从补丁 198 开始，Amazon Redshift 将不再支持创建新的 Python UDF。现有的 Python UDF 将继续正常运行至 2026 年 6 月 30 日。有关更多信息，请参阅[博客文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
# COUNT 窗口函数
COUNT 窗口函数对由表达式定义的行计数。
COUNT 函数具有两个变体。COUNT(\$1) 对目标表中的所有行计数，无论它们是否包含 null 值。COUNT(expression) 计算某个特定列或表达式中带非 NULL 值的行的数量。
## 语法
```
COUNT ( * | [ ALL ] expression) OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list
frame_clause ]
)
```
## 参数
*expression*
对其执行函数的目标列或表达式。
ALL
利用参数 ALL，该函数可保留表达式中的所有重复值以进行计数。ALL 是默认值。DISTINCT 不受支持。
OVER
指定聚合函数的窗口子句。OVER 子句将窗口聚合函数与普通集合聚合函数区分开来。
PARTITION BY *expr\$1list*
依据一个或多个表达式定义 COUNT 函数的窗口。
ORDER BY *order\$1list*
对每个分区中的行进行排序。如果未指定 PARTITION BY，则 ORDER BY 使用整个表。
*frame\$1clause*
如果 ORDER BY 子句用于聚合函数，则需要显式框架子句。框架子句优化函数窗口中的行集，包含或排除已排序结果中的行集。框架子句包括 ROWS 关键字和关联的说明符。请参阅 [窗口函数语法摘要](c_Window_functions.md#r_Window_function_synopsis)。
## 数据类型
COUNT 函数支持所有参数数据类型。
COUNT 函数支持的返回类型是 BIGINT。
## 示例
以下示例从数据窗口的开头显示销售 ID、数量和所有行的计数：
```
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)
```
有关 WINSALES 表的说明，请参阅[窗口函数示例的示例表](c_Window_functions.md#r_Window_function_example)。
以下示例从数据窗口的开头显示销售 ID、数量和非 null 行的计数。（在 WINSALES 表中，QTY\$1SHIPPED 列包含一些 NULL 值。）
```
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)
```