如果一行中的所有数据(对于所有列)不会合理地占用8000或更少的字符，那么数据层的设计应该强制执行这一点。

数据库引擎可以更有效地将所有内容排除在blob存储之外。限制行越小越好。一页中可以塞进的行越多越好。当数据库必须访问更少的页面时，它的性能会更好。

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。

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。

起初我是这么想的，但后来又想了想。这样做会影响性能，但同样地，它也可以作为一种文档形式来了解字段的实际大小。当数据库位于更大的生态系统中时，它确实会强制执行。在我看来，关键是要在合理的范围内宽容。

ok, here's my feelings simply on the issue of business and data layer logic. It depends, if your DB is a shared resource between systems that share business logic then of course it seems a natural place to enforce such logic, but its not the BEST way to do it, the BEST way is to provide an API, this allows the interaction to be tested and keeps business logic where it belongs, it keeps systems decoupled, it keeps your tiers within a system decoupled. If however your database is supposed to be serving only one application, then lets get AGILE in thinking, what's true now? design for now. If and when such access is needed, provide an API to that data.

显然，这只是理想情况，如果您正在使用现有系统，那么您可能需要至少在短期内以不同的方式进行操作。

如上所述，这主要是存储和性能之间的权衡。至少在大多数情况下是这样。

然而，在选择n/varchar(Max)而不是n/varchar(n)时，至少还有一个其他因素需要考虑。数据是否将被索引(例如，一个姓氏)?因为MAX定义被认为是LOB，所以任何定义为MAX的东西都不能用于索引。如果没有索引，在WHERE子句中涉及数据作为谓词的任何查找都将被迫进行全表扫描，这是您可以获得的数据查找的最差性能。

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。