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.
# COUNT 창 함수
COUNT 창 함수는 표현식에서 정의하는 행의 수를 계산합니다.
COUNT 함수는 2가지 변형이 있습니다. COUNT(\$1)는 NULL 값의 유무에 상관없이 대상 테이블에서 모든 행의 수를 계산합니다. COUNT(expression)는 특정 열 또는 표현식에서 NULL을 제외한 값이 포함된 행의 수를 계산합니다.
## 구문
```
COUNT ( * | [ ALL ] expression) OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list
frame_clause ]
)
```
## 인수
* 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 COUNT 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
COUNT 함수는 모든 인수 데이터 형식을 지원합니다.
COUNT 함수에서 지원되는 반환 형식은 BIGINT입니다.
## 예제
다음 예에서는 데이터 윈도의 시작부터 판매 ID, 수량 및 모든 행의 수를 보여줍니다.
```
select salesid, qty,
count(*) over (order by salesid rows unbounded preceding) as count
from winsales
order by salesid;
salesid | qty | count
---------+-----+-----
10001 | 10 | 1
10005 | 30 | 2
10006 | 10 | 3
20001 | 20 | 4
20002 | 20 | 5
30001 | 10 | 6
30003 | 15 | 7
30004 | 20 | 8
30007 | 30 | 9
40001 | 40 | 10
40005 | 10 | 11
(11 rows)
```
요청 데이터에 대한 설명은 [창 함수 예제를 위한 샘플 테이블](c_Window_functions.md#r_Window_function_example) 섹션을 참조하세요.
다음 예에서는 데이터 윈도의 시작부터 판매 ID, 수량 및 null이 아닌 행의 수를 보여줍니다. WINSALES 테이블의 QTY\$1SHIPPED 열에는 일부 NULL이 포함되어 있습니다.
```
select salesid, qty, qty_shipped,
count(qty_shipped)
over (order by salesid rows unbounded preceding) as count
from winsales
order by salesid;
salesid | qty | qty_shipped | count
---------+-----+-------------+-------
10001 | 10 | 10 | 1
10005 | 30 | | 1
10006 | 10 | | 1
20001 | 20 | 20 | 2
20002 | 20 | 20 | 3
30001 | 10 | 10 | 4
30003 | 15 | | 4
30004 | 20 | | 4
30007 | 30 | | 4
40001 | 40 | | 4
40005 | 10 | 10 | 5
(11 rows)
```