TVF多参数实现：性能对比、替代方案及局限性技术问询

让我逐个拆解你的三个问题：

1. 两种方案的性能对比 #

首先得明确：你的方案2写法是错误的——当前语句没有关联base2.ColumnA和TVF返回的列，会返回值列表每一行与TVF所有结果的笛卡尔积，完全达不到过滤目的。如果要让方案2生效，你需要修改为：

SELECT e.* 
FROM ( VALUES ('something'), ('something2'), ('n')) AS base2(ColumnA) 
CROSS APPLY dbo.fnExample('2019-05-01') e
WHERE e.ColumnA = base2.ColumnA

现在对比修正后的方案2和方案1的性能：

• 如果dbo.fnExample是内联表值函数（ITVF）：SQL Server查询优化器通常会把两种写法优化成近似的执行计划，性能差异极小。因为ITVF会被直接展开嵌入主查询，相当于把函数逻辑合并到整体查询中。
• 如果dbo.fnExample是多语句表值函数（MTVF）：方案1仅调用一次TVF，生成临时结果集后再做JOIN；而修正后的方案2会对值列表中的每一行单独调用一次TVF，调用次数等于值列表行数，性能会随值列表长度急剧下降，尤其当列表较长时。

2. 未提及的更优方案 #

这里有几个更灵活、易维护的方案，都不需要使用用户定义类型：

方案A：使用STRING_SPLIT（SQL Server 2016及以上） #

如果用户可以传入逗号分隔的字符串作为过滤条件（比如@FilterList = 'something,something2,n'），可以用内置拆分函数实现：

DECLARE @FilterList VARCHAR(MAX) = 'something,something2,n';
SELECT e.*
FROM dbo.fnExample('2019-05-01') e
WHERE e.ColumnA IN (SELECT value FROM STRING_SPLIT(@FilterList, ','));

方案B：使用表变量存储过滤值 #

如果需要动态添加或修改过滤值，表变量的灵活性更高，也便于后续维护：

DECLARE @FilterTable TABLE (ColumnA VARCHAR(100));
INSERT INTO @FilterTable VALUES ('something'), ('something2'), ('n');

SELECT e.*
FROM dbo.fnExample('2019-05-01') e
JOIN @FilterTable ft ON e.ColumnA = ft.ColumnA;

方案C：使用OPENJSON（SQL Server 2016及以上） #

如果用户的过滤值包含特殊字符（比如逗号、引号），可以用JSON数组格式传入，兼容性更好：

DECLARE @JsonFilter NVARCHAR(MAX) = '["something","something2","n"]';
SELECT e.*
FROM dbo.fnExample('2019-05-01') e
JOIN OPENJSON(@JsonFilter) j ON e.ColumnA = j.value;

3. 现有方案的局限性 #

方案1的局限性 #

• 硬编码值列表：无法动态接收用户输入的过滤值，若要实现动态传入只能结合动态SQL，但动态SQL存在注入风险，且维护成本高。
• 大结果集开销：如果dbo.fnExample返回的结果集非常庞大，JOIN操作的内存和CPU开销会显著增加。
• 值列表长度限制：虽然SQL Server没有严格限制VALUES子句的行数，但当值列表包含数千个甚至更多值时，语句解析和执行计划生成的开销会急剧上升。

原始方案2的局限性 #

• 逻辑错误：缺少关联条件，返回的是笛卡尔积，完全不符合过滤需求。
• MTVF性能灾难：即使修正后，若TVF是多语句类型，每一行过滤值都会触发一次TVF调用，性能会随值列表长度线性下降。
• 硬编码问题：和方案1一样，无法动态传入过滤值，扩展性极差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roger Steinberg