在SQL Server中，整理输入数据是一项关键任务，尤其在处理大量数据时，良好的数据组织可以显著提高查询效率和数据管理的便利性。本篇文章聚焦于如何优化存储在SQL Server中的数据，以提升数据库性能和易用性。
面对一个包含6200万行、500多列的大型表，数据类型的选择和规范化显得尤为重要。作者注意到了几个常见的问题，例如日期以字符串（YYYYMMDD）格式存储，这不仅占用额外空间，还可能导致解析和比较日期时的性能下降。因此，将这些日期转换为整数类型（通常是日期的天数）是一种优化方法，这将更利于计算和索引。
将数值型数据从varchar转换为整数类型可以减少存储需求，并且可以利用SQL Server的数值运算优化，提高查询速度。对于只包含“Y”、“N”或NULL的列，虽然可能倾向于将其转换为布尔值（bit），但考虑到列的可索引性，转换为char(1) NULL是个更好的选择，因为列式索引不支持变长字符类型的列。
接着，对于邮政编码等固定长度的数据，将其转换为char类型，如char(5)和char(4)，这样可以确保每个条目占用相同的空间，提高存储效率，并方便进行比较和排序。
对于难以理解或用途不明的varchar列，为了确定其最大长度，作者通过查询`INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS`系统视图获取列名、数据类型、最大长度和是否允许为空的信息。然后，使用`Max(Len( ColumnName ))`来找出每列的最大长度，这有助于决定合适的字符长度。利用这些信息生成新的表结构声明，进行批量修改。
作者还提供了一个自动化流程，通过将查询结果导入文本编辑器，进行必要的编辑（如添加SELECT语句、FROM子句和表名），生成一个一次性执行的脚本，从而快速更新表结构。这种方法显著减少了手动操作，提高了工作效率。
文章强调了在SQL Server中正确处理数据类型的重要性，以及通过合理的设计和自动化工具来简化大规模数据整理的过程。遵循“只要SQL能够做的，它都应该完成”的原则，通过优化数据类型、结构和处理方式，可以极大地提高SQL Server在处理大数据量时的性能和响应速度。这不仅节省了输入时间，也使得后续的数据分析和维护更为简便。
