一个不使用max或文本字段的原因是，你不能执行在线索引重建，即REBUILD WITH online = ON，即使与SQL Server企业版。

1)当处理nvarchar(max) vs nvarchar(n)时，SQL服务器将不得不利用更多的资源(分配的内存和cpu时间)，其中n是一个特定于字段的数字。

2)就绩效而言，这意味着什么?

在SQL Server 2005上，我从一个有15个nvarchar(max)列的表中查询了13000行数据。 我重复计时查询，然后将列更改为nvarchar(255)或更小。

优化之前的查询平均为2.0858秒。更改后的查询平均返回时间为1.90秒。这比基本select *查询提高了约184毫秒。这一数字提高了8.8%。

3)我的结果与其他几篇文章一致，表明存在性能差异。根据数据库和查询的不同，改进的百分比可能有所不同。如果您没有很多并发用户或很多记录，那么性能差异对您来说不是问题。但是，随着记录和并发用户的增加，性能差异也会增加。

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。

这是一个公平的问题，他除了明显的……

缺点包括:

性能影响 查询优化器使用字段大小来确定最有效的执行计划

“1。数据库扩展和页面的空间分配是灵活的。因此，当使用update向字段添加信息时，如果新数据比之前插入的数据长，数据库就必须创建一个指针。这样，数据库文件将变得碎片化=从索引到删除、更新和插入，几乎所有方面的性能都较低。” http://sqlblogcasts.com/blogs/simons/archive/2006/02/28/Why-use-anything-but-varchar_2800_max_2900_.aspx

集成影响——其他系统很难知道如何与您的数据库集成 不可预测的数据增长 可能的安全问题，例如占用所有磁盘空间可能导致系统崩溃

这里有一篇好文章: http://searchsqlserver.techtarget.com/tip/1,289483,sid87_gci1098157,00.html

我有一个udf填充字符串，并把输出varchar(max)。如果直接使用它，而不是将其转换回正在调整的列的适当大小，则性能非常差。我最终将udf设置为一个任意长度的大音符，而不是依赖udf的所有调用者将字符串重新转换为较小的大小。

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。