WooCommerce の注文はshop_orderというカスタム投稿タイプとして wp_posts に保存され、顧客情報や商品内容はすべてwp_postmetaに付随する形で管理されます。
ゲストユーザーの情報もこのメタ情報に保持されるため、 1 件の注文につき多数のメタ行が発生します。
これは、 WordPress 標準の柔軟性を活かした構造である一方、注文が増えるとwp_postmetaが肥大化し、特にメタクエリ（JOIN）による注文検索の遅延が大きな問題になってきます。
数千~数万件と注文が増えるにつれ、構造的なボトルネックになってきます。
従来構造
たとえば、 1 件の注文データ（#1001）を保存する際、次のように保存されます。
- wp_posts
- wp_postmeta
wp_posts
ID post_type post_status post_date post_author
1001 shop_order wc-completed 2025-06-01 12:34:56 0
wp_postmeta
post_id meta_key meta_value
1001 _billing_first_name 太郎
1001 _billing_last_name 山田
1001 _billing_email taro@example.com
1001 _billing_address_1 東京都新宿区 1-2-3
1001 _shipping_method flat_rate
1001 _payment_method cod
1001 _order_total 5980
1001 _line_items シリアライズされた商品配列
1001 _order_currency JPY
このメタデータは抜粋であり、実際には 20～50 行にも分散します。
例えば「顧客名・メール・合計金額」を 1 画面で表示するには、それぞれのmeta_keyを持つ行を探して結合する処理が必要でwp_postmetaの構造的欠点です。
また、meta_valueがシリアライズされていれば、 SQL では直接使えないためさらに遅くなります。
HPOS（High-Performance Order Storage）
この問題を解決するために、 WooCommerce 7.1 以降で導入されたのが、 HPOS（High-Performance Order Storage）です。
HPOS では注文データが以下のような専用テーブルに分離されます。
- wp_wc_orders
- wp_wc_order_addresses
- wp_wc_order_operational_data
それぞれの情報がカラム単位で直接保持されており、必要なデータは 1 行または 1 テーブル JOIN だけで完結します。
検索もWHERE payment_method = 'cod'のように 高速な条件指定が可能です。
wp_wc_orders
id status currency total_amount payment_method date_created_gmt
1001 wc-completed JPY 5980 cod 2025-06-01 03:34:56
wp_wc_order_addresses
order_id address_type first_name last_name email address_1
1001 billing 太郎 山田 taro@example.com 東京都新宿区 1-2-3
wp_wc_order_operational_data
order_id shipping_method created_via ip_address user_agent
1001 flat_rate checkout 192.168.0.1 Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
HPOS 導入の効果
| 処理 | 従来構造 | HPOS |
|---|---|---|
| 一覧表示 | meta_key を JOIN（遅い） | 単純 SELECT（速い） |
| 検索 | LIKE 検索、インデックス非効率 | WHERE 検索、高速 |
| ソート | 文字列比較、型変換が必要 | 数値・日付カラムで直接 |
| 絞り込み | meta_key 組み合わせが複雑 | WHERE 句で簡潔 |
| 集計 | meta_key で集計（重い） | SUM 関数で直接集計 |
| ページ分割（件数取得） | JOIN 付き COUNT で遅い | 単純な COUNT(*) で高速 |
HPOS 導入におけるデメリットは基本的にありません。ただし、未対応のプラグインを使用しているなど、実際の HPOS 導入は「一筋縄ではいかない」ことも。
筆者自身の環境でも想定外のトラブルに遭遇したので、現場での移行ノウハウや注意点は次回まとめます。
この記事が役に立ったら「いいね」！
