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数据删除和替换发生延迟可能由以下原因导致：
负载过高：在高负载情况下执行TRUNCATE TABLE可能导致同步链路超时。解决方法是在系统负载较低时进行操作，或者采用分批DELETE的方式，之后通过Build任务清理残留数据。参考链接
UPDATE语句执行慢：相较于REPLACE，UPDATE语句慢可能是由于没有利用主键定位数据。优化策略包括在UPDATE条件中加入主键，或在具备完整行数据时改用REPLACE。参考链接
数据变更最佳实践：为了提高写入性能，推荐批量插入或替换数据，每条语句处理行数超过1000行，但总数据量应控制在16MB以内。注意，批量操作可能导致单次写入延迟较高，且需实现重试机制以确保数据成功写入，同时利用主键避免重复。参考链接
结果集缓存注意事项：数据更新后，因数据同步至接入层存在最多10秒的延迟，可能导致结果集缓存的一致性问题。这意味着，在数据更改后的最初10秒内，查询可能返回旧数据，但之后将确保为最新数据（最终一致性）。参考链接
CPU异常升高：若ADB MySQL出现CPU使用率异常，可通过SQL诊断页面定位执行时间长的SQL语句并进行优化。参考链接
针对上述情况，合理安排数据操作时间、优化SQL语句、遵循最佳实践，并理解系统内部的同步机制，能有效减少数据删除与替换的延迟问题。
此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”
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