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。 # SUM 範圍函數 SUM 範圍函數傳回輸入欄或表達式值的總和。SUM 函數處理數值，且忽略 NULL 值。 ## 語法 ``` SUM ( [ 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，函數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 SUM 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 SUM 函數支援的引數類型包括 SMALLINT、INTEGER、BIGINT、NUMERIC、DECIMAL、REAL 及 DOUBLE PRECISION。 SUM 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 下列範例會建立銷售數量的累積 (滾動) 總和，依日期和銷售 ID 排序： ``` select salesid, dateid, sellerid, qty, sum(qty) over (order by dateid, salesid rows unbounded preceding) as sum from winsales order by 2,1; salesid | dateid | sellerid | qty | sum ---------+------------+----------+-----+----- 30001 | 2003-08-02 | 3 | 10 | 10 10001 | 2003-12-24 | 1 | 10 | 20 10005 | 2003-12-24 | 1 | 30 | 50 40001 | 2004-01-09 | 4 | 40 | 90 10006 | 2004-01-18 | 1 | 10 | 100 20001 | 2004-02-12 | 2 | 20 | 120 40005 | 2004-02-12 | 4 | 10 | 130 20002 | 2004-02-16 | 2 | 20 | 150 30003 | 2004-04-18 | 3 | 15 | 165 30004 | 2004-04-18 | 3 | 20 | 185 30007 | 2004-09-07 | 3 | 30 | 215 (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)。 以下範例會依日期建立銷售數量的累積 (滾動) 總和、依賣方 ID 分割結果，然後在分割區內依日期和銷售 ID 排序結果： ``` select salesid, dateid, sellerid, qty, sum(qty) over (partition by sellerid order by dateid, salesid rows unbounded preceding) as sum from winsales order by 2,1; salesid | dateid | sellerid | qty | sum ---------+------------+----------+-----+----- 30001 | 2003-08-02 | 3 | 10 | 10 10001 | 2003-12-24 | 1 | 10 | 10 10005 | 2003-12-24 | 1 | 30 | 40 40001 | 2004-01-09 | 4 | 40 | 40 10006 | 2004-01-18 | 1 | 10 | 50 20001 | 2004-02-12 | 2 | 20 | 20 40005 | 2004-02-12 | 4 | 10 | 50 20002 | 2004-02-16 | 2 | 20 | 40 30003 | 2004-04-18 | 3 | 15 | 25 30004 | 2004-04-18 | 3 | 20 | 45 30007 | 2004-09-07 | 3 | 30 | 75 (11 rows) ``` 以下範例將結果集的所有列依序編號，依 SELLERID 和 SALESID 欄排序： ``` select salesid, sellerid, qty, sum(1) over (order by sellerid, salesid rows unbounded preceding) as rownum from winsales order by 2,1; salesid | sellerid | qty | rownum --------+----------+------+-------- 10001 | 1 | 10 | 1 10005 | 1 | 30 | 2 10006 | 1 | 10 | 3 20001 | 2 | 20 | 4 20002 | 2 | 20 | 5 30001 | 3 | 10 | 6 30003 | 3 | 15 | 7 30004 | 3 | 20 | 8 30007 | 3 | 30 | 9 40001 | 4 | 40 | 10 40005 | 4 | 10 | 11 (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)。 以下範例將結果集的所有列依序編號、依 SELLERID 分割結果，然後在分割區內依 SELLERID 和 SALESID 排序結果： ``` select salesid, sellerid, qty, sum(1) over (partition by sellerid order by sellerid, salesid rows unbounded preceding) as rownum from winsales order by 2,1; salesid | sellerid | qty | rownum ---------+----------+-----+-------- 10001 | 1 | 10 | 1 10005 | 1 | 30 | 2 10006 | 1 | 10 | 3 20001 | 2 | 20 | 1 20002 | 2 | 20 | 2 30001 | 3 | 10 | 1 30003 | 3 | 15 | 2 30004 | 3 | 20 | 3 30007 | 3 | 30 | 4 40001 | 4 | 40 | 1 40005 | 4 | 10 | 2 (11 rows) ```