利用oracle审计功能来监测试环境的变化

本文介绍如何利用Oracle的审计功能来监控测试数据库的变化情况,通过开启审计功能并设置审计参数,可以详细记录数据库结构的修改历史,这对于确保测试环境与开发环境的一致性至关重要。
做过测试的人都应该会碰到这样的情况:测试发现的bug在开发机器上没有出现,显然这是环境差异的原因。相当多情况下,因为测试使用的数据库结构和开发使用的数据库结构不一致造成的。尤其是一些公司在提交测试版本的时候,注重应用程序的版本提交,往往忽略提交和程序匹配的数据库结构,在这种情况下,如果程序和数据库结构不匹配的话,系统稳定就怪了,就像windows没有对应的注册表一样,能稳定吗?

回到正题,如果采用oracle作为底层数据库的系统,如何避免这种情况呢?其实,Oracle的审计功能除了用于安全性检查之外,放到测试领域则有一个好处,就是监控测试数据库的变化情况。Oracle审计内容很丰富:包括语句审计、对象审计、细粒度审计(FGA),监控数据库环境的变化,只要用到语句审计和对象审计即可。

首先:需要检查数据库服务器是否开启了审计,采用show parameter aud命令。

 

Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.1.0.6.0 - Production

With the Partitioning, OLAP, Data Mining and Real Application Testing options

SQL> show parameter aud

NAME                                 TYPE        VALUE

------------------------------------ ----------- ------------------------------

audit_file_dest                      string      F:/APP/ADMINISTRATOR/ADMIN/ORC L/ADUMP

audit_sys_operations                 boolean     FALSE

audit_trail                          string       FALSE

如果audit_trail = FALSE或者none,则表明没有开启审计功能,需要开启审计功能,为了建立数据库环境修改的详细记录,需要将audit_trail=db_extended,这样可以在审计视图(dba_audit_trail)看到详细库结构修改(执行了什么样的SQL语句):

SQL> Alter system set audit_trail=db_extended scope=spfile

SQL> shutdown immediate //因为audit_trail是静态参数,所以需要重启oracle实例

SQL> startup open

 

然后设定要审计的用户和表,如果要审计某个用户修改数据库情况,输入如下语句:

SQL> audit all by test whenever successful  //意思是只要test用户改动数据库成功的地方,都可以审计到。

上面的all参数是代表审计大部分对象(表、视图、序列)增加、删除,无法对表结构的修改,所以还需要显示的指定表结构的修改。

SQL> audit alter table by test  by access whenever successful;

 

 

设定完毕,执行测试,如下:

SQL> create table test_table (id number ,name varchar2(20)) ;

表已创建。

SQL> alter table  test_table add(shool varchar2(20)) ;

表已更改。

SQL> alter table  test_table add(school varchar2(20)) ;

表已更改。

SQL> drop table test_table  ;

表已删除。

然后查询oracle审计视图(dba_audit_trail),可以看到数据库结构的详细变化情况,包括表的增加、修改、删除、什么时候结构修改、由那台机器修改都很清楚,如下所示:

 

 

 

如果测试系统中,如果有一些很重要的表(如:数据字典表、权限表、基础配置表等)的修改,会严重影响运行,这些测试环境的变化需要详细跟踪,则需要对重要的表对应启动记录级的审计,

SQL> audit insert,update ,delete on test.test_table  by access whenever successful ;

 

对重要表进行记录级的修改,如下所示:

 

 

 

 

对记录修改完毕后,这些修改变化可以在审计视图(dba_audit_trail一一找到如下所示

 

 

 

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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