在大数据环境下，SQL存储过程的表现可能会受到一些影响，其中包括：
数据量：在大数据环境下，数据量可能会非常庞大，导致SQL存储过程的执行时间较长。在处理大数据量时，需要优化存储过程的性能，如使用合适的索引、避免不必要的循环等。
并发性：在大数据环境下，可能会存在大量并发请求，这可能会导致SQL存储过程的性能下降。为了提高并发性能，可以考虑使用数据库集群或分布式数据库来处理并发请求。
网络延迟：在大数据环境下，可能会存在网络延迟的问题，这可能会影响SQL存储过程的执行时间。为了减少网络延迟对性能的影响，可以考虑将存储过程和数据放在同一个服务器上。
总的来说，尽管在大数据环境下存储过程可能会受到一些影响，但通过合理的优化和调整，可以减少这些影响，提高存储过程的性能和稳定性。
