MySQL與Openpyxl分別是一種關系型數據庫和一種Python操作Excel表格的庫，兩者都有其獨特的優勢和應用場景。但是，如果要就其效率進行比較，我們需要考慮不同的因素和用途。

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

然而，在小批量數據處理和數據可視化方面，Openpyxl則表現更勝一籌。因為Openpyxl可以通過Python代碼輕松地對Excel表格進行讀取和編輯，可以方便地進行數據清洗、格式化和圖表繪制。而MySQL則需要經過復雜的配置和編程才能實現這些功能。

#以下是一個使用Openpyxl庫進行數據可視化的代碼示例
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']
#選擇數據范圍并創建柱狀圖
data = Reference(sheet, min_row=2, max_row=6, min_col=2, max_col=3)
chart = BarChart()
#設置圖表標題和數據源
chart.title = "2019-2021 Sales Data"
chart.add_data(data)
#設置坐標軸標簽和顏色
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，它們應該根據具體場景和需求選擇使用。如果需要處理大量數據，且需要進行高效的查詢和存儲，那么MySQL則是不可或缺；而在小批量數據操作和數據可視化方面，Openpyxl則更勝一籌。