在处理大数据时，是什么使临时表比表变量更有效？

Question

在SQL Server中，与处理大数据（例如插入或更新100000行）时的表变量相比，临时表的性能（在时间上）要好得多（参考：SQL Server Temp Table vs Table Variable Performance Testing）

我已经看过许多比较临时表和表变量的文章，但是在处理大数据时，还是不知道究竟是什么让临时表更有效？这只是他们的行为方式或其他方式吗？

Answer 1

Table variables没有statistics，因此表变量的基数估算为1.

您可以使用cardinality estimation选项强制至少更正recompile，但绝不能生成column statistics，即{{1}不存在列值的数据分布}}

后果很明显：使用temporary tables的每个查询都会低估。

另一个骗局就是这个：

  

插入（或以其他方式修改）@table_variables的查询不能   有一个平行的计划，＃temp_tables不受这种限制。

您可以在此处阅读更多内容：

Parallelism with temp table but not table variable?

该主题的答案还有一个额外的阅读链接，非常有帮助