较高的业务，需要严格控制查询时效（基本在毫秒级），对于并发不高的业务，允许进行 较大的查询，但也要考虑集群的承受能力。 通过一年来的应用以及Doris的不断改进升级，Doris的高可靠、高可用、高可扩展性也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务变化的监控与分析，通常情况下会采用实时流计算来实现。 外卖实时业务监控有如下特点：

导入任务的类型。Broker load 的 type 取值只有 BROKER。 主要显示了导入的数据量指标 , 和 。用户可以根据第一个数值判断 where 条件过滤了多少行，后两个指标验证当前导入任务的错误率是否超过 。 三个指标之和就是原始数据量的总行数。 mysql mysql>> show show load load order order by by createtime