Storage Engine들의 특징과 블록체인 데이터베이스에서의 도입효과 분석

• Published in: 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, 31(2) pp. 105 - 110
• Main Authors: 김민석, 문수묵
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국정보과학회 01.02.2025
• Subjects: 컴퓨터학
• ISSN: 2383-6318; 2383-6326

이더리움 등의 어카운트 기반 블록체인(Account-based blockchain)에서는 MPT(Merkle Patricia Trie) 자료구조를 활용하여 상태 정보를 저장한다. 블록체인에서 MPT를 활용한 작업은 O(logN)의 시간 복잡도를 가지며, 이는 성능에 병목을 초래한다. 이를 개선하기 위해 스냅샷(Snapshot) 구조가 고안되어 읽기 시간은 O(1)로 단축되었으나, 쓰기 과정에서는 여전히 시간 병목이 존재한다. 본 연구에서는 블록체인의 자료구조를 변경하지 않고 데이터베이스 스토리지 엔진(Storage Engine)을 교체하여 쓰기 시간을 개선하는 방안을 모색한다. 블록체인은 데이터베이스 스토리지 엔진에 데이터 정보를 저장하며, 대표적인 스토리지 엔진으로는 LevelDB, RocksDB, Pebble 등이 있다. 본 연구는 각 스토리지 엔진의 특징을 분석하고, 블록체인의 어카운트 정보를 각 스토리지 엔진에 쓰는 성능을 측정하여 비교한다. 실험 결과, 어카운트를 정렬하여 저장하고 Pebble 스토리지 엔진을 도입하면 블록체인 쓰기 시간을 효과적으로 단축할 수 있음을 확인하였다. In account-based blockchains such as Ethereum, the Merkle Patricia Trie (MPT) data structure is employed to store state information. Operations involving the MPT have a time complexity of O(logN), which can lead to performance bottlenecks. To mitigate this issue, a snapshot structure was introduced to reduce read times to O(1). However, the write process still suffers from significant delays. This study investigates methods to enhance write times by replacing the database storage engine without changing the blockchain’s data structure. Blockchains utilize various database storage engines, including LevelDB, RocksDB, and Pebble. This study examines the characteristics of each storage engine and compares their performance in writing account information to the blockchain. Experimental results demonstrate that sorting accounts and using the Pebble storage engine can significantly reduce write times in blockchains. KCI Citation Count: 0