MySQL與Openpyxl分別是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和一種Python操作Excel表格的庫，兩者都有其獨特的優(yōu)勢和應(yīng)用場景。但是，如果要就其效率進(jìn)行比較，我們需要考慮不同的因素和用途。

在處理大量數(shù)據(jù)時，MySQL的效率顯然會更高。因為MySQL是專為存儲和查詢大量數(shù)據(jù)而設(shè)計的，可以通過優(yōu)化索引和查詢語句來快速訪問大型數(shù)據(jù)庫。而Openpyxl雖然也能處理大量數(shù)據(jù)，但是需要在Python解釋器中操作Excel文件，效率相對較慢。

然而，在小批量數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)可視化方面，Openpyxl則表現(xiàn)更勝一籌。因為Openpyxl可以通過Python代碼輕松地對Excel表格進(jìn)行讀取和編輯，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、格式化和圖表繪制。而MySQL則需要經(jīng)過復(fù)雜的配置和編程才能實現(xiàn)這些功能。

#以下是一個使用Openpyxl庫進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的代碼示例
import openpyxl
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
#讀取Excel文件并選擇工作表
wb = openpyxl.load_workbook('sales_data.xlsx')
sheet = wb['2021 Sales Data']
#選擇數(shù)據(jù)范圍并創(chuàng)建柱狀圖
data = Reference(sheet, min_row=2, max_row=6, min_col=2, max_col=3)
chart = BarChart()
#設(shè)置圖表標(biāo)題和數(shù)據(jù)源
chart.title = "2019-2021 Sales Data"
chart.add_data(data)
#設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽和顏色
x_axis_lbls = Reference(sheet, min_row=2, max_row=6, min_col=1)
chart.set_categories(x_axis_lbls)
chart.varyColors = True
#將圖表插入到工作表中
sheet.add_chart(chart, "E2")
#保存Excel文件
wb.save('sales_data.xlsx')

綜合來看，MySQL和Openpyxl兩者并沒有絕對的效率高低之分，它們應(yīng)該根據(jù)具體場景和需求選擇使用。如果需要處理大量數(shù)據(jù)，且需要進(jìn)行高效的查詢和存儲，那么MySQL則是不可或缺；而在小批量數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)可視化方面，Openpyxl則更勝一籌。