根据已接受的答案中提供的链接，似乎是:

存储在nvarchar(MAX)字段中的100个字符将与存储在nvarchar(100)字段中的100个字符没有区别-数据将内联存储，并且您不会有“行外”读取和写入数据的开销。所以不用担心。 如果大小大于4000，数据将自动“行外”存储，这是你想要的。所以也不用担心。

然而……

不能在nvarchar(MAX)列上创建索引。可以使用全文索引，但不能在列上创建索引以提高查询性能。对我来说，这就决定了……总是使用nvarchar(MAX)是一个明显的缺点。

结论:

如果你想要一种贯穿整个数据库的“通用字符串长度”，它可以被索引，并且不会浪费空间和访问时间，那么你可以使用nvarchar(4000)。

一个问题是，如果你必须使用多个版本的SQL Server, MAX并不总是有效的。因此，如果您正在使用遗留DB或涉及多个版本的任何其他情况，您最好非常小心。

一个缺点是，您将围绕一个不可预知的变量进行设计，您可能会忽略而不是利用内部SQL Server数据结构，逐步由Row(s)、Page(s)和Extent(s)组成。

这让我想到了C中的数据结构对齐，并且通常认为知道对齐是一件好事(TM)。相似的想法，不同的背景。

页面和区段的MSDN页面

行溢出数据的MSDN页面

截至SQL Server 2019, NVARCHAR(MAX)仍然不支持SCSU“Unicode压缩”-即使使用行内数据存储存储。SCSU是在SQL Server 2008中添加的，适用于任何ROW/ page压缩的表和索引。

因此，即使没有存储在LOB中，具有相同文本内容的NVARCHAR(1..4000)字段所占用的物理磁盘空间也是NVARCHAR(1..4000)字段的两倍。非scsu浪费取决于所表示的数据和语言。

Unicode压缩实现:

SQL Server使用Unicode标准压缩方案(SCSU)算法的实现来压缩存储在行或页压缩对象中的Unicode值。对于这些压缩对象，对nchar(n)和nvarchar(n)列的Unicode压缩是自动的[并且从未对nvarchar(max)使用]。

另一方面，PAGE压缩(自2014年以来)仍然适用于NVARCHAR(MAX)列，如果它们被写入行内数据。所以缺乏SCSU感觉就像“缺少优化”。与SCSU不同，基于共享前导前缀(例如。重复的值)。

然而，使用NVARCHAR(MAX)可能仍然“更快”，即使使用OPENJSON这样的函数会有更高的IO成本，因为它避免了隐式转换。这是一种隐式转换开销，它取决于使用的相对成本，以及字段是在过滤之前还是过滤之后被处理的。在VARCHAR(MAX)列中使用2019年的UTF-8排序规则时也存在同样的转换问题。

使用NVARCHAR(1-4000)也需要N*2个字节的~8000字节行配额，而NVARCHAR(MAX)只需要24个字节。总体设计和使用需要一起考虑，以考虑具体的实现细节。

+在我的数据库/数据/模式中，通过使用两列(读时合并)，可以减少40%的磁盘空间使用，同时仍然支持溢出的文本值。SCSU虽然存在缺陷，但它是一种非常聪明且未得到充分利用的存储Unicode的更有效空间的方法。

有趣的链接:当你可以使用文本时，为什么要使用VARCHAR ?

它是关于PostgreSQL和MySQL的，所以性能分析是不同的，但是“显式”的逻辑仍然成立:为什么强迫自己总是担心一些在一小部分时间内相关的事情呢?如果你把一个电子邮件地址保存到一个变量中，你会使用一个“字符串”而不是一个“限制为80个字符的字符串”。

当你知道字段将在一个固定的范围内时，这不是一个好主意——例如5到10个字符。我想我只会在不确定长度的情况下使用max。例如，电话号码永远不会超过一定数量的字符。

你能诚实地说，你不确定表中每个字段的大约长度要求吗?

我确实明白你的意思——有些字段我肯定会考虑使用varchar(max)。

有趣的是，MSDN文档总结得很好:

的大小时使用varchar 列数据条目变化很大。 的大小时使用varchar(max) 列数据条目变化很大， 大小可能超过8000字节。

关于这个问题有一个有趣的讨论。