資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：針對此類應用場景，選擇使用存結果數據，用戶可從界面選擇執行批處理以及發送郵件。全面實現數據驅動，大幅提升公司整體效率。
數據分析大體上可以分為兩大類場景：一種偏向于報表類的，另一種偏向于多維分析的。如果對數據的分析需求既 覆蓋了明細查詢也存在分析類查詢 ，則可以先創建一個明細模型的表，并構建物化視圖。
報表類數據分析，數據分析以及查詢的模式相對比較固定，而且后臺 SQL 的模式都是確定的。針對此類應用場景，選擇使用 MySQL 存結果數據，用戶可從界面選擇執行批處理以及發送郵件。在 Doris 平臺中，報表類查詢時延一般在秒級以下。
多維分析同樣要求數據是結構化的，適用于查詢相對靈活的場景，例如數據分析條件以及聚合維度等方面不是很確定，一般將此類數據分析定義為多維分析。相對于報表類分析，多維分析的查詢時延會稍慢，大約在會在 10s 的級別。
Doris 有審計日志，可以通過日志，分析出每個表每天的查詢使用情況，方便用戶評估跟進數據價值、下線廢棄報表及任務。另外還可以預警資源消耗多、查詢慢的查詢語句，幫助用戶進行語法優化等。
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無需預計算即可在1秒內獲取查詢結果，令多維度BI數據分析更加靈活和便捷。
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