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

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

这将使屏幕设计变得更加困难，因为你将不再能够预测你的控制应该有多宽。

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。

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。

我发现的唯一问题是我们在SQL Server 2005上开发应用程序，在一个实例中，我们必须支持SQL Server 2000。我刚刚知道，SQL Server 2000不喜欢varchar或nvarchar的MAX选项。