> ## 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` وفقًا للمفاتيح المحددة في مصفوفة `key`. ويُرجع Tuple من مصفوفتين: المفاتيح بترتيب مرتب، والقيم المجمّعة للمفاتيح المقابلة. ويختلف عن الدالة sumMap في أنه يُجري الجمع مع تجاوز السعة.

# sumMapWithOverflow

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

أُضيفت في: v20.1.0

تُجمِّع مصفوفة `value` وفقًا للمفاتيح المحددة في مصفوفة `key`. وتُرجع Tuple من مصفوفتين: المفاتيح بترتيب مُرتَّب، والقيم المُجمَّعة للمفاتيح المقابلة.
وتختلف عن الدالة [`sumMap`](/ar/reference/functions/aggregate-functions/sumMap) في أنها تُجري الجمع مع تجاوز السعة، أي إنها تُرجع ناتج الجمع بنفس نوع بيانات الوسيط.

<Note>
  * إن تمرير Tuple من مصفوفتَي المفاتيح والقيم مطابق لتمرير مصفوفة من المفاتيح ومصفوفة من القيم.
  * يجب أن يكون عدد العناصر في `key` و`value` متماثلًا في كل صف يُجرى عليه التجميع.
</Note>

**الصيغة**

```sql theme={null}
sumMapWithOverflow(key, value)
sumMapWithOverflow(Tuple(key, value))
```

**الوسيطات**

* `key` — مصفوفة من المفاتيح. [`Array`](/ar/reference/data-types/array)
* `value` — مصفوفة من القيم. [`Array`](/ar/reference/data-types/array)

**القيمة المعادة**

يعيد قيمة من النوع Tuple تتكوّن من مصفوفتين: المفاتيح بترتيب مرتب، والقيم المجمّعة للمفاتيح المقابلة. [`Tuple(Array, Array)`](/ar/reference/data-types/tuple)

**أمثلة**

**صياغة `Array` التي توضّح سلوك تجاوز السعة**

```sql title=Query theme={null}
CREATE TABLE sum_map(
    date Date,
    timeslot DateTime,
    statusMap Nested(
        status UInt8,
        requests UInt8
    ),
    statusMapTuple Tuple(Array(Int8), Array(Int8))
) 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,
    toTypeName(sumMap(statusMap.status, statusMap.requests)),
    toTypeName(sumMapWithOverflow(statusMap.status, statusMap.requests))
FROM sum_map
GROUP BY timeslot;
```

```response title=Response theme={null}
┌────────────timeslot─┬─toTypeName(sumMap⋯usMap.requests))─┬─toTypeName(sumMa⋯usMap.requests))─┐
│ 2000-01-01 00:01:00 │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt64)) │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt8)) │
│ 2000-01-01 00:00:00 │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt64)) │ Tuple(Array(UInt8), Array(UInt8)) │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘
```

**صياغة Tuple بنفس النتيجة**

```sql title=Query theme={null}
SELECT
    timeslot,
    toTypeName(sumMap(statusMapTuple)),
    toTypeName(sumMapWithOverflow(statusMapTuple))
FROM sum_map
GROUP BY timeslot;
```

```response title=Response theme={null}
┌────────────timeslot─┬─toTypeName(sumMap(statusMapTuple))─┬─toTypeName(sumM⋯tatusMapTuple))─┐
│ 2000-01-01 00:01:00 │ Tuple(Array(Int8), Array(Int64))   │ Tuple(Array(Int8), Array(Int8)) │
│ 2000-01-01 00:00:00 │ Tuple(Array(Int8), Array(Int64))   │ Tuple(Array(Int8), Array(Int8)) │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
```

**انظر أيضًا**

* [sumMap](/ar/reference/functions/aggregate-functions/sumMap)