【データベース性能向上】MySQL UNION ALL の仕組みと活用ガイド

この記事の最終更新日: 2025年4月28日

MySQLにおけるUNION ALLは、複数のクエリ結果をまとめて取得する際に非常に便利な機能です。特に、重複行を気にせず結果を素早く統合したい場合に強力なパフォーマンスを発揮します。本記事では、UNION ALLの基本動作から、UNIONとの違い、具体的な活用例、パフォーマンスへの影響、さらによくある失敗例とその改善策までを、丁寧に詳しく解説します。

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1. UNION ALL の基本動作を理解する

1.1 UNION ALLとは？

UNION ALLは、複数のSELECT文の結果を単純に結合するための構文です。各クエリの結果をそのまま連結し、重複行を排除せずにすべてのデータを取得します。重複チェックが行われないため、非常に高速に結果をまとめることが可能です。

1.2 基本的な書き方

SELECT col1, col2 FROM table_a
UNION ALL
SELECT col1, col2 FROM table_b;

この例では、table_aとtable_bから取得したデータが、重複を気にせず順番に結合されます。

1.3 UNIONとの違い

比較項目	UNION	UNION ALL
重複行の扱い	重複行を自動で排除	重複行もそのまま保持
パフォーマンス	重複排除のため追加処理が必要	追加処理がないため高速
主な利用シーン	ユニークな結果が必要なとき	パフォーマンス重視・重複許容時

特に大規模データを扱う場面では、UNION ALLの高速性が大きなメリットとなります。

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2. 実践的な活用例

2.1 シンプルなデータ結合

SELECT user_id, name FROM current_users
UNION ALL
SELECT user_id, name FROM archived_users;

このクエリでは、現役ユーザーとアーカイブ済みユーザーの両方の情報を一括で取得します。両テーブルに同じユーザーIDが存在しても、それぞれのレコードが独立して取得されます。

2.2 条件を付けて結合する場合

SELECT user_id, name
  FROM current_users
  WHERE active = 1
UNION ALL
SELECT user_id, name
  FROM archived_users
  WHERE retired_date > '2025-01-01';

現役でアクティブなユーザーと、最近退職したユーザーをまとめて取得する例です。各テーブルで適切に条件を設定することで、無駄なデータ取得を避けられます。

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3. パフォーマンスを意識した使い方

3.1 インデックスの効果

UNION ALLでは、各SELECTクエリが独立して処理されるため、それぞれのクエリでインデックスが利用されます。これにより、個別のクエリが最適なパフォーマンスを維持しやすくなります。

3.2 実行計画（EXPLAIN）の確認

クエリを最適化するためには、常に実行計画を確認しましょう。

EXPLAIN SELECT col1, col2 FROM table_a
UNION ALL
SELECT col1, col2 FROM table_b;

これにより、各SELECTのアクセスパターンやインデックスの利用状況を確認できます。必要に応じてインデックスの追加やWHERE条件の見直しを行いましょう。

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4. よくある失敗例とその改善策

4.1 失敗例：重複排除が必要なのにUNION ALLを使ってしまった

SELECT email FROM subscribers
UNION ALL
SELECT email FROM newsletter_signups;

このクエリでは、同じメールアドレスが複数回取得される可能性があり、後処理が必要になる場合があります。

4.2 改善例：UNIONを正しく使う

SELECT email FROM subscribers
UNION
SELECT email FROM newsletter_signups;

このようにUNIONを使えば、SQLレベルで重複排除が行われ、取得後のデータ処理が簡素化されます。

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5. 応用パターン：巨大データの分割統合

5.1 パーティションキーによる分割

SELECT * FROM big_table WHERE partition_key = 'A'
UNION ALL
SELECT * FROM big_table WHERE partition_key = 'B';

巨大なテーブルを条件ごとに分割し、別々にクエリを実行してからUNION ALLで結合することで、処理負荷を分散できます。並列実行と組み合わせるとさらに効果的です。

5.2 並列実行との組み合わせ

ETL処理やバッチジョブでは、各SELECTを並列で実行し、結果をまとめて高速処理する手法が一般的です。データ量が膨大な場合は特に有効です。

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6. まとめ

• UNION ALLは重複排除をせずに高速に結果を結合できるため、大量データ処理に適している。
• 各SELECTごとにインデックスを意識したクエリを書くことが重要。
• 実行計画（EXPLAIN）を活用してパフォーマンスチューニングを行う。
• 重複を避けたい場合はUNIONを使い分ける意識を持つ。
• 大規模データ処理では分割実行と並列化の組み合わせを検討する。

正しくUNION ALLを使いこなせば、MySQLクエリのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。日々の開発やデータ分析業務にぜひ取り入れてみてください。