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何时在 SQL 中使用 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX)

news 来源：原创 2025/6/29 7:43:32

在管理数据库表时，考虑 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 是必不可少的。此外，使用正确的工具（例如dbForge Studio for SQL Server），与数据库相关的任务都会变得更加容易。它是针对 SQL Server 专业人员的强大的一体化解决方案，提供直观的可视化数据编辑器，可帮助您以最方便的方式管理所有类型的数据以及执行所有其他数据库开发、管理和管理任务。

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数据类型是一种特殊的数据项，由其可以采用的值和可以对其执行的操作定义。SQL 支持各种数据类型，包括数字、日期和时间、字符和字符串、二进制等。数据类型的选择会影响数据完整性、存储和性能；最佳数据类型的选择并不总是那么明显。

本文将重点介绍三种常用的数据类型：CHAR、VARCHAR和VARCHAR(MAX)，比较和讨论它们的特点和用途。

SQL 中的字符数据类型

字符数据类型存储字母数字数据，包括字母、数字、符号和空格。这些类型可以是固定大小 (CHAR) 或可变大小 (VARCHAR)。自 SQL Server 2019 起，字符数据类型支持使用 UTF-8 编码的所有 Unicode 字符。但是，如果应用了非 UTF-8 排序规则，CHAR 和 VARCHAR 将仅存储该排序规则的相应代码页支持的字符子集。

选择最佳字符数据类型很重要，原因如下：

查询性能：数据类型的选择会影响性能。例如，CHAR 可以更快，因为它避免了长度计算，而 VARCHAR 更适合具有不同数据长度的列。
数据完整性：字符数据类型确保文本数据满足特定规则，例如遵守最大长度。然而，这有时会导致与其他数据库或系统的兼容性问题。
存储效率：数据类型直接影响存储要求。例如，CHAR(50) 始终分配 50 个字节，而不管实际数据长度是多少，而 VARCHAR(50) 仅使用实际数据所需的空间加上 2 个字节。

让我们更深入地了解字符数据类型的具体内容。

CHAR – 固定长度数据类型

CHAR(n) 数据类型专为固定长度的非 Unicode 字符数据而设计，其中n指定字符串大小（以字节为单位）（范围从 1 到 8,000）。它可以存储任何字符 - 字母、数字、符号，甚至空字符。如果存储的数据短于定义的长度，数据库会用空格填充以满足固定长度。

CHAR 数据类型适用于保持一致长度的数据，例如电话号码或邮政编码。

CHAR 的优势

统一数据长度：CHAR 适合存储大小一致的标准化标识符
可预测的存储：固定长度可以更容易地确定所需的存储并优化性能
访问速度更快：不需要进行可变长度的计算，从而略微提高速度
更简单的索引：固定长度的数据允许统一的索引条目，从而可以提高索引速度
减少行碎片：在高更新环境中，CHAR 列不太容易出现碎片
数据完整性：CHAR 可以存储空格而不是 NULL，从而实现非空约束，而无需对空值进行复杂的处理

CHAR 的缺点

用空格填充：长度小于定义长度的数据将自动用空格填充，这可能会使检索变得复杂
更高的磁盘使用率：CHAR 列会消耗更多存储空间，尤其是当许多条目短于定义的长度时
灵活性降低：模式匹配等操作可能由于尾随空格而需要额外修剪
固定设计：更改 CHAR 列的长度需要更改架构，这可能很麻烦

CHAR 通常用于小型、频繁查询的查找表，例如用于状态跟踪或代码验证的查找表。固定长度可提高性能，当数据完整性和可预测架构比存储效率更重要时，CHAR 是理想之选。但是，CHAR 不太适合长度不等的数据，在这种情况下，建议使用 VARCHAR 作为更灵活且存储效率更高的选项。

VARCHAR – 可变长度数据类型

VARCHAR 是一种可变长度的字符串数据类型，最大长度为 8,000 个字符。它可以存储任何字符，包括数字、字母、特殊字符、非打印字符和 ASCII 空字符。

VARCHAR 字符串中的每个字符占用 1 个字节。与固定长度的列不同，VARCHAR 仅占用存储实际数据所需的空间，而无需填充。尽管由于长度计算，VARCHAR 的性能可能略低于 CHAR，但 VARCHAR 可显著节省存储空间。

VARCHAR 的优点

高效存储：VARCHAR 仅将空间用于存储数据，而 CHAR 则不同，即使数据较短，它也会始终分配固定大小
灵活性：VARCHAR 非常适合可变长度的数据，例如名称、地址和描述
提高较小数据的性能：无需处理空白空间，计算可避免不必要的 I/O 和内存使用
可调长度：您可以设置最大长度（如 VARCHAR(255)），从而根据预期数据大小控制存储

VARCHAR 的缺点

潜在的性能影响：处理可变长度可能会增加内存管理的复杂性，并减慢从大表中检索数据的速度
索引挑战：VARCHAR 列上的索引可能比固定长度列上的索引更慢且效率更低，尤其是在大型数据集中
排序和比较开销：由于长度可变，对 VARCHAR 数据进行排序和比较可能需要额外的处理
对于持续较短的数据，效率低下：如果 VARCHAR 字段中的数据通常短于最大长度，则 CHAR 可能更高效
数据截断风险：如果数据长度超过指定的最大值，则可能会发生截断，从而导致数据丢失

虽然 VARCHAR 具有许多优点，但对于索引量很大的大型应用程序或长度变化最小的数据来说，它可能不是最佳选择。在这种情况下，CHAR 或其他数据类型可能更有效。

VARCHAR(MAX) – 最大文本存储

VARCHAR(MAX) 数据类型支持最大 2 GB 的可变长度字符串，非常适合存储大量文本。

注意事项：

VARCHAR(MAX) 列不允许固定长度限制
VARCHAR(MAX) 列不能用作索引中的键列

VARCHAR(MAX) 的优点

灵活的数据大小：VARCHAR(MAX) 容量高达 2 GB，适用于需要存储高度可变文本（如评论或注释）的应用程序
优化空间：较小的 VARCHAR(MAX) 值与其他数据一起存储在行内，当数据超过 8 KB 时，会移出行外，并在适当位置存储一个指针
减少架构更改：使用 VARCHAR(MAX) 可最大限度地减少数据增长时架构更新的需要
存储 JSON 或 XML 数据：VARCHAR(MAX) 非常适合存储大型、可变长度的 JSON 或 XML 数据

VARCHAR(MAX) 的缺点

潜在的性能影响：VARCHAR(MAX) 可能会降低查询性能，尤其是在不需要大量数据存储时
索引受限：VARCHAR(MAX) 列不能直接被索引，这限制了它们在搜索、过滤和排序操作中的有效性
内存使用率高：加载多个大字符串会给服务器内存造成压力，而将数据移出行外需要额外的指针存储空间
兼容性问题：GROUP BY 和 DISTINCT 等操作可能未针对长度高度可变的 VARCHAR(MAX) 列进行完全优化
锁定冲突：在 VARCHAR(MAX) 列中存储和更新大量数据可能会导致表或页面锁定，从而降低性能
数据过载的风险：如果没有长度限制，很容易插入超过必要数量的数据，从而影响数据一致性

VARCHAR(MAX) 数据类型有助于处理大型文本数据，但应谨慎使用。当数据长度变化很大且可能超过 8,000 字节时，它最合适。对于较小、可预测的文本大小，固定长度的 CHAR 字段通常更有效。

TEXT – 已弃用的大型文本数据类型

TEXT 数据类型用于存储大量文本数据，包括区域设置支持的单字节和多字节字符。一个表最多可以包含 195 个 TEXT 数据类型的列。

在 SQL Server 中，自 SQL Server 2005 起已弃用 TEXT 数据类型。Microsoft 建议使用 VARCHAR(MAX) 或 NVARCHAR(MAX) 进行开发，因为在即将推出的 SQL Server 版本中将删除对 TEXT 数据类型的支持。

CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 之间的区别

下表描述了 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 数据类型之间的区别：

使用字符数据类型时的常见错误

使用 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 可能会导致数据库专家应注意的特定错误。下面，我们将介绍与这些数据类型相关的最常见问题以及如何解决这些问题。

截断错误：当用户尝试插入长度超过 CHAR 或 VARCHAR 列定义长度的字符串时，会发生截断，从而导致数据被截断。为防止这种情况，请确保数据长度与列允许的长度相匹配。
VARCHAR(MAX) 的误用：VARCHAR(MAX) 经常被误用，例如对于包含小型固定大小数据的列，CHAR 是合适的。将数据类型与目标数据相匹配至关重要。
CHAR 中的尾随空格：CHAR 数据类型会用空格填充字符串以达到指定的长度，这可能会导致比较和 JOIN 中出现意外行为。为避免这些问题，请对不需要填充的可变长度字符串使用 VARCHAR。
数据迁移和兼容性问题：从其他系统迁移数据可能会导致 CHAR 和 VARCHAR 值不一致，从而导致截断或填充问题。在开始迁移过程之前，请标准化数据长度和格式，以尽量减少这些问题。

如何选择正确的数据类型

之前，我们讨论了 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 用法的各个方面。选择正确的类型取决于数据特征、长度要求、存储和性能考虑。下表总结了这些信息。

结论

在管理数据库表时，考虑 CHAR、VARCHAR 和 VARCHAR(MAX) 是必不可少的。本文介绍了这些数据类型及其独特特性，以帮助您针对每种特定情况选择正确的选项。

此外，使用正确的工具（例如dbForge Studio for SQL Server），与数据库相关的任务都会变得更加容易。

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