SQL Server每个表中各列的数据类型的选择通常显得很简单，但是对于具体数据类型的选择的不同对性能的影响还是略有差别。本篇文章对SQL Server表列数据类型的选择进行一些探索。
在SQL Server中，数据的存储以页为单位。八个页为一个区。一页为8K，一个区为64K,这个意味着1M的空间可以容纳16个区。如图1所示：
如图1（PS:发现用windows自带的画图程序画博客中的图片也不错微笑）可以看出，SQL Server中的分配单元分为三种，分别为存储行内数据的In_Row_Data，存储Lob对象的LOB_Data,存储溢出数据的Row_Overflow_data。下面我们通过一个更具体的例子来理解这三种分配单元。
图2的测试表不难看出，通过插入数据使得每一行的长度会超过每页所能容纳的最大长度8060字节。使得不仅产生了行溢出(Row_Overflow_Data)，还需要存储LOB的页.测试的插入语句和通过DBCC IND看到的分配情况如图3所示。
除去IAM页，这1行数据所需要三个页来存储。首先是LOB页，这类是用于存储存在数据库的二进制文件所设计，当这个类型的列出现时，在原有的列会存储一个24字节的指针，而将具体的二进制数据存在LOB页中，除去Text之外，VarBinary(max)也是存在LOB页中的。然后是溢出行，在SQL Server 2000中，一行超过8060字节是不被允许的，在SQL Server 2005之后的版本对这个特性进行了改进，使用Varchar,nvarchar等数据类型时，当行的大小不超过8060字节时，全部存在行内In-row data,当varchar中存储的数据过多使得整行超过8060字节时，会将额外的部分存于Row-overflow data页中，如果update这列使得行大小减少到小于8060字节，则这行又会全部回到in-row data页。
在了解了一些基础知识之后。我们知道SQL Server读取数据是以页为单位，更少的页不仅仅意味着更少的IO，还有更少的内存和CPU资源消耗。所以对于数据选择的主旨是:
这个听起来非常简单，但实际上还需要对SQL Server的数据类型有更多的了解。
比如存储INT类型的数据，按照业务规则，能用INT就不用BIGINT,能用SMALLINT就不用INT,能用TINYINT就不用SMALLINT。
所以为了使每行的数据更小，则使用占字节最小的数据类型。
1.比如不要使用DateTime类型，而根据业务使用更精确的类型，如下表:
2.使用VarChar(Max),Nvarchar(Max),varbinary(Max)来代替text,ntext和image类型
根据前面的基础知识可以知道，对于text,ntext和image类型来说，每一列只要不为null,即使占用很小的数据，也需要额外分配一个LOB页，这无疑占用了更多的页。而对于Varchar(Max)等数据类型来说，当数据量很小的时候，存在In-row-data中就能满足要求，而不用额外的LOB页，只有当数据溢出时，才会额外分配LOB页，除此之外，Varchar(Max)等类型支持字符串操作函数比如：
3.对于仅仅存储数字的列，使用数字类型而不是Varchar等。
因为数字类型占用更小的存储空间。比如存储123456789使用INT类型只需要4个字节，而使用Varchar就需要9个字节(这还不包括Varchar还需要占用4个字节记录长度)。
4.如果没有必要，不要使用Nvarchar,Nchar等以“字”为单位存储的数据类型。这类数据类型相比varchar或是char需要更多的存储空间。
这类比较其实有一些了。如果懒得记忆，大多数情况下使用Varchar都是正确的选择。我们知道Varchar所占用的存储空间由其存储的内容决定，而Char所占用的存储空间由定义其的长度决定。因此Char的长度无论存储多少数据，都会占用其定义的空间。所以如果列存储着像邮政编码这样的固定长度的数据，选择Char吧，否则选择Varchar会比较好。除此之外，Varchar相比Char要多占用几个字节存储其长度，下面我们来做个简单的实验。
首先我们建立表，这个表中只有两个列，一个INT类型的列，另一个类型定义为Char(5)，向其中插入两条测试数据，然后通过DBCC PAGE来查看其页内结构，如图4所示。
图4.使用char(5)类型，每行所占的空间为16字节
下面我们再来看改为Varchar(5),此时的页信息，如图5所示。
图5.Varchar(5)，每行所占用的空间为20字节
因此可以看出，Varchar需要额外4个字节来记录其内容长度。因此，当实际列存储的内容长度小于5字节时，使用char而不是varchar会更节省空间。
关于Null的使用也是略有争议。有些人建议不要允许Null,全部设置成Not Null+Default。这样做是由于SQL Server比较时就不会使用三值逻辑(TRUE,FALSE,UNKNOWN)，而使用二值逻辑(True,False),并且查询的时候也不再需要IsNull函数来替换Null值。
但这也引出了一些问题，比如聚合函数的时候,Null值是不参与运算的，而使用Not Null+Default这个值就需要做排除处理。
稀疏列是对 Null 值采用优化的存储方式的普通列。 稀疏列减少了 Null 值的空间需求，但代价是检索非 Null 值的开销增加。 当至少能够节省 20% 到 40% 的空间时，才应考虑使用稀疏列。
对于主键的选择是表设计的重中之重，因为主键不仅关系到业务模型，更关系到对表数据操作的的效率（因为主键会处于B树的非叶子节点中，对树的高度的影响最多）。关于主键的选择，我之前已经有一篇文章关于这点：从性能的角度谈SQL Server聚集索引键的选择，这里就不再细说了。
本篇文章对于设计表时，数据列的选择进行了一些探寻。好的表设计不仅仅是能满足业务需求，还能够满足对性能的优化。
标签: varchar, char, 数据类型的选择
本文转自CareySon博客园博客，原文链接.cnblogs.com/CareySon/archive/2012/06/14/ChoiceOfDataTypeWhenDesignTable.html，如需转载请自行联系原作者