您需要一种在TSQL中拆分和处理字符串的方法，有很多方法可以做到这一点。本文介绍了几乎每种方法的优点和缺点：

Erland Sommarskog撰写的“当表值参数无法剪切时，SQL Server
2005及更高版本中的数组和列表”

您需要创建一个拆分功能。这是分割函数的使用方式：

SELECT
    *
    FROM YourTable                               y
    INNER JOIN dbo.yourSplitFunction(@Parameter) s ON y.ID=s.Value

我更喜欢使用数字表方法在TSQL中拆分字符串，但是在SQL Server中拆分字符串的方法有很多，请参见前面的链接，其中解释了每种方法的优点和缺点。

为了使Numbers Table方法起作用，您需要进行一次时间表设置，这将创建一个Numbers包含1至10,000行的表：

SELECT TOP 10000 IDENTITY(int,1,1) AS Number
    INTO Numbers
    FROM sys.objects s1
    CROSS JOIN sys.objects s2
ALTER TABLE Numbers ADD CONSTRAINT PK_Numbers PRIMARY KEY CLUSTERED (Number)

设置号码表后，请创建以下拆分功能：

CREATE FUNCTION [dbo].[FN_ListToTableRows]
(
     @SplitOn  char(1)      --REQUIRED, the character to split the @List string on
    ,@List     varchar(8000)--REQUIRED, the list to split apart
)
RETURNS TABLE
AS
RETURN 
(
    ----------------
    --SINGLE QUERY-- --this will return empty rows, and row numbers
    ----------------
    SELECT
        ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY number) AS RowNumber
            ,LTRIM(RTRIM(SUBSTRING(ListValue, number+1, CHARINDEX(@SplitOn, ListValue, number+1)-number - 1))) AS ListValue
        FROM (
                 SELECT @SplitOn + @List + @SplitOn AS ListValue
             ) AS InnerQuery
            INNER JOIN Numbers n ON n.Number < LEN(InnerQuery.ListValue)
        WHERE SUBSTRING(ListValue, number, 1) = @SplitOn
);
GO

现在，您可以轻松地将CSV字符串拆分为表格并加入表格。要完成您的任务，请设置一个测试表以插入：

create table YourTable (col1 int, col2 int)

然后创建您的过程：

CREATE PROCEDURE StoredProcedureName
(
     @Params1  int
    ,@Array1   varchar(8000)
    ,@Params2  int
    ,@Array2   varchar(8000)
)
AS

INSERT INTO YourTable
        (col1, col2)
    SELECT
        a1.ListValue, a2.ListValue
        FROM dbo.FN_ListToTableRows(',',@Array1)            a1
            INNER JOIN dbo.FN_ListToTableRows(',',@Array2)  a2 ON a1.RowNumber=a2.RowNumber
GO

测试一下：

exec StoredProcedureName 17,'127,204,110,198',7,'162,170,163,170'
select * from YourTable

输出：

(4 row(s) affected)
col1        col2
----------- -----------
127         162
204         170
110         163
198         170

(4 row(s) affected)