SUM (Transact-SQL)
适用于：
Microsoft Fabric Microsoft Fabric Warehouse 中的 SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例 Azure Synapse Analytics Analytics Platform System （PDW） SQL Analytics 终结点
返回表达式中所有值的和或仅非重复值的和。 SUM 只能用于数字列。 Null 值会被忽略。
语法
-- Aggregate Function Syntax
SUM ( [ ALL | DISTINCT ] expression )
-- Analytic Function Syntax
SUM ( [ ALL ] expression) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause)
注意
若要查看 SQL Server 2014 (12.x) 及更早版本的 Transact-SQL 语法，请参阅早期版本文档。
参数
ALL
向所有值应用此聚合函数。 ALL 为默认值。
DISTINCT
指定 SUM 返回唯一值的总和。
expression
常量、列或函数，以及算术、按位和字符串运算符的任意组合。 expression 是精确数值或近似数值数据类型类别（bit 数据类型除外）的表达式。 不允许聚合函数和子查询。 有关详细信息，请参阅表达式 (Transact-SQL)。
OVER （[ partition_by_clause ] order_by_clause）
partition_by_clause 将 FROM 子句生成的结果集划分为要应用函数的分区 。 如果未指定，则此函数将查询结果集的所有行视为单个组。 order_by_clause 确定执行操作的逻辑顺序。 需要 order_by_clause。 有关详细信息，请参阅 OVER 子句 (Transact-SQL)。
返回类型
以最精确的 expression 数据类型返回所有 expression 值的和。
| 表达式结果 | 返回类型 |
|---|---|
| tinyint | int |
| smallint | int |
| int | int |
| bigint | bigint |
| decimal 类别 (p, s) | decimal(38, s) |
| money 和 smallmoney 类别 | money |
| float 和 real 类别 | float |
注解
SUM 不与 OVER 和 ORDER BY 子句配合使用时为确定性函数。 使用 OVER 和 ORDER BY 子句指定时，这是不确定的。 有关详细信息，请参阅 Deterministic and Nondeterministic Functions。 此外，在将 SUM 与 浮点和实际 数据类型一起使用时，SUM 可能显示为不确定的函数。 但根本原因是这些数据类型的大致性质。
示例
A. 使用 SUM 返回汇总数据
下面示例显示了使用 SUM 函数返回 AdventureWorks2022 数据库中汇总数据的过程。
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
下面是结果集。
Color
--------------- --------------------- ---------------------
Black 27404.84 5214.9616
Silver 26462.84 14665.6792
White 19.00 6.7926
(3 row(s) affected)
B. 使用 OVER 子句
以下示例将 SUM 函数与 OVER 子句结合使用，以便为 AdventureWorks2022 数据库的 Sales.SalesPerson 表中的每个地区提供年度销售额的累计合计。 数据按 TerritoryID 分区并在逻辑上按 SalesYTD 排序。 这意味着将基于年度销售额为每个地区计算 SUM 函数。 对于 TerritoryID 1,2005 年销售额有两行，表示当年销售额为两位销售人员。 计算这两行的累计总销售额值，然后计算中包括第三行，表示 2006 年销售额的第三行。
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;
下面是结果集：
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)
在此示例中，OVER 子句不包括 PARTITION BY。 这意味着该函数将应用于查询所返回的所有行。 在 OVER 子句中指定的 ORDER BY 子句将确定应用 SUM 函数的逻辑顺序。 该查询将按年为在 WHERE 子句中指定的所有销售区域返回销售额的累计合计。 在 SELECT 语句中指定的 ORDER BY 子句将确定显示查询行的顺序。
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;
下面是结果集。
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)
示例：Azure Synapse Analytics 和 Analytics Platform System (PDW)
C. 一个简单的 SUM 示例
以下示例返回 2003 年销售的每件产品的总数。
-- Uses AdventureWorks
SELECT ProductKey, SUM(SalesAmount) AS TotalPerProduct
FROM dbo.FactInternetSales
WHERE OrderDateKey >= '20030101'
AND OrderDateKey < '20040101'
GROUP BY ProductKey
ORDER BY ProductKey;
以下为部分结果集。
ProductKey TotalPerProduct
---------- ---------------
214 31421.0200
217 31176.0900
222 29986.4300
225 7956.1500
D. 计算多列的组合计
以下示例针对 ListPrice 表中列出的每种颜色计算 StandardCost 与 Product 的和。
-- Uses AdventureWorks
SELECT Color, SUM(ListPrice)AS TotalList,
SUM(StandardCost) AS TotalCost
FROM dbo.DimProduct
GROUP BY Color
ORDER BY Color;
结果集的第一部分如下所示：
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
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