1. sql編輯所有行打不開
是你附加資料庫的版本比現在資料庫的版本高了。
你可以用原來的較高版本的SERVER備份一下這個資料庫，然後在現在的資料庫中恢復這個資料庫。如果密碼，用戶名沒有錯，那就是資料庫服務未打開，打開控制面板，找到管理工具，點擊服務，把與sql有關的服務都改成自動，再登陸，這樣就行啦。
SQL既是自含式語言，又是嵌入式語言。作為自含式語言，它能夠獨立地用於聯機交互的使用方式，用戶可以在終端鍵盤上直接輸入SQL命令對資料庫進行操作。作為嵌入式語言，SQL語句能夠嵌入到高級語言（如C、C#、JAVA）程序中，供程序員設計程序時使用。而在兩種不同的使用方式下，SQL的語法結構基本上是一致的。這種以統一的語法結構提供兩種不同的操作方式，為用戶提供了極大的靈活性與方便性。
2. SQL語句執行很慢，怎麼回事
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。
3. MYSQL慢查詢里有一個SQL語句超慢，請求解決思路
嚴重影響性能時，不建議用*，這個*相當於一個函數，在實際的查詢過程中是會先去根據表結構轉換成具體的欄位名的，這里是會消耗性能的。
想要查看具體腳本的性能可以去查看SQL的執行計劃，分析性能主要耗在哪裡，針對性優化。
希望能幫到你……
4. SQL 2008 選擇前1000行和編輯200行查詢速度不一樣
肯定是不一樣的啊，你看名稱就可以知道，一個是查詢前1000條記錄，一個是編輯前200條記錄，你查詢出來的前1000條記錄是不能編輯的，編輯前200條記錄是可以直接編輯的，相當於直接操作數據表，使其處於編輯狀態，所以要耗時間多一點，所以根據你的需要如果只是查看數據就用第一個命令，如果還需要編輯數據就用第二個；
5. 如果一條sql語句在應用中執行很慢是什麼原因
可能原因：
1.
sql語句執行影響的行數太多；
2.
sql語句行的有問題循環了；
3.
電腦慢。
6. SQL語句執行起來真的很慢，請大家幫忙優化一下
先建立索引，索引名隨便起：
CREATE INDEX index_name ON COPTD(TD004);
CREATE INDEX index_name ON MOCTB(TD004);
CREATE INDEX index_name ON MOCTA(TD004);
insert into ZDIDAN(DD01,DD02,DD03) SELECT distinct TD004,SUM(TD08),'O' FROM COPTD,MOCTA,MOCTB where COPTD.TD004=MOCTA.TD004 and MOCTB.TD004=MOCTA.TD004 and COPTD.TD021 = 'Y' AND COPTD.TD016 = 'N' AND COPTD.TD008+COPTD.TD024-COPTD.TD009-COPTD.TD025 > 0 and TB001+TB002=TA001+TA002 and TA013='Y' AND TA011 < 'Y' AND TB004>TB005 GROUP BY COPTD.TD004;
7. sql2008的managerment studio編輯前200行顯示的窗口裡，表格渲染卡頓，拖動滾動欄表格一刷一刷的顯示
和數據量，電腦顯卡，cpu，內存等都有關系，根據你說的問題，應該是電腦不行、
8. sql語句沒變，sqlserver2005下sql語句越來越慢
建索引了吧！！！
索引也可以理解為這個表的一條記錄。
頻繁更新的表，索引事務入口不足，會造成索引失效。
所以，像你這么頻繁的更新記錄，需要重建索引才行。
9. 如何解決SQL查詢速度太慢
1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？
2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)
優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+
在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+
由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+
在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'
執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。
10. SQL為什麼有時不會自動並行執行，導致很慢
原因有很多的。
主鍵約束。
當數據量達到百萬以上的時候，你用主鍵去搜索某一條數據時速度是極快的。但當你不用主鍵去搜索的時候速度就降了幾十倍甚至上百倍，這個是主鍵的好處。
索引。
當你的表欄位設置有索引的時候，搜索速度比不創建索引要快幾倍至幾十倍。
sql語句不夠優化。
在查詢某數據的時候，能不用*就盡量不用，想要哪個欄位就查哪個，多餘的不要，這樣就能達到數據傳輸精簡化，讓查詢速度也能快上許多。
多表聯合查詢。
在大數據量的時候這個多表查詢盡量不用，畢竟是很耗內存的，寧願用其他語言循環執行簡單的 select 欄位 from 表名 where 條件 這樣的簡單sql語句，這樣也能加快速度。