sql临时表是用于存储中间结果的临时结构，用完应及时删除以避免资源浪费；需要时可用于复杂查询或多步操作，创建方式有create temporary table和select...into temporary table两种，必须用drop temporary table显式删除；优化临时表性能需检查必要性、减少使用、合并步骤、控制规模、合理添加索引，并利用监控工具定位瓶颈；替代方案包括1.子查询处理简单逻辑，2.公用表表达式（ctes）提升可读性，3.窗口函数实现分组计算，4.内存表加速读写，5.优化表结构提升整体性能；避免锁竞争应1.缩小临时表作用范围，2.使用会话级临时表，3.减少读写操作，4.选择合适锁策略（乐观或悲观锁），5.利用mvcc等并发机制，高频大容量场景可考虑redis等缓存系统替代。
SQL临时表，简单来说，就是你在SQL查询过程中，为了方便中间结果存储和处理，临时创建的表。高效管理它们，能让你的复杂查询跑得更快，代码更清晰。
解决方案：
SQL临时表，用得好是利器，用不好是累赘。所以，核心在于“用时创建，用完就删”，以及尽可能减少临时表的使用。
什么时候需要临时表？ 复杂的查询逻辑，比如多步聚合、数据转换，一步到位太困难，可以拆解成多个步骤，每一步的结果存入临时表。另外，当你在不同的查询中需要重复使用某个中间结果时，也可以考虑用临时表缓存一下。
怎么创建？有两种方式：
CREATE TEMPORARY TABLE和
SELECT ... INTO TEMPORARY TABLE。前者更灵活，可以预先定义表结构，后者更简洁，直接从查询结果创建。
怎么管理？用完一定要
DROP TEMPORARY TABLE。否则，会一直占用资源，直到会话结束。 尤其是在存储过程中，更容易忘记释放。
临时表过多导致性能下降，如何排查和优化？
首先，检查你的SQL逻辑，看看是否真的需要这么多临时表。是不是有些步骤可以合并？ 有些中间结果可以直接在查询中计算，而不需要存入临时表。
其次，分析每个临时表的大小。
SELECT COUNT(*) FROM your_temporary_table可以快速查看行数。 如果某个临时表特别大，考虑优化生成它的查询，或者调整表结构。
再者，关注临时表的索引。 如果你需要对临时表进行连接、排序、过滤等操作，建立合适的索引可以显著提升性能。
CREATE INDEX index_name ON your_temporary_table (column_name)。但注意，索引也不是越多越好，过多的索引会增加写入的开销。
最后，善用SQL Server Profiler（或其他数据库的类似工具）来监控查询执行过程，找出瓶颈所在。
除了临时表，还有哪些替代方案可以优化SQL查询？
临时表并非万能。 很多时候，还有更优雅、更高效的替代方案。
1. 子查询（Subqueries）： 对于简单的中间结果，可以直接嵌入到主查询中，无需创建临时表。 例如：
Hishop.5.2.BETA2版主要更新： [修改] 进一步优化了首页打开速度 [修改] 美化了默认模板 [修改] 优化系统架构,程序标签及SQL查询效率,访问系统页面的速度大大提高 [修改] 采用了HTML模板机制,实现了前台模板可视化编辑,降低模板制作与修改的难度. [修改] 全新更换前后台AJAX技术框架,提升了用户操作体验. 店铺管理 [新增] 整合TQ在线客服 [修改] 后台广告位增加
SELECT * FROM (SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE condition) AS subquery WHERE column1 > 10;
2. 公用表表达式（Common Table Expressions，CTEs）： CTEs 类似命名的子查询，可以在一个查询中定义多个 CTE，并且可以互相引用。 CTEs 比子查询更易读，也更容易维护。
WITH CTE1 AS (
SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE condition
),
CTE2 AS (
SELECT column1, column3 FROM table2 WHERE column2 IN (SELECT column2 FROM CTE1)
)
SELECT * FROM CTE2 WHERE column1 > 10;3. 窗口函数（Window Functions）： 对于需要在分组数据上进行计算的场景，窗口函数非常有用。 它可以避免使用临时表进行中间结果的存储。 例如，计算每个部门的平均工资：
SELECT employee_name, department, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS average_salary_by_department
FROM employees;4. 内存表（In-Memory Tables）： 某些数据库（如MySQL）支持创建内存表。 内存表的数据存储在内存中，读写速度非常快。 但是，内存表的数据在服务器重启后会丢失，所以只适合存储临时性的数据。
5. 优化现有表结构： 很多时候，查询慢是因为表结构设计不合理。 比如，缺少合适的索引、数据类型选择不当、表过大等。 优化表结构可以从根本上提升查询性能。
如何避免临时表带来的锁竞争问题？
临时表也可能引发锁竞争，尤其是在并发较高的环境中。 避免锁竞争，可以从以下几个方面入手：
1. 尽量减小临时表的作用范围： 只在必要的范围内使用临时表，避免长时间持有锁。
2. 使用会话级别的临时表： 确保临时表只对当前会话可见，避免不同会话之间的锁冲突。
3. 优化查询逻辑： 减少对临时表的读写操作，降低锁竞争的概率。
4. 使用乐观锁或悲观锁： 根据具体场景，选择合适的锁策略。 乐观锁适用于读多写少的场景，悲观锁适用于写多读少的场景。
5. 考虑使用数据库的并发控制机制： 某些数据库提供了更高级的并发控制机制，可以有效缓解锁竞争问题。 例如，多版本并发控制（MVCC）。
另外，如果你的临时表操作非常频繁，并且数据量很大，可以考虑使用专业的缓存系统（如Redis、Memcached）来替代临时表。 缓存系统通常具有更高的并发能力和更低的延迟。
