字符串的长度，是字符数量，还是字节数量？
对于大多数SQL Server编程开发者来说，当计算字符串的长度时，脑海中闪现的第一个函数是：Len(string)，这个“长度”，默认情况下，是指字符的数量，一个英语字符是一个长度，一个汉字是一个长度。大多数的字符串函数，例如charindex，substring，stuff等函数，其位置都是针对字符数量的，这使得Len函数深入人心，但是，一个Unicode字符，占用的字节数量是2Byte，而一个普通的ASCII字符占用的字节数量是1Byte，当需要计算字符串占用的字节数量时，要如何计算？对于各个类型所占用的字节数量，又该如何计算？带着这个疑问，让我们一睹DataLength函数的庐山真面目。
一，字符数量
Len(string) 函数返回的数值是字符的数量（number of characters），在统计字符数量时，不包含结尾空格，但是包含前导空格。
示例，Len 函数返回的是字符的数量，而不是字符的字节数量。
declare @str_v varchar(10) declare @str_nv nvarchar(10) declare @str_nv_cn nvarchar(10) set @str_v=' ab ' set @str_nv=N' ab ' set @str_nv_cn=N' 悦光阴' select len(@str_v) as len_v ,len(@str_nv) as len_nv , len(@str_nv_cn) as str_nv_cn
二，字节数量
对于varchar类型，大家都知道，这是单字节字符，一个字符占用一个字节，总共能够表示的256个字符；而对于nvarchar类型，一个字符占用两个字节，能够表示世界上所有的字符集，一个unicode字符占用两个字节，如果要计算字符串占用的字节数量（number of bytes），请使用DataLength()函数，该函数统计字节数量时，字符串的所有字符都会计算在内，包括前导空格和结尾空格。
示例，每个unicode字符占2B，ASCII 字符占1B。
declare @str_v varchar(10) declare @str_nv nvarchar(10) declare @str_nv_cn nvarchar(10) set @str_v=' ab ' set @str_nv=N' ab ' set @str_nv_cn=N' 悦光阴' select datalength(@str_v) as len_v ,datalength(@str_nv) as len_nv , datalength(@str_nv_cn) as str_nv_cn
三，依赖字符数量的函数
对于字符串函数：left，right，其长度值是指字符的数量；对于含有位置参数的字符串函数，charindex、stuff 和 substring，是以字符数量来计算起始位置和长度。
STUFF ( character_expression , start , length , replaceWith_expression ) SUBSTRING ( expression ,start , length ) RIGHT ( character_expression , length ) LEFT ( character_expression , length )
四，查看数据类型（Data Type）所占用的存储空间
DataLength()函数能过返回任意数据类型的变量所占用的字节数量，在设计表的schema时，为column定义窄的数据类型，在存储海量数据行时，该函数十分有用。
例如，对于datetime类型占用固定的8B，DateTime2数据类型存储日期和时间，占用的存储空间不固定。根据存储的时间部分 fractional seconds precision来确定DateTime2的Storage Size，6 bytes for precisions less than 3; 7 bytes for precisions 3 and 4. All other precisions require 8 bytes.
declare @dt1 datetime declare @dt2 datetime2(2) declare @dt3 datetime2(4) set @dt1=getdate() set @dt2=getdate() set @dt3=SYSDATETIME() select DATALENGTH(@dt1),DATALENGTH(@dt2),DATALENGTH(@dt3),@dt1,@dt2,@dt3
如果对time的精度（Precision）要求不是很高，保留2位毫秒，使用datetime2(2)，比其他类型节省存储空间。
参考doc：
