jmeter学习之路---13

本文介绍了如何使用JDBC请求执行插入操作及如何通过SQL语句筛选数据,并将其应用于其他接口。

上节记录的是正则表达式提取器和JSON提取器,在我看来我讲的已经够我使用了,所以就没有去学习更高级的用法。
1、这节说一下JDBC请求中的一些其他事,前面也有一篇说过JDBC请求和连接。前面处理的事select语句执行,但是有时候我们还可能需要往数据库中插入数据。这样我们又该怎么执行呢?
在这里插入图片描述
假设我们连接的数据库是sqldb
在这里插入图片描述
注意上图中三个位置,我们即可执行insert语句啦。就是这么简单。其中注意看Query Type是没有insert类型,所以对于插入操作,我们需要使用Update Statement类型。

2、我们也可以通过sql语句筛选,那么如何将获取到的数据使用在其他接口中呢?在这里插入图片描述
如上图,我们看到一个Result Variable name字段,我经常使用这个东西来进行下一个接口作用,同样调用方式${cityuid}来使用。

graph TD A[用户输入] -->|自然语言测试需求| B(智能AI测试生成引擎) subgraph 脚本生成层 B --> B1[NL2JMeter转换器] B --> B2[负载模型生成器] B1 --> C[参数化JMeter脚本] B2 --> D[动态负载曲线] B2 --> D1[脉冲冲击] B2 --> D2[斜坡递增] B2 --> D3[波浪振荡] B2 --> D4[混沌扰动] B2 --> D5[稳态保持] end C --> E(智能分布式压测集群) D --> E subgraph 压测执行层 E --> E1[动态资源调度] E1 --> E11[初始规模计算<br>min(3, ceil(N/5))] E1 --> E12[扩容条件<br>CPU>85%持续1min] E1 --> E13[缩容条件<br>吞吐↓+CPU<40%持续5min] E --> E2[强化学习调度器] E2 --> E21[Q-Learning算法] E21 --> E22[奖励函数设计<br>(覆盖率×0.3+异常率×0.5)/资源] E --> E3[容器化执行集群] end E3 --> F(多模态监控中心) subgraph 监控分析层 F --> F1[监控模板智能匹配] F1 --> F11[特征提取] F11 --> F111[组件类型] F11 --> F112[监控场景] F1 --> F12[模板预测<br>XGBoost+聚类] F1 --> F13[自动配置<br>Grafana API] F --> F2[性能分析优化引擎] F2 --> F21[CNN-LSTM诊断] F21 --> F211[识别21类反模式] end F2 --> G(全链路告警中枢) subgraph 告警响应层 G --> G1[智能抑制机制] G --> G2[分级恢复策略] G --> G3[自愈机制] G3 --> G31[预设动作库] end G --> H(大模型反馈学习闭环) subgraph 学习优化层 H --> H1[数据收集] H1 --> H11[测试-监控-分析三元组] H1 --> H12[人工调优记录] H --> H2[对比学习强化] H --> H3[月度模型更新] H3 --> H31[错误率↓3.2%/周期] end H3 -.-> B1[反馈优化NL2JMeter] H3 -.-> E2[优化调度策略] classDef box fill:#e6f3ff,stroke:#0066cc; classDef layer fill:#f0f7ff,stroke-dasharray:5 5,stroke:#3399ff; class B,E,F,G,H layer; class B1,B2,C,D1,D2,D3,D4,D5,E1,E11,E12,E13,E2,E21,E22,E3,F1,F11,F111,F112,F12,F13,F2,F21,F211,G1,G2,G3,G31,H1,H11,H12,H2,H3,H31 box; style A fill:#fff,stroke:#333,stroke-width:1px 按以上结构绘制业务流程图。
08-09
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