1万条数据只能传值调用存储过程，sql如何优化

如果需要传递的数据量比较大，那么在存储过程中使用表变量是一种比较好的选择，而且可以通过以下方式优化：

使用临时表代替表变量
如果从外部获取的数据量较大，可以考虑使用临时表代替表变量。临时表不仅可以存储大量数据，而且可以适应更复杂的数据操作。通过创建索引，可以提高临时表的查询性能。但需要注意的是，在应用程序结束后，临时表的数据将被删除。

使用分页查询
如果需要处理的数据量非常大，可以考虑使用分页查询，对数据进行分批处理。这样可以避免一次性处理大量数据带来的性能问题。可以使用 OFFSET FETCH 或者 ROW_NUMBER 函数来实现分页查询，具体方法可以参考以下代码示例：

DECLARE @PageSize INT = 1000;
DECLARE @PageNum INT = 1;
DECLARE @TotalRows INT = 0;

SELECT @TotalRows = COUNT(*) FROM MyTable;

WHILE (@PageSize * @PageNum) < @TotalRows
BEGIN
    SELECT *
    FROM (
        SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ID) AS RowNum
        FROM MyTable
    ) AS t
    WHERE t.RowNum > (@PageSize * (@PageNum - 1)) AND t.RowNum <= (@PageSize * @PageNum);

    SET @PageNum = @PageNum + 1;
END
使用批量插入操作
如果需要插入大量数据，可以考虑使用批量插入操作，而不是一条一条地插入数据。可以使用 SQL Server 提供的 BULK INSERT 或者 INSERT INTO ... SELECT 语句来实现批量插入。

可以将需要插入的数据存储在文件或者表中，通过 BULK INSERT 或者 INSERT INTO ... SELECT 语句来读取数据并插入到目标表中。以下是一个示例代码：

BULK INSERT MyTable
FROM 'C:\Data\MyData.tsv'
WITH 
(
    FIELDTERMINATOR = '\t',
    ROWTERMINATOR = '\n',
    BATCHSIZE = 1000
);
上述建议都只是提供了一些优化的思路，具体优化方式需要根据具体场景和数据情况进行选择