select * from order_info JOIN order_info2 ON order_info.id = order_info2.order_id 插入数据

您可以使用以下SQL语句将数据插入到`order_info`和`order_info2`表中：

INSERT INTO order_info (id, column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

INSERT INTO order_info2 (order_id, column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

请确保将上述语句中的`column1, column2, ...`替换为具体的列名，`value1, value2, value3, ...`替换为相应的值。

相关问题

SELECT * FROM Order o JOIN OrderDetail od ON o.id = od.order_id JS怎么处理成多层

如果你想将结果处理成多层，可以使用编程语言中的数据结构来处理，例如在 Python 中使用字典和列表来构建多层结构。

首先，你可以执行一对多查询，获取所有的订单及其对应的订单详情，例如：

SELECT o.id, o.order_no, o.customer_id, od.id as detail_id, od.product_id, od.quantity
FROM Order o
JOIN OrderDetail od ON o.id = od.order_id

查询结果将会是：

| id | order_no | customer_id | detail_id | product_id | quantity |
|----|-----------|-------------|-----------|------------|----------|
| 1 | 20210101 | 1001 | 1 | 2001 | 2 |
| 1 | 20210101 | 1001 | 2 | 2002 | 1 |
| 2 | 20210102 | 1002 | 3 | 2001 | 3 |

接下来，你可以使用 Python 中的字典和列表来构建多层结构，例如：

import collections

# 查询结果存储在 rows 中
rows = [(1, '20210101', 1001, 1, 2001, 2),
        (1, '20210101', 1001, 2, 2002, 1),
        (2, '20210102', 1002, 3, 2001, 3)]

# 使用字典和列表构建多层结构
order_dict = collections.defaultdict(list)
for row in rows:
    order = {'id': row[0], 'order_no': row[1], 'customer_id': row[2]}
    detail = {'id': row[3], 'product_id': row[4], 'quantity': row[5]}
    order_dict[(order['id'], order['order_no'], order['customer_id'])].append(detail)

# 打印多层结构
for order_key, detail_list in order_dict.items():
    order = {'id': order_key[0], 'order_no': order_key[1], 'customer_id': order_key[2]}
    print(order)
    print(detail_list)

运行结果将会是：

{'id': 1, 'order_no': '20210101', 'customer_id': 1001}
[{'id': 1, 'product_id': 2001, 'quantity': 2}, {'id': 2, 'product_id': 2002, 'quantity': 1}]
{'id': 2, 'order_no': '20210102', 'customer_id': 1002}
[{'id': 3, 'product_id': 2001, 'quantity': 3}]

可以看到，最终的结果是一个字典和列表的嵌套结构，其中字典表示一个订单，列表表示这个订单对应的所有订单详情。

使用 LambdaQueryWrapper 来实现 SELECT * FROM sys_customer_order a JOIN(SELECT * FROM sys_order WHERE TO_DAYS(in_time) = TO_DAYS('2023-06-22') AND homestay_id = 2 ) b on a.order_Id = b.id AND a.is_delete = 0

可以按照如下方式使用 LambdaQueryWrapper 来实现所需的 SQL 查询：

// 构造内部查询条件
LambdaQueryWrapper<Order> innerWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
innerWrapper.eq(Order::getHomestayId, 2)
            .apply("TO_DAYS(in_time) = TO_DAYS('2023-06-22')");

// 构造外部查询条件
LambdaQueryWrapper<CustomerOrder> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
wrapper.eq(CustomerOrder::getIsDelete, 0)
       .inSql(CustomerOrder::getOrderId, "SELECT id FROM sys_order WHERE " + innerWrapper.getSqlSegment())
       .last("INNER JOIN sys_order b ON a.order_Id = b.id");

// 进行查询
List<CustomerOrder> result = customerOrderMapper.selectList(wrapper);

其中，innerWrapper 是用于构造内部查询条件的 LambdaQueryWrapper 对象，通过 eq 方法设置 homestayId 的值为 2，使用 apply 方法添加 TO_DAYS 函数的条件，来筛选出符合条件的 sys_order 表中的记录。

在外部查询条件中，使用 inSql 方法来设置 orderId 的值，其中的 SQL 语句是利用 innerWrapper 的 getSqlSegment 方法来获取内部查询条件的 SQL 片段，从而实现对内部查询结果的引用。last 方法用于添加 JOIN 的条件。

最后，使用 selectList 方法来进行查询，返回结果为符合条件的 CustomerOrder 对象的列表。