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在大数据量下，UnionAll操作可能会更加耗时和资源消耗较高。因为UnionAll操作会将多个数据集合并在一起，这意味着需要对所有数据进行扫描和合并，而不仅仅是简单地连接两个数据集。
在处理大数据集时，UnionAll可能会导致更多的磁盘IO和内存消耗，这可能会影响查询性能和整体系统性能。因此，在处理大数据量时，需要谨慎使用UnionAll操作，并尽可能优化查询以减少资源消耗。
另外，对于大数据量下的UnionAll操作，还可以考虑使用分区表或者其他优化策略来提高查询性能和减少资源消耗。因此，在处理大数据量时，需要根据具体情况选择合适的操作和优化方法。
