进入信息时代后,数据库服务越来越丰富,数据泄露事件也逐渐增多,数据库的安全性受到了广泛关注。在此背景下,数据库加密已经成为了保护数据隐私的最有效手段。但在数据库加密保证安全性的同时,也带了数据检索和统计的问题。在数据库模式中,关系型数据库因其具有支持复杂查询以及使用便捷等优势一直占据着核心地位。对于加密后的关系数据库,其数据不再具有其原本的有序性、可比性以及可计算性,无法像明文一样对加密数据进行正常的检索和统计计算,而检索和统计是数据库中不可或缺的核心功能。因此,如何在保证数据安全性的同时,高效地实现密文数据库的检索和统计具有重要研究意义。在本文中,将目前使用最广泛的关系型数据库作为研究目标,采用第一个实用化的密文数据库检索方案——CryptDB作为研究基础,并对其做出检索方案的改进和统计功能的扩展,具体包含以下几点工作:1.基于分区的检索方案。在对CryptDB的相关技术和检索过程分析之后,本文针对CryptDB在等值检索和范围检索过程中,因去除整列数据随机性带来的安全问题和效率问题,基于桶划分的分区方法提出了一种可以抵抗频率攻击以及效率上更具优势的分区检索方案。该方案通过对每个属性值进行分区,从而保证了在查询时只对查询数据所在的分区进行RND层解密操作,确保了剩余分区的数据安全。同时,该方案避免了由于RND层的解密暴露整列数据隐私性的缺点,同时也解决了一次解密一列数据导致的效率低下问题,满足了高效安全的设计要求。2.密文数据库统计方案的设计。针对CryptDB的统计功能不完善的情况,提出了一种新的基于CryptDB的密文数据库统计框架。本文通过一种数学转换方式将乘法运算转换成加法运算,从而可以利用一种加法同态加密算法实现密文的计算,进而实现密文数据库的统计。同时,本文在数据库端设计了用于中间结果的查询辅助表并构造了面向密文数据库的统计函数,从而实现了在密文上求均值、方差以及标准差的统计功能。通过对分区改进方案和统计方案进行实验分析,表明该方案与CryptDB相比具有更高的安全性和效率,具有一定的可行性和实用价值。