我在StackOverflow上搜索过，我还没有找到这个讨论，所以我想在这里发帖，以获得社区的意见。我也认为这个讨论可能适用于那里的其他团队，所以希望这结果是一个有用的帖子。如果这是一个重复的主题，请告诉我，我将删除它。
背景 我正在开展一个相当大的合同软件项目，现在已经有15年了。此系统是客户端 - 服务器样式的应用程序，具有SQL Server数据库和在Windows上运行的MFC / C ++编写的胖客户端。此应用程序的API完全是平面的，非面向对象的，因为它完全封装在COM中。该数据库大致有780个表，该应用程序有超过700万行代码。在过去的8年左右的时间里，大多数表都已添加，并且随着新的增强请求的推出，我们认为这种情况不会很快放缓。最初的架构方法是将所有内容存储在表/列中，就像它在类层次结构中一样。确切地说，ORM框架如何工作（Hibernate，Entity等）来保存数据 在过去几年中，我们的客户表达了重新构建系统并完全重写应用程序的愿望，因为系统本身已经过度增长，并且受到COM的严重限制。我们有机会重新架构系统的现代化，我们有一个问题是关于数据库的可扩展性。
主要问题： 由于我们现在有780个表，并且我们预计在不久的将来会突破1000个表，我们是否有意义继续使用这种架构方法或创建10到20个表并将几乎所有数据存储在BLOB列中XML？ 700个表中的600个表可能是单亲班级，有大量的孩子和孩子的孩子等等。
我的想法： 我已经编写了两种方式的程序，我认为通过将数据作为XML存储在blob中可以获得显着的性能提升，因为没有100或1000个查询被触发来插入和检索数据。根据我的经验，解析XML的性能比处理1000个表的数据库要快得多。 XML方法的另一个优点是它通常不需要架构更改。另一方面，XML也存在性能问题。
如果您知道，请发表有关此主题的想法，事实和任何研究。所有信息都会有所帮助和赞赏。
提前致谢！
答案 0 :(得分：2)
在各种数据库技术中使用大型数据系统后，我建议不要使用XML来完成任务。
好消息是，SQL Server当然支持XML数据类型，您实际上可以在TSQL中对XML运行非常复杂的查询。因此，您甚至不需要将XML吸入应用程序中以创建存储过程作为示例。
在关系数据存储中将序列化数据存储为XML时遇到的问题：
很慢。在SQL Server中使用XML数据类型运行一些测试，您会发现在TSQL中检查它比仅仅带回＆＃34;常规＆＃34;数据
太冗长了。 XML的大小比JSON这样的格式要大得多。您将无法使用JSON查询TSQL中的数据，但是当对象变大时，节省空间会很好。
在维护在SQL Server中存储XML的遗留应用时，我无法告诉您有多少次我撞到墙上。如果找不到最初序列化/反序列化XML的代码，那就太令人沮丧了。现在看起来似乎不是一个问题，但是当你在未来几年内将其他新开发人员带入系统时，这将成为一个问题。
这可能是个人偏好，但最近没有人使用XML进行数据存储。 JSON是最新最好的。像CouchDB，MongoDB，Elastic Search这样的文档数据库都使用JSON作为他们的通用语言。如今，所有工具都使用JSON。它仍然允许您轻松地序列化/反序列化对象，它更轻，在我看来，阅读并不那么难看。 =）
底线：
我至少考虑使用文档数据库（MongoDB，CouchDB，Couchbase，Riak，Elastic Search）。不同的心态，但可能会让生活更轻松。
如果没有，那么我仍然会使用blob，但强烈考虑使用JSON。
如果不这两个，我只会使用SQL Server中的XML数据类型来存储XML对象。