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> `key` 配列で指定されたキーに従って、1 つ以上の `value` 配列を合計します。配列のタプルを返します。先頭はソート順のキー配列で、その後に 対応するキーごとにオーバーフローなしで合計された値の配列が続きます。

# sumMap

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

導入バージョン: v1.1.0

`key` 配列で指定されたキーに従って、1 つ以上の `value` 配列を合計します。戻り値は配列のタプルで、先頭にソート順のキー配列、続いて対応するキーごとにオーバーフローを起こさず合計した値の配列が返されます。

<Note>
  * キーと値の配列からなるタプルを渡すのは、キーの配列と値の配列を渡すのと同じです。
  * 合計対象となる各行では、`key` とすべての `value` 配列の要素数が同じである必要があります。
</Note>

**構文**

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

**引数**

* `key` — キーの配列。[`Array`](/ja/reference/data-types/array)
* `value1, value2, ...` — 各キーごとに合計する値の配列。[`Array`](/ja/reference/data-types/array)

**戻り値**

配列からなるタプルを返します。最初の配列にはソート順に並んだキーが含まれ、続いて対応するキーごとに合計された値を含む配列が続きます。[`Tuple`](/ja/reference/data-types/tuple)

**例**

**Nested 型での基本的な使い方**

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

**複数の値を持つ配列の例**

```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]) │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- この例では:
-- 結果のタプルは3つの配列を含む
-- 第1の配列: ソート順のキー（ブラウザ名）
-- 第2の配列: 各ブラウザの合計インプレッション数
-- 第3の配列: 各ブラウザの合計クリック数
```

**関連項目**

* [Mapデータ型向けの Map combinator](/ja/reference/functions/aggregate-functions/combinators#-map)
* [sumMapWithOverflow](/ja/reference/functions/aggregate-functions/sumMapWithOverflow)