Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# AVG 範圍函數
AVG 範圍函數傳回輸入表達式值的平均值 (算術平均數)。AVG 函數處理數值，且忽略 NULL 值。
## 語法
```
AVG ( [ALL ] expression ) OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list
frame_clause ]
)
```
## 引數
*expression *
函數運算的目標欄或表達式。
ALL
如果指定引數 ALL，則函數在計數時會保留表達式中的所有重複值。ALL 為預設值。不支援 DISTINCT。
OVER
指定彙總函數的視窗子句。OVER 子句區分視窗彙總函數和正常組彙總函數。
PARTITION BY *expr\$1list*
以一或多個表達式定義 AVG 函數的視窗。
ORDER BY *order\$1list*
排序每一個分割區內的列。如果未指定 PARTITION BY，ORDER BY 會使用整個資料表。
*frame\$1clause*
如果彙總函數使用 ORDER BY 子句，則需要明確的窗框子句。窗框子句在排序的結果內包含或排除列集，以調整函數視窗中的一個列集。窗框子句包含 ROWS 關鍵字和相關的指定元。請參閱 [範圍函數語法摘要](c_Window_functions.md#r_Window_function_synopsis)。
## 資料類型
AVG 函數支援的引數類型包括 SMALLINT、INTEGER、BIGINT、NUMERIC、DECIMAL、REAL 及 DOUBLE PRECISION。
AVG 函數支援的傳回類型如下：
+ BIGINT 代表 SMALLINT 或 INTEGER 引數
+ NUMERIC 代表 BIGINT 引數
+ DOUBLE PRECISION 代表浮點數引數
## 範例
下列範例會依日期計算銷售數量的移動平均數；依日期 ID 和銷售 ID 排序結果：
```
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)
```
如需 WINSALES 資料表的描述，請參閱[範圍函數範例的範例資料表](c_Window_functions.md#r_Window_function_example)。