compress函数不能优化大文本存储，它仅是纯计算函数，返回varbinary(max)且需配对uncompress使用；不支持索引、查询谓词或直接比较；页压缩才是sql server原生存储级压缩方案。
COMPRESS 函数在 SQL Server 2016 中并不能用于优化大文本存储——这是个常见误解。它根本不能用在常规表字段上做存储压缩，也不支持索引、查询谓词或统计信息。
COMPRESS 是纯计算函数，不是存储机制
- 它只接受
VARBINARY或字符串输入，返回VARBINARY(MAX)类型的压缩结果； - 返回值不能直接存入
NVARCHAR、TEXT或XML字段，必须配对使用UNCOMPRESS才能还原； - 压缩后的二进制数据无法被
WHERE、LIKE、JOIN等操作直接使用，因为数据库引擎不理解其内部结构； - 最关键的一点：无法为含
COMPRESS表达式的列创建索引（Microsoft Learn 明确标注：“无法为使用 COMPRESS 函数压缩的数据创建索引”）。
真正可用的大文本压缩方案是页压缩（Page Compression）
SQL Server 的原生数据压缩（行/页压缩）作用于整个表或索引的物理存储层：
- 启用方式是
ALTER TABLE ... REBUILD WITH (DATA_COMPRESSION = PAGE)； - 对
VARCHAR(MAX)、XML、TEXT等大对象（LOB）类型仅压缩其内联部分（≤8000 字节），超出部分（即 LOB 数据页本身）不压缩； - 所以：如果你的字段平均长度远超 8KB（比如存日志、HTML、JSON），页压缩对这部分实际效果很弱；
- 压缩率高度依赖数据重复度——比如大量相同前缀的 JSON 字段，页压缩可能有 30%~50% 节省；纯随机文本几乎无收益。
为什么有人误以为 COMPRESS 能优化存储？
- 看到 MySQL 有
COMPRESS()+LONGBLOB组合，就类推 SQL Server； - 实际上 SQL Server 的
COMPRESS设计初衷是为应用层提供一次性的加解密/压缩管道，例如：- 在 ETL 过程中临时压缩中间结果；
- 配合
FILETABLE或VARBINARY列存二进制附件（但需自行管理解压逻辑）；
- 它不参与存储引擎的页面组织，也不触发自动解压读取——每次读都要显式调用
UNCOMPRESS，性能开销明显。
容易被忽略的硬限制
-
COMPRESS输入超过 8000 字节时，SQL Server 会静默截断（不报错，但结果不完整）； - 返回的
VARBINARY值无法用LEN()准确判断原始长度，得靠DATAlength()； - 如果原始字符串本身就很短（如小于 100 字节），压缩后反而可能更长（zlib 头部开销），此时函数直接返回
NULL； - 在视图、计算列、索引视图中使用
COMPRESS会导致定义失效或报错。
真正要压大文本，优先考虑：归档冷数据、拆分 LOB 到单独表、用 FILESTREAM / FileTable、或迁移到支持透明 LOB 压缩的平台（如 MySQL 8.0 的 ROW_FORMAT=COMPRESSED）。
