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> Suma un array `value` según las claves especificadas en el array `key`. Devuelve una tupla de dos arrays: las claves ordenadas y los valores sumados para las claves correspondientes. Se diferencia de la función sumMap en que realiza la suma con desbordamiento.

# sumMapWithOverflow

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

Introducido en: v20.1.0

Suma un array `value` según las claves especificadas en el array `key`. Devuelve una tupla de dos arrays: claves en orden ordenado y valores sumados para las claves correspondientes.
Se diferencia de la función [`sumMap`](/es/reference/functions/aggregate-functions/sumMap) en que realiza la suma con desbordamiento; es decir, devuelve para la suma el mismo tipo de dato que el del argumento.

<Note>
  * Pasar una tupla de arrays de claves y valores es idéntico a pasar un array de claves y un array de valores.
  * El número de elementos de `key` y `value` debe ser el mismo para cada fila que se totaliza.
</Note>

**Sintaxis**

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

**Argumentos**

* `key` — Array de claves. [`Array`](/es/reference/data-types/array)
* `value` — Array de valores. [`Array`](/es/reference/data-types/array)

**Valor devuelto**

Devuelve una tupla de dos arrays: claves ordenadas y valores sumados para las claves correspondientes. [`Tuple(Array, Array)`](/es/reference/data-types/tuple)

**Ejemplos**

**Sintaxis de Array que muestra el comportamiento ante desbordamiento**

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

**Sintaxis de Tuple con el mismo resultado**

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

**Véase también**

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