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.

# STDDEV\_SAMP 및 STDDEV\_POP 창 함수
<a name="r_WF_STDDEV"></a>

STDDEV\_SAMP 및 STDDEV\_POP 창 함수는 숫자 값(정수, 소수 또는 부동 소수점) 집합의 표본 표준 편차와 모 표준 편차를 반환합니다. 또한 [STDDEV\_SAMP 및 STDDEV\_POP 함수](r_STDDEV_functions.md) 섹션도 참조하세요.

STDDEV\_SAMP와 STDDEV는 동일한 함수이기 때문에 동의어나 마찬가지입니다.

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

```
STDDEV_SAMP | STDDEV | STDDEV_POP
( [ ALL ] expression ) OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list 
                        frame_clause ]
)
```

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

 * expression*   
함수가 실행되는 대상 열 또는 표현식입니다.

ALL   
인수가 ALL일 때는 함수가 표현식의 모든 중복 값을 그대로 유지합니다. 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\_list*   
하나 이상의 표현식과 관련하여 함수의 창을 정의합니다.

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

 *frame\_clause*   
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_stddev"></a>

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

표현식의 데이터 형식과 상관없이 STDDEV 함수의 반환 형식은 배정밀도 숫자입니다.

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

다음은 STDDEV\_POP 및 VAR\_POP 함수를 창 함수로 사용하는 방법을 나타낸 예입니다. 쿼리가 SALES 테이블의 PRICEPAID 값에 대한 모 분산과 모 표준 편차를 계산합니다.

```
select salesid, dateid, pricepaid,
round(stddev_pop(pricepaid) over
(order by dateid, salesid rows unbounded preceding)) as stddevpop,
round(var_pop(pricepaid) over
(order by dateid, salesid rows unbounded preceding)) as varpop
from sales
order by 2,1;

salesid | dateid | pricepaid | stddevpop | varpop
--------+--------+-----------+-----------+---------
  33095 |   1827 |    234.00 |         0 |       0
  65082 |   1827 |    472.00 |       119 |   14161
  88268 |   1827 |    836.00 |       248 |   61283
  97197 |   1827 |    708.00 |       230 |   53019
 110328 |   1827 |    347.00 |       223 |   49845
 110917 |   1827 |    337.00 |       215 |   46159
 150314 |   1827 |    688.00 |       211 |   44414
 157751 |   1827 |   1730.00 |       447 |  199679
 165890 |   1827 |   4192.00 |      1185 | 1403323
...
```

표본 표준 편차 및 분산 함수 역시 같은 방식으로 사용할 수 있습니다.