Merkle Tree Nedir?

Hash ağaçları olarak da adlandırılan Merkle Tree, verilerin güvenli ve verimli bir şekilde doğrulanmasını sağlayan blockchain teknolojisinin zorunlu bir bileşenidir. ++

Merke Tree Nasıl Oluşturulur?

• Her veri için bir hash değeri bulalım, bu değerler Merkle Tree’nin yapraklarını ifade ediyor.
• Yaprak düğümleri soldan sağa doğru ikili şekilde gruplandıralım.
• Çift olan iki yaprak için yeni bir hash oluşturup bir düğüm oluşturalım.

• Oluşturduğumuz düğümleri tekrardan ikili şekilde gruplayalım.
• Grupladığımız düğümlerin hashlarini birleştirerek yeni bir düğüm oluşturalım.
• Bu olayı kök dizine ulaşana kadar yapalım.

Merkle kökü, Merkle ağacının bir temsilcisidir. Ağaç tarafından temsil edilen veri kümesinin dijital parmak izi görevini görür.


Verilerdeki küçük bir değişikliğin bile yaprağın karma değerini değiştireceğini ve bunun bu yaprak düğümünü kök düğüme bağlayan tüm düğümlerin karma değerlerini değiştireceğini ve sonunda kök karmasında değişikliğe neden olur.
Örnek olarak:

 
Yukarıda bulunan Merkle Tree’yi incelemek istersek. L1,L2,L3,L4 bizim verilerimiz bu verileri ikili gruplandırdıktan sonra her veri için bir hash alıp gruplandırma sonucu yeni bir hash üretiyoruz. ++
Hash(L1)+Hash(L2) için Hash(L1,L2), Hash(L3)+Hash(L4) için Hash(L3,L4) oluşturuyoruz. Ardından bu Hash(L1,L2), Hash(L3,L4) için son kez bir hash oluşturarak kökü elde ediyoruz. Burada anlaşılması gereken temel sonuç:

Bir merkle tree içinde herhangi bir veriyi değiştirirsek o değişen verinin nerede olduğunu kolaylıkla bulabiliyoruz. Çünkü değişen yapıdan itibaren üst katmanların Hash verisi değişiyor.

Neden Merkle Tree?

Merkle ağaçları, depolama ve zaman açısından verimli veri yapılarıdır. Daha az depolama alanı gerektiren verilerin karma değerlerini depolarlar. Tüm ağacı aramak yerine Merkle yolunu üreterek kolayca veri aranabilir.

Merkle ağacının verimliliği ayrıca hash fonksiyonlarının seçimine de bağlıdır.Merkle ağaçlarının, verilerin bir ağdaki birden çok taraf tarafından çoğaltıldığı ve depolandığı çeşitli dağıtılmış uygulamalarda kullanıldığını unutmamalıyız.

Herhangi biri bir konumdaki verileri değiştirmeye çalışırsa, karma değerleri değişir ve kök karmasında bir değişikliğe yol açar. Böylece ağdaki diğer kişiler, kök karmadaki uyumsuzluğa dayanarak bunu algılayabilir.