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查询延迟： 查询延迟是执行查询并返回结果所需的时间。应用程序希望最大限度地缩短查询延迟，以获得快速、响应迅速的用户体验，并且团队越来越多地为其数据应用程序设置亚秒级查询延迟标准。也就是说，修改数据和优化索引以提供始终如一的低查询延迟可能非常耗时，这使得团队很难迭代和扩展其分析功能。

实时分析针对低延迟分析进行了优化，并确保数据可在几秒钟内查询，而批处理是高延迟分析，查询返回的结果至少是几十分钟或几小时前的的数据。

批量分析的一个用例是 商业智能 报告，使用历 哥斯达黎加手机号码数据 史数据来报告业务趋势并回答战略问题。在这些情况下，目标是使用数据来制定战略，而不是立即采取行动。实时数据通常不会影响趋势分析的结果，因此更适合批量分析。批量分析用例（如商业智能、报告和数据科学）对延迟的要求不那么严格，因此可以容忍 管道来同质化和丰富分析数据。相比之下，实时用例对延迟的要求较低，并试图减少或消除对 流程的需求。

许多分析系统（如 和数据仓库）都是为批量分析而设计的。批量分析系统以批量方式处理数据，在一段时间内收集数据并将其加载到系统中。它们可以将数据处理限制在特定的时间间隔内，而不是使用“始终在线”的数据处理系统来降低成本。批处理还有助于数据压缩，减少整体存储空间，并使大规模数据的定期分析更具经济性。