Azure Data Factory：遗留工作流无正则时精准过滤表对应文件

针对ADF不支持正则的限制，可以通过组合内置字符串函数实现精确的表名匹配，避免短表名误匹配长表名的文件。以下是两种可靠的快速修复方案：

方案一：基于文件名结构拆分匹配（推荐） #

利用文件名「表名_日期.json」的固定结构，提取文件名中最后一个下划线前的部分作为实际表名，再与目标表名精确比对。

使用以下表达式作为筛选条件：

@equals(
    substring(
        replace(item().name, '.json', ''),
        0,
        lastIndexOf(replace(item().name, '.json', ''), '_')
    ),
    pipeline().parameters.TableName
)

逻辑说明： #

• replace(item().name, '.json', '')：去除文件名的.json后缀，得到纯名称部分（如name_one_2025-09-15）
• lastIndexOf(..., '_')：定位纯名称部分中最后一个下划线的位置
• substring(..., 0, 位置)：提取最后一个下划线前的所有字符，得到实际表名（如name_one或name_one_2025）
• equals(..., pipeline().parameters.TableName)：将提取的表名与输入的目标表名精确比对，匹配则保留该文件

方案二：结合startswith与排除规则（应急临时方案） #

如果暂时不想调整复杂的字符串拆分，可以在原有startswith基础上，添加排除条件，避免短表名匹配到包含自身的长表名文件。

例如针对name_one表，筛选表达式为：

@and(
    startswith(item().name, 'name_one_'),
    not(startswith(item().name, 'name_one_2025_'))
)

注意事项： #

• 该方案需要为每个存在冲突的表名单独配置排除规则，仅适用于冲突表名较少的场景
• 扩展性较差，后续新增类似命名的表名时需要同步更新条件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cyberZamp