「探索」中的總計功能會將獨特基礎資料加總，而非僅計算資料表中顯示的資料列和資料欄。也就是說，如果您只查看可見資料，總計可能會傳回與預期不同的值。請繼續閱讀下文，瞭解如何計算所需的總數，以及相關解決方案。
總數可能較低的原因
假設您想計算在一段時間內購買特定類別產品的使用者人數。您可以建立探索查詢，將「使用者人數」按「產品類別」分組：
用於建立這個資料表的 SQL 如下所示：
SELECT products.category AS 'products.category', COUNT(DISTINCT users.id ) AS 'users.count'
啟用「總計」選項後，使用者總數為 12,290。
請注意，如果您手動加總「使用者人數」欄中的值，所得的數字會遠高於 Looker 回報的總數。由於每位使用者可能會購買多個產品類別，因此當您自行加總每個資料列時，就會重複新增部分使用者。不過，Looker 會使用 SQL 查詢來計算不重複使用者人數，避免重複計算。
Looker 用來計算總數的 SQL 如下所示：
SELECT COUNT(DISTINCT users.id ) AS 'users.count'
請注意，Looker 會使用 users.count 措施的 SQL 來計算總數。
所有篩選器和彙整作業也會納入總數查詢，讓總數在查詢變更時保持一致。
總數可能較高的可能原因
在兩種情況下，Looker 的總數可能會高於將資料列值相加所得的總數：當查詢以評量項目篩選，或當查詢達到列數上限時。
- 當查詢依據測量值篩選時，系統會在套用篩選器或限制之前計算總計。
- 在列數量限制的情況下，Looker 建立的總查詢不受這些限制約束，因為總計只會傳回一個資料列。
如何計算價值總和
如要只計算資料表中的值總和，您可以使用資料表計算建立新資料欄。詳情請參閱下列範例。
計算資料欄總計
如要計算資料欄值的總和，您可以在資料表計算中使用 sum 函式：
sum(${view_name.field_name})
或者，如果您有權限建立資料表計算，可以使用「執行資料欄總和」快捷計算。
計算資料列總計
如要計算資料列值的總和，您可以在資料表計算中使用 sum 和 pivot_row() 函式：
sum(pivot_row(${view_name.field_name}))
注意：這種做法會產生新資料欄，不會以原生「總計」資料列或資料欄顯示。
或者，如果您有權限建立資料表計算，也可以使用「跑馬燈資料列總數」快捷計算。
其他資源
有些執行匯總的資料表計算 (例如使用 percentile 或 median 的計算) 也可能無法如預期進行加總。這是因為資料表計算功能會使用「總計」資料列中的值計算總計，而不是使用資料欄中的值。如需疑難排解訣竅，請參閱「將可能造成混淆的資料表計算總和顯示為空值」最佳做法頁面。