JMeter测试mysql数据库(jdbc)

本文详细介绍使用JMeter进行数据库性能测试的步骤,包括下载并引入mysql-connector-java驱动包,配置JDBC连接,创建线程组,设置并发请求,以及如何查看测试结果。

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1.下载mysql jdbc的驱动包(mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar)

百度云下载连接:链接:https://pan.baidu.com/s/1i-G5WT7I98lV9lGh2VxDvw 密码:m3un

2.打开jmeter--bin目录下的jmeter.bat

3.引入jdbc的jar包:右键测试计划——点击浏览——选择jar包

4.新建测试计划:右键透析计划——添加——threads(users)——线程组

当我们说多少多少并发的时候,也可以说一秒内,多少线程组*循环次数,这里需要注意的,这里的时间,是分配线程用的,比如线程数100,时间是5秒,循环2次,也就是说,一秒会执行100个线程*2次循环,一秒并发200次请求

5.新建JDBC Connection Configuration:右键线程组——添加——配置元件——JDBC Connection Configuration

6.新建jdbc request:线程组右键——添加——sampler——jdbc request

7.基本配置结束,添加监听器:线程组右键——添加——监听器——查看结果树和聚合报告

8.执行测试计划

查看结果树

取样器结果:

 

请求 :

 

响应数据:

 

 查看聚合报告:

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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