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”。

把它当做另一个安全等级。您可以设计没有外键关系的表(完全有效)，并确保完全在业务层上存在关联实体。然而，外键被认为是很好的设计实践，因为它们增加了另一个约束级别，以防业务层出现问题。同样，字段大小限制和不使用varchar MAX。

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。

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。

这将导致性能问题，尽管如果数据库较小，可能永远不会导致任何实际问题。每条记录将占用硬盘驱动器上更多的空间，如果您一次搜索大量记录，数据库将需要读取更多的磁盘扇区。例如，一个小的记录可以适合50个扇区，而一个大的记录可以适合5个扇区。如果使用大记录，则需要从磁盘读取10倍的数据。

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。