資料分析你要分開兩部分來看，功能部分和展示部分。

功能部分很好理解，透過程式程式碼，將需要的資料欄位按照指定的方式排列出來，py和mysql shell都可以做到，資料量不多的情況下，速度差別不大，如果資料量較大或很大，建議用py處理。

展示部分，也很好理解，就是可以直觀的透過圖表圖形，或網頁或程式來閱讀這些資料，這個可以用py做，也可以透過其他軟體來生成，比如bi 或表格工具等，這個需要看具體的需求。

怎麼感覺你沒問道點上呢，你是想問網站大量資料分析用什麼語言好還是用什麼資料庫好？

1.首先第一個問題，資料量大，多大？你要分析的資料量是100w，1億還是10億，是單表、多表還是異構資料關聯分析，不同的情況採用不同的方案：

mysql在單表1kw-2kw就不行了，如果資料量小於這個量級，還可以用，超過建議使用分散式資料庫，例如在資料分析領域使用的比較多的OLAP型的資料庫，譬如MPP型的

2.分析語言，如果僅僅是資料視覺化需求的，可以不用自己編寫語言，直接用前端視覺化工具如table、quickbi、finebi、power BI等工具，都可以如果你想做的是比較深入的分析，不僅僅是資料展示，還有一些演算法的東西在裡面，python是個不錯的工具，但是在資料量特別大的時候就不行了，比如分析10億量級資料的時候，那個時候建議使用spark，當然底層架構也需要做大改了，總之，不同的資料量級、不同的分析目的採用不同的方案