在Java应用程序中，如果必须多次查询一个表（小表），可以简单地创建一个HashMap并将表的内容存储在其中。完成此操作后，可以对HashMap进行后续调用，而不是对表进行调用，从而大大提高程序的性能。
我在SQL Server中有类似的情况，我必须在存储过程中循环说5,00,00次，并且每次都有许多查询的小表。有没有办法通过在SQL Server中使用等效概念来大幅减少执行过程所需的时间？
数据库具有类似的功能，但它隐藏在页面缓存机制中。如果您反复使用表，那么它将被加载到内存中，并且内存操作比磁盘操作快得多。
我应该注意，您可以使用内存优化表将表显式存储在内存中（请参阅here）。如果您的应用程序需要，那些数据修改可以保持数据完整性。
此外，如果要随机访问表中的行，则应定义索引。大多数数据库（包括SQL Server）中的索引都使用二叉树。二叉树和散列映射之间的性能差异 - 特别是在小型表上 - 并不重要。
我应该注意，如果您的目标是尽可能编写最优化的代码，那么SQL可能不是正确的环境。 SQL引擎比流程数据做得更多，特别是在数据管理和维护数据完整性方面。这导致了开销。对于他们所做的一切，它们通常非常有效，但对于特定的算法，在其他地方编写逻辑可能会更快。 （当然，在数据库中，您可以免费获得并行性。）