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在个别特殊领域中，数据的安全问题是非常的重要的，所以需要数据库存储的数据是需要加密存储的。所以也就引申出来本文这个问题，加密之后的密文，还能模糊检索吗，如果能检查，如何做模糊检索呢？
现在的系统设计中，常见的加密字段有、密码、身份证号、手机号、住址信息、银行卡、信用卡以及个别行业的敏感信息。这些信息对加密的要求也不一样，对于密码来说，一般使用不可逆的加密算法就可以，一般不会用到检索。但是对于身份证号或者个别领域中的中文信息，我们是需要支持密文模糊匹配的，下面我们就来看看有哪些实现方式。
本来主要讲两种常规的简单加密做法，主要目标为能实现密文的模糊查询。下面来跟我看第一种。
常规分词加密
常规加密的密文检索功能根据4位英文字符（半角），2个中文字符（全角）作为一个检索条件，将一个字段拆分为多个字段。
比如：zuiyu123
使用4个字符为一组的加密方式。
第一组 zuiy，第二组uiyu，第三组iyu1，第四组yu12，第五组u123...如果字符串很长，依次类推下去。
如果需要检索所有包含检索条件 uiyu 的数据，加密字符后通过 key like '%加密uiyu的密文%'查询。
所以这种实现方式就会有一种问题就是，随着加密字符串的增加，密文也会变的越大，所以一般用此处方式需要注意数据库中的字段长度限制。
需要注意的是，使用此处方式有一定的限制：
1、支持模糊检索加密，但是加密的密文随原文长度增长。
2、支持的模糊检索条件必须大于等于4个英文数字或者2个汉字 ，不支持短的查询（自定义该局限性，业界常用的就是4个英文数字或者2个汉字，再短的长度不建议支持，因为分词组合会增多从而导致存储的成本增加，反而安全性降低。）。
3、返回的列表不是很精确，需要二次筛选，先解密在进一步筛选。
字符串拆分的代码如下：
java
protected List<String> loopEncryptString(String input, int chunkSize) {
int length = input.length();
List<String> strList = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < length; i++) {
StringBuilder chunkBuilder = new StringBuilder();
for (int j = 0; j < chunkSize; j++) {
int index = (i + j) % length;
chunkBuilder.append(input.charAt(index));
}
strList.add(chunkBuilder.toString());
log.info("第 {} 组:[{}]",i+1,chunkBuilder);
// 如果到了最后一个分组，则不再循环第一个字符
if (i + chunkSize >= length) {
break;
}
}
log.info("分词结果:[{}]",strList);
return strList;
}对于上述文本zuiyu123分词效果如下
下面来看下中文的分词效果：
检索一下，只要我们使用的是包含上述分词结果的条件我们就可以检索的到。
比如我们检索个蛋白质
text
search result:[[{ID=8dac4d97-f05f-472e-94b2-02828aa235d6, CONTENT=ELYJBkZbfiVaJgTdlgglDg==UYwxxmEMQ9hq1jOax+r5rg==WwCBtglEf6clcWajP9sK+A==4sEGCqZ4P8Osr0dW84zFEA==c2AZejHeUp/5gpPkexfNcg==pvh/TcZRO4zwD+kwbE9lHw==1g30dxyz7z+8TQq+8jYH1A==AsWZOeiprypfrzSK3FtOuw==01vpoSuCXOpKCgcPsNlXyQ==79BPmIhSwMaA7hjN3ENDxA==}]]可以看到，上述的content字段的内容长度非常的长，所以我们要注意数据库字段长度限制。
除了上面这个方式外，发散一下思维，如果你用过 Elasticsearch 的话，会不会有点想法呢？
因为在中文的场景中，中文既然要分词，选择专业的分词器应该是更合理的啊，所以我们可以使用？？？
对的，你没猜错，既然是要分词，对于特殊的中文业务场景，直接使用 Elasticsearch 的分词器分词不就好了吗，然后再用 Elasticsearch 的强大检索能力，不就可以满足我们的模糊检索需求了吗，想到就去做，下面就跟着我一起来看下如果用 Elasticsearch 的分词实现密文模糊检索。
分词器分词检索
使用分词器分词进行密文检索的原理：
1、使用 Elasticsearch 自带的正则分词器对加密后的密文进行分词。
2、检索时使用 Elasticsearch 的match进行检索。
本文演示使用AES进行加解密，所以分词器我就直接使用正则匹配，将密文中的内容按照==进行拆分。
下面我们一起进入代码时间，跟随着我的脚本来看看分词密文检索是什么样的。
也欢迎你来实操体验一下，有什么问题欢迎评论区留言告诉我，也可以关注《醉鱼Java》，私信我。
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创建一个使用
pattern分词器的索引encrypt如下创建索引语句为 Elasticsearch 6.8 的语句，如果使用 7+、8+ 的需要修改为对应的版本。
mappings中的_doctextput 127.0.0.1:9200/encrypt { "settings": { "analysis": { "analyzer": { "my_analyzer": { "tokenizer": "my_tokenizer" } }, "tokenizer": { "my_tokenizer": { "type": "pattern", "pattern": "==" } } } }, "mappings": { "_doc": { "properties": { "content": { "type": "text" } } } } } -
随便对于一个密文进行分词，可以看到，已经按照我们的语气进行
==拆分为多个词语了
其实不难发现，我们使用 AES 加密，就是对分词之后的每个词语进行加密，然后组成一个新的字符串。
还是上面那句话鱼肉的蛋白质含量真的高，我们看一下分词结果。
所以我们按照==拆分之后，检索式再通过加密之后的密文进行检索，也就相当于分词检索了。
检索结果如下：
text
search result:[{"hits":[{"_index":"encrypt","_type":"_doc","_source":{"content":"ELYJBkZbfiVaJgTdlgglDg==9hF4g5NErtZNS9qFJGYeZA==uH9W7jvdoLIKq5gOpFjhWg==4sEGCqZ4P8Osr0dW84zFEA==c2AZejHeUp/5gpPkexfNcg==1g30dxyz7z+8TQq+8jYH1A==01vpoSuCXOpKCgcPsNlXyQ==kIzJL/y/pnUbkZGjIkz4tw=="},"_id":"1713343285459","_score":2.8951092}],"total":1,"max_score":2.8951092}]总结
密文的模糊查询就是以空间成本换取的。相比于存储原文，密文比原文增长了好几倍。
所以根据你的业务场景，选择一个合适的加密算法才是最优解。
参考
https://open.taobao.com/docV3.htm?docId=106213&docType=1
https://ningyu1.github.io/20201230/encrypted-data-fuzzy-query.html
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