> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-8c05c8a2.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> يجمع مصفوفة `value` واحدة أو أكثر وفقًا للمفاتيح المحددة في مصفوفة `key`. ويُرجع tuple من المصفوفات: المفاتيح بترتيب مفروز، تليها القيم المجمَّعة للمفاتيح المقابلة من دون تجاوز السعة.

# sumMap

<div id="sumMappedArrays">
  ## sumMappedArrays
</div>

أُضيفت في: v1.1.0

تجمع مصفوفة `value` واحدة أو أكثر وفقًا للمفاتيح المحددة في مصفوفة `key`. وتُرجع Tuple من المصفوفات: المفاتيح بترتيب مفروز، تليها القيم المجمَّعة للمفاتيح المقابلة من دون تجاوز السعة.

<Note>
  * تمرير Tuple من المفاتيح ومصفوفات القيم مطابق لتمرير مصفوفة من المفاتيح ومصفوفة من القيم.
  * يجب أن يكون عدد العناصر في `key` وفي جميع مصفوفات `value` متماثلًا في كل صف تُجمع قيمه.
</Note>

**الصياغة**

```sql theme={null}
sumMappedArrays(key, value1 [, value2, ...])
sumMappedArrays(Tuple(key, value1 [, value2, ...]))
```

**الوسيطات**

* `key` — مصفوفة من المفاتيح. [`Array`](/ar/reference/data-types/array)
* `value1, value2, ...` — مصفوفات من القيم المطلوب جمعها لكل مفتاح. [`Array`](/ar/reference/data-types/array)

**القيمة المُعادة**

تُرجع Tuple من المصفوفات: تحتوي المصفوفة الأولى على المفاتيح بترتيب مفروز، تليها مصفوفات تحتوي على القيم المجمَّعة للمفاتيح المقابلة. [`Tuple`](/ar/reference/data-types/tuple)

**أمثلة**

**الاستخدام الأساسي مع نوع Nested**

```sql title=Query theme={null}
CREATE TABLE sum_map(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    statusMap Nested(
        status UInt16,
        requests UInt64
    ),
    statusMapTuple Tuple(Array(Int32), Array(Int32))
) ENGINE = Memory;

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]));

SELECT
    timeslot,
    sumMappedArrays(statusMap.status, statusMap.requests),
    sumMappedArrays(statusMapTuple)
FROM sum_map
GROUP BY timeslot;
```

```response title=Response theme={null}
┌────────────timeslot─┬─sumMappedArrays(statusMap.status, statusMap.requests)─┬─sumMappedArrays(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])          │
└─────────────────────┴───────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────┘
```

**مثال على مصفوفات ذات قيم متعددة**

```sql title=Query theme={null}
CREATE TABLE multi_metrics(
    date Date,
    browser_metrics Nested(
        browser String,
        impressions UInt32,
        clicks UInt32
    )
)
ENGINE = Memory;

INSERT INTO multi_metrics VALUES
    ('2000-01-01', ['Firefox', 'Chrome'], [100, 200], [10, 25]),
    ('2000-01-01', ['Chrome', 'Safari'], [150, 50], [20, 5]),
    ('2000-01-01', ['Firefox', 'Edge'], [80, 40], [8, 4]);

SELECT
    sumMappedArrays(browser_metrics.browser, browser_metrics.impressions, browser_metrics.clicks) AS result
FROM multi_metrics;
```

```response title=Response theme={null}
┌─result────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ (['Chrome', 'Edge', 'Firefox', 'Safari'], [350, 40, 180, 50], [45, 4, 18, 5]) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- In this example:
-- The result tuple contains three arrays
-- First array: keys (browser names) in sorted order
-- Second array: total impressions for each browser
-- Third array: total clicks for each browser
```

**انظر أيضًا**

* [مُركِّب Map لنوع البيانات Map](/ar/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-map)
* [sumMapWithOverflow](/ar/reference/functions/aggregate-functions/sumMapWithOverflow)