Redshift中能否用SIMILAR TO替代LIKE实现表关联？

问题原因 #

你遇到的报错是因为Redshift不允许在JOIN的ON条件中，将另一个表的列作为SIMILAR TO的模式参数。SIMILAR TO的模式如果是动态的表列值，Redshift的查询执行引擎无法对这类操作进行有效优化，因此直接禁止了该用法；而LIKE因匹配逻辑更简单，支持这种列作为模式的关联场景。

替代方案 #

既然你需要维护单一规则表且想用正则类匹配，推荐将TableB中的所有模式合并为一个单一的正则表达式后再匹配，这样既保留了规则表的维护便利性，又能绕过Redshift的限制，同时提升查询效率（数百条规则合并后只需一次匹配）。

方案1：用SIMILAR TO匹配合并后的模式 #

如果你的Pattern列已经是符合SIMILAR TO语法的模式（比如原LIKE的%foo%在SIMILAR TO中同样生效），可以直接合并：

WITH combined_patterns AS (
    SELECT string_agg(Pattern, '|') AS combined_regex
    FROM TableB
)
SELECT A.*
FROM TableA A
CROSS JOIN combined_patterns cp
WHERE A.Col SIMILAR TO cp.combined_regex;

方案2：用REGEXP_LIKE匹配转换后的正则模式 #

如果需要更灵活的正则匹配，推荐使用Redshift支持的REGEXP_LIKE函数（基于Perl兼容正则），先将原LIKE模式转换为正则语法：

WITH converted_patterns AS (
    -- 将LIKE的%替换为.*，_替换为.，再合并为多选项正则
    SELECT string_agg(REPLACE(REPLACE(Pattern, '%', '.*'), '_', '.'), '|') AS regex_pattern
    FROM TableB
)
SELECT A.*
FROM TableA A
CROSS JOIN converted_patterns cp
WHERE REGEXP_LIKE(A.Col, cp.regex_pattern);

额外说明 #

• 合并模式的方式比原LIKE关联更高效：原JOIN方式会让TableA的每条记录与TableB的数百条记录逐一匹配，合并后只需一次正则匹配，性能提升明显。
• 如果TableB的Pattern列本身就是POSIX正则语法，直接用方案1即可；如果是LIKE语法，方案2的转换更稳妥。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JimmyBuffet_Express