SUM (Transact-SQL)
Gilt für: 
SQL Server Azure SQL-Datenbank Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) SQL Analytics-Endpunkt in Microsoft Fabric Warehouse in Microsoft Fabric
Gibt die Summe aller Werte oder nur der DISTINCT-Werte im Ausdruck zurück. SUM kann nur bei numerischen Spalten verwendet werden. NULL-Werte werden ignoriert.
Transact-SQL-Syntaxkonventionen
Syntax
-- Aggregate Function Syntax
SUM ( [ ALL | DISTINCT ] expression )
-- Analytic Function Syntax
SUM ( [ ALL ] expression) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause)
Argumente
ALL
Wendet die Aggregatfunktion auf alle Werte an. ALL ist die Standardeinstellung.
DISTINCT
Gibt an, dass SUM die Summe der eindeutigen Werte zurückgibt.
expression
Eine Konstante, Spalte oder Funktion sowie eine beliebige Kombination aus arithmetischen, bitweisen und Zeichenfolgenoperatoren. Bei expression handelt es sich um einen Ausdruck der genauen numerischen oder ungefähren numerischen Datentypkategorie, mit Ausnahme des bit-Datentyps. Aggregatfunktionen und Unterabfragen sind nicht zulässig. Weitere Informationen finden Sie unter Ausdrücke (Transact-SQL).
OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause)
partition_by_clause unterteilt das von der FROM-Klausel erzeugte Resultset in Partitionen, auf die die Funktion angewendet wird. Wird dies nicht angegeben, verarbeitet die Funktion alle Zeilen des Abfrageresultsets als einzelne Gruppe. order_by_clause bestimmt die logische Reihenfolge, in der der Vorgang ausgeführt wird. order_by_clause ist erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter OVER-Klausel (Transact-SQL).
Rückgabetypen
Gibt die Summe aller expression-Werte im genauesten expression-Datentyp zurück.
| Ausdrucksergebnis | Rückgabetyp |
|---|---|
| tinyint | int |
| smallint | int |
| int | int |
| bigint | bigint |
| decimal-Kategorie (p, s) | decimal(38, s) |
| money- und smallmoney-Kategorie | money |
| float- und real-Kategorie | float |
Hinweise
SUM ist eine deterministische Funktion, wenn sie ohne die OVER- und ORDER BY-Klauseln angegeben wird. Sie ist nicht deterministisch, wenn sie mit den KLAUSELn OVER und ORDER BY angegeben wird. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministic and Nondeterministic Functions. Darüber hinaus verhält sich SUMME möglicherweise als nicht deterministische Funktion, wenn Sie sie mit float- und realen Datentypen verwenden. Der zugrunde liegende Grund ist jedoch die ungefähre Art dieser Datentypen.
Beispiele
A. Zurückgeben von Zusammenfassungsdaten mithilfe von SUM
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie mit der SUM-Funktion Zusammenfassungsdaten in der AdventureWorks2022-Datenbank zurückgeben.
SELECT Color, SUM(ListPrice), SUM(StandardCost)
FROM Production.Product
WHERE Color IS NOT NULL
AND ListPrice != 0.00
AND Name LIKE 'Mountain%'
GROUP BY Color
ORDER BY Color;
GO
Hier sehen Sie das Ergebnis.
Color
--------------- --------------------- ---------------------
Black 27404.84 5214.9616
Silver 26462.84 14665.6792
White 19.00 6.7926
(3 row(s) affected)
B. Verwenden der OVER-Klausel
Im folgenden Beispiel wird die SUM-Funktion mit der OVER-Klausel verwendet, um einen kumulativen Gesamtwert der Jahresumsätze für jedes Gebiet in der Sales.SalesPerson-Tabelle der AdventureWorks2022-Datenbank bereitzustellen. Die Daten werden nach TerritoryID partitioniert und logisch nach SalesYTD sortiert. Folglich wird die SUM-Funktion auf Grundlage des Verkaufsjahres für jedes Gebiet berechnet. Für TerritoryID 1 gibt es zwei Zeilen für das Umsatzjahr 2005, die die beiden Vertriebsmitarbeiter mit dem Umsatz in diesem Jahr darstellen. Der kumulierte Gesamtumsatzwert für diese beiden Zeilen wird berechnet, und dann wird die dritte Zeile, die den Umsatz für das Jahr 2006 darstellt, in die Berechnung einbezogen.
SELECT BusinessEntityID, TerritoryID
,DATEPART(yy,ModifiedDate) AS SalesYear
,CONVERT(VARCHAR(20),SalesYTD,1) AS SalesYTD
,CONVERT(VARCHAR(20),AVG(SalesYTD) OVER (PARTITION BY TerritoryID
ORDER BY DATEPART(yy,ModifiedDate)
),1) AS MovingAvg
,CONVERT(VARCHAR(20),SUM(SalesYTD) OVER (PARTITION BY TerritoryID
ORDER BY DATEPART(yy,ModifiedDate)
),1) AS CumulativeTotal
FROM Sales.SalesPerson
WHERE TerritoryID IS NULL OR TerritoryID < 5
ORDER BY TerritoryID,SalesYear;
Hier sehen Sie das Ergebnis.
BusinessEntityID TerritoryID SalesYear SalesYTD MovingAvg CumulativeTotal
---------------- ----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
274 NULL 2005 559,697.56 559,697.56 559,697.56
287 NULL 2006 519,905.93 539,801.75 1,079,603.50
285 NULL 2007 172,524.45 417,375.98 1,252,127.95
283 1 2005 1,573,012.94 1,462,795.04 2,925,590.07
280 1 2005 1,352,577.13 1,462,795.04 2,925,590.07
284 1 2006 1,576,562.20 1,500,717.42 4,502,152.27
275 2 2005 3,763,178.18 3,763,178.18 3,763,178.18
277 3 2005 3,189,418.37 3,189,418.37 3,189,418.37
276 4 2005 4,251,368.55 3,354,952.08 6,709,904.17
281 4 2005 2,458,535.62 3,354,952.08 6,709,904.17
(10 row(s) affected)
In diesem Beispiel enthält die OVER-Klausel keine PARTITION BY. Folglich wird die Funktion auf alle von der Abfrage zurückgegebenen Zeilen angewendet. Die in der OVER-Klausel angegebene ORDER BY-Klausel bestimmt die logische Reihenfolge, für die die SUM-Funktion übernommen wird. Die Abfrage gibt einen kumulierten Gesamtumsatz nach Jahr für alle Vertriebsgebiete zurück, die in der WHERE-Klausel angegeben sind. Die in der SELECT-Anweisung angegebene ORDER BY-Klausel bestimmt die Reihenfolge, in der die Zeilen der Abfrage angezeigt werden.
SELECT BusinessEntityID, TerritoryID
,DATEPART(yy,ModifiedDate) AS SalesYear
,CONVERT(VARCHAR(20),SalesYTD,1) AS SalesYTD
,CONVERT(VARCHAR(20),AVG(SalesYTD) OVER (ORDER BY DATEPART(yy,ModifiedDate)
),1) AS MovingAvg
,CONVERT(VARCHAR(20),SUM(SalesYTD) OVER (ORDER BY DATEPART(yy,ModifiedDate)
),1) AS CumulativeTotal
FROM Sales.SalesPerson
WHERE TerritoryID IS NULL OR TerritoryID < 5
ORDER BY SalesYear;
Hier sehen Sie das Ergebnis.
BusinessEntityID TerritoryID SalesYear SalesYTD MovingAvg CumulativeTotal
---------------- ----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
274 NULL 2005 559,697.56 2,449,684.05 17,147,788.35
275 2 2005 3,763,178.18 2,449,684.05 17,147,788.35
276 4 2005 4,251,368.55 2,449,684.05 17,147,788.35
277 3 2005 3,189,418.37 2,449,684.05 17,147,788.35
280 1 2005 1,352,577.13 2,449,684.05 17,147,788.35
281 4 2005 2,458,535.62 2,449,684.05 17,147,788.35
283 1 2005 1,573,012.94 2,449,684.05 17,147,788.35
284 1 2006 1,576,562.20 2,138,250.72 19,244,256.47
287 NULL 2006 519,905.93 2,138,250.72 19,244,256.47
285 NULL 2007 172,524.45 1,941,678.09 19,416,780.93
(10 row(s) affected)
Beispiele: Azure Synapse Analytics und Analytics-Plattformsystem (PDW)
C. Ein einfaches SUM-Beispiel
Im folgenden Beispiel wird die Gesamtanzahl der einzelnen verkauften Produkte im Jahr 2003 zurückgegeben.
-- Uses AdventureWorks
SELECT ProductKey, SUM(SalesAmount) AS TotalPerProduct
FROM dbo.FactInternetSales
WHERE OrderDateKey >= '20030101'
AND OrderDateKey < '20040101'
GROUP BY ProductKey
ORDER BY ProductKey;
Dies ist ein Auszug aus dem Resultset.
ProductKey TotalPerProduct
---------- ---------------
214 31421.0200
217 31176.0900
222 29986.4300
225 7956.1500
D: Berechnen von Gesamtsummen für Gruppen mit mehr als einer Spalte
Im folgenden Beispiel wird die Summe von ListPrice und StandardCost für jede in der Product-Tabelle aufgeführte Farbe berechnet.
-- Uses AdventureWorks
SELECT Color, SUM(ListPrice)AS TotalList,
SUM(StandardCost) AS TotalCost
FROM dbo.DimProduct
GROUP BY Color
ORDER BY Color;
Der erste Teil des Resultsets wird im Folgenden dargestellt:
Color TotalList TotalCost
---------- ------------- --------------
Black 101295.7191 57490.5378
Blue 24082.9484 14772.0524
Grey 125.0000 51.5625
Multi 880.7468 526.4095
NA 3162.3564 1360.6185