tps和并发有关系吗,tps和并发的区别

1. 一般的性能测试工具可以直接测出tps和并发数吗？
2. 为什么区块链+，物联网+，不使用图数据库及其应用？

一般的性能测试工具可以直接测出tps和并发数吗？

一般的性能测试工具可以直接测出TPS（Transactions Per Second）和并发数，因为这两个指标是性能测试的重要参数。

测试工具可以模拟多用户同时访问系统，记录每秒钟完成的交易数量，从而计算出系统的TPS。

同时，测试工具可以同时模拟多个用户并发访问系统，记录并发访问数，从而计算出系统的并发数。这些指标可以帮助开发人员和测试人员对系统的性能进行评估和优化。

为什么区块链+，物联网+，不使用图数据库及其应用？

提起区块链的应用，目前区块链技术真正的落地应用却很少，我们不禁要问，被众人寄予极大期望的区块链为何落地会如此艰难？

一、为什么区块链应用落地困难？

我们可以发现区块链在应用落地方面遇到的困境可能主要有以下 5 个方面：

1、投机与空气项目之前的“区块链狂热”现象，一部分人的目的只是圈钱而并非真正地去研究、应用区块链技术。一开始就动机不纯又如何做到真正发展区块链，早已为后期众多项目跑路和解散埋下伏笔。

2、认知门槛偏高区块链对于普通人而言，存在很高的认知门槛。及时是对于大多数行业内从业者，对区块链的认知也参差不齐。区块链本身是一门跨学科的边缘技术，涉及密码学、分布式网络、计算机软件、博弈论等多个不相关的学科，且资料匮乏，技术发展又异常迅速，知识更新非常之快，要完全了解和掌握是很困难的，需要投入大量的时间和精力去进行研究。

3、应用门槛偏高区块链应用门槛高主要体现在对用户不友好。大部分应用存在存在一定的操作门槛。首先，用户需要具备一定的区块链技术知识，就拿基础的数字货币交易来说，用户可能就需要知道“私钥是什么”、“助记词是什么”、“冷钱包和热钱包”等等，大部分第一次接触的用户无法在短时间之内通过自身理解与操作融会贯通。其次，对于开发者而言，技术门槛也偏高，目前链上应用（D***）的开发可能需要掌握一门新的语言（如Solidity），但目前此类教程并不多，而且网上缺乏完善的资料。导致开发的 D*** 可能不够友好或者存在诸多漏洞。

4、效率和性能不足我们通常将交易吞吐量（TPS）看作是区块链的性能指标，它表示在固定时间能处理的交易数。在实际应用中，如果 TPS 并发太低，容易造成网络拥堵严重，大量交易排队，从而使得区块链在高并发业务的场景下无法落地，甚至连目前我们要求的简单支付都是问题。

5、无法与链外信息直接交互目前智能合约还无法主动与外界数据/信息进行交互，在智能合约的触发条件取决于区块链外信息时，这些信息需先写入区块链内，但是目前区块链还无法主动完成这一个操作。而智能合约在多数场景下，往往需要与外部世界进行数据交互，典型比如去中心化保险、稳定货币及借贷平台、预测市场、去中心化旅游等等。

二、如何解决这些问题？针对非技术问题，如炒作圈钱，我们相信这个寒冬没有价值的项目终将被识破，并被剔除。

而我们也可以看到目前主流***已经开始了清理工作，逐渐下架一些不正规的项目代币。针对认知门槛高问题，可能并不是短时间之内可以解决的，或许也可能并不需要解决，就像互联网发展至今，大家都在使用微信和支付宝支付，但是完全可以不懂第三方平台是如何与银行进行结算，以及通过什么技术实现和保障资产安全的。

区块链发展壮大之后也会降低普通用户的使用门槛。对于应用的技术门槛，一方面很多项目在推进更友好的开发环境和语言，让普通开发者可以直接上手。另一方面，目前已经很多团队在做相关的技术课程，比如我们深度合作的一块链习技术社区，在做以太坊的智能合约高阶课。

对于区块链无法直接获取链外信息的问题，解决方案就是预言机。

三、什么是预言机？

预言机就是一种单向的数字代理，可以查找和验证真实世界的数据，并以加密的方式将信息提交给智能合约。预言机就好比区块链世界中的一个第三方数据代理商。举例来说，***设现实世界中的“数据源”和区块链中的“数据接口”，是两个使用不同语言的国家，预言机就是中间的翻译官。

在实际使用智能合约中，去中心化的预言机可以保证提供的数据无法被篡改。

图数据库本质一种数据库，用来存储具有相关联系之间的数据。也就是说图数据库存储的是一种静态的数据，当然你可以去更新图中的网络数据，图数据库由点数据和边数据构成。

而物联网和区块链虽然各个节点之间都有相互关联，但其中的点却是一种实体点，这些实体点都是能够自我产生数据，比如传感器、服务器等。同时像区块链还涉及到加密解密安全方面，图数据库很难有适用场景，图数据库只是一种数据库而已。

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图数据库是一种数据库，用来存储具有关联关系的数据，而不是用来表示有关联关系的设备网络

图数据库最核心的一个功能，就是用来分析具有关联关系数据中的潜藏价值。由于图数据库底层存储设计和架构不同于传统的关系型数据库，图数据库的应用场景和关系型数据库应用场景有很大的区别。

图数据库中数据分为两类：图中的点以及点之间的关系，所以当我们有从一个点开始深入遍历或者广度遍历时的场景，图数据库查询的数据会非常快。图数据库底层存储的就是数据，而数据只是我们根据一定逻辑加工出来的静态信息，只是这些信息相互之间有一定的关联，比如一个社交网络，点代表用户，而边则代表用户间关联关系。

图数据库用来存储数据，而物联网以及区块链是一个设备之间的网络，这是一个动态网络，却不是一个静态数据网络，所以图数据库很难适用于物联网以及区块链。

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图数据库目前在用户网络分析使用比较多，由于网络中的点表示用户不是设备，所以适用于物联网以及区块链场景较少

图数据库最多的应用场景，还是分析用户网络之间的潜藏用户关联价值。比如对于电商用户网络中，其中的点代表着一个用户、商家、厂家，边可以有种类型，比如购买商品、发货、转账等等。我们可以构建出从厂家发货到消费者最终收获的一个大的网络图。

我们可以分析出一个用户经常购买的商家，这些商家从哪些厂家进过货。一个用户的三度朋友网络，经常从哪些商家购物，三度朋友网络表示用户朋友的朋友的朋友。这往往会涉及到非常多的用户。

图数据库主要用来分析人之间的关系价值，很难使用图数据库来表示物联网或者区块链，毕竟设备之间的潜藏关联关系价值没有什么好分析的，所以图数据库很难应用于物联网或者区块链。

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