这个的问题能不能用存储过程实现?

chenguying 2004-07-27 11:59:10

有这样几个表,主表 P(客户号 CNO,客户名CNAME,管理费FEE)
C001 cjj 2000
C002 wft 1800
从表 S1( 描述 SDESC,费用 SFEE,客户号 CNO)
水费 40 C001
电费 110 C001
水费 55 C002
电费 90 C002
从表 S2(维修项目描述 FDESC , 费用 FFEE, 客户号 CNO)
换灯泡 1.5 C001
修空调 200 C001
换门锁 15 C001
换灯泡 1.5 C002
现在想出一个报表,格式如下:
客户号CNO 客户名CNAME 管理费FEE
C001 CJJ 2000
SDESC SFEE FDESC FFEE
水费 40 换灯泡 1.5
电费 110 修空调 200
换门锁 15
C002 wft 1800
SDESC SFEE FDESC FFEE
水费 55 换灯泡 1.5
电费 90

这个到底能不能用存储过程实现呢,上次问没人回答,希望高手们最好给写出来,分不够再加!!

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pengda1i 2004-07-27

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乱
这种问题最好不要在服务器端解决

victorycyz 2004-07-27

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查询的话，出这样的结果就行了：

select p.*,a.sdesc,a.sfee,b.fdesc,ffee
from p left join s1 a on p.cno=a.cno
left join s2 b on p.cno=b.cno

然后，在报表中分组显示。

Ceph是一个可靠的、数据自动重均衡、自动恢复的SDS（软件定义存储）分布式存储系统，功能主要有三大块：块存储、对象存储、文件系统。Ceph不但是提供了统一存储，并且同时还充分利用了客户端的计算能力，在存储每一个数据时，都会通过计算得出该数据存储的位置，尽量将数据分布均衡，同时由于Ceph的设计，采用了CRUSH算法、HASH环等方法，使得它不存在传统的单点故障的问题，且随着规模的扩大性能并不会受到影响。不管是私有云还是公有云，随着云架构的发展，Ceph 成为了OpenStack、Proxmox标配的后端存储，不光如此，就连目前最火的容器编排 Kubernetes 持久存储也都支持 Ceph ，让 Ceph 成为当前主流的存储系统，而对 Ceph 存储的学习也就变的刻不容缓。该课程属于比较基础的 Ceph 存储课程，旨在让大家能快速上手对 Ceph 集群的部署以及操作，主要讲解以下几个方面： 1. 架构的介绍2. 集群的多种部署方式3. 块存储部署，客户端使用及快照、克隆和镜像4. 对象存储的部署及简单使用5. Ceph FS 文件系统的部署、客户端使用及导出为NFS6. 集群的操作和管理，包括服务，集群扩展，缩减和集群维护7. Ceph 基础知识的介绍，包括集群map，PG和身份验证8. Ceph 集群的监控

本季实现将编码后的H.264视频流打包为MP4格式的录像，并存储到板载TF卡中。这个过程涉及到的一个主要技术是H.264的视频帧格式，I帧、P帧等概念，另一个主要技术是MP4格式的文件头、封包技术、MP4打包库的移植部署和调用等，最后是linux下TF卡的存储和文件管理（使用了FAT32文件系统）。

OpenGL-自主高性能三维GIS平台架构与实现/第二季：实现三维GIS球体+ 高程数据章节名称DEM基础1DEM基础知识1.介绍基本的DEM知识2.什么是DEM，作用是什么2DEM数据1.如何获取/ 传统测量/激光扫描/无人机测量/ 点云数据/ 倾斜摄影2.如何使用/局部小规模（栅格数据，图片/tif),3. 组织方式4. 根据使用目的不同，介绍多种优化方法3DEM图层的实现原理14DEM数据结构定义struct V3U3N4顶点数据的生成和计算WGS84投影计算5wgs84 投影球体被切成一个个小圆弧，一共60个投影带，分别为01,02.........60WGS的最新版本为WGS 84（也称作WGS 1984、EPSG:4326），1984年定义、最后修订于2004年。接口定义坐标转换Wgs84 数据加载6瓦片编号计算生成算法1. 经纬度到大地坐标的转换2.大地坐标到经纬度坐标转换3. 根据经纬度获取瓦片编号框架重构7智能指针重构框架1. 基类定义（所有的类继承自基类），基类派生自 std::enbale_shared_from_this2. 实现智能指针的动态转换接口3. 实现向下转换4. 已有的类实现全部使用智能指针重构5. 任务系统(多线程加载任务）8引入图层(Layer)1. 介绍图层的概念以及重要性2. 图层类实现3. 修改框架（使用图层的方式重构框架）9Layer-bug排查（绘制过程中出现错位，偶发）1. 框架重构后遇到问题（绘制结果错误）2. 瓦片索引方式发生变化，多线程中引起内存问题3. 修改索引方式，解决绘制偶发错误问题10引入数据源（TileSource)1. 数据源的作用与设计目的2. 当前存在的问题，数据调度中存在问题3. 数据源(TileSource)类实现11数据格式管理(FormatMgr)1. 数据格式管理（FormatMgr) 提出的目的，需要解决的问题2. CELLFormat基类接口抽象3. 实现几个标准格式类4. 修改框架流程，使用FormatMgr重构流程5. 扩展支持，后续支持任务格式数据加入系统12Task(任务)优化1. 任务中低耦合数据结构，目的是让Task更加的通用2. 修改任务读取代码与任务处理代码，完善处理流程DEM高程13DEM-数字高程定义1. 什么是数字化高程数据2. 当下GIS系统中有哪些常见的高程格式3. 课程体体系中使用的哪种格式4. 高程类定义以及实现，并加入到FormatMgr 管理系统中14高程瓦片数据读取1. 介绍GIS系统相关的工具（在数据转换）数据生成方面可以解决大量时间2. 自定义高程瓦片格式说明3. 自定义高程格式文件解析，并以智能对象的方式引入到系统中4. 完善框架代码，适配高程数据15高程瓦片文件的读取1. 实现基本的读取算法2. 增加格式化组件，并加入到系统中3. 配置高程图层以及高程数据源，并加载数据，验证数据正确性16瓦片数据结构重构1.顶点生成2.UV坐标计算3.面数据生成17DEM重构绘制流程1. 修改绘制数据结构，去除无用字段2. 增加Mesh类，实现光栅数据转换成三角面数据，计算UV数据，提炼接口3. 修改系统调度，实现顶点数据，UV数据，以及面数据的生成与更新4. 按需更新数据，而不是每一帧更新18DEM-数据精度问题(CPU)1. 因为瓦片数据使用大地坐标作为系统输入，造成瓦片坐标很大，单浮点数据精度不够2. 使用局部坐标的方式解决单浮点精度问题3. 调整相机参数，解决投影矩阵数据计算深度精度问题4. 修改绘制shader 实现对瓦片数据的绘制19DEM-数据精度问题(LogDepth)1. 使用对数深度(log depth )算法在GPU中计算解决单浮点经纬计算问题2. 修改shader ,增加对（logDepth）算法支持3. 修改C++端代码，实现对shader数据的输入20DEM-数据结构优化1.当下使用CPU端数据通过接口的方式传递给GPU，速度慢2. 使用Instance 方式降低Vertex Buffer 的大小，优化渲染系统21DEM-GPU缓冲区优化1. 使用Vertex Buffer Object / Index Buffer Object / Instance 方式优化渲染系统2. 修改绘制接口，使用DrawElementsInstanceBaseInstance方式提升系统性能内存池与对象池22瓦片生成优化/对象池1. 相机移动过程中会频繁的建立与释放瓦片，对CPU有较大的消耗2. 引入内存池，避免频繁的内存申请与释放，降低CPU时间3. 改造智能指针对象，对象释放通知到内存管理，回收对象内存23改造任务系统支持对象池1. 任务系统是一个公用模块，被多个模块使用，避免频繁的内存操作，引起的内存碎片2. 实现对象池，并应用到任务模块法线计算24法线计算1. 修改现有顶点结构，增加法线支持2. 修改shader,增加法线顶点输入，使用平行光光照模型3. 修改绘制流程，支持光照计算，使用探照灯作为光源输入25顶点法线计算/共享法线计算1. 增加数据结构保存顶点数据被多个面共享的次数2. 计算面法线，并累加到顶点法线中3. 根据顶点被面共享的次数做平均法线计算4. 修改流程，按需更新法线数据26法线数据压缩1. 法线数据使用3 * float 数据存储，大大的增加了系统的数据2. 实现算法，将3 * float 数据压缩成4字节数据3. 改造绘制代码，支持压缩数据输入27GPU中计算产生法线数据(去掉CPU中计算)1. 引擎支持 Geometry Shader 阶段2. 编写 Geometry Shader,实现法线计算系统功能优化28重构CPU拾取流程1. 当下的拾取流程，只支撑二维数据拾取，无法准群的拾取三维数据2. Terrain中增加拾取接口，输入射线，输出拾取到顶点数据29绘制拾取结果1. 增加一个绘制点的方法，实现绘制代码2. 修改shader,增加logdepth3. 调试代码，花费了很多时间排查错误，最总排查到是因为uniform参数笔误写错造成。30任务系统完善，避免任务队列无线膨胀1. 任务系统中，没有限制队列的大小，生产者的能力远大于消费者的能力，造成任务队列膨胀2. 处理办法，限制生产者的生产能力，而不是限制任务队列大小（这种方式会造成业务逻辑异常复杂）3. 使用sleep休眠方式（这种方式是严重错误的）31如何避免瓦片数据抖动1. 产生瓦片抖动的原因？分裂算法与回退算法中间没有过度2. 引入过度流程，避免内存抖动，参数因子是一个重要的数据，需要谨慎使用3. 有必要结合瓦片自身数据动态计算参数因子32瓦片数据管理-fepk文件格式支持-全球数据加载1. 支持fepk文件格式，增加fepk读取组件，适配fepk文件2. fepk管理数据方式：一般情况选择全球前10级别作为基础级别，因数据量不大(1G)左右，后续以8级作为基础级别，全球19级别数据被划分为 2^8 * 2^7(512 * 256)个块。每个块中包含了256 * 256 张小瓦片33fepk高程数据读取 34高程分裂处理当瓦片没有高程数据，那么子节点以及其他后代节点该如何共享父节点的数据35lesson-734-高程瓦片分裂处理(2)-算法实现高程数据分裂算法实现实现对高程数据的切分，并对特殊数据进行处理36高程瓦片分裂处理(3)-问题排查 37高程瓦片分裂处理(4)-(后代节点更新问题)当一个瓦片高程数据更新后，他的儿子节点，孙子节点...该如何处理？38瓦片视锥裁剪错误高程数据更新后，没有技术计算瓦片包围盒信息，造成包围盒错误，进而引视锥计算错误39http支持1.引入三方库 Libcurl2.http类封装,支持http读取数据40fepk.server使用生成三维地球41改造四叉树-统一使用经纬度输入42地形网络生成算法重构 43引入球体坐标系 44使用球体坐标改造瓦片 45多图层(加载标签数据) 课时截图：镜头拉近后，显示细节数据加载矢量SHP国界线数据：加载矢量三维白膜数据截图高程数据加载点云数据加载倾斜摄影数据

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。

python+django+mysql实现pdf转word项目实战包括python基础课程和一个pdf转word项目。python 基础课程主要讲解了在项目实际开发过程中经常应用到的知识点，共15节视频，包括python和pycharm的安装，python基础语法、python常用数据类型、if语句、for语句、python函数、python类型和对象、python模块、python日期和时间、python与JSON相互转换等，作为python基础教程虽然不是最全面的，但实用性强，重点突出，在项目开发中常用知识点均已涉及，课程中的示例均以银行数据分析中常用维度为例。pdf转word项目共22节视频，包括项目需求、技术架构、环境搭建、开发、部署等内容。pdf转word项目需求主要实现上传一个pdf文件，点击“转换” 按钮，将pdf文件自动转换成word文件，转换后显示在本页面，并提供下载功能。采用python+django+mysql实现，数据库管理和开发工具使用Dbeaver，项目技术架构采用四层结构：数据存储层、数据模型层、业务逻辑层、表现层。应用部署采用Apache+ mod_wsgi。

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