통계 데이터베이스

SUM, AVG, 통계함수, 추론

---

I. 집합과 추론으로 데이터 접근, 통계 데이터베이스의 개요

가. 통계 데이터베이스의 정의

   - 데이터베이스 내부의 민감 정보가 보호되고 있음에도 불구하고, 보호되지 않는 다른 데이터에서 추측할 수 있는 데이터를 포함한 데이터베이스

나. 통계 데이터베이스의 보안

   - 집합(Aggregation), 추론(Inference)

---

II. 통계 데이터베이스에서의 질의문

가. 통계 질의문에서 사용하는 통계 함수

통계 함수	설명	함수 적용 사례
COUNT	테이블에서 열의 수 또는 행의 수를 결정 함수 괄호 내부에 * 또는 컬럼을 지정	-COUNT(*) -COUNT(컬럼명)
MIN/MAX	열에서 최소, 최대값을 결정	-MAX(급여)
SUM	열에 있는 값들의 합을 결정 오직 열과 수치 자료형의 수식에만 적용 행에 있는 열이 오직 NULL값만을 가지면 결과값은 NULL	-SUM(성적) -SUM(급여)
AVG	열에 있는 값들의 산술평균을 결정 오직 열과 수치 자료형의 수식에만 적용	-AVB(급여)
STDDEV VARRIANCE	STDDEV 함수는 열의 NULL 값을 제외한 표준편차를 계산하여 값을 결정 VARIANCE 함수는 열의 NULL 값을 제외한 분산을 계산하여 값을 결정	-STDDEV(급여) -VARRIANCE(성적)

- Null 값을 가진 Tuple은 함수의 계산에 포함되지 않음

나. 통계 질의문에서 사용하는 집합 질의문

   - Group by : 동일성을 기초로 하여 여러 개의 행을 그룹화

   - Having : Where 문과 비슷한 기능을 가지며, 그룹의 조건을 지정

---

III. 개별추적자 쿼리문과 개별추적자가 통계 데이터베이스에 미치는 영향

가. 개별추적자(Individual Tracker)의 정의

   - 단일 Tuple에 대한 정보를 추적하는 것을 허용하는 주체

나. 개별추적자가 통계 데이터베이스에 미치는 영향

   - 비 가용 데이터 간접접근, 상호연관 데이터 접근, 누락데이터 접근

다. 개별추적자에 의한 통계 데이터베이스 추론에 대한 대응방안

   - 분명하게 민감한 정보에 대한 제한

   - 사용자가 알고 있는 것을 추적

   - 데이터 위장

   - 적절한 데이터 디자인에 적용