摘要：针对此类应用场景，选择使用存结果数据，用户可从界面选择执行批处理以及发送邮件。全面实现数据驱动，大幅提升公司整体效率。
数据分析大体上可以分为两大类场景：一种偏向于报表类的，另一种偏向于多维分析的。如果对数据的分析需求既 覆盖了明细查询也存在分析类查询 ，则可以先创建一个明细模型的表，并构建物化视图。
报表类数据分析，数据分析以及查询的模式相对比较固定，而且后台 SQL 的模式都是确定的。针对此类应用场景，选择使用 MySQL 存结果数据，用户可从界面选择执行批处理以及发送邮件。在 Doris 平台中，报表类查询时延一般在秒级以下。
多维分析同样要求数据是结构化的，适用于查询相对灵活的场景，例如数据分析条件以及聚合维度等方面不是很确定，一般将此类数据分析定义为多维分析。相对于报表类分析，多维分析的查询时延会稍慢，大约在会在 10s 的级别。
Doris 有审计日志，可以通过日志，分析出每个表每天的查询使用情况，方便用户评估跟进数据价值、下线废弃报表及任务。另外还可以预警资源消耗多、查询慢的查询语句，帮助用户进行语法优化等。
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无需预计算即可在1秒内获取查询结果，令多维度BI数据分析更加灵活和便捷。
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