背景：
本人做金融衍生品交易，有很多数据。
目前的存放是，放在一个fold内，根据日期和名称存放的csv。大致目录如下。
/year/month/day/contractname/contractname-YMD.csv
csv 数量有大概10万个左右。总数量100G左右。每日更新添加
数据的第一个维度是时间，后面是价格 成交什么的
平常我用python分析
我目前的困惑如下：
1、我每次重新启动后，都必须重新让python从csv中读取数据指定数据。我想知道，如果我把数据存储到mysql中，我每次让python 从 mysql中读取数据，会不会快些。
2、由于数据的索引是时间，为了能对数据进行压缩，比如把tick 数据变成min数据，我目前是利用pandas DataFrame进行的。我想知道mysql在这方面是不是有优势
3、我想知道，目前我这个背景下，有没有必要上mysql，上了mysql的优势是什么？
上了mysql就是对数据更好管理，比如你排序，查找，根据一些条件查询，分组，统计等，都可以sql直接支持
而你用csv就都需要python来解析，自己处理。
谢谢楼上， 麻烦追问一下：
关于你说的排序，查找等等，mysql是不是就是可以对所有的数据集合进行操作，而不用重复导入了，导入一次就可以，然后根据特定条件选择出数据，再输出给python进行分析
而如果没有python，当我想从整个数据集合方式操作时，需要将全部数据读进python 再来？
使用数据库，在操作上只要指定数据就一次性进行操作的，所以用数据库进行处理数据很方便，当你使用python从数据库中导出数据来操作是需要读数据的，就是和数据库的连接，像php和java都有和数据库的连接操作，这样可以直接使用sql语句进行操作。
个人认为还是csv比较好，如果每天都要添加的话，总有一天数据库数据会承载不了，如果是每天更新的话，数据量太大，数据库也快不了
首先,我认为那么大量的数据,放入数据库中我认为还是比较好的.
就像楼上说的数据库除了能够排序,分组,查询,建立索引外,它还能便于管理
有人说数据库量大了一样慢,但是你建立了良好的索引就可以避免这个问题,数据库还可以分库,远程copy,很多优势,
再比如,你数据库可以建立日志文件,好查找错误
但是你的csv呢?