> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://houzidata.gitbook.io/sql/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://houzidata.gitbook.io/sql/di-5-zhang-xiang-mu-shi-zhan/tu-jie-mian-shi-ti-ru-he-fen-xi-yong-hu-man-yi-du.md).

# 图解面试题：如何分析用户满意度？

![](/files/-MV7-L7YgQXDrGAc2utY)

**【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。

![](/files/-MV7-OzuwP3GL51kLQxm)

“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。

![](/files/-MV7-S3sV8CPDXHismUt)

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](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMTMwNTMxMQ==\&mid=2649247566\&idx=2\&sn=5af748b677eb72028764dde0577675fb\&chksm=835fc77eb4284e68e8cfe3f08c5a671b9e080b2651f20b40b1c793ffda4042ae43ad8f35a755\&scene=21#wechat_redirect)》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。

```sql
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：

```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);
```

**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。

![](/files/-MV7-ZF36BJIVWGmt9R2)

```sql
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：

```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';
```

![](/files/-MV7-dpXCn2au_Q_t2KY)

**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”。

![](/files/-MV7-wFZZFLlcrFXMxu6)

我们可以把 “是” 转化成 1，然后累计求和，对应的 sql 就是：

```sql
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

```sql
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）：

```sql
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。

![](/files/-MV70-JBC1lkcRMCTVj2)

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。

![](/files/-MV70OJi28pGipzFoXn9)

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。

![](/files/-MV70RuIGhcR0oZ2AkWv)

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)

![](/files/-MV70hzEjTq8zCNdREL7)

**参考答案：**

1.两表联结，找出非禁止的用户

```sql
select *
from trips
left join users_id
on (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。

```sql
group by trips.request_at
```

3.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：

```sql
select sum(if(trips.status = 'completed',0,1)) / count(trips.status)
from trips
left join users_id
on (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？](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMTMwNTMxMQ==\&mid=2649247566\&idx=2\&sn=5af748b677eb72028764dde0577675fb\&chksm=835fc77eb4284e68e8cfe3f08c5a671b9e080b2651f20b40b1c793ffda4042ae43ad8f35a755\&scene=21#wechat_redirect)

![](/files/-MV70neCcGfL-XyuyhfR)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://houzidata.gitbook.io/sql/di-5-zhang-xiang-mu-shi-zhan/tu-jie-mian-shi-ti-ru-he-fen-xi-yong-hu-man-yi-du.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.