mysql 用left join on多个条件 ID相同值不相同,合并一条数据

如果你想使用 `LEFT JOIN` 在多个条件下合并一条数据，可以使用 `GROUP BY` 对需要合并的列进行分组，然后使用聚合函数（如 `MAX` 或 `MIN`）对其他列进行合并。示例代码如下：

SELECT table1.id, MAX(table1.value) AS value1, MAX(table2.value) AS value2
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.id = table2.id AND table1.value <> table2.value
GROUP BY table1.id;

上面的代码中，我们对 `table1` 和 `table2` 进行了 `LEFT JOIN`，并在 `ON` 后面加上了两个条件，一个是 `id` 相同，另一个是 `value` 不同。然后，我们使用 `GROUP BY` 对 `table1.id` 进行分组，并对 `table1.value` 和 `table2.value` 使用 `MAX` 函数进行合并。

你可以根据自己的实际需求，修改上述代码中的表名和列名。希望对你有所帮助。

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mysql 用left join on多个条件 ID相同值不相同,合并不相同数据为一条数据

如果你想使用 `LEFT JOIN` 在多个条件下将不同的数据合并为一条数据，可以使用 `CASE WHEN` 语句对不同的数据进行处理，并使用 `GROUP BY` 对需要合并的列进行分组。示例代码如下：

SELECT table1.id, 
       MAX(CASE WHEN table1.value <> table2.value THEN table1.value ELSE NULL END) AS value1,
       MAX(CASE WHEN table1.value <> table2.value THEN table2.value ELSE NULL END) AS value2
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.id = table2.id
GROUP BY table1.id;

上面的代码中，我们对 `table1` 和 `table2` 进行了 `LEFT JOIN`，并在 `ON` 后面加上了一个条件，即 `id` 相同。然后，我们使用 `CASE WHEN` 语句对 `table1.value` 和 `table2.value` 进行处理，如果它们不相等，则将 `table1.value` 和 `table2.value` 分别作为 `value1` 和 `value2` 的值，否则将它们设置为 `NULL`。最后，我们使用 `GROUP BY` 对 `table1.id` 进行分组。

你可以根据自己的实际需求，修改上述代码中的表名和列名。希望对你有所帮助。

如何在MySQL中查询具有树状结构并且具有相同ID的多条数据，以便以单条记录的形式显示相关联的信息？

在MySQL中，如果你的数据存储了一个类似于树形结构（例如部门或层级关系），并想要将具有相同ID的多条数据组合成单条显示关联信息，通常需要使用递归查询（Recursive Common Table Expression, CTE）。这在一些数据库系统中可用，例如MySQL 8.0及以上版本支持`WITH RECURSIVE`关键字。

假设你有一个名为`employees`的表，它包含员工ID (`parent_id`) 和直接下属 (`child_id`) 的关系，你可以使用这样的查询：

WITH RECURSIVE employee_tree AS (
    SELECT id, parent_id, child_id, depth = 1
    FROM employees
    WHERE parent_id IS NULL -- 根节点

    UNION ALL

    SELECT e.id, e.parent_id, c.id, t.depth + 1
    FROM employees e
    JOIN employee_tree t ON e.child_id = t.id
)
SELECT t1.id AS root_id, t2.id AS child_id, ...其他字段...
FROM employee_tree t1
LEFT JOIN employee_tree t2 ON t1.child_id = t2.id AND t1.depth = t2.depth + 1
ORDER BY t1.root_id, t2.id;

这个查询首先创建了根节点（没有父节点的员工），然后递归地找到每一个员工的上级及他们的下属，直到达到所需的深度。最后，通过`LEFT JOIN`合并所有层级的数据。