阶段的学习内容包括《1.ARM裸机全集》和《4.C语言专题》这两个课程。学习顺序是以ARM裸机为主线,其中穿插C语言专题进行学习。 本阶段2个大课程加起来156小时,主体内容是嵌入式linux软件开发方向的各种零碎知识点和能力点,几乎可以认为是整个课程中重要的一个阶段(有些人说驱动重要?这两个阶段如果过不了驱动跟你半毛钱关系都没有)。 本阶段对大家重要还有个更主要原因就是:本课程中讲的东西都是各种嵌入式软件开发岗位技术面试笔试中常遇到的。所以如果是希望通过学习搞定面试找到工作,那本阶段的课程就要作为重点学(尤其是C语言专题)。 第2阶段:提升阶段 本阶段的学习内容包括《2.uboot和linux内核移植》和《3.linux应用编程和网络编程》。其中uboot和系统移植承接ARM裸机阶段内容,继续讲解uboot。这个课程也很精华,分为20个小课程一共92小时,学习本课程并且把课程中的练习都做下来后,整个人的程序编写和调试功能会极大提升,用已经学完的同学的话讲是“感觉整个人脱胎换骨了”。Linux应用编程和网络编程这个课程根据APUE这本书简化而来,面向实际用到的知识点和重点,学起来难易适中,相对轻松点。不过却是后面学习驱动的,想要写驱动必须得先会写应用,这个道理大家一定要遵从。 本阶段的2个课程之间没有先后顺序,大家可以根据自己的需要来安排。我讲课时是按照先uboot和系统移植,后linux应用编程和网络编程的。(主要是为了承接前后阶段) 第3阶段:驱动学习阶段 本阶段内容为《5.linux驱动开发》,本部分是整个课程里大家期待的部分,很多人是一上来就想学习驱动开发的。但是必须认识到,驱动是linux技术中集大成者,前面所有课程中学到的内容在驱动中都会用到,驱动编程和调试是让人抓掉头发都无从下手的麻烦事,所以建议大家学好前面的课程再来看本部分,否则你将什么都得不到。(就好像笑话里说的那种,前面4碗饭不吃,直接吃第5碗也是不可能饱的) 第4阶段:项目阶段 本阶段为大家安排了一个练习项目,该项目综合用到了前面课程中讲到的知识和能力,包括驱动和应用,编程能力、调试能力等。为了方便本项目并未用到额外的配件,课程配套的X210开发板即可直接完成项目。本项目只是个开胃小菜,用来给大家检验自己的学习成果的而已。 真正有用而复杂的项目,朱老师将在另一个课程体系(暂定名为:朱有鹏老师物联网项目库)中给大家一一道来。这些项目会从2016.8左右开始一直持续(直到朱老师退休······),朱老师的目标是将常见的各种物联网传感器、外设硬件模块、前端技术应用都囊括进来,使用我们嵌入式linux核心课程中学到的编程能力,结合这些软硬件模块来完成一个又一个大项目小项目。将来大家可以根据自己的兴趣爱好和工作需要,在其中选择合适的项目进行学习,并且即刻在实际中遇到这些项目(也是是为了毕业设计、也许是公司下一个产品···)
智能合约虚拟机赋予了区块链运行去中心化应用(Dapp)的能力。它让区块链演化为“操作系统”,孕育出繁荣的Dapp生态。一款优秀的VM不仅仅是要完成确定、高效、安全地执行合约字节码的功能,它应该足够通用,能最大化节省开发者的成本,甚至能形成独立的开发者生态。从架构上来说,VM为智能合约提供计算资源和运行容器,区块链的共识、执行模块与VM是完全解耦的。在区块链2.0项目中,我们看到大部分项目将VM作为区块链项目的一个子模块,一同编译进二进制中;Fabric更进一步,链码被编译成独立的程序,运行于独立的docker容器中,通过grpc与节点交互。如此,可将数据与逻辑彻底分离;在未来,VM可能以硬件的形式安装在“矿机”中,通过更底层的如PCIe接口与区块链进行通信。业界的Nervos CKB使用RISC-V实现VM,为演化成硬件模块做准备。架构设计验证层验证层会对合约字节码及传参进行一些验证,包含ABI验证,环境检查与版本检查三个环节。ABI验证:利用合约ABI对用户发送的合约调用及参数进行校验。环境检查:检查虚拟机执行环境是否符合预期检查Config字段。字节码是否合法。exports是否包含apply与memory,以及类型是否正确;是否包含start(被禁用);是否包含import,import的模块是否合法。解释器模块是否ready。版本检查:检查合约版本,选择对应版本的解释器。注入层注入层主要对合约字节码注入一些必要的代码,以及构建相应的执行上下文。Gas MeteringGas metering是用于统计每一个操作所须花费的Gas。原理非常简单:实现Env_api方法useGas。将wasm字节码恢复成易于解析的格式化文本(如JSON)。将useGas注入到格式化文本中将格式化文本重新恢复成wasm字节码。这里有一个值得考虑的问题:**Gas Metering能否放到编译期去做?**在编译器做Gas metering注入的好处是只须要注入一次,节省了执行时的开销。但这样的弊端也很明显:Gas Table本属于区块链协议的一部分,但却被放到合约编译器中,恶意用户只须要更改编译器的Gas Table即可完成作恶,作恶成本大大降低。若Gas Table需要修改,无法再对已部署的旧合约更新Gas Metering,导致新老合约的Gas收费标准不一致。在每次执行时进行一次Gas Metering注入,虽然牺牲了一些执行效率,但换来了Gas灵活变更的特性,这对于不断调整、迭代的公链项目是至关重要的。一种更好的方案,是将Gas Table以合约形式部署,无须硬分叉便可更改Gas Table的参数。Env API 注入Env_api是区块链提供给合约层用于与区块链进行交互的接口。注入原理如下:合约字节码(wast)中包含形如(import env getAddress (func ...))的代码段。意为从env模块中导入getAddress函数。env模块从哪来呢?由虚拟机利用解释器的API构建原生模块,并实现预先设计的Env_api。这里的Env_api都须要用原生语言实现。利用解释器的moduleResolver在执行代码前注入。经以太坊基金会Go-team的gary推荐,这里隆重介绍下EVMC这个项目。它提供了一套虚拟机和客户端之间的通用交互接口。不同的VM只需要实现这些接口,即可为以太坊客户端提供交互功能。如此将客户端与虚拟机实现相互分离,更能够根据实际情况灵活切换底层虚拟机实现。上下文构建我们还需要给合约执行构建合理的上下文环境,提供必要的内部模块和数据以供合约使用,包括:区块链账本实例,提供区块、交易等信息的调用接口。状态数据库实例,提供状态数据的增删改查的调用接口。当前Transaction与Action的相关数据。当前区块高度和区块时间。执行层执行层是虚拟机的核心模块,负责执行合约字节码并返回结果。它必须具备以下几个特性:确定性:即相同入参和上下文,无论在什么设备上运行,何时运行,运行几次,都必须获得相同结果。高效执行:虚拟机的执行时间不大于共识算法给于交易执行的最大时间。停机与回滚:须要有相应停机机制。在执行失败时须要对本次执行涉及的所有状态变更进行回滚。沙箱环境:即保证合约与合约之间、合约与宿主系统之间的资源隔离。能够防备恶意和故障合约的不良影响。Apply执行合约字节码,实际是调用合约代码中的apply函数。合约上下文,包括用户指定调用的合约方法名和对应入参,通过Env_api在实际apply实现中获取,最终调用相应的合约方法。栗子详见系列第二篇。Memory合约除了应导出apply函数外,还须要导出memory对象。memory对象是wasm编译器在合约编译时自动注入,通常会开辟一页内存(64KB) (memory $0 1)。解释器会初始化一个线性字节数组作为内存供wasm使用,wasm与区块链数据交互是依靠内存共享的形式,通过该字节数组进行传递。(这也是为何在Env_api设计里,很多数值的传参是offset与length的组合)Wasm的内存数组是按照| static memory | dynamic memory |的次序划分,static memory中存放编译期的字符串或数组,dynamic memory用于运行期的数据存储,并且可以动态扩容。为了防止dynamic memory无限制地扩容,需要有合理的收费机制与内存分配上限。AssemblyScript提供了一个额外的位于static memory之前的预留空间,称为reserved memory。这使得我们在运行期可以将一些变长数据(如字符串,数组等)以Global的形式导入wasm。这样wasm无须调用Env_api即可直接使用上下文的变量,如发送方、接收方、合约地址、当前调用的合约方法名等。状态存储对VM最本质的需求是对状态存储的需求,这种存储是达成共识的、不可逆的,从而实现了去中心化应用中数据的信任存储。Ethereum1出现的状态爆炸问题给我们敲响了警钟——只收取每一次读写操作的费用,而不收取占用存储的费用,是不合理的。如果不对占用存储收费,则用户可以无限制地占用区块链的稀缺存储资源;且由于没有好的数据清理机制,区块链的状态就会不断增长,即所谓“爆炸”。状态存储付费是很自然想到的方案。如何设计合理的状态存储付费方案,有两个底层逻辑需要考虑:用户应当为占用链上的稀缺存储资源付出成本。这里的成本是广义的,可以是代币价值、机会成本与承担额外风险等形式。状态存储的使用属性最大化,投资属性最小化。须要避免出现用户大量囤积存储资源,提高资源利用率。EOS使用【RAM】来解决状态收费的问题。开发者须要使用代币向系统合约购买RAM,存储状态数据须要消耗对应大小的RAM资源,当数据删除时RAM资源也会相应释放,并且可以卖回给系统拿回代币。但开发者须要承担RAM和代币价值波动风险。如何对RAM定价呢?EOS创新性地引入了Bancor算法对RAM进行模拟市场定价。Bancor算法有两个特点:数字货币价格取决于存储金金额和代币流通量,真实模拟了市场供需关系;人机交易,无须对手盘,这使得“巨鲸”可轻易做多或做空,导致价格波动剧烈。也正因为上面两个特性,EOS主网刚上线时,出现了大量RAM资源被囤积,RAM价格被瞬间拉至高位,又在随后的一周内快速下降,造成了“割开发者韭菜”的情况。V神在2018年曾提出过使用【状态租金】来解决状态爆炸问题。状态租金很像当前云计算服务的商业模式,用户不仅花费购买占用空间大小,还须购买占用时间。对于状态租金方案的具体设计,我们仍然须要考虑以下几个问题:用户体验:当状态出租时间快到期时,如何提醒用户续费?时间到期后状态数据是否立马清除?不同级别的数据是否有区别的对待?(云服务厂商都会提供到期后的赎回期,以防止关键数据被意外删除)支付对象:哪些数据需要支付租金?除了合约的状态数据必然要支付租金以外,账户本身的元数据(balance, nonce等)是否也要付租金?如果需要,时间到期后清零,势必损害用户的资金安全(与区块链保护数字资产的理念相背),同时nonce为0后可能会遭受重放攻击。如果不需要,仍然无法抑制因新账户的创建而产生的状态爆炸问题。定价:链上存储资源的稀缺程度,与区块链的生态价值及当下的市场需求密切相关。如何建立一个合理定价模型便是个非常重要的问题。Ethereum Research中有大神对状态租金的方案进行了细化,引入了激励机制用于租赁过期的发现和确认,并且允许在状态数据删除后申请恢复。Nervos CKB结合了状态买卖和状态租金的长处,利用原生代币代表占用全局状态的权利,且汇率恒定,即1 CKB代表1 Bytes的存储空间。同时巧妙地利用【二级发行】机制为代币持有者(存储空间占有者)设置了【通胀税】,以作为支付给矿工的状态租金。靠通胀收取租金的方式既保留了RAM方案的买断存储空间的使用模式,解决了上面所提到的用户体验的问题,又将定价转移到了通胀部分对应的法币价值,完全由二级市场进行价值发现。但这使得状态空间的上限严格等同于当前代币流通量,在初期可能会限制生态的发展。合约安全我们在第一篇中有提到,合约安全分为编译期安全和执行期安全。本篇主要阐述执行期安全的设计思路。执行期安全也成为运行期安全,主要由VM针对以下两方面提供保障:数据安全:不能随意篡改其他用户或其他合约的状态数据。资源安全:CPU、内存、硬盘资源的分配与回收。数据安全加密数字资产真正实现了人类梦寐以求的“私有财产神圣不可侵犯”,它象征着真正的自由。为了捍卫这份“自由”,数据安全是重中之重。VM需要为以下两个方面提供安全保障:用户数据的安全,即利用密码学算法判断是否有修改状态数据的权限。合约状态数据的隔离,即任何合约都不能直接修改其他合约的状态数据,即使该用户拥有权限。第一个维度很好理解,合约会提供根据用户地址和交易签名进行身份权限审查的功能(甚至可提供基于多密钥对的权限管理),以判断本次合约调用是否有权限修改相应的数据。这也是“私有财产神圣不可侵犯”的根源。第二个维度需要特别解释一下。这里的不能直接修改其他合约的状态数据,是指不能在合约A的方法中直接修改合约B的数据。为什么?因为这会导致状态变更无法追溯,带来不确定性。我们知道,区块链环境中只能通过交易(Transaction)来触发状态变更,交易本身就是状态变更的日志。若允许在合约A中直接修改合约B的状态数据,则这次修改是并未生成相关日志的,使得状态修改无法追溯,与区块链“可追溯”的特性相违背。以太坊中跨合约调用也是没有保留日志的。笔者认为这是因为以太坊合约是不可升级的,一旦部署后地址和代码都是不可变更的,因此可结合交易和代码具体片段来追踪状态变更记录。但以太坊并没有提供相关的索引,这导致对状态修改的记录追踪基本不可能,因此我认为这是一个设计上的重大缺陷。在EOS中,我们看到跨合约调用是生成了新的action,并被加入到原action列表中,在链上保留了状态修改的日志。能否利用静态代码分析的方式确定跨合约的对方地址和相关合约方法,从而追溯到状态变更的细节?当然是可行的,但如果有多层调用(合约A -> 合约B -> ... -> 合约Z),这种方案显然开销是非常大的。尽管以太坊提供了tracer,可以在执行交易的过程中追踪跨合约调用的对象,但如果我想查找导致合约X某状态变更的所有历史操作,上述方案必须遍历并模拟执行所有的历史交易,显然是不可取的。我们认为,跨合约交易正确的做法,是通过内联交易的形式调用合约B的方法从而间接修改合约B数据。即生成一个新的交易来触发目标合约的状态变更。该交易也会应放入区块中,视为由原交易生成的日志。这样可为状态变更保留操作记录,也符合“可追溯”的特征。资源安全智能合约通常运行在由虚拟机提供的沙箱环境,我们需要对其能够使用的资源进行适度的把控。这些资源包括三类:CPU、内存、硬盘。下面我们以QA的形式对涉及到的问题进行解答——CPU资源Q1: 合约运行最大能占用多少个进程,多少个线程?一个;一个或多个。Q2: 是否允许合约内开辟新线程?不允许。合约不应有操作系统级别的调用,而应由虚拟机层来确定性地分配CPU资源(线程数)。Q3:多线程下如何保证线程安全?多线程下,不应通过加锁来保证线程安全,原因是加锁无法保证执行顺序,带来不确定性。正确的做法是在执行前通过静态分析、注解等手段对合约调用进行归类。互斥资源的调用顺序遵循交易发送的顺序;非互斥资源的合约调用可以并行执行。Q4: 如何控制执行时间?利用Gas机制控制合约执行时间(在本系列第一篇已提到),避免过度占用CPU时间。Q5: 如何捕捉错误与处理?合约执行的错误不应导致虚拟机的进程终止,虚拟机应当提供错误捕获和处理的机制。常规的做法时合约运行时的错误以error的形式抛出,虚拟机层捕获后做失败处理,包括终止交易执行、状态回滚、资源回收等。内存资源Q1:合约运行最大能占用多少内存?节点能分配多大的内存给虚拟机,是由矿工决定。这本质上经济学问题:扩大内存分配无疑会增加成本,而这部分提升的执行效率能为矿工带来多少收益。若可用内存过少,部分交易执行失败,可能导致分叉;若可用内存过多,又会造成资源浪费,降低矿工收益。Q2: 内存能否动态扩张?可以,但须要付费。为了防止内存无限制扩张,虚拟机还应对合约的内存占用设置上限。Q3: 如何避免内存泄漏?不应交由合约开发者控制内存回收,虚拟机应当实现GC机制。Q4: 如何避免内存溢出?Wasm虚拟机中内存实则为字节数组,本身带有边界控制,能有效防止内存溢出。磁盘资源Q1: 单个合约最多能够存储多少数据?这也是经济学问题,应该设置合理的硬盘占用计费。Q2: 能否修改其他合约的持久化数据?不能直接修改,因为这会影响到【数据安全】章节中提到的确定性。虚拟机为合约创建的上下文环境中,包含相互隔离的数据空间。可以通过创建新的上下文环境进行数据修改,这样的操作视为一次新的合约调用(保留日志)。Q3: 如何防止未知的数据丢失(如磁盘损毁)?当发生数据丢失时,节点执行合约会得到不同的状态结果,导致区块被认定为非法,区块链无法延长。这里需要区块链系统具备状态一致性的检测机制,在解决硬盘故障后采用同步主链块并重放交易的方式进行恢复。系统合约系统合约是指区块链系统在启动时预先部署的,可升级、可治理的合约,提供如权限控制、资源租赁、代币质押等基础服务。系统合约通常有以下三个特点:公开透明,无暗箱操作。可通过Env_api被用户合约调用。合约通过治理进行代码变更,无须硬分叉。系统合约可采用普通合约的实现方式,并在系统预定的合约地址部署。未来优化方向智能合约的并行执行合约并行执行是提升智能合约执行效率的一大思路。这里的并行执行并不是指单个合约方法内部的并行,而是合约间的并行。实现合约并行执行,我们需要考虑两个重要的问题:如何检测本次合约执行所访问的资源对象?如读写状态数据、读取账户余额等互斥操作。如何做合约执行的合理调度?即哪些合约能够并行执行,哪些必须串行?一种容易想到的思路是这样的:通过静态代码分析检测出合约方法可能访问到的资源,对会访问相同资源的合约调用归为同一个组。每个组的执行可以并行化,组内执行则串行化(根据交易发送顺序)。然而,实际设计时需要考虑的因素就复杂很多:如何设计一个完备的算法,准确地检测合约方法可能访问到的资源(包括跨合约调用中的资源访问)?如何设计一个高效的调度算法,将合约调用准确分组?合约并行执行后所带来的性能提升,是否能够追回以上两个算法所带来的开销?预言机预言机是智能合约获取链外数据的桥梁。这些数据通常由第三方可信数据源提供,如天气数据、赛事数据、数字货币价格等。在传统的互联网应用中,我们可以简单地通过HTTP API获取到这些数据。但在智能合约却不行,原因是HTTP调用通常是异步的,时间不可预估且不具备确定性。因此,需要一个专门的基础设施来为智能合约提供这些链外数据。预言机的设计原则中需要考虑三个要点:获取链外数据并保证数据的真实可用。以确定性、同步的方式被智能合约调用获取。预言机网络本身的安全性和可用性。隐私保护密码学的研究推动了隐私领域的创新。隐私研究主要涉及零知识、多方计算、全同态加密等领域。多方计算 MPC 允许一组人基于他们的输入进行联合计算,而不需要每个人显示其输入值。 例如,Alice 和 Bob 想要知道谁拥有的比特币更多,那么在不需要他们披露自己拥有多少比特币的情况下就能达到这个目的。遗憾的是,目前多方计算的局限性在于它在实践中使用效率极低。全同态加密 (Fully homomorphic encryption) 则允许人们在加密的数据上计算。几十年来,这一直是密码学领域中的一个未解决的问题,直到 2009 年,斯坦福大学博士生克雷格·詹特利 Craig Gentry 使用「理想格」构建了第一个全同态加密方案。如果 Bob 想在 Alice 的数据上执行任意计算,比如训练机器学习模型,同时不必要求 Alice 显示明文数据,理想格加密方案就能派上用场。全同态加密和多方计算一样,目前仍然基本上停留在理论阶段,在实践中的使用效率太低。 
MySQL 教程MySQL 是流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。在本教程中,会让大家快速掌握 MySQL 的基本知识,并轻松使用 MySQL 数据库。什么是数据库?数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢。所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理大数据量。所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。RDBMS 即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点:1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成databaseRDBMS 术语 在我们开始学习MySQL 数据库前,让我们先了解下RDBMS的一些术语:数据库: 数据库是一些关联表的集合。数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但提高了数据的安全性。主键:主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。外键:外键用于关联两个表。复合键:复合键(组合键)将多个列作为一个索引键,一般用于复合索引。索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,目的是保证数据的一致性。MySQL 为关系型数据库(Relational Database Management System), 这种所谓的关系型可以理解为表格的概念, 一个关系型数据库由一个或数个表格组成, 如图所示的一个表格: 表头(header): 每一列的名称;列(col): 具有相同数据类型的数据的集合;行(row): 每一行用来描述某条记录的具体信息;值(value): 行的具体信息, 每个值必须与该列的数据类型相同;键(key): 键的值在当前列中具有唯一性。MySQL数据库MySQL 是一个关系型数据库管理系统,由瑞典 MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 公司。MySQL 是一种关联数据库管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL 是开源的,目前隶属于 Oracle 旗下产品。MySQL 支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。MySQL 使用标准的 SQL 数据语言形式。MySQL 可以运行于多个系统上,并且支持多种语言。这些编程语言包括 C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby 和 Tcl 等。MySQL 对PHP有很好的支持,PHP 是目前流行的 Web 开发语言。MySQL 支持大型数据库,支持 5000 万条记录的数据仓库,32 位系统表文件最大可支持 4GB,64 位系统支持最大的表文件为8TB。MySQL 是可以定制的,采用了 GPL 协议,你可以修改源码来开发自己的 MySQL 系统。Redis 教程REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由 Salvatore Sanfilippo 写的 key-value 存储系统,是跨平台的非关系型数据库。Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写、遵守 BSD 协议、支持网络、可基于内存、分布式、可选持久性的键值对(Key-Value)存储数据库,并提供多种语言的 API。Redis 通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是字符串(String)、哈希(Hash)、列表(list)、集合(sets)和有序集合(sorted sets)等类型。

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