

 Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# MIN ウィンドウ関数
<a name="r_WF_MIN"></a>

 MIN ウィンドウ関数は入力式の最小値を返します。MIN 関数は数値に対してはたらき、NULL 値は無視します。

## 構文
<a name="r_WF_MIN-synopsis"></a>

```
MIN ( [ ALL ] expression ) OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list frame_clause ]
)
```

## 引数
<a name="r_WF_MIN-arguments"></a>

 * 式*   
関数の対象となる列または式。

ALL   
引数 ALL を指定すると、この関数は式から重複する値をすべて保持します。ALL がデフォルトです。DISTINCT はサポートされません。

OVER   
集計関数に使用するウィンドウ句を指定します。OVER 句は、ウィンドウ集計関数を標準セット集計関数と区別します。

PARTITION BY *expr\_list*   
1 つ以上の式で MIN 関数のウィンドウを定義します。

ORDER BY *order\_list*   
各パーティション内の行をソートします。PARTITION BY が指定されていない場合、ORDER BY はテーブル全体を使用します。

 *frame\_clause*   
ORDER BY 句が集計関数に使用される場合、明示的なフレーム句が必要です。フレーム句は順序付けた結果内の行のセットを含めるか除外して、関数のウィンドウの行のセットを絞り込みます。フレーム句は ROWS キーワードおよび関連する指定子で構成されます。「[ウィンドウ関数の構文の概要](c_Window_functions.md#r_Window_function_synopsis)」を参照してください。

## データ型
<a name="r_WF_MIN-data-types"></a>

データ型を入力として受け入れます。同じデータ型を *expression* として返します。

## 例
<a name="r_WF_MIN-examples"></a>

次の例では、データウィンドウの先頭から販売 ID、数量、最小数を示します。

```
select salesid, qty,
min(qty) over
(order by salesid rows unbounded preceding)
from winsales
order by salesid;

salesid | qty | min
---------+-----+-----
10001 |  10 |  10
10005 |  30 |  10
10006 |  10 |  10
20001 |  20 |  10
20002 |  20 |  10
30001 |  10 |  10
30003 |  15 |  10
30004 |  20 |  10
30007 |  30 |  10
40001 |  40 |  10
40005 |  10 |  10
(11 rows)
```

 WINSALES テーブルの説明については、「[ウィンドウ関数例のサンプルテーブル](c_Window_functions.md#r_Window_function_example)」を参照してください。

次の例では、制限されたフレームで販売 ID、数量、および最小数を示します。

```
select salesid, qty,
min(qty) over
(order by salesid rows between 2 preceding and 1 preceding) as min
from winsales
order by salesid;

salesid | qty | min
---------+-----+-----
10001 |  10 |
10005 |  30 |  10
10006 |  10 |  10
20001 |  20 |  10
20002 |  20 |  10
30001 |  10 |  20
30003 |  15 |  10
30004 |  20 |  10
30007 |  30 |  15
40001 |  40 |  20
40005 |  10 |  30
(11 rows)
```