发出请求之后,通过添加断言可以判断响应数据是否是我们的预期结果. 1 在Jmeter中发送一个登录的http请求(参数故意输入错误).结果肯定是登陆失败啦. 但结果树中http请求的图标显示‘绿色’表示请求成功了,因为服务器确实对请求返回了响应数据. 我们来添加断言验证响应数据符合预期.只有登录成功,http请求才显示绿色图标. 2  在http请求上点击右键>添加>断言>响应断言 3 响应断言编辑页面,可选择断言应用范围和要测试的响应字段,匹配规则等. 都选择默认配置,输入‘登录成功’

Jmeter断言-所有断言讲解 jmeter中有个元件叫做断言(Assertion),它的作用和loadrunner中的检查点类似: 用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期,用以保证性能测试过程中的数据交互与预期一致. 使用断言的目的:在request的返回层面增加一层判断机制:因为request成功了,并不代表结果一定正确. 使用断言的方法: △在选择的Sampler下添加对应的断言(因为不同类型的断言检查的内容不同):配置好响应的检查内容(根据断言情况而定,有的断言控制面板不需要添加任何

前言:分享和规定命名规范后,各位测试人员一致认为这样jmeter的jmx文件限制太死,主要体现六方面: 第一:规定了一个jmx文件只能录入一个接口,这样会导致jmx文件很多 第二:导入DB的jmx文件每轮迭代都需要更换版本号,会带来额外的工作 第三:jmx文件严格要求了接口执行循序,会导致大家写好的用例会重新输出 第四:importDB的jmx文件与接口的jmx文件对应也会很多,不能一个importDB的jmx完成所有接口的工作 第五:删除了定义产品类型和页面类型字段,增加了接口类型字段 第六:

CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 2 1.安装influxdb 2 2.创建influxdb数据库 3 3.安装grafana 5 配置grafana图表数据源 7 JMeter Backend Listener监听器配置 9 运行jmeter 10 新建grafana图表 10 测试环境 Win7 64位 Python 3.4.0 JMeter 2.13 r1

JMeter---QPS(Query Per Second) QPS为每秒查询率.是一台查询服务器每秒能够处理的查询次数,在因特网上,作为域名系统服务器的性能经常用每秒查询率来衡量.步骤:1.添加线程组(之前学过啦)注:参数 ramp-up period 用于告知JMeter 要在多长时间内建立全部的线程.默认值是0.假如未指定,也就是说ramp-up period 为零, JMeter 将立即建立所有线程,假设ramp-up period 设置成T 秒, 全部线程数设置成N个, JMeter

你想要: 检查服务器响应是否包含特定字符串, 或验证服务器返回了HTTP 200 OK, 或者检查json字段的值(使用类似JsonPath$.store..price). 断言是要走的路. 问题是:你不知道如何开始.并且可用断言的数量是压倒性的.别担心! 这个关于JMeter Assertion的终极指南通过综合例子探讨了每一个断言类型.你会明白何时以及如何明智地使用各种断言.一旦你阅读了本指南,断言将不再对你有任何秘密!我们走吧. 一般概念 在本节中,我们将介绍适用于所有断言的概念.它们都不

例表如下: 表名:MYTEST TID    COL1    COL2     COL3 1           1           A            A2           1           A            A3           2           A            A4           2           B            A5           3           B            B6           3  

(转载)http://www.5idev.com/p-php_mysql_select_count.shtml 统计数据行数 SELECT COUNT() FROM 语法用于从数据表中统计数据行数. 语法: SELECT COUNT(column) FROM tb_name 该 SQL 语法用于统计某一字段的数据行数,COUNT() 内不能是多个字段,但可以是 * 号. 例子: <?php $conn = @mysql_connect("localhost","root

group by DATE_FORMAT(createtime,'%Y-%m');//按月统计数据 group by DATE_FORMAT(createtime,'%Y-%m-%d');//按天统计数据 +---------------------------------+----------+ | DATE_FORMAT(createtime,'%Y-%m') | count(*) | +---------------------------------+----------+ | | |

一系列统计数据 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 40487    Accepted Submission(s): 22532 Problem Description 对于给定的一个字符串.统计当中数字字符出现的次数.   Input 输入数据有多行.第一行是一个整数n,表示測试实例的个数,后面跟着n行,每行包含一个由字母

查看最新用户表统计信息 select owner,table_name,last_analyzed from dba_tables where owner not like '%SYS%' order by 1,3; SELECT Table_Name,Num_Rows,Blocks,Empty_Blocks,Avg_Space,Chain_Cnt,Avg_Row_Len,Sample_Size,Last_AnalyzedFROM Dba_Tables WHERE owner = 'SCOTT'

因为HQL是面向对象的,所以对于统计数据方面使用HQL时不合适的,其实HQL最终还是会转化成SQL语句,项目里使用HQL语句应该是为了标准规范化. 统计的数据:同一个表,同一个字段,不同属性,统计不同属性的记录数: 例如:有一个房间表格,如图所示: 现在我要做的是统计各种房间可用的数量分别是多少. 但是这个对于HQL语句是运行不同的,所以在DaoImp层,使用了查询SQL 另外:说明一下对于List无法直接调用属性的话,例如(#list.name,#list.password) 对于使用iter

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

Jmeter接口测试实战-数据传递 接口与接口之间没有关联的测试是缺乏意义和没有灵魂的,只有数据在不同接口之间传递才能勾画出业务场景重要的链路. 我们用较为通用的http/https协议,接口普遍返回json方式为例. 举例场景: 比如电商平台,用户登录后产生令牌token, 其他接口拿着这个token判断用户是否登录才能进行相关操作, 当用户将商品加入购物车支付完成后,系统按照规则生成订单号, 同时会在该用户的全部订单列表中查到全部订单和相应状态. 要点分析: 1. login接口登录后生成t

一.首先生成一个日期表,执行SQL如下: CREATE TABLE num (i int); ), (), (), (), (), (), (), (), (), (); CREATE TABLE if not exists calendar(datelist date); INSERT INTO calendar(datelist) SELECT adddate( ( DATE_FORMAT("", '%Y-%m-%d') ), numlist.id ) AS `date` FROM

MySQL的使用用法如下所示:格式:if(Condition,A,B)意义:当Condition为true时,返回A:当Condition为false时,返回B.作用:作为条件语句使用.mysql的if用法解决同一张数据表里面两个字段是否相等统计数据量.1.需求,主要是同一张数据表里面两个字段是否相等,判断这张表里面,实际数据和对账数据的值是否相等,可以判断合格率. SELECT s.source_code, sum( s.actual_count ) AS act_count, count(

PROCEDURE SET_TABLE_STATS Argument Name Type In/Out Default? ------------------------------ ----------------------- ------ -------- OWNNAME VARCHAR2 IN TABNAME VARCHAR2 IN PARTNAME VARCHAR2 IN DEFAULT STATTAB VARCHAR2 IN DEFAULT STATID VARCHAR2 IN DE

需求:看如下表格的统计需求 生产调度中心部门需要从IT技术部门得到这些统计数据 步骤: (1)获取所有的子公司列表 (2)遍历所有的子公司,获取每个子公司的库存信息 (3)遍历所有的库存信息,并对库存信息进行扩充 (4)生成汇总库存信息(这里使用Redis进行生成) (5)使用Excel工具类将汇总统计数据导出Excel 问题: (1)为什么使用控制台后台生成统计数据 a. 因为在导出Excel的时候可能会出现120s的timeout问题,因为导出Excel是在浏览器操作完成的,web浏览器使用

SD从零开始67 后勤信息系统中的标准分析 标准分析中的报表Reporting in Standard Analyses 标准分析为高质量的表达和分析LIS中的数据基础提供了大量的功能: 当你决定了一个要分析的对象(例如,采购组,供应商,物料组等:)并设置了选择时,就为一个标准分析建立了数据基础: 然后该数据被组织并能够显示在一张初始的列表以及多种下钻列表中:每个分析都能够被存档: 你能够从列表的不同下钻层次使用应用中的标准事务来显示完整的主记录或凭证信息: 大量的功能能够用于从业务观点个别地检

jmeter ---断言持续时间(Duration to Assert )和断言文件大小 1.断言持续时间(Duration to Assert ) Duration to Assert -- 允许的响应时间的最大值 如果响应时间大于设定的最大值,则断言不通过,如上图,如果响应时间大于10毫秒,则断言不通过: 也可以通过监听器中的[断言结果]来查看详情: 2.断言文件大小(Size Assertion) Size to Assert -- 判断返回文件内容的大小 可以设置返回的结果文件是等于大于

piwik的ui界面,使用起来是无比的慢,让苏南大叔不得不对比wordpress的使用体验.当然了,如果你的服务器足够强大,这些都是小事儿.官方对此给出了一系列的优化建议,大家可以读一下:https://piwik.org/docs/optimize-how-to/ .但是,这个优化建议是否有作用,就需要广大读者来自行体会了.今天苏南大叔给大家带来的就是,官方建立里面的定时任务生成文档. 说白了,就是说,各种统计数据,默认是实时统计的.而对于较大数据量的情况下来说的话,这种实时就变的不可接受.于