Los árboles de Merkle son una estructura criptográfica que sustenta tecnologías como Git, blockchain y sistemas peer to peer. Permiten probar de forma compacta que un elemento pertenece a un conjunto sin revelar todo el conjunto. En este tutorial práctico construiremos un árbol de Merkle en Python y lo persistiremos en SQLite, creando una base de datos verificable y resistente a manipulaciones.

Por qué SQLite. SQLite es una base de datos ligera e embebible que no requiere servidor ni conexión a internet, solo un archivo. Eso la hace ideal para logs a prueba de manipulación, experimentos tipo blockchain ligeros, sincronización eficiente entre dispositivos y consultas verificables. Además facilita la enseñanza y la inspección porque cada nodo queda visible en una tabla SQL.

Estructura del proyecto. La implementación es mínima y sin dependencias externas. Archivos clave: main.py para ejemplos, merkle_tree.py con la clase MerkleTree, print_proof.py para imprimir y verificar pruebas, visualize_tree.py para ver el árbol y pyproject.toml y README. Se usan solo las librerías estándar hashlib, sqlite3 y pathlib.

Esquema SQLite. Persistimos cada nodo en una sola tabla merkle_nodes con columnas para id, parent_id, left_child_id, right_child_id, hash, level, is_leaf y data. Cada fila representa un nodo; las hojas contienen el dato original y el hash, los nodos internos solo el hash y los enlaces a hijos y padre para recorrer el árbol bidireccionalmente.

Cómo funciona la clase MerkleTree. La clase abre la conexión SQLite y puede usarse como gestor de contexto. build_tree recibe una lista de cadenas, calcula SHA-256 de cada hoja, empareja iterativamente los hashes concatenados hasta obtener la raíz, duplica el último hash en caso de número impar de hojas y registra cada nodo en la base de datos, devolviendo el id de la raíz.

Generación de pruebas de inclusión. get_proof parte de la hoja y sube hasta la raíz recogiendo en cada nivel el hash del hermano y si el nodo actual fue hijo izquierdo o derecho. Esa orientación es necesaria para recomponer el orden correcto de concatenación al verificar.

Verificación. verify_proof toma el dato original, la ruta de prueba y la raíz esperada. Comienza con el SHA-256 del dato y para cada elemento de la prueba aplica la concatenación en el orden correspondiente y calcula el SHA-256 hasta obtener el hash final que se compara con la raíz almacenada. Si coinciden, la inclusión es válida.

Uso y demo. main.py muestra el flujo completo: construir el árbol, consultar el id raíz, obtener la prueba para una hoja y verificarla. La base de datos resultante se puede inspeccionar con sqlite3 y consultas SQL, incluso con consultas recursivas para reconstruir caminos o generar pruebas desde SQL.

Visualización y utilidades. Los scripts auxiliares permiten imprimir pruebas y renderizar el árbol en ASCII o DOT para Graphviz, facilitando auditorías y demostraciones en entornos educativos o de prototipado.

Comparación con Git y Bitcoin. El principio es el mismo: contenido pasa a hash y los hashes se enlazan hasta una raíz que compromete todo el conjunto. Git utiliza árboles y blobs en una base de datos dirigida por contenido, Bitcoin incluye la raíz Merkle en el encabezado de bloque. Nuestra versión en SQLite es educativa, transparente y fácil de consultar.

Aplicaciones reales y extensiones. Esta aproximación puede convertirse en un registro append only para auditorías de integridad, en múltiples árboles independientes dentro de una misma base, o en sincronización eficiente entre nodos que intercambian solo raíces y pruebas. También puede integrarse con APIs que devuelvan respuestas verificables y optimizarse para conjuntos grandes mediante ajustes de rendimiento y estrategias de hashing más avanzadas.

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Conclusión. Implementar árboles de Merkle en SQLite con Python ofrece una forma práctica de combinar criptografía y bases de datos relacionales en un solo archivo .db. Es una herramienta poderosa para prototipado, enseñanza y casos productivos ligeros cuando se necesita verificación de integridad, trazabilidad y consultas demostrables sin infraestructura pesada.