【PostgreSQL】クエリを結合するならUNION ALL！基本から応用まで徹底解説

PostgreSQLで複数のSELECT結果をまとめて取得する方法として、UNION ALLがあります。データの統合処理を行う際に便利なSQL構文の一つですが、同じような機能を持つUNIONとの違いを理解して使い分けることが重要です。

本記事では、UNION ALLの基本的な使い方から、UNIONとの違い、実用的な使用例、さらにはパフォーマンスの観点からの注意点まで詳しく解説します。PostgreSQLを活用する上で、効率的なデータ統合の方法を学びましょう！

UNION ALLの基本的な使い方

UNION ALLは、複数のSELECTクエリの結果を結合し、一つの結果セットとして取得するために使用します。UNIONと異なり、重複するデータを削除せずにそのまま結合するのが特徴です。

SELECT 列1, 列2, ... FROM テーブルA  
UNION ALL  
SELECT 列1, 列2, ... FROM テーブルB;

• 各SELECT文のカラム数とデータ型は一致している必要があります。
• UNION ALLではデータの重複を排除せず、そのまま結合されます。

簡単な使用例

例えば、下記のようなsales_2023とsales_2024という2つのテーブルがあり、それぞれの年間売上データを結合して取得したい場合、以下のように記述します。

sales_2023

sales_2024 テーブル

SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2023  
UNION ALL  
SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2024;

結合結果 (UNION ALL の実行結果)

このように、重複を排除せず、両テーブルのデータがすべて表示されます。
次に、UNIONを使用した場合との違いを詳しく見ていきましょう！

UNIONとの違い

UNION ALLとUNIONはどちらも複数のSELECT結果を結合するためのSQL構文ですが、大きな違いとして「重複するデータの扱い方」があります。

UNIONの特徴

• UNIONは重複する行を自動的に削除し、一意のデータのみを出力します。
• そのため、データの重複を取り除きたい場合に適しています。
• DISTINCTを適用するため、処理が重くなりがちです。

UNION ALLの特徴

• UNION ALLは重複をそのまま保持した状態でデータを結合します。
• UNIONのように重複を削除する処理がないため、パフォーマンスが向上します。
• 重複の有無を考慮せず、すべてのデータをそのまま取得したい場合に便利です。

UNIONとUNION ALLの比較

使用例: UNION を使用した場合

SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2023  
UNION  
SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2024;

実行結果 (UNION の場合)

この結果は一見UNION ALLと同じように見えますが、実際に重複する行がある場合、UNIONはそれらを削除します。

使用例: UNION ALL を使用した場合

SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2023  
UNION ALL  
SELECT id, product_name, sales_amount FROM sales_2024;

実行結果 (UNION ALL の場合)

このように、UNION ALLでは重複データをそのまま取得できるため、すべての行を確認したい場合に適しています。

まとめ

この記事では、PostgreSQLのUNION ALLについて解説しました。最後に重要なポイントを振り返りましょう。

✅ UNION ALLの特徴

• 複数のSELECT結果をそのまま結合できる。
• UNIONとは異なり、重複を削除しない。
• 余計な処理がないため、パフォーマンスが向上する。

✅ UNIONとの違い

• UNIONは重複を排除するため、データをユニークにしたい場合に有効。
• UNION ALLはすべてのデータを取得でき、データの正確なカウントやログ分析に適している。

✅ 適切な使い分け

• 重複を削除する必要がある場合 → UNION
• 重複を気にせずデータを統合したい場合 → UNION ALL

PostgreSQLでのデータ統合の際に、UNIONとUNION ALLを適切に使い分けることで、効率的なクエリ設計が可能になります。
シナリオに応じて最適な方法を選び、パフォーマンスを最大限に活かしましょう！