the sum of 和a sum of区别？

一、the sum of 和a sum of区别？

没什么区别，后面接不可数名词，常用的是money，谓语动词用单数。 比如：A sum of money was donated to the orphanage。（一笔钱捐给了孤儿院） 希望帮助到你学习进步。

二、怎么对数据库查询进行groupby和sum操作？

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

三、怎么对数据库查询进行group by和sum操作？

在日常查询中，索引或其他数据查找的方法可能不是查询执行中最高昂的部分，例如：MySQL GROUP BY 可能负责查询执行时间 90% 还多。MySQL 执行 GROUP BY 时的主要复杂性是计算 GROUP BY 语句中的聚合函数。UDF 聚合函数是一个接一个地获得构成单个组的所有值。这样，它可以在移动到另一个组之前计算单个组的聚合函数值。当然，问题在于，在大多数情况下，源数据值不会被分组。来自各种组的值在处理期间彼此跟随。因此，我们需要一个特殊的步骤。

处理 MySQL GROUP BY让我们看看之前看过的同一张table： mysql> show create table tbl G *************************** 1. row *************************** Table: tbl Create Table: CREATE TABLE `tbl` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `k` int(11) NOT NULL DEFAULT '0', `g` int(10) unsigned NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `k` (`k`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2340933 DEFAULT CHARSET=latin1 1 row in set (0.00 sec)

并且以不同方式执行相同的 GROUP BY 语句：

1、MySQL中 的 Index Ordered GROUP BY

mysql> select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5;

+---+---+

| k | c |

+---+---+

| 2 | 3 |

| 4 | 1 |

| 5 | 2 |

| 8 | 1 |

| 9 | 1 |

+---+---+

5 rows in set (0.00 sec)

mysql> explain select k, count(*) c from tbl group by k order by k limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 5

filtered: 100.00

Extra: Using index

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在这种情况下，我们在 GROUP BY 的列上有一个索引。这样，我们可以逐组扫描数据并动态执行 GROUP BY（低成本）。当我们使用 LIMIT 限制我们检索的组的数量或使用“覆盖索引”时，特别有效，因为顺序索引扫描是一种非常快速的操作。

如果您有少量组，并且没有覆盖索引，索引顺序扫描可能会导致大量 IO。所以这可能不是最优化的计划。

2、MySQL 中的外部排序 GROUP BY

mysql> explain select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select SQL_BIG_RESULT g, count(*) c from tbl group by g limit 5;

+---+---+

| g | c |

+---+---+

| 0 | 1 |

| 1 | 2 |

| 4 | 1 |

| 5 | 1 |

| 6 | 2 |

+---+---+

5 rows in set (0.88 sec)

如果我们没有允许我们按组顺序扫描数据的索引，我们可以通过外部排序（在 MySQL 中也称为“filesort”）来获取数据。你可能会注意到我在这里使用 SQL_BIG_RESULT 提示来获得这个计划。没有它，MySQL 在这种情况下不会选择这个计划。

一般来说，MySQL 只有在我们拥有大量组时才更喜欢使用这个计划，因为在这种情况下，排序比拥有临时表更有效（我们将在下面讨论）。

3、MySQL中 的临时表 GROUP BY

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: ALL

possible_keys: NULL

key: NULL

key_len: NULL

ref: NULL

rows: 998490

filtered: 100.00

Extra: Using temporary

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select g, sum(g) s from tbl group by g order by null limit 5;

+---+------+

| g | s |

+---+------+

| 0 | 0 |

| 1 | 2 |

| 4 | 4 |

| 5 | 5 |

| 6 | 12 |

+---+------+

5 rows in set (7.75 sec)

在这种情况下，MySQL 也会进行全表扫描。但它不是运行额外的排序传递，而是创建一个临时表。此临时表每组包含一行，并且对于每个传入行，将更新相应组的值。很多更新！虽然这在内存中可能是合理的，但如果结果表太大以至于更新将导致大量磁盘 IO，则会变得非常昂贵。在这种情况下，外部分拣计划通常更好。请注意，虽然 MySQL 默认选择此计划用于此用例，但如果我们不提供任何提示，它几乎比我们使用 SQL_BIG_RESULT 提示的计划慢 10 倍 。您可能会注意到我在此查询中添加了“ ORDER BY NULL ”。这是为了向您展示“清理”临时表的唯一计划。没有它，我们得到这个计划： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl group by g limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 998490 filtered: 100.00 Extra: Using temporary; Using filesort 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

在其中，我们获得了 temporary 和 filesort “两最糟糕的”提示。MySQL 5.7 总是返回按组顺序排序的 GROUP BY 结果，即使查询不需要它（这可能需要昂贵的额外排序传递）。ORDER BY NULL 表示应用程序不需要这个。您应该注意，在某些情况下 - 例如使用聚合函数访问不同表中的列的 JOIN 查询 - 使用 GROUP BY 的临时表可能是唯一的选择。

如果要强制 MySQL 使用为 GROUP BY 执行临时表的计划，可以使用 SQL_SMALL_RESULT 提示。

4、MySQL 中的索引基于跳过扫描的 GROUP BY前三个 GROUP BY 执行方法适用于所有聚合函数。然而，其中一些人有第四种方法。

mysql> explain select k,max(id) from tbl group by k G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 2

filtered: 100.00

Extra: Using index for group-by

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> select k,max(id) from tbl group by k;

+---+---------+

| k | max(id) |

+---+---------+

| 0 | 2340920 |

| 1 | 2340916 |

| 2 | 2340932 |

| 3 | 2340928 |

| 4 | 2340924 |

+---+---------+

5 rows in set (0.00 sec)

此方法仅适用于非常特殊的聚合函数：MIN() 和 MAX()。这些并不需要遍历组中的所有行来计算值。他们可以直接跳转到组中的最小或最大组值（如果有这样的索引）。如果索引仅建立在 (K) 列上，如何找到每个组的 MAX(ID) 值？这是一个 InnoDB 表。记住 InnoDB 表有效地将 PRIMARY KEY 附加到所有索引。(K) 变为 (K,ID)，允许我们对此查询使用 Skip-Scan 优化。仅当每个组有大量行时才会启用此优化。否则，MySQL 更倾向于使用更传统的方法来执行此查询（如方法＃1中详述的索引有序 GROUP BY）。虽然我们使用 MIN() / MAX() 聚合函数，但其他优化也适用于它们。例如，如果您有一个没有 GROUP BY 的聚合函数（实际上所有表都有一个组），MySQL 在统计分析阶段从索引中获取这些值，并避免在执行阶段完全读取表： mysql> explain select max(k) from tbl G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: NULL partitions: NULL type: NULL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: NULL filtered: NULL Extra: Select tables optimized away 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

过滤和分组

我们已经研究了 MySQL 执行 GROUP BY 的四种方式。为简单起见，我在整个表上使用了 GROUP BY，没有应用过滤。当您有 WHERE 子句时，相同的概念适用： mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g order by NULL limit 5 G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tbl partitions: NULL type: range possible_keys: k key: k key_len: 4 ref: NULL rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using index condition; Using temporary 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

对于这种情况，我们使用K列上的范围进行数据过滤/查找，并在有临时表时执行 GROUP BY。在某些情况下，方法不会发生冲突。但是，在其他情况下，我们必须选择使用 GROUP BY 的一个索引或其他索引进行过滤：

mysql> alter table tbl add key(g);

Query OK, 0 rows affected (4.17 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>1 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: index

possible_keys: k,g

key: g

key_len: 4

ref: NULL

rows: 16

filtered: 50.00

Extra: Using where

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> explain select g, sum(g) s from tbl where k>4 group by g limit 5 G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: tbl

partitions: NULL

type: range

possible_keys: k,g

key: k

key_len: 4

ref: NULL

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: Using index condition; Using temporary; Using filesort

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

根据此查询中使用的特定常量，我们可以看到我们对 GROUP BY 使用索引顺序扫描（并从索引中“放弃”以解析 WHERE 子句），或者使用索引来解析 WHERE 子句（但使用临时表来解析 GROUP BY）。根据我的经验，这就是 MySQL GROUP BY 并不总是做出正确选择的地方。您可能需要使用 FORCE INDEX 以您希望的方式执行查询。

四、sum函数

python numbers = [1, 2, 3, 4, 5] total = sum(numbers) print(total)

五、sum 函数

探索和优化sum函数的性能

在编程中，我们经常会遇到需要将一系列数字进行求和的情况。在Python中，我们可以使用内置的sum函数来实现这个功能。然而，随着数据量不断增大，对于sum函数的性能要求也越来越高。因此，在本文中，我们将探索sum函数的性能特点，并提供一些优化的方法。

sum函数简介

sum函数是Python内置的一个高级函数，用于将一个可迭代对象中的所有元素进行求和。它的基本使用方法如下：

六、SQL数据库中聚合函数SUM和COUNT的用法？

聚合函数SUM详解

SUM 函数是一个聚合函数，它返回所有或不同值的总和。需要注意的是，只能将 SUM 函数应用于数字列。以下说明了 SUM 函数的语法。

SUM([ALL|DISTINCT] expression)

ALL 运算符用于将聚合应用于所有值。 SUM 函数默认使用 ALL 运算符。

例如，如果有一组集合值：(1,2,3,3,NULL)。 使用 SUM 函数将返回 9，请注意，SUM函数忽略NULL 值。要计算唯一值的总和，可以使用 DISTINCT 运算符，例如，集合 (1,2,3,3,NULL) 的SUM(DISTINCT) 为 6。

聚合函数COUNT详解

COUNT 函数是一个聚合函数，它返回符合条件行数。以下是 COUNT 函数的语法：

COUNT ([ALL | DISTINCT] expression)

COUNT 函数的结果取决于传递给它的参数。默认情况下，COUNT 函数使用 ALL 关键字，无论是否指定它。 ALL 关键字表示考虑组中的所有项目，包括重复值。

例如，如果有一个数据集合 (1,2,3,3,4,4) 并应用 COUNT 函数，则结果为 6。如果明确指定 DISTINCT 关键字，则仅考虑唯一的非 NULL 值。 如果将 COUNT 函数应用于数据集 (1,2,3,3,4,4)，则 COUNT 函数返回 4。另一种形式的 COUNT 函数接受星号 (*) 作为参数如下：COUNT(*)。

碎片时间，关注收藏。

七、sum眼霜小样

一场关于眼霜小样的“较量”

今天我要给大家介绍一款备受瞩目的产品——sum眼霜小样。眼霜作为护肤品中的明星产品之一，对于很多人来说是不能或缺的。在市场上，眼霜产品琳琅满目，无论是大牌抑或是小众品牌，都存在着各自的优势和特点。今天，我们就来探讨一下sum眼霜小样在这场竞争中的表现如何。

什么是sum眼霜小样？

sum眼霜小样是sum品牌旗下的一款眼部护肤产品。作为名副其实的护肤品牌，sum以其独特的配方和科学的护理理念而受到广大消费者的喜爱。sum眼霜小样采用了最新的护肤技术和天然成分，旨在为眼部肌肤提供全方位的保湿、修复、紧致和抗衰老功效。

sum眼霜小样的独特之处

sum眼霜小样在眼霜产品中有着独特的亮点和优势，下面就让我们来一一探究。

1. 高效保湿

sum眼霜小样采用了独特的成分，如透明质酸、甘油等，能够迅速渗透并锁住水分，提供长效保湿。它能够为眼部肌肤提供足够的水分，改善肌肤干燥、紧绷的问题，使肌肤恢复水嫩、紧致的状态。

2. 修复疲劳

sum眼霜小样中富含多种修复成分，如维生素C、熊果苷等，能够深入肌肤底层修复受损细胞，减轻因长时间使用电子产品导致的眼部疲劳和黑眼圈问题。使用sum眼霜小样后，你会发现眼部肌肤焕然一新，疲劳迅速得到缓解。

3. 紧致提升

sum眼霜小样蕴含丰富的胶原蛋白和弹力蛋白，能有效提升眼部肌肤的紧致度。经过长期使用，你会发现眼袋逐渐消失，眼部肌肤变得更加紧实有弹性。

4. 抗衰老

sum眼霜小样中添加了多种抗氧化成分，如维生素E、绿茶提取物等，能够预防自由基对眼部肌肤的伤害，抗衰老效果显著。使用sum眼霜小样能够延缓眼部细纹和皱纹的产生，让你的眼部肌肤始终保持年轻活力。

如何正确使用sum眼霜小样？

正确的使用方法是保证sum眼霜小样发挥最佳效果的关键。以下是使用sum眼霜小样的步骤：

1. 首先，彻底清洁面部和眼部肌肤，确保皮肤干净。
2. 取适量sum眼霜小样，均匀涂抹在眼部肌肤上，轻轻按摩至吸收。
3. 每天早晚使用sum眼霜小样，坚持使用能够获得更好的效果。

用户评价

sum眼霜小样上市后，很多用户纷纷分享了他们的使用体验和评价。下面是一些来自用户的真实评价：

• 用户A： 我使用sum眼霜小样已经有一个月了，眼部肌肤明显改善！干燥和细纹都有所减轻，真的很喜欢！
• 用户B： sum眼霜小样的保湿效果很棒，我的眼部肌肤没有那么干燥了。而且很好吸收，不油腻，非常适合夏天使用。
• 用户C： sum眼霜小样真的有紧致提升的效果！我原来的眼袋明显消失了，眼部肌肤更加紧实有弹性。
• 用户D： 我是一个长时间使用电子产品的人，因此眼部经常感到疲劳和黑眼圈。使用sum眼霜小样后，我的疲劳问题得到明显缓解，眼部肌肤变得更加明亮。

总结

通过对sum眼霜小样的介绍和用户评价，我们可以看出sum眼霜小样确实是一款具有很高性价比的产品。它的高效保湿、修复疲劳、紧致提升和抗衰老等功效，得到了用户的认可和喜爱。如果你正在寻找一款好用的眼霜产品，不妨试试sum眼霜小样，相信它会给你带来惊喜！

以上就是本次关于sum眼霜小样的介绍和评价，希望对大家有所帮助！谢谢阅读！

八、sum 函数？

SUM函数是一个数学和三角函数，可将值相加。 可以将单个值、单元格引用或是区域相加，或者将三者的组合相加。

（1）语法：SUM(number1,[number2],...)

number1 （必需参数）要相加的第一个数字。 该数字可以是 数字，或Excel中A1 之类的单元格引用或 A2:A8 之类的单元格范围。

number2，这是要相加的第二个数字。

（2） 说明

1、逻辑值及数字的文本表达式将被计算；

2、如果参数为数组或引用，只有其中的数字将被计算。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本将被忽略；

3、如果参数中有错误值或为不能转换成数字的文本，将会导致错误。

九、sum=sum+i是什么意思？

这个等式就相当于sum=sum+i；就是把sum+i的值再赋值给sum。 ”+=“是一个复合的赋值运算符，又称为带有运算的赋值运算符，也叫赋值缩写；“sum+=i”就是一个复合赋值表达式。构成复合赋值表达式的一般形式：变量 双目运算符=表达式，它等效于：变量=变量 运算符 表达式。比如这里的sum+=i就等效于sum=sum+i。

十、sum泡泡黑面膜

大家好！欢迎来到我的博客。今天我要向大家分享最近我使用的一款非常有效的面膜产品——Sum泡泡黑面膜。这款面膜可以帮助深层清洁皮肤，给予肌肤滋养和保湿，让你的肌肤焕然一新。

什么是Sum泡泡黑面膜？

Sum泡泡黑面膜是一款创新的护肤产品，它使用了先进的泡泡技术，能够有效地清洁毛孔中的污垢和杂质。这款面膜含有多种天然成分，如活性炭、绿茶提取物和薄荷精油，这些成分有助于收缩毛孔、控制油脂分泌，并给予肌肤保湿和滋养。无论你是油性肌肤、干性肌肤还是混合性肌肤，都可以尝试这款面膜。

如何使用Sum泡泡黑面膜？

使用Sum泡泡黑面膜非常简单。首先，洗净脸部并擦干。然后，轻轻挤出适量面膜并均匀涂抹在脸上，避开眼睛和嘴唇周围的区域。等待约15-20分钟，面膜会开始生成细致的气泡。这时你可以轻轻按摩面膜，以帮助泡沫深入毛孔。最后，用温水洗净面膜，然后用毛巾轻轻拍干脸部。

Sum泡泡黑面膜的优点

Sum泡泡黑面膜有许多值得称赞的优点。首先，它能够有效地清洁毛孔，去除黑头和杂质，使皮肤更加清爽和光滑。其次，它含有的活性炭和绿茶提取物具有控油的作用，可以帮助改善油性肌肤的问题。此外，薄荷精油可以舒缓肌肤，给予你一种清凉的感觉。

另外，Sum泡泡黑面膜不含有害化学成分，对肌肤温和无刺激，非常适合敏感肌肤的人士使用。同时，它的保湿效果也非常好，能够滋养肌肤，让肌肤水润柔滑。总的来说，Sum泡泡黑面膜是一款非常全面的护肤产品，适用于各种肌肤类型。

用户评价

许多用户对Sum泡泡黑面膜给予了高度评价。他们表示使用后毛孔净化了许多，皮肤变得更加细腻。有些用户还赞扬面膜的舒缓效果，他们觉得使用后肌肤变得更加平静和舒适。还有一些用户特别提到面膜的清洁效果，他们说使用Sum泡泡黑面膜后，黑头和粉刺明显减少了。总的来说，用户对这款面膜的评价非常积极。

注意事项

虽然Sum泡泡黑面膜非常安全和温和，但在使用前还是需要注意一些事项。首先，如果你对某些成分过敏或肌肤有伤口，建议先进行皮肤测试。取一小部分产品涂抹于后耳处，24小时内如无任何不适才可正常使用。

此外，使用面膜时避免接触到眼睛和嘴唇周围的区域，因为这些区域的皮肤比较敏感。如果不慎进入眼睛，请用清水彻底冲洗。最后，按照说明正确使用面膜，不要过度使用，一周一次或两次的频率足够了。

结语

Sum泡泡黑面膜是一款值得推荐的护肤产品。它的深层清洁和保湿滋养效果令人惊叹。使用后，你会发现自己的肌肤焕然一新，充满活力。无论你是面临黑头问题，想要收缩毛孔，还是想要提亮肤色，这款面膜都能满足你的需求。赶快尝试Sum泡泡黑面膜，体验它带来的美妙效果吧！