AS400用RRN删除重复数据

AS400，即IBM iSeries系统的简称，是一种专为企业环境设计的中端服务器平台。在处理重复数据删除（通常称为数据去重或数据清洗）时，可以利用它的数据库管理功能，如DB2数据库，使用特定命令来识别并移除冗余记录。

RRN（Record Range Number）是AS/400系统中用于唯一标识一条记录的一个数字序列，它不是直接用来删除重复数据的工具。但是，你可以通过建立索引、使用SQL查询或编写程序脚本，比如使用iSeries SQL的DISTINCT关键字，来查找和删除重复的RRN对应的记录。

例如，如果你有一个表（如SALES_TABLE），并且你想找出并删除所有名称和日期相同的销售记录，可以这样做：

DELETE FROM SALES_TABLE WHERE (NAME, ORDER_DATE) IN (
   SELECT NAME, ORDER_DATE, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY NAME, ORDER_DATE ORDER BY RRN) as RN
   FROM SALES_TABLE
   GROUP BY NAME, ORDER_DATE HAVING RN > 1
);

这条SQL会保留每个组的第一个记录（RRN最小的那个），其余的被认为是重复的，并将被删除。

相关问题

rrn shenduxuexi

RRN是指"Recurrent Neural Network"，中文翻译为"循环神经网络"。循环神经网络是一种在神经网络中引入时间维度的模型。它通过在网络的隐藏层之间建立循环连接，使得网络能够利用先前的结果来影响当前的输出。这种架构使得神经网络在处理序列数据时能够更好地捕捉到时序信息，例如自然语言处理中的语义连贯性、音频处理中的语音音调等。

循环神经网络在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了显著成果。它能够对长文本进行处理，并且能够处理变长的输入序列，因此在机器翻译任务中非常有效。另外，在语音识别中，循环神经网络也常被用于建模短时间内的音频特征，提高语音的准确识别率。

循环神经网络的学习可以通过"反向传播"算法来完成。在训练过程中，网络通过不断地调整权重参数，使得网络输出的预测结果与实际结果之间的误差减小。通过优化算法，如梯度下降，可以自动地优化网络的权重参数，使得网络能够更好地适应输入数据的特征。

虽然循环神经网络在处理序列数据时表现出了很好的性能，但它也存在一些问题。例如，长期依赖问题，即网络在处理较长的序列时，很难捕捉到前面较早的时刻的信息。为了解决这个问题，可以使用一些改进的循环神经网络结构，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），它们能够更好地捕捉到长期的时序关系。

总之，循环神经网络是一种处理序列数据的有力工具，它的引入使得神经网络在处理自然语言、语音等序列数据时具有更好的建模能力和预测能力。

A表有CREATE_USER_RRN和UPDATE_USER_RRN，B表有USER_RRN和USER_NAME，将A表的CREATE_USER_RRN、UPDATE_USER_RRN和B表的USER_RRN关联后查询A表两个字段实际代表的USER_NAME

好的，根据您的需求，可以使用如下的SQL查询语句来实现：

SELECT CONCAT_WS('', BU.USER_NAME, '_', CU.USER_NAME) AS UserName
FROM A AS T
JOIN B AS BU ON T.CREATE_USER_RRN = BU.USER_RRN
JOIN B AS CU ON T.UPDATE_USER_RRN = CU.USER_RRN;

以上SQL语句中，通过使用 JOIN 语法将 A 表和 B 表进行关联，其中使用了两次 B 表的自连接，分别关联了 CREATE_USER_RRN 和 UPDATE_USER_RRN 字段对应的 USER_RRN 值，然后通过 CONCAT_WS 函数将这两个用户的姓名拼接成一个字符串，作为查询结果的 UserName 列。

需要注意的是，如果 A 表中的 CREATE_USER_RRN 和 UPDATE_USER_RRN 字段对应的 USER_RRN 值在 B 表中不存在，那么在进行关联查询时，这些记录将不会出现在查询结果中。