fabricprivatedata数据集怎么配置

本篇内容介绍了“fabric private data数据集怎么配置”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Hyperledger Fabric private data是1.2版本引入的新特性，fabric private data是利用旁支数据库（SideDB）来保存若干个通道成员之间的私有数据，从而在通道之上又提供了一层更灵活的数据保护机制。本文将介绍如何在链码开发中使用fabric private data。

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fabric private data用例

我们使用Hyperledger Fabric中经典的fabcar案例来展示如何使用私有数据集。initLedger函数将在我们的数据集中创建10个新车。所有的这些车辆可以被网络中的任何人查看。现在让我们创建一个私有数据库，而这个数据将只和我们持有的另一个成员车库共享。

fabric private data数据集配置

我们首先需要一个数据集配置文件collections_config.json，它包含了私有数据集名称和访问策略。访问策略类似于背书策略，这允许我们使用已经存在的策略逻辑，例如OR、AND等。

[
  {
    "name": "carCollection",
    "policy": "OR ('Org1MSP.member','Org2MSP.member')",
    "requiredPeerCount": 0,
    "maxPeerCount": 3,
    "blockToLive":1000000
  }
]

修改链码以支持fabric private data

下面是原始的createCar函数：

async createCar(stubHelper: StubHelper, args: string[]) {
      const verifiedArgs = await Helpers.checkArgs(args[0], Yup.object()
          .shape({
              key: Yup.string().required(),
              make: Yup.string().required(),
              model: Yup.string().required(),
              color: Yup.string().required(),
              owner: Yup.string().required(),
          }));

      let car = {
          docType: 'car',
          make: verifiedArgs.make,
          model: verifiedArgs.model,
          color: verifiedArgs.color,
          owner: verifiedArgs.owner
      };

      await stubHelper.putState(verifiedArgs.key, car);
}

要把数据加入私有数据集carCollection，我们需要指定目标数据集：

await stubHelper.putState(verifiedArgs.key, car, {privateCollection: 'carCollection'});

接下来，要查询车辆的话，我们也需要指定目标私有数据集：

async queryPrivateCar(stubHelper: StubHelper, args: string[]) {

      const verifiedArgs = await Helpers.checkArgs(args[0], Yup.object()
          .shape({
              key: Yup.string().required(),
          }));
      const car = await stubHelper.getStateAsObject(verifiedArgs.key, {privateCollection: 'carCollection'});

      if (!car) {
          throw new NotFoundError('Car does not exist');
      }

      return car;
}

同样，对于删除和更新操作，都需要指定要操作的目标私有数据集。

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