在处理大数据时，是什么让临时表比表变量更有效？

【问题标题】：What is that makes temp tables more efficient than table variables when working with large data?在处理大数据时，是什么让临时表比表变量更有效？
【发布时间】：2018-07-31 20:48:00
【问题描述】：

在 SQL Server 中，在处理大型数据（例如插入或更新 100000 行）时，与表变量相比，临时表的性能（在时间方面）要好得多（参考：SQL Server Temp Table vs Table Variable Performance Testing）

我看过很多比较临时表和表变量的文章，但仍然不明白是什么让临时表在处理大数据时更高效？仅仅是它们被设计成的行为方式还是其他什么？

【问题讨论】：

已经有很多答案了，.....stackoverflow.com/questions/11857789/…

标签： sql-server temp-tables table-variable

【解决方案1】：

Table variables没有statistics，所以表变量的基数估计为1。

您可以使用recompile 选项强制至少正确的cardinality estimation，但绝对不能生成column statistics，即不存在temporary tables 的列值的数据分布。

后果很明显：每一个使用table variable的查询都会有低估。

另一个骗局是这个：

插入（或以其他方式修改）@table_variables 的查询不能有并行计划，#temp_tables 不受此限制。

该主题中的答案有另一个非常有帮助的附加阅读链接

【讨论】：