sumMapWithOverflow

根据 key 数组中指定的键，对 value 数组进行求和。返回一个包含两个数组的元组：按排序顺序排列的键数组，以及对应键的求和值数组。它与 sumMap 函数的区别在于，它执行的是会发生溢出的求和运算——即求和结果的数据类型与参数的数据类型相同。

语法

sumMapWithOverflow(key <Array>, value <Array>) 数组类型。
sumMapWithOverflow(Tuple(key <Array>, value <Array>)) 元组类型。

参数

key：键的 Array。
value：值的 Array。

传入一个由键数组和值数组组成的元组，与分别传入键数组和值数组是等价的。

注意

对于每一行参与汇总的数据，key 和 value 中的元素个数必须相同。

返回值

返回一个包含两个数组的元组：按排序顺序排列的键数组，以及对应键的求和值数组。

示例

首先我们创建一个名为 sum_map 的表，并向其中插入一些数据。键数组和值数组分别作为名为 statusMap 的 Nested 类型列进行存储，同时它们也组合在一起作为名为 statusMapTuple 的 tuple 类型列进行存储，用于演示前文所述该函数两种不同语法的用法。

查询：

CREATE TABLE sum_map(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    statusMap Nested(
        status UInt8,
        requests UInt8
    ),
    statusMapTuple Tuple(Array(Int8), Array(Int8))
) ENGINE = Log;

INSERT INTO sum_map VALUES
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [1, 2, 3], [10, 10, 10], ([1, 2, 3], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:00:00', [3, 4, 5], [10, 10, 10], ([3, 4, 5], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [4, 5, 6], [10, 10, 10], ([4, 5, 6], [10, 10, 10])),
    ('2000-01-01', '2000-01-01 00:01:00', [6, 7, 8], [10, 10, 10], ([6, 7, 8], [10, 10, 10]));

如果我们使用带数组类型语法的 sumMap、sumMapWithOverflow 函数以及 toTypeName 函数来查询该表，可以看到，对于 sumMapWithOverflow 函数，汇总值数组的数据类型与参数类型相同，都是 UInt8（即在允许溢出的情况下进行求和）。而对于 sumMap，汇总值数组的数据类型则从 UInt8 变为 UInt64，从而避免了溢出。

Query:

SELECT
    timeslot,
    toTypeName(sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)),
    toTypeName(sumMapWithOverflow(statusMap.status, statusMap.requests)),
FROM sum_map
GROUP BY timeslot

同样可以使用 tuple 语法实现相同的效果。

SELECT
    timeslot,
    toTypeName(sumMap(statusMapTuple)),
    toTypeName(sumMapWithOverflow(statusMapTuple)),
FROM sum_map
GROUP BY timeslot

结果：

   ┌────────────timeslot─┬─toTypeName(sumMap(statusMap.status, statusMap.requests))─┬─toTypeName(sumMapWithOverflow(statusMap.status, statusMap.requests))─┐
1. │ 2000-01-01 00:01:00 │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt64))                       │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt8))                                    │
2. │ 2000-01-01 00:00:00 │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt64))                       │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt8))                                    │
   └─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

另请参阅

sumMap