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Sql server 在处理大数据时，是什么使临时表比表变量更有效？

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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，临时表的性能要好得多（以时间为单位）（参考：）

我看过很多文章比较了temp表和table变量，但仍然没有弄清楚在处理大数据时，究竟是什么让temp表更高效？这仅仅是它们的设计行为还是其他什么？

表变量
没有统计数据，所以表变量的基数估计为1

您可以使用
重新编译
选项强制至少更正
基数估计
，但无法生成
列统计数据
，即
临时表
不存在列值的数据分布

结果很明显：使用
表变量的每个查询都将低估

另一个缺点是：

无法在@table_变量中插入（或修改）查询
如果有一个并行计划，则临时表不受此限制

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