spark sql查询速度快还是数据库查询速度快？

这个问题没有一个明确的答案，因为查询速度快与否取决于很多因素，包括但不限于：

1. 数据量大小：如果数据量较小，那么数据库查询速度可能更快；如果数据量较大，那么分布式计算框架如Spark可能更快。

2. 查询复杂度：如果查询比较简单，那么数据库查询速度可能更快；如果查询比较复杂，那么Spark SQL可能更快。

3. 硬件配置：硬件配置对查询速度也有一定影响，例如，如果硬盘读写速度较慢，那么Spark SQL的查询速度可能会受到影响。

4. 数据库引擎和分布式计算框架的优化程度：不同的数据库引擎和分布式计算框架对查询优化的程度不同，这也会影响查询速度。

因此，需要根据具体的场景和需求来选择使用哪种查询方式。

相关问题

spark sql 读取csv到数据库

Spark SQL 是一种新的基于 Spark 引擎的处理结构化数据的方式。通过Spark SQL，我们可以安装在Hadoop上的大规模数据集进行高效的处理，同时也可以使用SQL语法对数据进行查询。Spark SQL 有着比普通的Hadoop MapReduce 更高的处理速度，因为它使用了内存计算技术。在Spark SQL中，我们可以将 CSV 文件导入到数据库中。这么做的好处在于可以更方便的对数据进行分析以及更好的数据管理。

首先，我们需要从数据库中读取需要导入的目标表，然后将 CSV 文件中的数据进行格式化，并且将其写入到数据库中的相应列和行。我们可以利用Spark SQL的DataFrames将CSV文件映射到数据库的表结构中，并利用SparkSQL的SQLContext完成数据的处理操作。SQLContext通过读取CSV文件获取数据，使用createDataFrame将RDD转换为DataFrame，然后使用saveAsTable操作存储到数据库中。此时，我们可以使用 Spark SQL 的查询语言对所导入的数据进行查询分析，例如可以使用SQL语法执行聚合操作，查询出数据的最大、最小、平均值等。

在实现以上操作时，我们需要注意以下几点：

1. 注意CSV文件的编码方式，需要与目标数据库的编码方式一致，否则在导入过程中可能会出现乱码或其他错误。

2. 在数据导入的过程中，需要注意验证数据的有效性，以及对可能存在的异常数据进行处理和清理。

3. 导入的数据量较大时，需要注意Spark SQL 的性能问题，做到合理的数据分区、调整并行度等。

总之，Spark SQL 对于CSV文件的快速读取和数据导入非常方便，同时也为后续的数据分析提供了更加可靠高效的数据源。

spark sql效率高还是mysql效率高？

这个问题的答案不是非常确定，因为两者的性能比较取决于具体的使用场景和数据规模。

Spark SQL 是一个基于分布式计算框架 Apache Spark 的 SQL 查询引擎，主要用于处理大规模的数据集。如果你需要处理海量数据，那么 Spark SQL 可能会比 MySQL 更快，因为它可以利用 Spark 提供的分布式计算能力来并行处理数据，从而加快查询速度。

但是，如果你只有一个小型的数据库，那么 MySQL 可能会更快，因为它不需要进行复杂的分布式计算，而且 MySQL 也有一些优化技术，如索引、缓存等，可以提高查询效率。

另外，Spark SQL 还需要在启动时加载大量的依赖库，这可能会增加启动时间和内存占用，因此在小规模数据处理时，MySQL 可能会更加适合。

总之，要选择哪种数据库取决于具体的需求和场景。