sumMap

根据 key 数组中指定的键，对 value 数组求总和。返回包含两个数组的元组：排序后的键，以及针对相应键求和的值，无溢出。

语法

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

别名: sumMappedArrays。

参数

key: 键的数组。
value: 值的数组。

传递键和值数组的元组与分别传递键数组和值数组是同义的。

注意

对于要汇总的每一行，key 和 value 中的元素数量必须相同。

返回值

返回包含两个数组的元组：排序后的键，以及针对相应键求和的值。

示例

首先，我们创建一个名为 sum_map 的表，并将一些数据插入其中。键和值的数组分别存储为名为 statusMap 的 Nested 类型的列，并一起存储为名为 statusMapTuple 的元组类型的列，以说明上面描述的此函数的两种不同语法的使用。

查询

CREATE TABLE sum_map(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    statusMap Nested(
        status UInt16,
        requests UInt64
    ),
    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
) 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]));

接下来，我们使用 sumMap 函数查询表，同时使用数组和元组类型语法

查询

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

结果

┌────────────timeslot─┬─sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMap(statusMapTuple)─────────┐
│ 2000-01-01 00:00:00 │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10])               │ ([1,2,3,4,5],[10,10,20,10,10]) │
│ 2000-01-01 00:01:00 │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10])               │ ([4,5,6,7,8],[10,10,20,10,10]) │
└─────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴────────────────────────────────┘

参见