区块链作为一种分布式共享数据库技术,具有去中心化、防篡改和可溯源等特点,能够有效解决不可信环境下的信任问题。但随着区块链技术的不断发展,其短板也逐渐显现,尤其是在存储扩展性方面。在区块链系统中,随着时间的推移和节点数量的增加而不断增长的账本数据和状态数据对节点的存储性能需求也不断提高。因此,如何降低区块链中节点的存储压力,提高区块链系统的存储扩展性是当前亟待解决的问题。本文通过分析现有区块链存储优化方案,针对数据共享和数字货币的区块链应用场景,分别从分片和压缩的角度提出区块链存储优化模型。针对区块链应用于数据共享领域,数据加密存入区块链,数据关联性较弱这一背景,提出了一种基于中国剩余定理（CRT）的区块链存储扩展模型。模型通过分析区块数据的安全性,将区块链分为低安全性区块和高安全性区块,并使用中国剩余定理对高安全性区块数据分片进而分布式存储。模型增加了数据处理的过程,但未改变区块链原有的数据结构。此外,为防止恶意节点攻击,模型引入了冗余余数系统（RRNS）的错误检测与纠正来提高数据稳定性和完整性。相较于存储全部区块数据而言,本模型的节点只需存储高安全性区块的碎片和低安全性区块,能有效降低节点的存储压力。并且节点可以向其他节点发送请求来重构区块数据,不影响数据的可用性。针对区块链应用于数字货币领域,用户侧重于余额,而忽略原始交易数据这一背景,提出一种面向数字货币的区块链存储扩展模型。模型将单位数量的高安全性区块和其包含的UTXO集存入星际文件系统（IPFS）,并利用IPFS返回的哈希值来生成摘要块。节点通过存储摘要块来替代高安全性区块以达到降低本地存储压力的目的。此外,节点可以根据摘要块中UTXO集的哈希值和高安全性的哈希值,与IPFS进行数据交互,以分别来实现交易的验证和全部区块数据的恢复。