SQL UNIONの使い方完全ガイド！基本構文から最適化まで徹底解説

この記事では、SQLのUNION句の基本概念から実践的な活用方法まで包括的に学べます。UNIONとUNION ALLの違い、正しい構文の書き方、WHERE句やORDER BY句との組み合わせ方法を具体的なサンプルコードで解説。複数テーブルのデータ統合で悩んでいる方や、SQLクエリの効率化を図りたい方に最適な内容です。

SQL UNIONとは何か

UNIONの概要と基本概念

SQL UNIONは、複数のSELECT文の実行結果を縦方向に結合して、一つの結果セットとして出力するSQL演算子です。異なるテーブルから取得したデータや、同一テーブルの異なる条件で抽出したデータを統合する際に使用されます。

UNIONの基本的な動作原理は、各SELECT文が返すレコードを上下に積み重ねるというものです。例えば、従業員テーブルと顧客テーブルから名前の一覧を取得する場合、それぞれのテーブルから抽出した名前データを一つのリストとして表示できます。

UNIONを使用する際の重要なポイントは以下の通りです：

• 結合する各SELECT文の列数が同じである必要がある
• 対応する列のデータ型が互換性を持つ必要がある
• デフォルトでは重複するレコードが自動的に除外される
• 結果セットの列名は最初のSELECT文の列名が使用される

この機能により、データベースの設計上分散されているデータを効率的に統合し、包括的なレポートや分析を行うことが可能になります。

集合演算子としてのUNIONの位置づけ

SQLにおける集合演算子は、数学の集合論の概念をデータベース操作に応用したものです。UNIONは、この集合演算子の中でも最も基本的で頻繁に使用される演算子として位置づけられています。

集合演算子には主に以下の種類があり、それぞれ異なる役割を持ちます：

この中でUNIONは和集合の概念を実現しており、複数のデータソースから得られる情報を包括的に扱う際の基礎となります。例えば、複数の地域の売上データを統合して全社の売上状況を把握したり、異なる期間のデータを時系列で結合したりする場面で威力を発揮します。

また、UNIONは他のSQL文との組み合わせも柔軟に行えるため、複雑なデータ処理においても重要な役割を果たします。WHERE句による条件絞り込みやORDER BYによる並び替えと組み合わせることで、より高度なデータ抽出と整理が可能になります。

UNIONの基本構文と書き方

SQL UNIONを効果的に活用するためには、正しい構文の理解が不可欠です。UNIONは複数のSELECT文の結果を統合する強力な機能を持っていますが、適切な書き方を身につけることで、データベースから必要な情報を効率的に取得できるようになります。

基本的な構文パターン

SQL UNIONの基本構文は非常にシンプルで直感的な構造を持っています。最も基本的なパターンは、2つのSELECT文をUNIONキーワードで接続する形式です。

SELECT 列名1, 列名2, 列名3
FROM テーブル1
UNION
SELECT 列名1, 列名2, 列名3
FROM テーブル2;

この構文において重要なポイントは、各SELECT文が同じ数の列を選択し、対応する列のデータ型が互換性を持つ必要があることです。UNIONを使用する際は、結合する各クエリの列数と列の順序を一致させることが基本ルールとなります。

また、UNION ALLを使用する場合の構文も基本パターンと同様です：

SELECT 列名1, 列名2
FROM テーブル1
UNION ALL
SELECT 列名1, 列名2
FROM テーブル2;

UNION ALLでは重複する行も含めて全ての結果が返されるため、パフォーマンスの向上が期待できる場面で活用されます。

複数のSELECT文を結合する方法

実際の業務では、2つ以上のテーブルやクエリ結果を統合する必要がある場面が頻繁に発生します。SQL UNIONは複数のSELECT文を連続的に結合することが可能で、柔軟なデータ統合を実現できます。

複数のSELECT文を結合する基本的な構文は以下の通りです：

SELECT 社員ID, 氏名, 部署
FROM 営業部社員
UNION
SELECT 社員ID, 氏名, 部署
FROM 開発部社員
UNION
SELECT 社員ID, 氏名, 部署
FROM 管理部社員;

このように複数のUNION句を連続して記述することで、3つ以上のデータセットを一度に統合できます。各SELECT文は左から右へ順次実行され、最終的に単一の結果セットとして返される仕組みになっています。

より実践的な例として、異なる条件でフィルタリングされたデータを統合する場合を考えてみましょう：

SELECT 商品名, 価格, '高額商品' AS カテゴリ
FROM 商品マスタ
WHERE 価格 >= 50000
UNION
SELECT 商品名, 価格, '中額商品' AS カテゴリ
FROM 商品マスタ
WHERE 価格 BETWEEN 10000 AND 49999
UNION
SELECT 商品名, 価格, '低額商品' AS カテゴリ
FROM 商品マスタ
WHERE 価格  10000;

この例では、同一テーブルから異なる条件でデータを抽出し、それぞれに識別用の固定値を追加してから統合しています。注意すべき点は、全てのSELECT文で選択する列の数とデータ型を統一する必要があることです。列名が異なる場合は、最初のSELECT文の列名が結果セットの列名として採用されます。

UNIONとUNION ALLの違いと使い分け

SQL UNIONには「UNION」と「UNION ALL」という2つの形式があり、それぞれ異なる動作をします。この違いを理解することは、効果的なSQL文を記述する上で非常に重要です。両者の主な違いは重複データの処理方法とパフォーマンス特性にあり、用途に応じて適切に選択する必要があります。

重複データの処理方法

UNIONとUNION ALLの最も大きな違いは、重複するレコードをどのように処理するかという点です。

UNION演算子は、結合された結果セットから重複する行を自動的に除去します。複数のSELECT文の結果に同じデータが含まれていても、最終的な結果には一度だけ表示されます。これは、UNIONが内部的に重複排除の処理を実行するためです。

-- 重複データが除去される例
SELECT customer_id, customer_name FROM customers_2023
UNION
SELECT customer_id, customer_name FROM customers_2024;

一方、UNION ALL演算子は重複する行もそのまま保持します。全てのSELECT文の結果を単純に結合し、同じデータが複数存在していてもそのまま表示されます。データの重複を許可する場合や、元データの完全性を保持したい場合に使用します。

-- 重複データも含めて全て表示される例
SELECT product_id, sales_amount FROM sales_january
UNION ALL
SELECT product_id, sales_amount FROM sales_february;

パフォーマンスの違いと選択基準

UNIONとUNION ALLのパフォーマンス特性には大きな違いがあります。

UNION演算子は重複排除のための追加処理が必要となるため、処理時間が長くなる傾向があります。内部的にソート処理や比較処理を実行して重複データを識別・除去するため、大量のデータを扱う場合には特に処理速度が低下します。また、重複チェックのために一時的により多くのメモリリソースを消費することもあります。

対照的に、UNION ALL演算子は重複排除の処理を行わないため、より高速に実行されます。各SELECT文の結果を順次結合するだけなので、処理がシンプルで効率的です。大量のデータを扱うバッチ処理やレポート生成において、パフォーマンスを重視する場合にはUNION ALLが推奨されます。

どちらを選ぶべきかの判断ポイント

UNIONとUNION ALLの選択は、データの性質と要求される結果によって判断する必要があります。

UNIONを選択すべき場面は以下の通りです。重複データを除去する必要がある場合、例えば複数の営業所の顧客リストをまとめて全体の顧客一覧を作成する際などに適用します。また、データの一意性を保証したい集計処理や、マスターデータの統合処理においても有効です。

• 複数のテーブルから重複のないデータセットを作成したい場合
• ユニークな値のリストが必要な場合
• データの整合性を重視し、重複による誤った集計を避けたい場合
• 結果セットのデータ量がそれほど大きくない場合

UNION ALLを選択すべき場面は、パフォーマンスを重視する場合や、重複データも含めた完全なデータセットが必要な場合です。月次売上データを年間データとして統合する際や、ログデータの分析において全てのレコードを保持したい場合などに適用します。

• 重複データも含めて全てのデータが必要な場合
• 大量のデータを扱い、処理速度を重視する場合
• 元データに重複が存在しないことが保証されている場合
• 時系列データや履歴データなど、全てのレコードが意味を持つ場合

適切な選択により、SQL文の実行効率と結果の品質の両方を最適化することができます。

UNIONの実装例とサンプルコード

SQL UNIONの理論を理解したら、次は実際のサンプルコードを通じて実装方法を確認しましょう。ここでは、基本的なUNIONの使い方から複雑なデータ統合まで、段階的に実例を示していきます。実際のコードを見ることで、UNIONの動作原理と活用方法をより深く理解できるでしょう。

シンプルなUNIONの実行例

まずは最も基本的なUNIONの実行例から見ていきましょう。以下は、従業員テーブルと顧客テーブルから名前と都市情報を統合する例です。

-- 従業員テーブル
SELECT name, city FROM employees
WHERE city = '東京'

UNION

-- 顧客テーブル
SELECT name, city FROM customers
WHERE city = '東京';

このクエリでは、東京に在住する従業員と顧客の名前を一つの結果セットとして取得しています。UNIONを使用することで、重複するレコードは自動的に除去されるため、同じ名前と都市の組み合わせがある場合でも、結果には一度だけ表示されます。

より実践的な例として、異なる期間の売上データを統合する場合を見てみましょう。

-- 今月の売上データ
SELECT product_name, sales_amount, '今月' as period
FROM monthly_sales
WHERE sales_month = '2024-01'

UNION

-- 先月の売上データ
SELECT product_name, sales_amount, '先月' as period
FROM monthly_sales
WHERE sales_month = '2023-12'

ORDER BY product_name;

この例では、商品名、売上金額、期間を示すラベルを組み合わせることで、複数月のデータを比較しやすい形で取得できます。

UNION ALLの実行例

UNION ALLは重複を除去しないため、すべてのレコードを保持したい場合に適しています。以下は、複数の店舗の在庫データを統合する例です。

-- 店舗Aの在庫
SELECT product_id, product_name, stock_quantity, 'A店' as store
FROM store_a_inventory

UNION ALL

-- 店舗Bの在庫
SELECT product_id, product_name, stock_quantity, 'B店' as store
FROM store_b_inventory

UNION ALL

-- 店舗Cの在庫
SELECT product_id, product_name, stock_quantity, 'C店' as store
FROM store_c_inventory;

UNION ALLを使用することで、各店舗の個別在庫情報をすべて保持しながら統合できます。同じ商品が複数店舗にある場合でも、それぞれの在庫数が個別に表示されるため、店舗別の在庫管理に適しています。

ログデータの統合にもUNION ALLが効果的です。

-- エラーログ
SELECT log_time, 'ERROR' as log_level, message
FROM error_logs
WHERE log_date = '2024-01-15'

UNION ALL

-- 警告ログ
SELECT log_time, 'WARNING' as log_level, message
FROM warning_logs
WHERE log_date = '2024-01-15'

UNION ALL

-- 情報ログ
SELECT log_time, 'INFO' as log_level, message
FROM info_logs
WHERE log_date = '2024-01-15'

ORDER BY log_time;

この例では、異なるレベルのログを時系列順に統合することで、システムの動作状況を包括的に把握できます。

複数テーブルのデータ統合事例

実際のビジネスシーンでは、3つ以上のテーブルからデータを統合することがよくあります。以下は、ECサイトの売上分析で複数の販売チャネルのデータを統合する事例です。

-- オンライン販売
SELECT 
    order_date,
    customer_id,
    product_id,
    quantity,
    unit_price,
    'オンライン' as channel
FROM online_orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'

UNION ALL

-- 店舗販売
SELECT 
    sale_date as order_date,
    customer_id,
    product_id,
    quantity,
    unit_price,
    '店舗' as channel
FROM store_sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'

UNION ALL

-- 卸売販売
SELECT 
    delivery_date as order_date,
    wholesale_customer_id as customer_id,
    product_id,
    quantity,
    wholesale_price as unit_price,
    '卸売' as channel
FROM wholesale_orders
WHERE delivery_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

この統合により、全販売チャネルのデータを一元化して分析できるようになります。チャネル別の売上比較や、商品別の販売動向分析が効率的に行えます。

さらに複雑な例として、異なるデータベースシステムからのデータ統合を見てみましょう。

-- 現行システムの顧客データ
SELECT 
    customer_code,
    company_name,
    contact_person,
    email,
    '現行' as system_type
FROM current_customers
WHERE status = 'ACTIVE'

UNION

-- 旧システムの顧客データ（移行対象）
SELECT 
    CAST(old_customer_id AS VARCHAR) as customer_code,
    company_name,
    contact_name as contact_person,
    email_address as email,
    '旧システム' as system_type
FROM legacy_customers
WHERE migration_flag = 'PENDING'

UNION

-- 新規登録システムの顧客データ
SELECT 
    registration_code as customer_code,
    company_name,
    representative_name as contact_person,
    contact_email as email,
    '新規' as system_type
FROM new_registrations
WHERE approval_status = 'APPROVED';

このような統合により、システム移行時やデータマイグレーション時に、異なるシステム間でのデータ形式の違いを吸収しながら統一されたビューを作成できます。CAST関数を使用してデータ型を統一している点にも注目してください。

UNIONと他のSQL句との組み合わせ

SQLのUNION演算子は単独で使用するだけでなく、他のSQL句と組み合わせることで、より柔軟で高度なデータ処理が可能になります。WHERE句、ORDER BY句、GROUP BY句、SELECT INTO句などとの連携により、実践的なデータ統合や分析処理を実現できます。これらの組み合わせ方法を理解することで、複雑な要求にも対応できるSQLクエリを構築できるようになります。

WHERE句との連携方法

UNION演算子とWHERE句を組み合わせる際は、WHERE句の適用タイミングが重要なポイントとなります。WHERE句は各SELECT文に対して個別に適用する方法と、UNION結果全体に対して適用する方法の2パターンがあります。

各SELECT文にWHERE句を適用する場合、結合前に各テーブルのデータをフィルタリングできるため、処理効率が向上します。以下のような書き方が基本的なパターンです。

SELECT column1, column2 FROM table1
WHERE condition1
UNION
SELECT column1, column2 FROM table2
WHERE condition2;

UNION結果全体に対してWHERE句を適用する場合は、サブクエリとして全体を括弧で囲む必要があります。この方法では、統合後のデータセットに対して条件を適用できます。

SELECT * FROM (
    SELECT column1, column2 FROM table1
    UNION
    SELECT column1, column2 FROM table2
) AS union_result
WHERE union_result.column1 > 100;

ORDER BY句による結果の並び替え

UNION演算子とORDER BY句を組み合わせる際の重要な制約として、ORDER BY句はUNION全体の最後にのみ配置可能という点があります。個別のSELECT文にORDER BY句を記述することはできません。

ORDER BY句では、結合されたカラム名または列番号を使用して並び替えを指定します。カラム名を使用する場合は、すべてのSELECT文で同じ名前を使用するか、最初のSELECT文のカラム名を基準とします。

SELECT product_name, price FROM products_2023
UNION
SELECT product_name, price FROM products_2024
ORDER BY product_name ASC, price DESC;

列番号を使用した並び替えも可能で、特に計算結果や複雑な式を含む場合に便利です。

SELECT category, COUNT(*) as count FROM sales_q1
GROUP BY category
UNION
SELECT category, COUNT(*) as count FROM sales_q2
GROUP BY category
ORDER BY 2 DESC;

GROUP BY句を使った集計処理

UNION演算子とGROUP BY句の組み合わせでは、集計のタイミングによって結果が大きく変わります。各SELECT文内で集計を行う方法と、UNION結果に対して集計を行う方法があり、用途に応じて使い分けることが重要です。

各SELECT文内でGROUP BY句を使用する場合、それぞれのテーブルで個別に集計が実行され、その結果がUNIONで結合されます。この方法は、各期間や各部門の集計結果をまとめて表示したい場合に有効です。

SELECT region, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM sales_2023
GROUP BY region
UNION
SELECT region, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM sales_2024
GROUP BY region;

UNION結果全体に対してGROUP BY句を適用する場合は、統合されたデータセット全体で再集計が行われます。この方法では、同じグループキーの値が複数のテーブルから来る場合に、それらを合算できます。

SELECT region, SUM(total_sales) as combined_sales
FROM (
    SELECT region, sales_amount as total_sales FROM sales_2023
    UNION ALL
    SELECT region, sales_amount as total_sales FROM sales_2024
) AS combined_data
GROUP BY region;

SELECT INTOとの組み合わせパターン

UNION演算子とSELECT INTO句を組み合わせることで、複数のテーブルから統合したデータを新しいテーブルに直接格納できます。この機能は、データウェアハウスの構築やレポート用テーブルの作成において特に有用です。

基本的なSELECT INTO構文では、UNION結果を新しいテーブルに保存できます。テーブル構造は最初のSELECT文のスキーマに基づいて自動的に作成されます。

SELECT customer_id, order_date, total_amount
INTO consolidated_orders
FROM (
    SELECT customer_id, order_date, total_amount FROM orders_2023
    UNION ALL
    SELECT customer_id, order_date, total_amount FROM orders_2024
) AS union_result;

一時テーブルとしてSELECT INTOを使用する場合は、テーブル名の前に#を付けることで、セッション固有の一時テーブルを作成できます。これにより、複雑な処理の中間結果を効率的に管理できます。

SELECT department, employee_count, avg_salary
INTO #temp_summary
FROM (
    SELECT department, COUNT(*) as employee_count, AVG(salary) as avg_salary
    FROM employees_fulltime
    GROUP BY department
    UNION ALL
    SELECT department, COUNT(*) as employee_count, AVG(salary) as avg_salary
    FROM employees_parttime
    GROUP BY department
) AS employee_union;

UNIONを使用する際の注意点と制約

SQL UNIONを効果的に活用するためには、いくつかの重要な制約と注意点を理解しておく必要があります。これらの制約を無視すると、エラーが発生したり、期待した結果が得られない可能性があります。ここでは、UNION使用時に特に注意すべき3つのポイントについて詳しく解説します。

結合項目数の統一ルール

UNIONで複数のSELECT文を結合する際の最も基本的な制約は、全てのSELECT文で選択する項目数が一致していなければならないことです。この制約に違反すると、データベースシステムはエラーを返し、クエリの実行が失敗します。

例えば、以下のようなクエリはエラーになります：

-- エラーになる例
SELECT id, name FROM users
UNION
SELECT id, name, email FROM customers;

正しくUNIONを実行するためには、項目数を揃える必要があります。不足する項目には、NULLやデフォルト値を指定することで対応できます：

-- 正しい例
SELECT id, name, NULL as email FROM users
UNION
SELECT id, name, email FROM customers;

また、項目の並び順も重要で、1番目のSELECT文の1番目の項目と、2番目のSELECT文の1番目の項目が対応関係にあるという形で結合されます。

データ型の整合性確保

UNIONでは項目数だけでなく、対応する位置の項目同士でデータ型の互換性が必要です。データベースシステムは、UNION結果の各項目のデータ型を決定する際に、結合される全てのSELECT文の対応項目を考慮します。

データ型の互換性に関する主なルールは以下の通りです：

• 同じデータ型同士の結合は問題なく実行できる
• 数値型同士（INT、DECIMAL、FLOATなど）は一般的に互換性がある
• 文字列型同士（VARCHAR、CHAR、TEXTなど）も互換性がある
• 日付型同士（DATE、DATETIME、TIMESTAMPなど）も結合可能
• 互換性のないデータ型（例：数値と文字列）を結合する場合は明示的な変換が必要

データ型の長さについても注意が必要です。例えば、VARCHAR(50)とVARCHAR(100)を結合した場合、結果のデータ型は通常、より大きな長さが採用されます。

データ型の不整合時のキャスト処理

異なるデータ型の項目をUNIONで結合する場合、明示的なキャスト（型変換）処理を行うことで、エラーを回避し、意図した結果を得ることができます。キャスト処理は、CAST関数やCONVERT関数を使用して実現します。

以下は、データ型の不整合を解決するキャスト処理の例です：

-- 数値を文字列に変換する例
SELECT CAST(user_id AS VARCHAR(10)) as identifier, name FROM users
UNION
SELECT customer_code, company_name FROM customers;

-- 文字列を数値に変換する例
SELECT product_id, CAST(price AS DECIMAL(10,2)) as amount FROM products
UNION  
SELECT item_id, discount_amount FROM discounts;

キャスト処理を適切に行うためのベストプラクティスは以下の通りです：

1. 結合前に各SELECT文のデータ型を確認する
2. 最も適切な共通データ型を決定する
3. 必要に応じてCAST関数やCONVERT関数を使用する
4. データの精度や桁数に注意を払う
5. NULL値の処理についても考慮する

また、暗黙的な型変換に依存せず、明示的なキャスト処理を行うことで、コードの可読性と保守性が向上し、異なるデータベースシステム間での互換性も確保できます。

UNIONのパフォーマンス最適化

SQL UNIONを使用する際、大量のデータを扱う場面では実行速度やリソース消費が課題となることがあります。適切な最適化手法を理解し実践することで、UNION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。

実行速度を向上させるテクニック

UNION演算子のパフォーマンスを最適化するには、いくつかの効果的なテクニックを組み合わせて活用することが重要です。最も基本的でありながら効果的な手法から、高度な最適化技術まで段階的に適用していきましょう。

UNION ALLの優先使用が最も重要な最適化ポイントです。重複排除が不要な場合は、必ずUNION ALLを選択してください。UNIONは内部的にDISTINCT処理を行うため、大幅な処理時間増加を招きます。

• インデックスの効果的な活用：各SELECT文のWHERE句で使用される列にインデックスを作成
• 結果セットの事前絞り込み：UNIONする前に各SELECT文で可能な限りデータを絞り込み
• 列の選択最適化：必要な列のみをSELECTし、不要な列の取得を避ける
• 統計情報の最新化：データベースの統計情報を定期的に更新し、最適な実行プランを確保

複数のSELECT文を結合する際は、処理負荷の軽い順序で配置することも効果的です。小さなテーブルや絞り込み条件の厳しいクエリを先頭に配置することで、全体的な実行効率を向上させることができます。

単一テーブル内処理での使用を避ける理由

UNIONを単一テーブル内の処理に使用することは、パフォーマンス面で大きなデメリットを生じさせる場合が多く、避けるべき実装パターンの一つです。同じテーブルに対して複数のSELECT文を実行し、その結果をUNIONで結合する処理は、多くの場合より効率的な代替手法で置き換えることができます。

テーブルスキャンの重複実行が最大の問題点となります。単一テーブルに対してUNIONを使用すると、同じテーブルを複数回読み込むことになり、I/O負荷とCPU使用率が不必要に増大します。

典型的な問題パターンとして、以下のような実装が挙げられます：

-- 非効率な例：単一テーブルでのUNION使用
SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE status = 'A'
UNION
SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE status = 'B';

この処理は、OR条件やCASE文を使用することで大幅に効率化できます：

-- 効率的な代替案：OR条件の使用
SELECT column1, column2 FROM table1 WHERE status IN ('A', 'B');

単一テーブル内でUNIONを使用すべきでない理由は以下の通りです：

1. 同一テーブルへの複数回アクセスによるI/O負荷増大
2. メモリ使用量の増加とバッファプールの効率低下
3. インデックスの重複スキャンによる処理時間延長
4. データベースオプティマイザーの最適化阻害

ただし、異なる集計処理の結果を統合する場合など、論理的にUNIONが必要な場面では適切に使用してください。重要なのは、単純な条件分岐で実現できる処理をUNIONで複雑化しないことです。

他の集合演算子との比較

SQLの集合演算子は、UNIONだけでなくINTERSECTやEXCEPTなど複数存在し、それぞれ異なる目的と機能を持っています。これらの演算子を適切に使い分けることで、より効率的なデータ処理が可能になります。また、JOINとの機能比較を理解することで、SQL UNIONの特性をより深く把握できるでしょう。

INTERSECTとの違い

INTERSECTは、複数のSELECT文の結果セットの共通部分を取得する集合演算子です。UNIONが結果セットを結合するのに対し、INTERSECTは両方のクエリ結果に存在するレコードのみを抽出します。

UNIONとINTERSECTの主な違いは以下の通りです：

• 結果データの性質：UNIONは全てのレコードを統合、INTERSECTは共通レコードのみ
• 処理の方向性：UNIONは加算的、INTERSECTは絞り込み的
• 結果セットのサイズ：UNIONは元のセットより大きくなる可能性、INTERSECTは必ず小さくなる

実際の使用場面では、複数の条件で抽出したデータの重複部分を特定したい場合にINTERSECTが有効です。一方、複数のデータソースを統合したい場合はUNIONが適しています。

EXCEPTとの使い分け

EXCEPTは、左側のSELECT文の結果から右側のSELECT文の結果を差し引く演算子です。SQL UNIONがデータを結合するのに対し、EXCEPTはデータを除外する機能を持ちます。

UNIONとEXCEPTの使い分けポイントは次の通りです：

例えば、全顧客リストから特定の条件に該当する顧客を除外したい場合はEXCEPTが適しており、複数店舗の売上データを統合したい場合はUNIONが最適です。両者は補完的な関係にあり、データ分析の目的に応じて選択する必要があります。

JOINとの機能比較

JOINとSQL UNIONは、どちらも複数のテーブルやクエリを扱う機能ですが、データの結合方法が根本的に異なります。この違いを理解することで、適切な手法を選択できるようになります。

主な機能比較は以下の通りです：

• 結合の方向：JOINは水平結合（列の追加）、UNIONは垂直結合（行の追加）
• テーブル関係：JOINは関連するテーブル間、UNIONは独立したクエリ結果
• 列構成：JOINは異なる列構成可能、UNIONは同一列構成が必要
• パフォーマンス：JOINはインデックス活用可能、UNIONは結果セット処理が中心

JOINは関連性のあるテーブル間でデータを横方向に結合し、より詳細な情報を取得する場合に使用します。一方、UNIONは構造が同じで独立したデータセットを縦方向に統合し、包括的なデータリストを作成する場合に適しています。

注意点として、JOINでできる処理をUNIONで代替しようとすると、非効率な処理になる可能性があります。それぞれの特性を理解し、データの性質と処理目的に応じて適切に選択することが重要です。

データベース管理システム別のUNION実装

SQL UNIONは標準SQLの仕様として定義されていますが、各データベース管理システム（DBMS）によって実装方法や制限事項に違いがあります。同じUNION構文を使用していても、パフォーマンス特性や利用可能な機能が異なるため、使用するDBMSに応じた最適な実装方法を理解することが重要です。

SQL Serverでの実装方法

Microsoft SQL ServerにおけるUNION実装は、パフォーマンス最適化機能が充実している点が特徴です。SQL Serverのクエリオプティマイザーは、UNION操作において重複除去の処理を効率的に実行するため、大量データの処理でも安定した性能を発揮します。

SQL Serverでは、UNION操作時に以下のような独自の機能を活用できます：

• 実行プラン分析による自動最適化
• 並列処理による高速化
• 統計情報を活用した効率的なソート処理
• メモリ管理の最適化

また、SQL Server Management Studio（SSMS）を使用することで、UNION操作の実行プランを詳細に分析し、ボトルネックの特定や最適化の検討が容易に行えます。

-- SQL Serverでの基本的なUNION実装例
SELECT ProductID, ProductName FROM Products WHERE CategoryID = 1
UNION
SELECT ProductID, ProductName FROM ArchivedProducts WHERE CategoryID = 1
ORDER BY ProductName;

MySQLでの制限事項と特徴

MySQLにおけるUNION実装は、他のDBMSと比較して特定の制限事項があります。これらの制限を理解して適切に対処することで、効率的なデータ統合が可能になります。

MySQLの主な制限事項と特徴は以下の通りです：

• 各SELECT文でのLIMIT句の制限：個別のSELECT文にLIMIT句を適用する場合は括弧で囲む必要があります
• ORDER BY句の配置制限：全体の結果に対するORDER BYは最後に配置する必要があります
• 一時テーブルの自動作成：大きなUNION結果セットに対して一時テーブルが作成される場合があります
• 文字セットの自動変換：異なる文字セットの列を結合する際の自動変換機能

MySQLでのパフォーマンス向上のため、以下の点に注意が必要です：

-- MySQLでの制限を考慮したUNION実装例
(SELECT customer_id, order_date FROM orders_2023 WHERE status = 'completed' LIMIT 100)
UNION ALL
(SELECT customer_id, order_date FROM orders_2024 WHERE status = 'completed' LIMIT 100)
ORDER BY order_date DESC;

MySQL 8.0以降では、ウィンドウ関数やCTE（Common Table Expression）との組み合わせにより、より柔軟なUNION操作が可能になっています。

その他のDBMSでの違い

PostgreSQL、Oracle Database、IBM DB2など、その他の主要なDBMSでもそれぞれ独自のUNION実装特徴があります。これらの違いを理解することで、マルチデータベース環境での開発や移行作業をスムーズに進められます。

PostgreSQLでは、以下の特徴があります：

• 配列型やJSON型など、豊富なデータ型でのUNION操作サポート
• パラレルクエリによる高速化機能
• VACUUM処理によるパフォーマンス維持

Oracle Databaseの場合：

• UNION、UNION ALL、INTERSECT、MINUSの包括的な集合演算子サポート
• パーティション表との効率的な連携
• 実行プラン統計による詳細な分析機能

SQLiteでは：

• 軽量ながら標準的なUNION機能をサポート
• ファイルベースでの高速な結合処理
• メモリ使用量の最適化

これらのDBMS固有の特徴を活用することで、それぞれの環境に最適化されたUNION実装を選択し、システム全体のパフォーマンス向上を図ることができます。

まとめ

SQL UNIONは、複数のSELECT文の結果を縦方向に結合する集合演算子として、データベース操作において重要な役割を果たします。基本的なUNIONと重複を許可するUNION ALLの使い分けを理解することで、目的に応じた効率的なデータ統合が可能になります。

UNIONを効果的に活用するためには、以下のポイントが重要です。まず、結合するSELECT文の列数とデータ型を統一する必要があり、これらの制約を遵守することで正確な結果が得られます。また、パフォーマンスを考慮した場合、重複データの除去が不要であればUNION ALLを選択することで処理速度の向上が期待できます。

WHERE句やORDER BY句との組み合わせにより、より複雑な条件での絞り込みや並び替えが実現でき、GROUP BY句と連携することで統合後のデータに対する集計処理も可能です。さらに、INTERSECTやEXCEPTといった他の集合演算子やJOIN句との使い分けを理解することで、様々なデータ統合シナリオに対応できるようになります。

データベース管理システムによって実装や制限事項が異なる点も注意が必要です。SQL Server、MySQL、その他のDBMSそれぞれの特性を把握し、適切な構文を使用することで、確実にSQL UNIONの機能を活用できます。適切な使用により、効率的で保守性の高いSQLクエリの作成が可能となり、データベース操作の生産性向上に寄与するでしょう。