MLでよく使われる組込み演算は，オーバーロードされています． 例えば，加算演算子+は，int, real, wordなどを含む型の 加算に使用できます．

# 1 + 1;
val it = 2 : int
# 1.0 + 1.0;
val it = 2.0 : real
# 0w1 + 0w1;
val it = 0wx2 : word

この+は多相関数と違い，適用される値によって対応する組込 み演算（上の例の場合Int.+, Real.+, Word.+のどれか）が選択されます． Standard MLでは，このオーバーロード機構はトップレベルで解決する戦 略がとられています． トップレベルでもオーバーロードが解消しなかった場合，コンパイラはあ らかじめ決められた型を選択します． 例えば，関数

fun plus x = x + x

を定義すると，演算子のオーバーロードを解決するためのxに関する型情報 がないため，あらかじめ決められているint型が選択されます．

この戦略は，データベースの問い合わせ言語をシームレスに取り込む上 で，大きな制約となります． SQLで提供されている種々の組込み演算の多くは，データベースのカラ ムに格納できる型に対してオーバーロードされています． これらの演算子の型をすべてSQL式が書かれた時点で決定してしまうと， SQLの柔軟性が失われ，SML#からデータベースを柔軟に使用する上での利 点を十分に活かすことができません． そこでSML#では，オーバーロードされた演算子を，第一級の関数 と同様に使用できる機構を導入しています． オーバーロードされた演算子を含む式は，その演算子が対応可能な型に関 して多相的になります． 例えば関数plusに対して以下のような型が推論されます．

# fun plus x = x + x;
val plus = fn : [’a::{int, word, int8, word8, ...}. ’a -> ’a]

この関数は，型変数’aに int, word, int8, word8, int16, word16, int64, word64, intInf, real, real32 （int16以下は省略されています） の何れかを代入しえ得られる型をもつ関数として使用できます． 型変数に付加されている制約::{...}は，オーバーロード演算子 に許される型に制限があるための制約です．