【C#】PLINQ (AsParallel) を使用してLINQクエリを並列化し高速処理する

2025年12月13日

C#のLINQ（Language Integrated Query）は非常に便利ですが、標準の IEnumerable<T> に対するクエリはシングルスレッドでシーケンシャル（順次）に実行されます。

大量のデータ集計やCPU負荷の高い計算を行う場合、PLINQ (Parallel LINQ) を導入することで、マルチコアCPUのリソースを有効活用し、処理速度を劇的に向上させることが可能です。

ここでは、AsParallel 拡張メソッドを使用して、既存のLINQクエリを簡単に並列化する方法を解説します。

AsParallelによる並列クエリの実装

通常のLINQクエリに .AsParallel() を追加するだけで、クエリ全体が並列実行モード（ParallelQuery<T>）に切り替わります。また、WithDegreeOfParallelism を使用することで、同時実行するスレッド数の上限を制御できます。

以下のコードは、複数の広告キャンペーンデータからクリック率（CTR）を計算する処理を並列で行う例です。

サンプルコード

using System;
using System.Linq;
using System.Threading;

public class Program
{
    public static void Main()
    {
        // 1. データソースの定義（広告キャンペーンの配信実績）
        var campaigns = new[]
        {
            new { CampaignName = "Summer Sale A", Impressions = 150000, Clicks = 4500 },
            new { CampaignName = "Winter Promo B", Impressions = 120000, Clicks = 3200 },
            new { CampaignName = "New Arrival C", Impressions = 200000, Clicks = 8500 },
            new { CampaignName = "Clearance D",   Impressions = 80000,  Clicks = 1200 },
            new { CampaignName = "Member Only E", Impressions = 50000,  Clicks = 2500 },
        };

        Console.WriteLine("--- 解析処理開始 ---");

        // 2. PLINQによる並列処理クエリの構築
        var query = campaigns
            // 順次クエリを並列クエリに変換
            .AsParallel()
            // 同時実行スレッド数を指定（環境や負荷に応じて調整）
            .WithDegreeOfParallelism(4)
            // 順序を保持したい場合は AsOrdered() を追加するが、
            // パフォーマンス重視の場合は指定しない（順序は保証されなくなる）
            .Select(c => new
            {
                Name = c.CampaignName,
                // クリック率(CTR)の計算
                Ctr = (double)c.Clicks / c.Impressions * 100.0,
                // 実行スレッドIDを取得して並列動作を確認
                ProcessedThreadId = Thread.CurrentThread.ManagedThreadId
            });

        // 3. 結果の列挙
        // PLINQは遅延実行されるため、foreachで回した時点で計算が走ります
        foreach (var item in query)
        {
            Console.WriteLine(
                $"キャンペーン: {item.Name, -15} | CTR: {item.Ctr:F2}% (Thread: {item.ProcessedThreadId})"
            );
        }
    }
}