当我们谈论像以太坊这样的区块链时,一个自然而然的问题会浮现：它用什么数据库来存储海量的交易数据和账户信息？毕竟，任何大规模的应用都需要一个可靠、高效的数据库系统来支撑其运行，对于以太坊来说，答案并非一个我们熟知的传统数据库，如M
要理解以太坊的存储机制,我们首先需要摒弃“数据库”这个词的传统含义，以太坊没有一个单一的中心化数据库，而是通过一种被称为状态数据库（State Database）的抽象层，结合了多种底层技术来实现其功能。
核心组件： Patricia Merkle Trie（帕特里夏·默克尔前缀树）
以太坊存储的基石是 Patricia Merkle Trie，这是一种专门为区块链设计的、高效且加密安全的树形数据结构，你可以把它想象成一个极其复杂且有序的“账本索引”，它组织了以太坊的两种核心状态：
- 账户状态（Account State）：存储每个账户的信息，包括余额、 nonce（交易次数）、代码（智能合约代码）和存储根。
- 合约存储（Contract Storage）：存储智能合约内部变量的数据。
Patricia Merkle Trie 的工作原理和优势如下：
- 高效查找：作为一种前缀树，它可以快速地插入、查找和删除任意长度的键值对（在以太坊中是“键”到“值”的映射）。
- 数据完整性：这是它最关键的特性，树的每个节点都会根据其内容计算出一个唯一的哈希值，这个哈希值会作为父节点的数据的一部分，一直向上传递，最终形成整个状态树的根哈希（State Root），这个根哈希被打包进每一个区块头中。
- 防篡改：任何微小的数据变动，都会导致其所在节点的哈希值改变，并像多米诺骨牌一样一直影响到最终的根哈希，由于每个区块头都包含了前一个区块的哈希，这意味着任何对历史状态的篡改都会导致之后所有区块的哈希失效，从而被网络轻易识别和拒绝，这保证了整个区块链状态的不可篡改性。
从数据结构和完整性保证的角度看,Patricia Merkle Trie 就是以太坊的“核心数据库”。
持久化存储：LevelDB
这些庞大的 Patricia Merkle Trie 数据结构本身又存储在哪里呢？以太坊客户端（如Geth、Parity）在本地硬盘上使用了一个高效的键值对数据库来实现持久化存储，而这个数据库就是 LevelDB。
- LevelDB 是由谷歌开发的一个轻量级、高性能的键值存储库，它不是一个关系型数据库，而是一个NoSQL数据库。
- 在以太坊中,LevelDB 存储的是从状态树的“节点哈希”到“节点编码后数据”的映射，它充当了 Patricia Merkle Trie 的“硬盘”，将内存中的树状结构安全、持久地保存下来。
- 以太坊启动时,会从 LevelDB 中读取所有节点数据，在内存中重建完整的 Patricia Merkle Trie，以便进行快速的状态查询和交易处理。
我们可以这样理解：LevelDB 是以太坊的“物理存储”，而 Patricia Merkle Trie 是其“逻辑组织方式”。
内存中的缓存：MPT Cache
为了提升性能,以太坊客户端还会在内存中维护一个 Patricia Merkle Trie 的缓存，即 MPT Cache。
- 当有新的交易发生时,状态会首先被更新到这个内存中的 MPT Cache 里。
- 这个缓存使得节点可以非常迅速地响应状态查询请求,而无需每次都访问速度较慢的硬盘。
- 当一个新的区块被成功验证并添加到链上时,内存中的 MPT Cache 会被“提交”（Commit），其所有变更会被写入到 LevelDB 中进行持久化，然后缓存会被清空，为下一个区块的处理做准备。
一个混合的、分层的存储系统
以太坊并没有采用单一的传统数据库,它的存储系统是一个精心设计的、混合的、分层的架构：
- 逻辑层面：使用 Patricia Merkle Trie 作为核心数据结构，保证了数据的完整性、防篡改和高效查询。
- 持久化层面：使用 LevelDB 作为底层键值对数据库，将状态树的结构持久化到本地硬盘。
- 性能层面：使用 MPT Cache 作为内存缓存，加速状态处理和查询。
这种设计完美地契合了区块链去中心化、不可篡改和高安全性的核心要求，它不是为了让开发者像使用传统数据库一样方便，而是为了在成千上万个独立节点之间，建立一个对所有历史状态都能达成共识的、单一且可信的“真相源”，下次当有人问起以太坊用什么数据库时，最准确的回答是：它使用以 Patricia Merkle Trie 为核心逻辑，以 LevelDB 为持久化引擎的混合式、去中心化状态存储系统。