先生と生徒の会話形式で理解しよう

生徒

「C#のLINQを使っているんですけど、大量のデータを処理するときに遅くなることがあるんです。どうしたら速くできますか？」

先生

「いい質問ですね。LINQはとても便利ですが、使い方を工夫しないと無駄な処理が増えてしまうことがあります。パフォーマンスを意識した書き方をするとスムーズになりますよ。」

生徒

「なるほど！具体的にどんな工夫をすればいいんですか？」

先生

「それでは、C#のLINQでパフォーマンスを改善するためのポイントを順番に説明していきましょう！」

1. LINQとは？まず基本を確認

C#のLINQ（Language Integrated Query）は、データを簡単に検索・絞り込み・並べ替えできる便利な機能です。配列やリストなどのコレクションに対してSQLのような感覚でデータを扱えるので、コードが読みやすくなります。

しかし、便利さの裏には「パフォーマンスの落とし穴」があります。例えば、大量のデータを扱うときに無駄な処理が入ってしまうと、動作が遅くなることがあるのです。

2. 遅延実行を理解しよう

LINQの特徴のひとつに遅延実行（ちえんじっこう）があります。これは、クエリを書いた時点ではまだ実行されず、実際にデータを取り出すタイミングで処理が行われる仕組みです。

たとえば、次の例を見てみましょう。


var numbers = Enumerable.Range(1, 10);
var query = numbers.Where(n => n % 2 == 0);

// この時点では処理されていない
foreach (var n in query)
{
    Console.WriteLine(n);
}

クエリを変数に代入しただけでは処理されず、foreachで取り出した瞬間に実行されます。この性質を知らないと、何度も同じ処理を繰り返してパフォーマンスが落ちる原因になります。

3. ToListやToArrayで無駄な再計算を防ぐ

遅延実行の性質があるため、同じLINQクエリを繰り返し使うと毎回計算されます。これを避けるためには、一度結果をリストや配列に変換してキャッシュしておくと良いです。


var numbers = Enumerable.Range(1, 1000000);
var evenNumbers = numbers.Where(n => n % 2 == 0).ToList();

// 繰り返し利用しても再計算されない
Console.WriteLine(evenNumbers.Count);
Console.WriteLine(evenNumbers.First());


500000
2

このようにToList()やToArray()を使うと、無駄な再処理を防げるのでパフォーマンス改善につながります。

4. 不要な処理を省略する

LINQを使うときには、できるだけ無駄な処理を省くことが大切です。例えば、次のように書くと余分な計算が発生します。


// 悪い例：WhereとSelectを分けている
var result = numbers.Where(n => n > 10).Select(n => n * 2);

この場合は、条件と変換をひとまとめにすると処理が少なく済みます。


// 改善例：Where内でまとめる
var result = numbers.Select(n => n * 2).Where(n => n > 20);

順番を工夫することで効率的に処理でき、全体の速度が上がります。

5. 大量データにはParallel LINQ（PLINQ）

もし何百万件ものデータを処理する場合は、Parallel LINQ（PLINQ）を活用するとCPUの複数コアを使って並列処理できます。


var bigData = Enumerable.Range(1, 10000000);
var evenSquares = bigData.AsParallel()
                         .Where(n => n % 2 == 0)
                         .Select(n => n * n);

AsParallel()を使うと簡単に並列化できますが、すべてのケースで速くなるわけではありません。少量のデータでは逆に遅くなることもあるので注意しましょう。