利用SQL Server臨時表表變量的區(qū)別表現(xiàn)
此文章主要向大家講述的是利用SQL Server臨時表與利用SQL Server表變量的一些區(qū)別，假如你對其這兩者的實際操作有興趣了解的話，你就可以通過以下的文章對利用SQL Server臨時表與利用SQL Server表變量有更好的了解。
- CREATE TABLE dbo.#News ( News_id int NOT NULL, NewsTitle varchar(100), NewsContent varchar(2000),
- NewsDateTime datetime ) INSERT INTO dbo.#News (News_id, NewsTitle, NewsContent, NewsDateTime)
- VALUES (1,'BlueGreen', 'Austen', 200801, GETDATE()) SELECT News_id, NewsTitle,
- NewsContent, NewsDateTime FROM dbo.#News DROP TABLE dbo.[#News]
利用表變量
- DECLARE @News table ( News_id int NOT NULL, NewsTitle varchar(100),
- NewsContent varchar(2000), NewsDateTime datetime ) INSERT INTO @News
- (News_id, NewsTitle, NewsContent, NewsDateTime) VALUES (1,'BlueGreen', 'Austen', 200801, GETDATE())
- SELECT News_id, NewsTitle, NewsContent, NewsDateTime FROM @News
我們可以看到上面兩種情況實現(xiàn)的是一樣的效果，***種利用SQL Server臨時表的時候，臨時表一般被創(chuàng)建后，如果在執(zhí)行的時候，沒有通過DROP Table的操作，第二次就不能再被創(chuàng)建，而定義表變量也不需要進行DROP Table的操作，一次執(zhí)行完成后就會消失。
其實在選擇臨時表還是表變量的時候，我們大多數(shù)情況下在使用的時候都是可以的，但一般我們需要遵循下面這個情況，選擇對應的方式：
1)使用表變量主要需要考慮的就是應用程序對內存的壓力，如果代碼的運行實例很多，就要特別注意內存變量對內存的消耗。我們對于較小的數(shù)據(jù)或者是通過計算出來的推薦使用表變量。如果數(shù)據(jù)的結果比較大，在代碼中用于臨時計算，在選取的時候沒有什么分組的聚合，就可以考慮使用表變量。
2)一般對于大的數(shù)據(jù)結果，或者因為統(tǒng)計出來的數(shù)據(jù)為了便于更好的優(yōu)化，我們就推薦使用SQL Server臨時表，同時還可以創(chuàng)建索引，由于臨時表是存放在Tempdb中，一般默認分配的空間很少，需要對tempdb進行調優(yōu)，增大其存儲的空間。
注：表變量雖然不支持索引，但是表變量支持主鍵阿，所以可以利用主鍵來替代索引。
注：由于表變量不支持統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此在一個存儲過程中使用表變量可以減少由于數(shù)據(jù)變化而導致的重新編譯問題。
注：表變量同時也不支持并行執(zhí)行計劃，因此對于大型的臨時結果集，表變量也不是一個好的選擇
對于函數(shù)中不能支持SQL Server臨時表是由于函數(shù)不能對函數(shù)作用域外部的資源狀態(tài)造成***性的更改，在SQLServer中也稱為副作用(sideeffect)。不過如果在函數(shù)中使用大型的臨時結果集是不推薦的，因為如果將這樣的函數(shù)放置到一個查詢中會造成很明顯的性能問題，因此這種情況一般都采用存儲過程之類的批處理腳本。
對于動態(tài)腳本不支持表變量的原因是因為存儲過程不接受表類型的參數(shù)。不過如果表變量的聲明和賦值都在sp_executesql的參數(shù)中的話，sp_executesql就可以執(zhí)行了，因為這個時候表變量就存在sp_executesql的stmt參數(shù)里面，不需要傳入，例如下面的代碼：(當然這樣的實用性也就沒有多少了)
- DECLARE @m nvarchar(max) SET @m = N"DECLARE @t TABLE (ID int);INSERT INTO @tVALUES(1);SELECT * FROM @t T" EXEC sp_executesql @m
以上的相關內容就是對利用SQL Server臨時表與利用表變量比較，望你能有所收獲。
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