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。

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。

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。

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。