February 26, 2024· Journal of KIISE
article
Storage Trie Optimization Based on Ethereum Transaction Data
Abstract
블록체인에 대한 관심이 많아지고, 이더리움의 사용량이 증가함에 따라 블록체인 상태 데이터는 폭발적으로 증가하였는데, 이는 사용자의 네트워크 참여를 어렵게 만들었다. 본 논문에서는 상태 데이터의 상당수를 차지하는 스토리지 트라이를 과거 트랜잭션 데이터를 기반으로 최적화하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 1,400만 블록의 거대한 스토리지 트라이 중에서 100만 블록동안 한 번도 등장하지 않은 스토리지 트라이를 삭제하여 19.6%인 10.8GB의 저장공간을 줄였다. 본 논문의 연구 결과인 데이터 기반 스토리지 트라이 최적화를 기반으로 더욱 효과적인 스토리지 트라이 최적화를 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
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