【题目】
“满意度表”记录了教师和学生对课程的满意程度。“是否满意”列里是老师和学生对课程的评价，其中“是”表示教师和学生都满意。
“ 用户表”记录了学校教师和学生的信息。每个用户有唯一键 “编号”，“是否在系统”表示这个用户是否还在这所学校里，“角色”表示这个人是学生还是教师。
两个表的关系：满意度表的“学生编号” 、 “教师编号” 和用户表的 “编号” 联结。
现在需要分析出学校里人员对课程的满意度。满意度的计算方式如下：
(教师和学生对课程都满意且已存在当前教务系统中的用户) / (在学校里的人数)
【解题思路】
1.多表联结
统计满意度的前提是需要用户在学校里，需要用到“用户表”里的“是否在系统”来判断。满意度需要用到“满意度表”。所以涉及到两个表里的数据，就要用到《猴子 从零学会sql》里讲过的多表联结。
那么，使用哪种联结呢？
统计值为满意度，所以使用“满意度表”为主表，进行左联结。
select *from 满意度表left join 用户表;
如何联结呢？
两个表的关系：满意度表的“学生编号” 、 “教师编号” 和用户表的 “编号” 联结。所以联结条件是：
满意度表.教师编号 = 用户表.编号 or 满意度表.学生编号 = 用户表.编号
基于上面的分析，多表联结查询sql语句如下：
select *from 满意度表left join 用户表on (满意度表.教师编号 = 用户表.编号 or满意度表.学生编号 = 用户表.编号);
2.查询条件
满意度等于：
(教师和学生对课程都满意且已存在当前教务系统中的用户) / (在学校里的人数)
由这个公式可以知道，分子和分母计算的前提都是存在学校里的用户。所以，查询条件是：用户表中存在学校里的用户。
where 用户表.是否在系统 = '是'把条件子句加入前面的多表查询sql里，就是下面的sql：
select *from 满意度表left join 用户表on (满意度表.教师编号 = 用户表.编号 or 满意度表.学生编号 = 用户表.编号)where 用户表.是否在系统 = '是';
3.统计
满意度等于：
(教师和学生对课程都满意且已存在当前教务系统中的用户) / (在学校里的人数)
我把这个公示简化为：满意度=a/b
其实a=教师和学生对课程都满意且已存在当前教务系统中的用户
b=在学校里的人数
我们只需要把a和b的值计算出来就可以啦。
1）计算a
统计好“是否满意”列里有多少个值为“是”。
我们可以把“是”转化成1，然后累计求和，对应的sql就是：
sum(if(是否满意='是',1,0)2）计算b
b=在学校里的人数，直接用计数函数（count）就可以：count(是否满意)
3）计算出满意度
满意度=a/b，也就是
sum(if(是否满意='是',1,0))/count(是否满意) as 满意度把这个计算公示加入前面sql语句的查询结果里就是（下面的select子句）：
select sum(if(满意度表.是否满意='是',1,0))/count(满意度表.是否满意) as 满意度from 满意度表left join 用户表on (满意度表.教师编号 = 用户表.编号 or 满意度表.学生编号 = 用户表.编号)where 用户表.是否在系统 = '是';
最后查询结果是满意度=0.75。
【本题考点】
● 考察多表查询的应用
● 如何将业务需求转换为sql语句的能力
● 聚合函数的运用
【举一反三】
下表是一家出行公司（比如滴滴、Uber）的数据库表。乘客通过该公司的app叫车，司机通过app接收订单。
Users 表里存放的是用户信息。每个用户有唯一值（Users_Id） 。Banned 表示用户是否因为违规被禁止使用app。Role 记录了用户的角色，里面的值driver是司机，client是乘客，partner是合伙人。
Trips 表记录了各个出租车的行程信息。每段行程有唯一键（Id） 。Status 行程类型 ‘completed’表行程正常结束, ‘cancelled_by_driver’ 表示行程因为司机原因取消，‘cancelled_by_client’表示行程因为乘客原因取消。
两个表的联结关系：Trips 表（Client_Id 、 Driver_Id） 和 Users 表中 Users_Id 的联结。
写一段 SQL 语句查出非禁止用户的取消率。
取消率的计算方式如下：(被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量) / (非禁止用户生成的订单总数)
参考答案：
1.两表联结，找出非禁止的用户
select *from tripsleft join users_idon (trips.Client_Id = users_id.Users_Id or trips.Driver_Id = users_id.Users_Id)where users_id.banned = 'no';
2.按日期分组
因为要计算的是“每天”的取消率，所以要按日期分组，统计每一天的。
group by trips.request_at3.计算取消率
被司机或乘客取消的非禁止用户生成的订单数量=
sum(if(status = 'completed',0,1))
非禁止用户生成的订单总数=count(status)
最终sql如下：
select sum(if(trips.status = 'completed',0,1)) / count(trips.status)from tripsleft join users_idon (trips.Client_Id = users_id.Users_Id or trips.Driver_Id = users_id.Users_Id)where users_id.banned = 'no'group by trips.request_at;
推荐：如何从零学会sql？
