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。

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。

有时您希望数据类型对其中的数据强制执行一些意义。

例如，你有一列不应该超过20个字符。如果您将该列定义为VARCHAR(MAX)，一些恶意应用程序可能会向其中插入一个长字符串，而您永远不会知道，或者没有任何方法来阻止它。

下次应用程序使用该字符串时，假设字符串的长度对于它所代表的领域来说是适度和合理的，那么您将体验到一个不可预测和令人困惑的结果。

数据库的任务是存储数据，以供企业使用。让数据有用的一部分是确保它是有意义的。允许用户为自己的名字输入无限个字符并不能确保数据有意义。

将这些约束构建到业务层是一个好主意，但这并不能确保数据库保持完整。保证数据规则不被违反的唯一方法是在数据库中尽可能低的级别执行它们。

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。

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。