在Apache Spark SQL中，使用DELETE和INSERT或者MERGE进行数据修改操作，通常MERGE操作更快。

MERGE操作可以同时执行删除和插入操作，从而减少了数据扫描的次数。而DELETE和INSERT操作需要单独执行，可能会导致数据的多次扫描，影响性能。

下面是一个使用MERGE操作的示例代码：

import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MergeExample")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建源数据表
val sourceData = Seq(
  (1, "John", 25),
  (2, "Jane", 30),
  (3, "Tom", 35)
).toDF("id", "name", "age")

sourceData.createOrReplaceTempView("source")

// 创建目标数据表
val targetData = Seq(
  (1, "John", 26),
  (2, "Jane", 30),
  (4, "Mike", 40)
).toDF("id", "name", "age")

targetData.createOrReplaceTempView("target")

// 使用MERGE操作进行数据修改
spark.sql(
  """
    |MERGE INTO target
    |USING source
    |ON target.id = source.id
    |WHEN MATCHED THEN
    |  UPDATE SET target.name = source.name, target.age = source.age
    |WHEN NOT MATCHED THEN
    |  INSERT (id, name, age) VALUES (source.id, source.name, source.age)
  """.stripMargin)

// 输出修改后的目标数据表
val result = spark.sql("SELECT * FROM target")
result.show()

在上述示例中，我们创建了源数据表和目标数据表，并使用MERGE操作将源数据表中的数据合并到目标数据表中。如果目标数据表中已存在相同的记录，则更新目标数据表中的数据；如果目标数据表中不存在相同的记录，则插入源数据表中的数据。最后，我们输出修改后的目标数据表。

值得注意的是，MERGE操作在Spark 3.0及以上版本中才支持。如果使用的是较低版本的Spark，可以考虑使用DELETE和INSERT操作。但需要注意的是，DELETE和INSERT操作可能会导致数据的多次扫描，性能较差。