python引用pymsyq分析数据效率快还是mysql的sql分析快

这个问题很难一概而论，因为数据分析的效率不仅取决于使用的工具，还取决于数据的大小、复杂度和数据分析的目的。

一般来说，如果数据量较小，那么使用Python中的pandas库进行数据分析可能会比使用MySQL的SQL语句更快。因为pandas是专门用于数据分析的库，它提供了很多高效的数据操作和分析函数，能够更方便地处理数据。而且，pandas可以将数据加载到内存中，避免了频繁的磁盘IO操作，从而提高了数据分析的效率。

但是，如果数据量非常大，那么使用MySQL的SQL语句进行数据分析可能更快。因为MySQL是专门用于存储和管理大量数据的数据库系统，它可以通过索引等技术快速定位和处理数据。此外，MySQL还可以利用分布式计算和集群等技术来加速大规模数据的处理和分析。

综上所述，选择哪种工具进行数据分析，应该根据具体情况而定。如果数据量较小，可以考虑使用Python中的pandas库进行数据分析；如果数据量非常大，可以考虑使用MySQL的SQL语句进行数据分析。