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。

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。

同样的问题也出现在MSDN论坛上:

Varchar(max) vs Varchar(255)

原文(更多信息):

When you store data to a VARCHAR(N) column, the values are physically stored in the same way. But when you store it to a VARCHAR(MAX) column, behind the screen the data is handled as a TEXT value. So there is some additional processing needed when dealing with a VARCHAR(MAX) value. (only if the size exceeds 8000) VARCHAR(MAX) or NVARCHAR(MAX) is considered as a 'large value type'. Large value types are usually stored 'out of row'. It means that the data row will have a pointer to another location where the 'large value' is stored...

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”。

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。

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。