如下：
Label：每个请求的名称，比如HTTP请求等
#Samples：发给服务器的请求数量（如图是200个请求，若模拟100个用户，循环10次，请求数是1000）
Average：单个请求的平均响应时间。默认是单个Request的平均响应时间，当使用了Transaction Controller时，也可以以Transaction为单位显示平均响应时间
Median：中位数，也就是50%用户的响应时间
90%Line：90%用户的响应时间
95%Line：95%用户的响应时间
99%Line：99%用户的响应时间
Min：最小的响应时间
Max：最大的响应时间
我们可以在95 th之后继续添加96/ 97/ 98/ 99/ 99.9/ 99.99 th，并利用Excel的图表功能画一条曲线，来更加清晰表现出系统响应时间的分布情况。这时候你也许会发现，那个最大值的出现几率只不过是千分之一甚至万分之一，而且99％的用户请求的响应时间都是在性能需求所定义的范围之内的；如下图则是最低响应时间的值出现几率是很小的，实际99%的用户请求响应时间都要20000+。
Error%：错误率，本次测试中出现错误的请求的数量/请求的总数
Throughput：吞吐量。默认情况下表示每秒完成的请求数，吞吐量=请求数/总时间
Received KB/sec：每秒从服务器端接收到的数据量，即：收到的千字节每秒的吞吐量测试
Sent KB/sec：每秒从客户端发送的请求的数量，即：发送的千字节每秒的吞吐量测试
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