Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# AVG 창 함수
<a name="r_WF_AVG"></a>

 AVG 창 함수는 입력 표현식 값의 평균(산술 평균)을 반환합니다. AVG 함수는 숫자 값을 사용하고 NULL 값을 무시합니다.

## 구문
<a name="r_WF_AVG-synopsis"></a>

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

## 인수
<a name="r_WF_AVG-arguments"></a>

 * expression*   
함수가 실행되는 대상 열 또는 표현식입니다.

ALL   
인수가 ALL일 때는 함수가 표현식의 모든 중복 값을 그대로 유지한 채 행의 수를 계산합니다. ALL이 기본값입니다. DISTINCT는 지원되지 않습니다.

OVER   
집계 함수의 창 절을 지정합니다. OVER 절은 창 집계 함수와 일반적인 집합 집계 함수를 구분하는 역할을 합니다.

PARTITION BY *expr\$1list*   
하나 이상의 표현식과 관련하여 AVG 함수의 창을 정의합니다.

ORDER BY *order\$1list*   
각 파티션의 행을 정렬합니다. PARTITION BY를 지정하지 않으면 ORDER BY가 전체 테이블을 사용합니다.

 *frame\$1clause*   
집계 함수에서 ORDER BY 절이 사용되면 명시적인 프레임 절이 필요합니다. 프레임 절은 순서가 지정된 결과 내에 행 집합을 추가하거나 제거함으로써 함수의 창에 포함되는 행 집합을 정제하는 역할을 하며, ROWS 키워드와 관련 지정자로 구성됩니다. [창 함수 구문 요약](c_Window_functions.md#r_Window_function_synopsis) 섹션을 참조하세요.

## 데이터 타입
<a name="c_Supported_data_types_wf_avg"></a>

AVG 함수에서 지원되는 인수 형식은 SMALLINT, INTEGER, BIGINT, NUMERIC, DECIMAL, REAL, DOUBLE PRECISION입니다.

AVG 함수에서 지원되는 반환 형식은 다음과 같습니다.
+ SMALLINT 또는 INTEGER 인수일 때 BIGINT
+ BIGINT 인수일 때 NUMERIC
+ 부동 소수점 인수일 때 DOUBLE PRECISION

## 예제
<a name="r_WF_AVG-examples"></a>

다음 예에서는 날짜를 기준으로 판매된 수량의 이동 평균을 계산한 후 날짜 ID와 판매 ID에 따라 결과 순서를 지정합니다.

```
select salesid, dateid, sellerid, qty,
avg(qty) over
(order by dateid, salesid rows unbounded preceding) as avg
from winsales
order by 2,1;

salesid |   dateid   | sellerid | qty | avg
---------+------------+----------+-----+-----
30001 | 2003-08-02 |        3 |  10 |  10
10001 | 2003-12-24 |        1 |  10 |  10
10005 | 2003-12-24 |        1 |  30 |  16
40001 | 2004-01-09 |        4 |  40 |  22
10006 | 2004-01-18 |        1 |  10 |  20
20001 | 2004-02-12 |        2 |  20 |  20
40005 | 2004-02-12 |        4 |  10 |  18
20002 | 2004-02-16 |        2 |  20 |  18
30003 | 2004-04-18 |        3 |  15 |  18
30004 | 2004-04-18 |        3 |  20 |  18
30007 | 2004-09-07 |        3 |  30 |  19
(11 rows)
```

 요청 데이터에 대한 설명은 [창 함수 예제를 위한 샘플 테이블](c_Window_functions.md#r_Window_function_example) 섹션을 참조하세요.