greenplum里面2个大表，没有等值关联条件，只能通过名称做包含（类似position函数）匹配。有什么好的方法么

在Greenplum中处理两个大表的关联查询，特别是当没有等值关联条件，而是需要通过名称做包含匹配（例如使用类似position()函数来判断一个字符串是否包含在另一个字符串中）时，效率会是一个挑战。这种情况下，可以考虑以下几种优化策略：

1. 索引优化：虽然对于模糊匹配或包含匹配，传统的B-Tree索引可能不太适用，但你可以尝试使用GIN（Generalized Inverted Index）或GiST（Generalized Search Tree）索引，这两种索引类型在处理文本搜索或者复杂查询时能提供更好的性能。特别是如果你的匹配模式相对固定，可以考虑创建针对这些模式的索引。

2. 分区表：如果数据量非常大，可以考虑对表进行分区。基于你匹配字段的一些逻辑（如按名称首字母范围），将数据分散到多个子表中，这样可以在一定程度上减少扫描的数据量。

3. 使用Materialized Views：如果这个查询是经常执行且结果相对稳定，可以预先计算并存储结果到一个物化视图中。这样每次查询时就不需要重新计算整个匹配过程，直接从物化视图中读取即可。

4. 并行处理：Greenplum的一个重要特性就是其并行处理能力。确保你的查询能够充分利用这一特性，通过合理的资源分配和查询优化，让系统能够在多个段上并行执行匹配操作。

5. Text Search：如果匹配的是文本内容，可以考虑使用Greenplum的全文检索功能。构建全文索引，并使用全文搜索语法（如tsvector和tsquery）来进行更高效的文本匹配。

6. 限制返回结果：如果实际业务场景允许，尽量在查询中加入LIMIT语句限制返回的结果数量，或者先通过其他条件过滤掉大部分不符合条件的数据，再进行匹配。

7. 使用更高效的函数：虽然问题中提到了position()函数，但根据具体需求，可能有更高效的方法。比如，如果只是简单判断是否包含，可以考虑使用LIKE或ILIKE（不区分大小写）结合前缀匹配，这在某些情况下可能会比position()更快。

8. 性能测试与调优：最后，不要忘了进行性能测试，监控执行计划，根据实际情况调整SQL语句、索引策略或数据库参数，以达到最佳性能。

记得在实施任何优化措施之前，先在测试环境中验证效果，避免对生产环境造成不必要的影响。