1 一次加载到内存

实现这个功能，我们第一个想到的办法可能是：把个人隐私数据一次性加载到内存中缓存起来，然后在内存中先解密，然后在代码中实现模糊搜索的功能。

这样做的好处是：实现起来比较简单，成本非常低。

但带来的问题是：如果个人隐私数据非常多的话，应用服务器的内存不一定够用，可能会出现OOM问题。

还有另外一个问题是：数据一致性问题。

如果用户修改了手机号，数据库更新成功了，需要同步更新内存中的缓存，否则用户查询的结果可能会跟实际情况不一致。

比如：数据库更新成功了，内存中的缓存更新失败了。

或者你的应用，部署了多个服务器节点，有一部分内存缓存更新成功了，另外一部分刚好在重启，导致更新失败了。

该方案不仅可能会导致应用服务器出现OOM问题，也可能会导致系统的复杂度提升许多，总体来说，有点得不偿失。

2 使用数据库函数

既然数据库中保存的是加密后的字符串，还有一种方案是使用数据库的函数解密。

我们可以使用MySQL的DES_ENCRYPT函数加密，使用DES_DECRYPT函数解密：

SELECT 
DES_DECRYPT('U2FsdGVkX1+q7g9npbydGL1HXzaZZ6uYYtXyug83jHA=', '123'); 

应用系统重所有的用户隐私信息的加解密都在MySQL层实现，不存在加解密不一致的情况。

该方案中保存数据时，只对单个用户的数据进行操作，数据量比较小，性能还好。

但模糊查询数据时，每一次都需要通过DES_DECRYPT函数，把数据库中用户某个隐私信息字段的所有数据都解密了，然后再通过解密后的数据，做模糊查询。

如果该字段的数据量非常大，这样每次查询的性能会非常差。

3 分段保存

我们可以将一个完整的字符串，拆分成多个小的字符串。

以手机号为例：18200256007，按每3位为一组，进行拆分，拆分后的字符串为：182,820,200,002,025,256,560,600,007，这9组数据。

然后建一张表：

CREATE TABLE `encrypt_value_mapping` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT '系统编号',
  `ref_id` bigint NOT NULL COMMENT '关联系统编号',
  `encrypt_value` varchar(255) NOT NULL COMMENT '加密后的字符串'
) ENGINE=InnoDB  CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='分段加密映射表'

这张表有三个字段：

• id：系统编号。
• ref_id：主业务表的系统编号，比如用户表的系统编号。
• encrypt_value：拆分后的加密字符串。

用户在写入手机号的时候，同步把拆分之后的手机号分组数据，也一起写入，可以保证在同一个事务当中，保证数据的一致性。

如果要模糊查询手机号，可以直接通过encrypt_value_mapping的encrypt_value模糊查询出用户表的ref_id，再通过ref_id查询用户信息。

具体sql如下：

select s2.id,s2.name,s2.phone 
from encrypt_value_mapping s1
inner join `user` s2 on s1.ref_id=s2.id
where s1.encrypt_value = 'U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB'
limit 0,20;

这样就能轻松的通过模糊查询，搜索出我们想要的手机号了。

注意这里的encrypt_value用的等于号，由于是等值查询，效率比较高。

注意：这里通过sql语句查询出来的手机号是加密的，在接口返回给前端之前，需要在代码中统一做解密处理。

为了安全性，还可以将加密后的明文密码，用*号增加一些干扰项，防止手机号被泄露，最后展示给用户的内容，可以显示成这样的：182***07。

4 其他的模糊查询

如果除了用户手机号，还有其他的用户隐私字段需要模糊查询的场景，该怎么办？

我们可以将encrypt_value_mapping表扩展一下，增加一个type字段。

该字段表示数据的类型，比如：1.手机号 2.身份证 3.银行卡号等。

这样如果有身份证和银行卡号模块查询的业务场景，我们可以通过type字段做区分，也可以使用这套方案，将数据写入到encrypt_value_mapping表，最后根据不同的type查询出不同的分组数据。

如果业务表中的数据量少，这套方案是可以满足需求的。

但如果业务表中的数据量很大，一个手机号就需要保存9条数据，一个身份证或者银行卡号也需要保存很多条数据，这样会导致encrypt_value_mapping表的数据急剧增加，可能会导致这张表非常大。

最后的后果是非常影响查询性能。

那么，这种情况该怎么办呢？

5 增加模糊查询字段

如果数据量多的情况下，将所有用户隐私信息字段，分组之后，都集中到一张表中，确实非常影响查询的性能。

那么，该如何优化呢？

答：我们可以增加模糊查询字段。

还是以手机模糊查询为例。

我们可以在用户表中，在手机号旁边，增加一个encrypt_phone字段。

CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL,
  `code` varchar(20)  NOT NULL,
  `age` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(30) NOT NULL,
  `height` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `address` varchar(30)  DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(11) DEFAULT NULL,
  `encrypt_phone` varchar(255)  DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='用户表'

然后我们在保存数据的时候，将分组之后的数据拼接起来。

还是以手机号为例：

18200256007，按每3位为一组，进行拆分，拆分后的字符串为：182,820,200,002,025,256,560,600,007，这9组数据。

分组之后，加密之后，用逗号分割之后拼接成这样的数据：,U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB,U2FsdGVkX1+qysCDyVMm/aYXMRpCEmBD,U2FsdGVkX19oXuv8m4ZAjz+AGhfXlsQk,U2FsdGVkX19VFs60R26BLFzv5nDZX40U,U2FsdGVkX19XPO0by9pVw4GKnGI3Z5Zs,U2FsdGVkX1/FIIaYpHlIlrngIYEnuwlM,U2FsdGVkX19s6WTtqngdAM9sgo5xKvld,U2FsdGVkX19PmLyjtuOpsMYKe2pmf+XW,U2FsdGVkX1+cJ/qussMgdPQq3WGdp16Q。

以后可以直接通过sql模糊查询字段encrypt_phone了：

select id,name,phone
from user where encrypt_phone like '%U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB%'
limit 0,20;

注意这里的encrypt_value用的like。

这里为什么要用逗号分割呢？

答：是为了防止直接字符串拼接，在极端情况下，两个分组的数据，原本都不满足模糊搜索条件，但拼接在一起，却有一部分满足条件的情况发生。

当然你也可以根据实际情况，将逗号改成其他的特殊字符。

此外，其他的用户隐私字段，如果要实现模糊查询功能，也可以使用类似的方案。

最后说一句，虽说本文介绍了多种加密手机号实现模糊查询功能的方案，但我们要根据实际业务场景来选择，没有最好的方案，只有最合适的。