> ## 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.

> `key` Arrayで指定したキーに基づいて `value` Arrayを合計します。返されるのは 2 つのArrayからなるタプルで、キーはソート順に並び、値は対応するキーごとに合計されます。オーバーフローありで加算を行う点が sumMap 関数と異なります。

# sumMapWithOverflow

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

導入バージョン: v20.1.0

`key` 配列で指定されたキーに従って `value` 配列の値を合計します。返されるのは 2 つの配列からなるタプルで、キーはソート順、値は対応するキーごとに合計されたものです。
[`sumMap`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/sumMap) 関数との違いは、オーバーフローありで加算を行う点です。つまり、加算結果も引数のData typeと同じData typeで返されます。

<Note>
  * キー配列と値配列のタプルを渡すことは、キーの配列と値の配列を別々に渡すのと同じです。
  * 集計対象となる各行では、`key` と `value` の要素数が同じである必要があります。
</Note>

**構文**

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

**引数**

* `key` — キーの Array。[`Array`](/ja/reference/data-types/array)
* `value` — 値の Array。[`Array`](/ja/reference/data-types/array)

**戻り値**

2 つの Array からなる Tuple を返します。ソート順のキーと、対応するキーごとに合計された値です。[`Tuple(Array, Array)`](/ja/reference/data-types/tuple)

**例**

**オーバーフローの挙動を示す Array の構文**

```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)) │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘
```

**同じ結果を返すTuple構文**

```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)) │
└─────────────────────┴────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
```

**関連項目**

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