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blockchanin.py 文件中构建了两种树结构模型，分别为MerkleTree、RTree、Fabric（未确认）
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plot.py 绘制条形图、柱状图
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data.py 处理实验原始数据集
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main.py 代码运行主文件，包含单区块以及链两种模型
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calc.py 文件，是包含实验方案的具体实验细节
- 任何系统环境均可，3.11版本的Python，其余包的版本没有要求
- 必须提前安装好CouchDB，账号密码分别是 admin 123456，另外不用创建任何数据库
- 于 https://www.python.org/ 安装python安装包并将其加入计算机环境变量
- 使用来自医院合作方的一万条结构化数据，先心病数据集。其中，一共29个属性，连续值属性有多少个，离散值属性有多少个，无空间范围属性，有几个时间范围属性（想办法更完善的介绍一下数据集）。
| 数据名 | 缩写 | 类型及长度 | 是否允许为空 | 数据示例 |
|---|---|---|---|---|
| 筛查中心名称 | screening_center | VARCHAR(60) | 是 | 浙江省先天性心脏病筛查中心 |
| 筛查医院名称 | screening_hos_name | VARCHAR(60) | 是 | 宁波市医疗中心李惠利医院 |
| 母亲身份证号 | mother_cert_id | VARCHAR(255) | 是 | 916E05A... |
| 婴儿性别 | baby_sex | VARCHAR(20) | 是 | 2 |
| 婴儿体重 | baby_weight | VARCHAR(20) | 是 | 3600 |
| 婴儿生日 | baby_birthday | DATETIME(19) | 是 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS |
| 婴儿数量 | baby_num | VARCHAR(20) | 是 | 1 |
| 出生类型 | born_type | VARCHAR(20) | 是 | 2 |
| 妊娠周 | pregnant_week | VARCHAR(20) | 是 | 40 |
| 筛查注册时间 | screen_register_time | DATETIME(19) | 是 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS |
| 上肢动脉血氧饱和度 | upper_limbs_spo2 | VARCHAR(20) | 是 | 96 |
| 下肢动脉血氧饱和度 | lower_limbs_spo2 | VARCHAR(20) | 是 | 96 |
| 医生名称 | doctor_name | VARCHAR(20) | 是 | 张** |
| 超声分析结果 | voice_analysis_result | VARCHAR(255) | 是 | null |
| 结果描述 | result_desc | VARCHAR(255) | 是 | null |
| 病人类型 | patient_type | VARCHAR(20) | 是 | 1 |
| 报告时间 | report_add_date | DATETIME(19) | 是 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS |
| 医院编号 | dia_hospital_id | VARCHAR(60) | 是 | dc70e279... |
| 医院名称 | dia_hospital_name | VARCHAR(60) | 是 | ***********医院 |
| 医生姓名 | dia_doctor_name | VARCHAR(20) | 是 | 张** |
| 类型 | dia_type | VARCHAR(20) | 是 | 2 |
| 日期 | dia_date | DATETIME(19) | 是 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS |
| 结果 | dia_result | VARCHAR(20) | 是 | 1 |
| 结果描述 | dia_result_desc | VARCHAR(255) | 是 | 卵圆孔未闭 ((（x≤3）2mm)); |
| 建议类型 | dia_advice_type | VARCHAR(20) | 是 | 1 |
| 复查时间 | review_date | DATETIME(19) | 是 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS |
| 建议 | dia_advice | VARCHAR(255) | 是 | 建议6个月内在诊断机构进行复查\n注意事项：平时需注意是否存在呼吸急促、紫绀、多汗、反复肺炎、体重不增加等情况，如果有这些情况，应及时至医院接受检查。\n |
| 超声分析状态 | voice_analysis_status | VARCHAR(255) | 是 | null |
| 超声结果分析 | voice_result_desc | VARCHAR(255) | 是 | null |
- 块头：对于连续值属性（如时间）在块头存放范围值（如时间范围），对于离散值属性（比如转换成数值的关键字属性）块头放该关键字的布隆过滤器。
- 目的：做预判断，如果块头不符合查询条件，直接过滤该区块
需要注意的是： 叶子结点中存放的哈希值对应几条交易呢？
- 基于树本身（作为候补实验，对比方案：默克尔树、R树两种）
- 不同交易量下 多维属性 构建时间比较
- 不同交易量下 多维属性 查询时间比较
- 不同交易量的并发搜索时间比较（30进程）
- 不同交易量下 多维属性 存储时间比较
- 加入区块链环境（每种情况下还分两种 不同属性维度d、区块内不同交易量n）（对比方案：默克尔树、R树、块头中MBR的R树）
- 构建时间比较
- 链上存储开销比较
- 存在数据的搜索时间比较
- 不存在数据的搜索时间比较
- 消融实验/溯源实验/整体模型试验（追溯数据在区块链上的所有状态变更 花费的时间）（对比方案：R树、R树+块头mbr、默克尔树+fabric（历史数据库）、默克尔树+块体内排序）
- 构建时间比较
- 链上存储开销比较
- 溯源时间对比（查询出某数据以及其所有历史状态；指标：链下查询+链上验证 需要的总时间）
- R树：先用R树查询到最新的节点和相应的原始数据 然后根据原始数据中的区块号和id定位到前一条数据（历史数据）;
- R树+块头mbr：相比于R树的查询，第一步查询最新历史数据需要用到块头中的mbr
- 默克尔树+fabric（历史数据库）：fabric的GetHistoryForKey()方法，查询某个特定键（key）的历史记录；指标耗时：使用fabric的链下历史数据库查询+链上验证 的总时间。
- 默克尔树+块体内排序：把区块内的数据根据时间戳排序，索引里存的是时间戳和指向该数据的指针，索引存储在区块中
- 固定总体交易量N=10000条下：不同属性维度d、区块内不同交易量n（相当于不同区块高度）；
- 固定区块内交易量n=4/8/16/32条下：不同属性维度d、不同总体交易量下N；
块间过滤：将时间戳的最大值最小值放到块头，实现块间过滤