Para el siguiente esquema asumido y datos de ejemplo
CREATE TABLE dbo.RecipeIngredients
    (
      RecipeId INT NOT NULL ,
      IngredientID INT NOT NULL ,
      Quantity INT NOT NULL ,
      UOM INT NOT NULL ,
      CONSTRAINT RecipeIngredients_PK 
          PRIMARY KEY ( RecipeId, IngredientID ) WITH (IGNORE_DUP_KEY = ON)
    ) ;
INSERT INTO dbo.RecipeIngredients
SELECT TOP (210000) ABS(CRYPT_GEN_RANDOM(8)/50000),
                     ABS(CRYPT_GEN_RANDOM(8) % 100),
                     ABS(CRYPT_GEN_RANDOM(8) % 10),
                     ABS(CRYPT_GEN_RANDOM(8) % 5)
FROM master..spt_values v1,                     
     master..spt_values v2
SELECT DISTINCT RecipeId, 'X' AS Name
INTO Recipes 
FROM  dbo.RecipeIngredients 
Esto llenó 205.009 filas de ingredientes y 42.613 recetas. Esto será ligeramente diferente cada vez debido al elemento aleatorio.
Supone relativamente pocos engaños (el resultado después de una ejecución de ejemplo fue 217 grupos de recetas duplicadas con dos o tres recetas por grupo). El caso más patológico basado en las cifras en el OP sería 48,000 duplicados exactos.
Un script para configurar eso es
DROP TABLE dbo.RecipeIngredients,Recipes
GO
CREATE TABLE Recipes(
RecipeId INT IDENTITY,
Name VARCHAR(1))
INSERT INTO Recipes 
SELECT TOP 48000 'X'
FROM master..spt_values v1,                     
     master..spt_values v2
CREATE TABLE dbo.RecipeIngredients
    (
      RecipeId INT NOT NULL ,
      IngredientID INT NOT NULL ,
      Quantity INT NOT NULL ,
      UOM INT NOT NULL ,
      CONSTRAINT RecipeIngredients_PK 
          PRIMARY KEY ( RecipeId, IngredientID )) ;
INSERT INTO dbo.RecipeIngredients
SELECT RecipeId,IngredientID,Quantity,UOM
FROM Recipes
CROSS JOIN (SELECT 1,1,1 UNION ALL SELECT 2,2,2 UNION ALL  SELECT 3,3,3 UNION ALL SELECT 4,4,4) I(IngredientID,Quantity,UOM)
Lo siguiente se completó en menos de un segundo en mi máquina para ambos casos. 
CREATE TABLE #Concat
  (
     RecipeId     INT,
     concatenated VARCHAR(8000),
     PRIMARY KEY (concatenated, RecipeId)
  )
INSERT INTO #Concat
SELECT R.RecipeId,
       ISNULL(concatenated, '')
FROM   Recipes R
       CROSS APPLY (SELECT CAST(IngredientID AS VARCHAR(10)) + ',' + CAST(Quantity AS VARCHAR(10)) + ',' + CAST(UOM AS VARCHAR(10)) + ','
                    FROM   dbo.RecipeIngredients RI
                    WHERE  R.RecipeId = RecipeId
                    ORDER  BY IngredientID
                    FOR XML PATH('')) X (concatenated);
WITH C1
     AS (SELECT DISTINCT concatenated
         FROM   #Concat)
SELECT STUFF(Recipes, 1, 1, '')
FROM   C1
       CROSS APPLY (SELECT ',' + CAST(RecipeId AS VARCHAR(10))
                    FROM   #Concat C2
                    WHERE  C1.concatenated = C2.concatenated
                    ORDER  BY RecipeId
                    FOR XML PATH('')) R(Recipes)
WHERE  Recipes LIKE '%,%,%'
DROP TABLE #Concat 
Una advertencia
Supuse que la longitud de la cadena concatenada no excederá los 896 bytes. Si lo hace, generará un error en tiempo de ejecución en lugar de fallar silenciosamente. Deberá eliminar la clave primaria (y el índice creado implícitamente) de la #temptabla. La longitud máxima de la cadena concatenada en mi configuración de prueba fue de 125 caracteres.
Si la cadena concatenada es demasiado larga para indexar, el rendimiento de la XML PATHconsulta final que consolida las recetas idénticas podría ser pobre. Instalar y usar una agregación de cadena CLR personalizada sería una solución, ya que podría hacer la concatenación con una pasada de los datos en lugar de una autounión no indexada.
SELECT YourClrAggregate(RecipeId)
FROM #Concat
GROUP BY concatenated
También intenté 
WITH Agg
     AS (SELECT RecipeId,
                MAX(IngredientID)          AS MaxIngredientID,
                MIN(IngredientID)          AS MinIngredientID,
                SUM(IngredientID)          AS SumIngredientID,
                COUNT(IngredientID)        AS CountIngredientID,
                CHECKSUM_AGG(IngredientID) AS ChkIngredientID,
                MAX(Quantity)              AS MaxQuantity,
                MIN(Quantity)              AS MinQuantity,
                SUM(Quantity)              AS SumQuantity,
                COUNT(Quantity)            AS CountQuantity,
                CHECKSUM_AGG(Quantity)     AS ChkQuantity,
                MAX(UOM)                   AS MaxUOM,
                MIN(UOM)                   AS MinUOM,
                SUM(UOM)                   AS SumUOM,
                COUNT(UOM)                 AS CountUOM,
                CHECKSUM_AGG(UOM)          AS ChkUOM
         FROM   dbo.RecipeIngredients
         GROUP  BY RecipeId)
SELECT  A1.RecipeId AS RecipeId1,
        A2.RecipeId AS RecipeId2
FROM   Agg A1
       JOIN Agg A2
         ON A1.MaxIngredientID = A2.MaxIngredientID
            AND A1.MinIngredientID = A2.MinIngredientID
            AND A1.SumIngredientID = A2.SumIngredientID
            AND A1.CountIngredientID = A2.CountIngredientID
            AND A1.ChkIngredientID = A2.ChkIngredientID
            AND A1.MaxQuantity = A2.MaxQuantity
            AND A1.MinQuantity = A2.MinQuantity
            AND A1.SumQuantity = A2.SumQuantity
            AND A1.CountQuantity = A2.CountQuantity
            AND A1.ChkQuantity = A2.ChkQuantity
            AND A1.MaxUOM = A2.MaxUOM
            AND A1.MinUOM = A2.MinUOM
            AND A1.SumUOM = A2.SumUOM
            AND A1.CountUOM = A2.CountUOM
            AND A1.ChkUOM = A2.ChkUOM
            AND A1.RecipeId <> A2.RecipeId
WHERE  NOT EXISTS (SELECT *
                   FROM   (SELECT *
                           FROM   RecipeIngredients
                           WHERE  RecipeId = A1.RecipeId) R1
                          FULL OUTER JOIN (SELECT *
                                           FROM   RecipeIngredients
                                           WHERE  RecipeId = A2.RecipeId) R2
                            ON R1.IngredientID = R2.IngredientID
                               AND R1.Quantity = R2.Quantity
                               AND R1.UOM = R2.UOM
                   WHERE  R1.RecipeId IS NULL
                           OR R2.RecipeId IS NULL) 
Esto funciona de manera aceptable cuando hay relativamente pocos duplicados (menos de un segundo para los datos del primer ejemplo) pero funciona mal en el caso patológico ya que la agregación inicial devuelve exactamente los mismos resultados para cada uno RecipeIDy, por lo tanto, no logra reducir el número de comparaciones en absoluto.
                 
                
Esta es una generalización del problema de división relacional. No tengo idea de cuán eficiente será esto:
Otro enfoque (similar):
Y otro, diferente:
Probado en SQL-Fiddle
Usando las funciones
CHECKSUM()yCHECKSUM_AGG(), pruebe en SQL-Fiddle-2 :( ignore esto ya que puede dar falsos positivos )
fuente
CHECKSUMyCHECKSUM_AGGaún así debes dejar de buscar falsos positivos.Table 'RecipeIngredients'. Scan count 220514, logical reads 443643y la consulta 2Table 'RecipeIngredients'. Scan count 110218, logical reads 441214. El tercero parece tener lecturas relativamente más bajas que esas dos, pero aún contra los datos de muestra completos, cancelé la consulta después de 8 minutos.