在 SQL Server 的早期版本中，XML 数据通常作为字符串存储。从 SQL Server 2005 开始，微软为数据库引入了原生支持的 XML 数据类型。这种数据类型可以让我们将 XML 文档直接存储到表中的列里，从而简化了应用程序对 XML 数据的操作。
XML 数据类型概述
XML 数据类型是一种大对象（LOB）数据类型，它可以保存最大为 2GB 的 XML 文档。与传统的字符型数据不同的是，它能够理解 XML 文档的结构，并提供了一系列内置的方法来解析和操作这些文档。
使用 XML 数据类型有以下优点：
- 提高数据完整性：由于 XML 数据类型会验证所存储的 XML 是否符合标准格式，因此可以确保数据的有效性。
- 增强查询能力：可以通过 XQuery 或 XPath 表达式轻松地检索和更新特定部分的数据。
- 节省存储空间：相较于以文本形式保存 XML，使用此类型可减少不必要的空白字符等冗余信息占用的空间。
查询优化技巧
1. 使用索引加速查询
对于频繁访问或需要高效搜索的 XML 列，创建 PRIMARY XML 索引是一个很好的选择。该类型的索引会对整个 XML 文档进行碎片化处理，并为其内容建立索引节点。这样，在执行复杂的查询时就能显著提升性能。
如果仅需针对某些特定路径下的元素或者属性做查找，则可以考虑建立 SECONDARY XML 索引。这有助于进一步缩小扫描范围，降低 I/O 成本。
2. 避免不必要的转换
当我们将非 XML 类型的数据转换成 XML 格式时，应该尽量避免使用 CAST 或 CONVERT 函数。因为这样做可能会导致 SQL Server 内部重新解析整个字符串，进而影响效率。相反地，我们应该利用 FOR XML 子句来生成符合要求的结果集。
3. 合理设计表结构
虽然 XML 数据类型允许我们将复杂的数据模型封装在一个字段内，但并不意味着所有情况都适合这么做。对于那些经常被单独查询且相互之间存在明确关系的信息，最好还是拆分成多个实体并建立关联。这样做不仅有利于提高读取速度，也便于维护。
4. 尽量减少全文搜索
尽管 XML 支持全文索引功能，但我们应谨慎使用。因为它会在后台构建大量的辅助索引项，这对磁盘资源消耗较大。除非确实有必要（例如要实现模糊匹配），否则建议通过精确路径定位的方式来获取所需数据。
SQL Server 提供了强大的 XML 数据处理能力，使得开发者能够在不改变原有架构的前提下快速集成各种来源异构化的信息。为了保证系统的稳定性和响应速度，我们必须掌握一些基本的优化原则，并根据实际应用场景灵活运用。
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