論文の概要: An Empirical Study of Gas Optimization Practices in Solidity Smart Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.40885v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 19:05:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.475481
- Title: An Empirical Study of Gas Optimization Practices in Solidity Smart Contracts
- Title（参考訳）: 固体スマートコントラクトにおけるガス最適化の実証的研究
- Abstract要約: 本稿は、2018年から2025年の間にGitHubで作成されたオープンソースのSolidityリポジトリにおけるガス最適化の実践について、実証的研究を行ったものである。
8つのマクロカテゴリと36のサブカテゴリからなるガス最適化戦略の実証的分類法を導出した。
開発者は、実行頻度、安全性チェック、計算コストの間の複雑なトレードオフを管理することが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1385760710302315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the Ethereum ecosystem, smart contract execution is governed by a gas model where every computational operation incurs a direct economic cost. Consequently, gas efficiency is a critical requirement for the economic sustainability and widespread adoption of decentralized applications. Despite the importance of cost-effective development, there remains a significant gap between theoretical optimization patterns and the actual practices applied by developers in real-world projects. This paper presents an empirical study investigating gas optimization practices in open-source Solidity repositories created on GitHub between 2018 and 2025. Adopting a Mining Software Repositories approach, we analyzed a dataset of gas-related commits identified through a multi-stage pipeline involving NLP-based filtering and manual qualitative inspection. Based on the analysis of 400 representative commits, we derive an empirical taxonomy of gas optimization strategies consisting of 8 macro-categories and 36 subcategories. Our findings reveal that optimization efforts span multiple levels of abstraction, from low-level arithmetic refinements and bytecode-size reductions to broader architectural changes such as logic internalization and external call reduction. Furthermore, we observe that developers often manage complex trade-offs between execution frequency, safety checks, and computational costs, highlighting that effective optimization is inherently context-dependent. This study provides a practical knowledge base for the design of future developer support tools and advances the understanding of cost-aware software engineering in the blockchain domain.
- Abstract（参考訳）: Ethereumエコシステムでは、スマートコントラクトの実行は、すべての計算処理が直接的な経済的コストを発生させるガスモデルによって管理される。
その結果、ガス効率は、経済の持続可能性と分散アプリケーションの普及にとって重要な要件である。
コスト効率の高い開発の重要性にもかかわらず、理論的な最適化パターンと、実際のプロジェクトで開発者が実践する実践の間には、大きなギャップが残っている。
本稿は、2018年から2025年にかけてGitHubで作成されたオープンソースのSolidityリポジトリにおいて、ガス最適化の実践について実証的研究を行ったものである。
マイニングソフトウェアリポジトリのアプローチを採用し,NLPに基づくフィルタリングと手動定性検査を含む多段階パイプラインを用いて,ガス関連コミットのデータセットを解析した。
400の代表的なコミットの分析に基づいて,8つのマクロカテゴリと36のサブカテゴリからなるガス最適化戦略の実証的分類法を導出した。
その結果,最適化作業は,低レベルの算術改良やバイトコードサイズの削減から,論理の内在化や外部呼び出しの削減といったより広範なアーキテクチャ変更に至るまで,さまざまな抽象化レベルにまたがっていることが明らかとなった。
さらに、開発者は実行頻度、安全性チェック、計算コストの間の複雑なトレードオフを管理し、効果的な最適化が本質的にコンテキスト依存であることを強調する。
この研究は、将来の開発者サポートツールの設計のための実践的な知識ベースを提供し、ブロックチェーンドメインにおけるコスト認識ソフトウェアエンジニアリングの理解を深める。
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