基于區塊鏈的農產品追溯系統信息存儲模型與查詢方法

楊信廷，王明亭，徐大明，羅 娜，孫傳恒

·農產品加工工程·

基于區塊鏈的農產品追溯系統信息存儲模型與查詢方法

楊信廷1,2,3，王明亭1,2,3，徐大明2,3，羅 娜2,3，孫傳恒2,3※

（1. 上海海洋大學信息學院，上海 201306； 2. 國家農業信息化工程技術研究中心，北京 10097；3. 農產品質量安全追溯技術及應用國家工程實驗室，北京 100097）

針對區塊鏈追溯系統信息數據存儲負載過大、查詢效率低等問題，該文以果蔬菜類農產品為例，基于Hyperledger Fabric設計了一種區塊鏈農產品追溯信息存儲模型和查詢方法。提出“數據庫+區塊鏈”的鏈上鏈下追溯信息雙存儲設計，本地數據庫存儲追溯明文數據，區塊鏈上存儲追溯數據加密后的哈希值，并在此基礎上建立了外聯數據庫索引的查詢方法。通過該方法與基于key鍵遍歷查詢和批次號字段查詢的2種傳統區塊鏈數據查詢方法進行對比測試，結果表明當區塊鏈追溯記錄總量達到11×104條，批次追溯記錄條數為400時，該方法查詢效率分別提高了70.56%和88.66%，有效解決了區塊鏈鏈式結構中數據查詢效率低的問題，保證了數據隱私安全，提高了追溯信息的可靠性與時效性。

農產品；追溯；區塊鏈；Hyperledger Fabric；索引存儲；快速查詢

0 引 言

從農田到餐桌的農產品及食品供應鏈涉及生產、加工、包裝、運輸、倉儲、銷售等不同環節，每個環節都可能存在不安全因素。近年來被曝光的“鎘大米”[1]、“過水蟹”、廣東“走私凍肉”、鱸魚“孔雀石綠”[2]、南京“小龍蝦”[3]等事件，不僅損害了消費者的利益，食品生產企業也遭受沉重打擊，引發了消費者與食品產業之間的信任危機[4-5]。追溯系統以其降低質量安全風險、提高產品召回效率、保障公眾健康水平[6-8]，成為農產品供應鏈質量管理的有效手段[9-11]，研究并建立農產品質量追溯體系，實現從生產到消費全過程的有效監管，已經成為各國的共識和普遍關注的熱點問題[12]。

農產品追溯涉及農資供應商、農戶等生產商、加工商、中間商（包括物流服務提供商、批發商、分銷商、零售商等）和末端消費者等，具有點多、線長、面廣、錯綜交叉的特點[13-14]，這使食品安全監管和追溯在操作中尤為困難[15]。傳統的追溯系統在實際應用中數據中心化，依賴于權威機構來管理中心數據庫，各個供應鏈節點上的追溯數據由企業自行管理，易被篡改。同時供應鏈中各角色間信息傳遞的可靠性問題尚有待解決。

區塊鏈技術具有不可篡改、分布式、去中心化、可追溯、高可用等特點，利用區塊鏈這些特性，將區塊鏈技術與農產品追溯相結合，為解決目前傳統的農產品追溯體系所存在的問題提供了可能。近幾年國內外學者[16-20]在農產品追溯領域都進行了探索研究，現有的方法多基于現有的常用區塊鏈系統如Bitcoin、Ethereum、Hyperledger Fabric系統進行應用開發，在數據存儲方面存在查詢效率低、數據存儲壓力大且數據安全性差等限制區塊鏈系統在農產品追溯應用的瓶頸問題。實際應用過程中區塊鏈作為追溯應用的數據管理平臺時，隨著節點和數據的增加，底層存儲系統需要面對用戶的頻繁訪問，這對數據存儲系統的功能和性能均提出了較高的要求。

因此，本文從提高農產品追溯系統信息高效存儲與快速查詢效率的角度，設計了一種區塊鏈農產品追溯信息存儲模型，同時與傳統查詢優化方法進行了對比分析，為實現基于農產品追溯信息數據存儲與快速查詢提供參考。

1 區塊鏈基本介紹

1.1 區塊鏈概念

區塊鏈是一種通過密碼學算法將數據區塊按照時間順序組成的鏈式結構，能夠實現去中心化、不可篡改、可追溯、多方共同維護的分布式數據庫[21]。任何一方都必須按照事先約定的規則對更新數據達成共識，實現多方之間的信息共享和監督。區塊鏈集成了P2P網絡、密碼學[22]、智能合約[23]、共識機制[24]、時間戳、塊鏈結構等多種技術，無需依賴第三方，就能實現數據的自我驗證與管理。

1.2 區塊結構

區塊鏈是以區塊為單位的有序鏈狀數據塊結構，每個區塊由區塊頭和區塊體組成[25]，如圖1所示，每個區塊頭都包含上一個區塊頭的Hash值，從創始區塊開始連接到當前區塊，形成鏈式數據存儲結構。區塊中利用Merkle樹結構的特性以及時間戳和區塊之間的聯系，確保每個區塊是按時間順序相連且數據不易被篡改，一旦篡改，也能快速定位，為追溯系統數據的可靠性和可信度提供了保證[26]。

圖1 區塊數據結構圖

1.3 哈希算法

哈希算法是通過哈希函數可以將任一長度的數據映射為較短的固定長度的二進制值[27]，是一個從明文到密文的不可逆的映射,相同的輸入永遠得到的是相同的輸出。利用哈希函數的特性，不僅可以用于校驗追溯數據是否被篡改，還保證了數據的安全問題。本文采用的是MD5[28]算法，對于任意長度字符串的輸入，會生成一個32位十六進制的序列值。

1.4 區塊鏈分類

根據區去中心化程度，區塊鏈主要分為公有鏈、聯盟鏈和私有鏈三大類[29]，如表1所示。在追溯系統中，農產品供應鏈的責任主體屬于協作關系但同時又不能完全信任，在現實中原本就有關聯，存在橫向互聯合作關系或者縱向交易關系，所以農產品追溯系統研究選用聯盟鏈[30]。

表1 區塊鏈分類

2 區塊鏈追溯系統設計

2.1 總體框架設計

農產品追溯系統主要是對農產品從生產、加工、運輸到銷售過程中，通過物聯網等各種采集方式，把農產品的生產信息、加工信息、運輸信息以及銷售信息按照一定的格式和方式存儲并進行管理。通過追溯系統，向消費者展示農產品的詳細信息，增加消費者的信任度，實現農產品安全消費。當出現農產品質量安全事故時，執法機構可以追溯到問題環節，確定責任主體。區塊鏈追溯是在追溯系統中引入區塊鏈技術，利用區塊鏈的去中心化、不可篡改、可追溯等特性，保證了農產品追溯系統的追溯信息真實透明，實現了有效追溯的真實性和可靠性。

以果蔬類農產品為例，根據供應鏈每個環節的特點，構建了農產品追溯區塊鏈結構體，確定種植、加工、物流、銷售每個階段追溯記錄結構。如圖2所示，將供應鏈中的生產、加工、物流、銷售信息存儲在本地數據庫，并通過MD5算法對其進行哈希計算，將哈希值存儲到區塊鏈系統中，不僅能夠驗證數據是否能被篡改，還能減小區塊鏈存儲負載壓力，提高數據隱私安全性。

圖2 農產品區塊鏈追溯系統存儲結構圖

2.2 數據存儲設計

現有的區塊鏈追溯系統的存儲方式是將農產品各節點的追溯信息直接寫入區塊鏈，隨著節點的數量的增加，交易數據越來越多，區塊鏈存儲負載壓力也越來越大。由于區塊鏈特有的鏈式結構，查詢效率十分低下；在同一區塊鏈網絡的成員都可以訪問賬本上所有數據，對于競爭企業來說，存在數據安全問題。本文針對這些不足對農產品區塊鏈追溯系統存儲方式進行改進，設計了“數據庫+區塊鏈”的鏈上鏈下追溯信息雙存儲方法。

具體將溯源明文信息存儲在各節點本地數據庫，各自管理；將本地數據存儲的溯源信息的每個字段作為字符串直接拼接起來，考慮到存儲空間的問題，追溯信息加密中采用了位長較短的MD5算法，對于任意長度字符串的輸入，經過MD5算法會生成一個32位十六進制的值，并將哈希之后的值寫入區塊鏈。查詢時用同樣的方式對本地數據庫的溯源信息再次哈希，與從區塊鏈上查詢的哈希值進行對比，驗證溯源信息是否被篡改。以果蔬類生產履歷信息為例，存儲在本地數據庫溯源信息的字段包括：id、BatchNum、CropName、VarietyName、OperationContent、Amonut、OperationTime、Operator、Blocknum。其中id是作為記錄信息的唯一標識，BlockNum是溯源信息的哈希值在區塊鏈上的區塊號，具體的本地數據庫溯源字段如表2所示。

表2 本地數據庫溯源字段

存儲在區塊鏈上的追溯信息數據結構包括區塊頭和區塊體，區塊頭主要有當前區塊號、前一個區塊哈希值、時間戳等信息。區塊體主要是追溯相關信息，采用Key-Value的方式進行存儲，其存儲格式如表3所示（以id為例），Value是寫入區塊鏈的值，包括docType、id、Infohash。docType是對Value自定義的結構體的名稱，id是溯源信記錄的id，與本地數據庫存儲的溯源信息的id 一一對應，InfoHash是對溯源信息哈希計算之后的值。Key鍵是Value值中對應的id作為索引和唯一標識。

表3 區塊鏈上追溯信息數據結構

2.3 追溯防偽流程

農產品區塊鏈溯源系統流程圖如圖3所示，溯源信息通過物聯網設備或者人工采集，用戶將生產、加工、物流、銷售等溯源信息存儲到供應鏈各節點本地數據庫中，通過MD5算法對溯源信息進行Hash計算，將得到的Hash值存儲到區塊鏈系統中，并返回其所在的區塊號，將區塊號更新至本地數據庫對應的溯源信息記錄中，若需要對農產品信息進行修改，需要對溯源信息的哈希值重新寫入區塊鏈，更新其區塊號。消費者可以通過掃描二維碼從本地數據庫中獲取溯源信息和區塊號，對獲取的溯源信息進行哈希計算，并與通過區塊號獲取存儲在區塊鏈上的哈希值進行一致性對比，判斷產品溯源信息是否被篡改。

圖3 農產品區塊鏈溯源防偽流程圖

3 追溯查詢方法

在實現了上述追溯系統設計的基礎上，最終需要將農產品生長、加工、流通等信息展現給消費者，因此需要對農產品批次的信息進行快速追溯查詢。根據區塊鏈追溯數據存儲方式的不同，常用的查詢方法有以下3種。

第1種方法是Key鍵遍歷查詢，將農產品生長、加工、物流和銷售的數據信息逐一寫入區塊鏈，將追溯信息的id作為Key值，追溯信息作為Value值存儲到區塊鏈中；查詢時，把Key鍵作為索引，從最新區塊依次向前一個區塊遍歷，獲得相匹配的Value值。結合果蔬類農產品追溯業務，農產品批次的追溯信息上傳記錄存在多條，通常在查詢時獲取批次信息，需要多次根據Key對區塊進行遍歷，遍歷次數與農產品批次追溯記錄條數有關。

第2種方法是按批次號字段查詢，具體是將農產品生長、加工、物流和銷售信息都寫入區塊鏈，將追溯信息的id作為Key值，追溯信息作為Value值存儲到區塊鏈中；而查詢時利用CouchDB的富查詢，通過對Value里面的批次號字段來從最新區塊依次向前一個區塊遍歷，獲取農產品一批次的所有追溯信息，只需要對所有區塊遍歷一次就可以得到農產品一批次所有的追溯信息。

第3種方法是本文設計外聯數據庫索引查詢，將追溯信息的ID作為Key值，追溯信息的哈希值作為Value值存儲到區塊鏈中，并得到其所在區塊的區塊號；同時，將追溯信息和區塊號一一對應存儲在本地數據庫。查詢時通過從本地數據讀取農產品一批次的追溯信息和區塊號，將追溯信息逐條進行哈希計算，并通過區塊號獲得存儲在區塊鏈上的哈希值，將每條追溯信息的兩個哈希值進行比較，從而判斷信息被篡改。

4 結果與分析

試驗是在虛擬機中進行模擬測試，其環境基礎為Centos 7.5、Docker 18.09、fabric-sdk-node 1.4。系統運行內存為4GB，硬盤為20GB，帶寬為100Mb/s。Fabric聯盟網絡包括4個Peer節點，1個Orderer節點。Fabric中的默認數據庫LevelDB查詢形式單一，而CouchDB能滿足現實需求，支持富查詢, 對組合鍵進行建模，以支持針對多個參數的等價查詢，因此本文試驗數據庫選擇CouchDB。在具體實現中采用Node SDK開發測試程序，采用REST接口對資源進行調用。

本文分別對以上3種方法查詢進行測試并對比，在試驗過程中，在相同情況下執行相同查詢操作，查詢時間都會在一定區間上下浮動，為了保證數據的客觀性，對每組數據都執行10次，計算出其平均值作為最終值。

通過上述方法對試驗進行測試，對試驗結果進行相關性分析，如圖4所示。圖4 a-f為追溯記錄總量分別為104、3×104、5×104、7×104、9×104、11×104條記錄情況下3種不同方式查詢時間對比圖，橫坐標為批次追溯記錄條數，分別為1、200、400、600、800條，縱坐標表示查詢所需要的時間。key表示通過對Key鍵遍歷查詢，content表示通過批次號進行查詢，block表示外聯數據庫索引存儲方法。表示相關系數，表示顯著性水平0.05情況下的顯著性值。其中相關性系數計算公式為

式中(,)為,的協方差，()、()分別為、的方差。

4.1 相關性分析

從批次追溯記錄角度分析，如圖4所示，為3種方法在特定的追溯記錄總量下，查詢時間與批次追溯記錄條數的關系對比圖。key方法和block方法的查詢時間和批次追溯記錄條數正相關，相關系數均>0.89，顯著檢驗值均<0.05（=0.05）。而content方法的查詢時間與批次追溯記錄的相關系數均<0.5，呈弱相關。

從追溯記錄總量角度分析，如圖5所示，為3種方法在特定的批次追溯記錄條數下，查詢時間與追溯記錄總量的關系對比圖。content方法的相關系數均>0.9，顯著檢驗值均<0.05（=0.05），反映content方法的查詢時間與追溯記錄總量呈顯著正向相關關系。而key方法和content方法的相關系數絕對值均<0.4，呈弱相關。

從以上不同角度分析得出：key方法和block方法的查詢時間與批次追溯記錄條數正相關，content方法的查詢時間與追溯記錄總量正相關。

4.2 查詢效率分析

在分析上述相關性的基礎上，進一步分析了3種方法的查詢效率提升率，其計算公式為

式中A,B表示A比B的效率提升率，%；A，B分別表示A，B所需要的時間，ms。

注：Key：通過對Key鍵遍歷查詢；Content：通過CouchDB數據庫的富查詢對批次號進行查詢；Block：外聯數據庫索引存儲方法。：相關系數，：顯著性水平=0.05情況下的顯著性值。下同。

Notes: Key: traversal query performed using the value of key attributes; Content: query performed using the batch number of agricultural products through the rich query of the CouchDB database; Block: index storage method for the outreach database;: correlation coefficient;: probability value of the significance test when significance levelis 0.05.The same below.

圖4 3種方法在不同追溯記錄總量情況下的查詢時間對比圖

Fig.4 Comparison chart of query time for different total traceability records of three methods

圖5 3種方法在不同批次追溯記錄條數下的查詢時間對比圖

從結果表4中可以看出，當查詢單條追溯記錄時，block方法比content方法效率提升在97.70%～99.78%之間，block方法比key方法的查詢效率提升呈波動狀態，這是由于單條查詢需要時間值較小，數據波動區間大造成查詢時間差異較大；當批次追溯記錄條數大于200條時，block方法比key方法的查詢效率提升基本呈穩定在59.76%～72.32%之間，而block方法與content方法相比，提升效率是隨著追溯記錄總量增加，隨著批次追溯記錄條數減小的。在實際應用中，農產品批次記錄在200-400條左右，而區塊鏈系統中的追溯記錄總量是隨著節點和時間的增加而增加。當批次追溯記錄條數為200時，追溯記錄總量為104、3×104、5×104、7×104、9×104、11×104時，block方法比key方法查詢效率提升分別為69.76%、70.42%、68.52%、68.57%、68.19%和66.72%，block方法比content方法查詢效率提升分別為16.28 %、73.86%、84.46%、88.65%、91.65%、93.33%；當批次追溯記錄條數為400時，追溯記錄總量為104、3×104、5×104、7×104、9×104、11×104時，block方法比key方法查詢效率提升分別為69.34%、72.32%、69.90%、68.81%、68.15%和70.56%，block方法比content方法查詢效率提升分別為?57.74%、51.44%、71.97%、78.14%、83.73%、88.66%。從批次追溯記錄條數角度看，block方法查詢效率隨著追溯記錄總量的增加而增加。

表4 效率提升對比表

4.3 應用案例分析

本方法成功應用于山東煙臺某蘋果公司的區塊鏈追溯系統設計過程中。通過對該企業蘋果供應鏈進行實地調研，從種植和倉儲環節、加工環節、運輸和銷售環節分設計了蘋果追溯系統采集方法，并采用本文提出的“數據庫+區塊鏈”的鏈上鏈下追溯信息雙存儲設計，當區塊鏈系統追溯記錄總量達到7×104時，查詢響應平均時間為5001.09 ms，實現了蘋果區塊鏈追溯信息的高效存儲和查詢。

系統運行頁面如圖6所示，圖6為系統工作界面圖，為供應鏈各節點提供信息采集服務和產品溯源服務，其中圖6a～d為種植、倉儲、加工、運輸信息采集界面，用戶可以通過信息采集功能上傳供應鏈數據信息，系統會自動對數據進行相應處理，將溯源信息和其Hash值分別存儲到本地數據庫和區塊鏈系統中。圖6e為消費者通過掃描二維碼查詢產品溯源信息以及數據的存證信息。

圖6 系統工作界面

與傳統蘋果供應鏈管理系統相比，區塊鏈驅動的蘋果供應鏈追溯系統具備去中心化的特性，不依賴某個組織和個人，解決了蘋果供應鏈管理中的“信任問題”，同時采用本文提出的外聯數據庫索引存儲方式，在一定程度上緩解了因數據不斷增加帶給區塊鏈系統的存儲壓力，使查詢效率明顯提升。

5 結 論

本文主要探討基于區塊鏈的農產品安全防偽追溯系統存儲與查詢設計，針對區塊鏈追溯系統隨著數據的增長存在的數據負載壓力大、查詢效率低以及數據安全性差等問題，提出了一種外聯數據庫索引存儲方式：對追溯信息的哈希值進行數字簽名后寫入區塊鏈，同時返回哈希值所在區塊鏈上的區塊號，然后將追溯信息和區塊號存儲在各個節點的本地數據庫中。查詢時從本地數據庫讀取追溯信息和區塊號，對獲取的追溯信息進行哈希計算，并與通過區塊號獲取存儲在區塊鏈上的哈希值進行一致性對比，從而判斷追溯信息是否被篡改。通過將該方法與現有的兩種區塊鏈追溯系統存儲查詢方法進行試驗對比，結果表明：

1）針對區塊鏈數據不可刪除，隨著節點和數據的增加，區塊鏈存儲負載容量也要求越來越高的現狀，本文提出了“數據庫+區塊鏈”的鏈上鏈下追溯信息雙存儲設計，本地數據庫存儲原始數據，鏈上存儲原始數據的哈希值，減輕了存儲負載壓力，解決數據隱私安全問題，同時能夠保證數據的真偽性。

2）本文提出的MD5加密是在數據上鏈之前對數據內容加密，將加密后的數據再傳入區塊鏈系統中，配合現有的區塊鏈系統中的用于CA認證的底層加密技術如SHA256，一方面解決了追溯信息造成的存儲負載壓力，另一方面解決了追溯數據的隱私安全問題。同時采用MD5加密成32位十六進制的密文，在一定程度上，節省了區塊鏈的存儲空間。

3）隨著追溯記錄總量的增加，本文提出的外聯數據庫索引方法效率明顯提升，當追溯記錄總量11×104條，批次追溯記錄條數400時為例，本文方法的查詢效率較key查詢方法和content查詢方法效率分別提高了70.56%和88.66%。

本文的方法對建立完善區塊鏈農產品追溯系統具有一定的參考依據，存在不足之處是本文的研究是以文本數據的結構化數據為研究對象，對于視頻等非結構化數據存儲和查詢是下一步研究重點。在下一步研究中，將結合物聯網技術重構完善區塊鏈農產品追溯系統模型，在實際應用中不斷提高完善現有方法和系統。

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Data storage and query method of agricultural products traceability information based on blockchain

Yang Xinting1,2,3, Wang Mingting1,2,3, Xu Daming2,3, Luo Na2,3, Sun Chuanheng2,3※

(1.,,201306,; 2.,100097,; 3.,100097,)

Food safety has become an important topic in people’s daily lives. In recent years, the frequent occurrence of food safety incidents have caused a crisis of trust between consumers and the food industry. Accordingly, there is an urgent need to establish an efficient and trusted traceability system for agricultural products. In the practical application of the traditional traceability system, the data of the production, processing, packaging, transportation, storage and sales of agricultural products are stored in the local database of each node, data in traditional traceability systems is centralized, and authoritative agencies manage the central database of the traceability system. Because the traceability data of each supply chain node is managed by the enterprise itself, the data is easy to be tampered with. Therefore, it is necessary to improve the reliability of information transmission between different roles in agricultural supply chain.Blockchain has the characteristics of decentralization, non-tampering, traceability, and high availability. Using these characteristics of blockchain and using blockchain technology to trace agricultural products, it is possible to solve the problems existing in the current traditional traceability system.At present, Scholars in China and abroad have studied the application of blockchain in the field of traceability. However, the traceability system of blockchain have some problems, such as low query efficiency, high data-storage load, and poor data privacy and security. In order to solve the above problems, this study designed a storage structure for a blockchain-based traceability system for agricultural products based on Hyperledger Fabric and proposed an index storage and query method for gtraceability information. In this method, “On chain and off chain” data storage technology is used, the enterprise first digitally signs the hash value of the traceability information of agricultural products, writes the hash value into the blockchain, and returns the block number to the blockchain where the hash value is located. Then, the traceability information of agricultural products and the block number are stored in the local database of each node. If the information of agricultural products needs to be modified, it is necessary to rewrite the hash value of the traceability information to the blockchain and update the block number. When consumers scan the QR code of agricultural products, the traceability information and block number is obtained from the local database, the value is calculated by hash algorithm for the acquired traceability information, and compare it with this newly acquired hash value with the hash value stored in the blockchain by block number to verify the authenticity of traceability information of agricultural products. The result showed that, when the number of total traceability records reached 11×104in the blockchain and the number of batch traceability records was 400 respectively, the query efficiency of the newly proposed method was increased by 70.56% and 88.66% compared to two traditional blockchain-based data query methods of query performed using the value of key attribute and querying performed using the batch number of agricultural products through the rich query of the CouchDB database, respectively. The approach of this paper effectively solves the problem of excessive load pressure of blockchain data storage, ensures data privacy and security, and improves the reliability and timeliness of traceability information.

agricultural products; traceability; blockchain; Hyperledger Fabric; index storage; efficient query

楊信廷，王明亭，徐大明，羅 娜，孫傳恒. 基于區塊鏈的農產品追溯系統信息存儲模型與查詢方法[J]. 農業工程學報，2019，35(22)：323－330.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.038 http://www.tcsae.org

Yang Xinting, Wang Mingting, Xu Daming, Luo Na, Sun Chuanheng. Data storage and query method of agricultural products traceability information based on blockchain[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(22): 323－330. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.038 http://www.tcsae.org

2019-07-23

2019-11-05

國家自然科學基金項目（31871525）；北京自然科學基金面上項目（4182023）；廣東省農業科技創新及推廣項目（2018LM2168）

楊信廷，博士，研究員，主要從事農產品質量安全關鍵技術研究。中國農業工程學會會員（E041200352S）。Email：yangxt@nercita.org.cn

孫傳恒，博士，副研究員，主要從事農業信息化及農產品質量安全控制研究。Email：sunch@nercita.org.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.22.038

TP311.13

A

1002-6819(2019)-22-0323-08