大型监控系统的查询延迟因查询类型、数据量和系统架构的不同而差异很大。对于实时视频分析（例如对象检测或人脸识别），为了保持可用性，延迟通常在 500 毫秒以下。历史搜索（例如检索特定时间范围内的录像）可能需要几秒到几分钟，具体取决于存储系统和索引。复杂查询（例如识别数天录像中的模式）由于计算负载较大，可能需要几分钟到几小时。这些范围反映了即时处理需求与大型数据集所需的可伸缩性之间的平衡。
影响延迟的因素有几个。存储类型起着重要作用：固态硬盘 (SSD) 比机械硬盘 (HDD) 提供更快的访问时间，但成本和容量限制通常导致采用混合设置。网络带宽也很重要；边缘计算通过在本地处理数据而不是将其发送到中央服务器来降低延迟。数据库设计至关重要——针对时间序列数据优化的系统（如 Apache Cassandra）比通用数据库更能很好地处理顺序读取。例如，如果按位置和时间索引，查询“上周在 X 楼发现的所有车辆”可能需要 10-30 秒，但如果系统扫描原始日志，则需要几分钟。并行处理和分布式系统（例如 Hadoop 或 Spark）可以通过将工作负载分配到各个节点来加快大规模查询。
实际案例说明了这些差异。一个使用边缘摄像头的城市交通监控系统可能在每帧 200 毫秒内处理车牌识别。相比之下，一个在 PB 级档案中搜索人脸匹配的安全系统使用 GPU 加速服务器可能需要 2-5 分钟。基于云的系统可以牺牲延迟来换取可伸缩性；例如，AWS Rekognition 宣传单张图像分析的响应时间在亚秒级，但批量请求的时间会更长。为了进行优化，开发人员通常会优先处理关键任务（例如实时警报）的低延迟路径，同时接受非紧急查询的较高延迟。关键在于根据用例对延迟的容忍度来调整架构选择，例如缓存频繁访问的数据或预计算元数据。