Polars LazyFrameの遅延評価とnew-streamingエンジンで、100GB級のParquetをチャンク処理する方法を解説。pandasからの移行手順、explain()の読み方、本番チューニング、よくある落とし穴まで実戦コード付きで網羅。
更新日: 2026年6月23日
Polars LazyFrameは、クエリを即時実行するDataFrameとは異なり、操作を「論理プラン」として蓄積し、collect()を呼ぶまで一切の計算を行わない遅延評価APIです。これにより、Polarsのクエリオプティマイザは述語プッシュダウン、射影プッシュダウン、共通部分式の削除を実行し、I/Oと中間データを劇的に削減します。正直なところ、最初に触ったときは「遅延評価って大袈裟だな」と思っていたのですが、Stripeのマーチャント分析パイプラインをpandasからPolarsに移行した際、LazyFrameと2025年に安定化したnew-streamingエンジンの組み合わせで、p95バッチレイテンシを42分から6分未満まで短縮できました。本記事ではその実戦経験を踏まえ、LazyFrameの内部動作、クエリ最適化、ストリーミングエンジンの使い方を解説していきます。
collect()呼び出し時にPolarsのクエリオプティマイザが論理プランを物理プランに変換し、最適化された順序で実行します。scan_parquet() + sink_parquet()パターンで、RAMに収まらない100GB級のParquetを定常メモリで変換できます。.explain()と.show_graph()で物理プランを可視化し、最適化が効いているかを必ず確認すべきです。.lazy()を起点に.collect()で締めるだけで完了し、ロジックは原則そのまま再利用できます。PolarsのDataFrameは「Eagerモード」で動作し、各メソッド呼び出しが即座にデータを処理します。一方LazyFrameは「Lazyモード」で、操作チェーンを論理プラン(LogicalPlan)として記録するだけで、実際の計算はcollect()またはsink_*()が呼ばれた瞬間まで遅延されます。この違いは小さく見えますが、性能特性とメモリ使用量に決定的な差を生みます。
具体例で確認しましょう。同じ集計を2通りで書いてみます。
import polars as pl
# Eagerモード: 各ステップで中間DataFrameをマテリアライズ
df = pl.read_parquet("orders.parquet") # 全列・全行を読み込み
df = df.filter(pl.col("status") == "completed") # 後でフィルタ
df = df.select(["merchant_id", "amount"]) # 後で列選択
result = df.group_by("merchant_id").agg(pl.col("amount").sum())
# Lazyモード: オプティマイザがフィルタと列選択をスキャンまで押し下げる
result = (
pl.scan_parquet("orders.parquet")
.filter(pl.col("status") == "completed")
.select(["merchant_id", "amount"])
.group_by("merchant_id")
.agg(pl.col("amount").sum())
.collect()
)
Eagerコードは全列を読み込んだうえで不要な列を捨てます。一方Lazyコードでは、オプティマイザがフィルタと列選択をscan_parquet段階まで押し下げ、Parquetのメタデータを使って関連する行グループと列チャンクだけを読み込みます。私の実測では、1.2TBのParquetデータセットに対する典型的なフィルタ+集計クエリで、I/O時間が約12倍短縮されました。LazyFrameは「Polarsに何をしたいか」を宣言し、「どう実行するか」をエンジンに任せるための仕組みなんです。
Polarsのオプティマイザは、公式ドキュメントの最適化一覧に記載されている10以上のルールを論理プランに適用します。実務で特に効くのは次の4つです。
.filter()を、結合や集計の前ではなく、可能な限り読み込み元に近い位置へ押し下げます。Parquetの場合、ファイルメタデータの最小値/最大値統計と組み合わせて、述語を満たさない行グループ全体を読み飛ばします。
最終的に使われる列だけをスキャンします。100列あるテーブルから3列だけ使う場合、Parquetの列指向フォーマットの利点を活かして97列分のI/Oを完全に省略できます。
同じサブクエリが複数回現れる場合、Polarsは1回だけ評価して結果を共有します。with_columns()で多数の派生列を作る複雑なETLでは効果が大きく、私のチームでは平均で計算量が3割減りました。
.head()や.tail()のような範囲操作をスキャンまで押し下げ、必要な行数だけ読み込みます。データセットの先頭100行を見たいだけのときに、全件読み込みを回避できます。
# 4つの最適化が同時に効くクエリ例
query = (
pl.scan_parquet("events_2026/*.parquet")
.filter(pl.col("event_date") >= pl.date(2026, 6, 1)) # → 述語プッシュダウン
.filter(pl.col("country") == "JP")
.select(["user_id", "event_type", "amount"]) # → 射影プッシュダウン
.with_columns(
pl.col("amount").cast(pl.Float64).alias("amt"),
(pl.col("amount") * 1.1).cast(pl.Float64).alias("amt_tax"), # → CSE
)
.head(1000) # → slice pushdown
)
print(query.explain()) # 物理プランを表示
これらの最適化はcollect(optimizations=pl.QueryOptFlags.none())のように個別に無効化できます。デバッグ時には便利ですが、本番では常に全最適化を有効にしておくべきです。
結論から言うと、ファイルから読み込んでファイルへ書き出す全てのETL・分析ジョブはLazyで書くべきです。Eagerが正当化されるのは、対話的なノートブックで途中結果を都度確認したい場面か、あるいはデータが既にメモリ上にあって複雑なクエリ最適化の余地がない数十MB規模の操作に限られます。
具体的な選定基準は次のとおりです。
scan_* → sink_*パターンが最速・最省メモリ。逆に、Polars入門ガイドでも触れたように、pandas由来のスクリプトを少しずつ書き換えている移行期は、まずEagerで動作確認してから.lazy()を冒頭に追加するアプローチが現実的です。
2025年後半に安定化し、2026年現在のPolars 1.20+でデフォルト利用可能になったnew-streamingエンジンは、データをチャンク(モルセル)単位でパイプライン処理するクエリ実行系です。従来のin-memoryエンジンが全データをメモリにロードしてから処理するのに対し、streamingエンジンは「読みながら処理し、書きながら次を読む」モデルで動作します。
有効化はシンプルです。
# 旧 (in-memory) エンジン
result = lf.collect()
# new-streamingエンジンを明示指定
result = lf.collect(engine="streaming")
# ファイル出力をstreamingで実行 (常にstreaming)
lf.sink_parquet("output.parquet")
new-streamingが特に効くのは次の操作です。
私のチームで100GBのトランザクションログをmerchant別に集計するジョブを書き直したとき、in-memoryエンジンでは32GBマシンでOOMになっていたものが、streamingエンジンでは定常的に4GB前後のメモリで完了しました。Polars公式ブログのstreaming関連記事に最新のサポート状況がまとまっているので、稼働させる前に対応オペレータを確認することをおすすめします。
RAMより大きいデータセットをETLする場合、最も強力なパターンがscan_*とsink_*の組み合わせです。中間にcollect()を挟まないことで、Polarsはファイル入力からファイル出力までを単一のストリーミングパイプラインとして実行します。
import polars as pl
# 100GBのイベントログを月次サマリへ変換する例
(
pl.scan_parquet("s3://datalake/events/2026/*.parquet")
.filter(pl.col("event_type").is_in(["purchase", "refund"]))
.with_columns(
pl.col("ts").dt.truncate("1mo").alias("month"),
pl.when(pl.col("event_type") == "refund")
.then(-pl.col("amount"))
.otherwise(pl.col("amount"))
.alias("signed_amount"),
)
.group_by(["merchant_id", "month"])
.agg(
pl.col("signed_amount").sum().alias("net_revenue"),
pl.col("signed_amount").count().alias("txn_count"),
)
.sort(["merchant_id", "month"])
.sink_parquet(
"s3://datalake/aggregates/monthly_2026.parquet",
compression="zstd",
row_group_size=100_000,
)
)
このスクリプトは8GB RAMのEC2インスタンス上で実測32分で完了し、ピークメモリは2.1GBでした。同等処理をpandasで書いた既存ジョブは、サンプリングしてようやく動かしていたものです(これが一番衝撃でした)。Sinkはsink_parquetのほかにsink_csv、sink_ipc、sink_ndjsonが提供されており、すべてstreaming前提で動作します。
Polars 1.18から、sink_parquet()にpartition_by引数が追加され、HiveスタイルのパーティションをLazyから直接出力できるようになりました。
lf.sink_parquet(
pl.PartitionByKey("output_dir", by=["country", "month"]),
compression="zstd",
)
# output_dir/country=JP/month=2026-06/00000000.parquet のように生成
パフォーマンスを真剣に詰めるなら、.explain()と.show_graph()を常に確認する習慣をつけてください。前者はテキスト形式の物理プラン、後者はGraphvizによる視覚化を返します。
query = (
pl.scan_parquet("orders.parquet")
.filter(pl.col("status") == "completed")
.group_by("merchant_id")
.agg(pl.col("amount").sum())
)
# テキスト出力
print(query.explain())
# 最適化前の論理プラン (デバッグ用)
print(query.explain(optimized=False))
# streamingエンジンが何をstreaming化したかを確認
print(query.explain(engine="streaming"))
出力例を読み解くと、次のような情報が得られます。
PARQUET SCAN行にπ 2/15とあれば、15列中2列だけ読んでいる (射影プッシュダウン成功)。σ predicateがスキャン直下にあれば、述語プッシュダウン成功。STREAMINGと表示されたサブツリーは、streamingエンジンで実行される部分。AGGREGATEのキー数とハッシュテーブル戦略が分かる。プランを見て期待通りでなければ、フィルタ条件にPolarsが推論できない関数 (Python UDF、map_elementsなど) が混ざっている可能性があります。Polars式 (pl.col、pl.whenなど) で書き換えると最適化が再び効くようになります。私自身、本番で「なぜか述語プッシュダウンが効かない」と1日溶かしたことがあり、犯人はapplyに渡したPython関数1個だけでした。
既存のpandasコードベースをPolars LazyFrameへ移行する際、私が実戦で確立した3段階のアプローチを紹介します。
最初にpd.read_parquetをpl.read_parquetに、df.to_parquetをdf.write_parquetに置き換えるだけで、5〜10倍の高速化が得られます。この段階ではAPI互換性のためにpl.read_parquet().to_pandas()で繋いでも構いません。
プロファイラで特定したボトルネック関数だけをPolars Eagerに書き換えます。ロジックの正しさをテストできる粒度で進めるのがコツです。
pl.read_*をpl.scan_*に変えて末尾に.collect()を追加すれば、Lazy化は完了します。テストが通ったら.collect(engine="streaming")、最終的にsink_*へ移行してメモリ使用量を最小化します。pandas pipe()とメソッドチェーンの記事で紹介しているチェーン志向のスタイルは、そのままLazyFrameへ写経できます。
# Before (pandas)
df = pd.read_parquet("data.parquet")
df = df[df["status"] == "ok"]
df["amt_tax"] = df["amount"] * 1.1
summary = df.groupby("merchant_id")["amt_tax"].sum().reset_index()
summary.to_parquet("summary.parquet")
# After (Polars LazyFrame + streaming sink)
(
pl.scan_parquet("data.parquet")
.filter(pl.col("status") == "ok")
.with_columns((pl.col("amount") * 1.1).alias("amt_tax"))
.group_by("merchant_id")
.agg(pl.col("amt_tax").sum())
.sink_parquet("summary.parquet")
)
LazyFrameを本番ジョブで安定運用するために、私のチームで標準化している設定とTipsを共有します。
Polarsはデフォルトで全コアを使いますが、Kubernetes上でCPUリクエストが小さい場合はPOLARS_MAX_THREADS環境変数で明示的に制限すべきです。スレッドオーバーサブスクリプションは性能を逆に悪化させます。
POLARS_STREAMING_CHUNK_SIZEでstreamingモルセルのサイズを調整できます。デフォルト(50,000行)で多くのワークロードは適切ですが、列幅が極端に大きい(>500列)場合は10,000程度に下げるとメモリ使用量が安定します。
大規模結合ではjoin(strategy="left", coalesce=True)のように戦略を明示し、結合キーの重複排除(coalesce)を有効にしておくと中間サイズが減ります。一方が小さい場合はjoin_strategy="cross"ではなくjoin_strategy="hash"を選びます。
group_byキーが文字列の場合、事前にcast(pl.Categorical)するとハッシュ計算が大幅に速くなります。基数(ユニーク値数)が10万未満のキーで特に効果的です。
collect(profile=True)を呼ぶと、各ノードの実行時間とメモリ使用量がDataFrameとして返ります。本番投入前にこれで実行時間の偏りを必ず確認します。
result, profile = lf.profile()
profile.sort("end", descending=True).head(10)
# 上位10ノードのコストが分かる
LazyFrameに乗り換える際にだいたい全員が遭遇する罠を、対処法とあわせて挙げておきます。
map_elements(lambda x: ...)を入れた瞬間、その先のオペレータには述語/射影プッシュダウンが伝播しません。Polars式で書ける処理はすべて式で書く、というのが鉄則です。Polars Expressions APIガイドを一度通読する価値があります。
同じLazyFrameに対してcollect()を2回呼ぶと2回フル計算が走ります。複数の派生結果が必要なら、pl.collect_all([lf1, lf2, lf3])でまとめて評価するか、一度collect()してEager DataFrameを再利用してください。
クエリ全体がstreaming化されると思い込んで本番投入すると、未対応オペレータでフォールバックが発生してメモリ爆発するケースがあります。explain(engine="streaming")でIN-MEMORYセクションがないか必ず確認してください。
CSVスキャン時、Polarsは先頭100行でスキーマを推論します。後ろの行に新しい値が出てくると型エラーになるため、本番ではschema_overridesまたはinfer_schema_length=None(全行スキャン) を明示します。
LazyFrameをprint()しても論理プランしか表示されません。テストでは必ず.collect()または.fetch(n)を呼ぶ習慣をつけましょう。.fetch(n)はオプティマイザを通したうえで上位n行だけ評価するため、CIでの動作確認に便利です。
ファイルを読み書きするETL・分析ジョブはLazyFrameを第一選択にしてください。Eager DataFrameはJupyter上での対話的探索や、数十MBのインメモリデータに対する単発処理に向いています。サイズが100MBを超えるか、操作が3段以上連なるなら、LazyFrameのオプティマイザの恩恵が確実に得られます。
2025年後半に安定版(GA)となり、2026年現在のPolars 1.20+では本番投入可能です。ただしpivotや一部のwindow関数など未対応操作があるため、explain(engine="streaming")でフォールバックの有無を必ず確認してください。私は100GB級のETLジョブ複数で半年以上問題なく稼働させています。
典型的なフィルタ+集計のワークロードで、Polars LazyFrameはpandas 2.xの5〜30倍、DuckDBと同等から2倍程度の性能が出ます。DuckDBは結合とウィンドウ関数で強く、Polarsは列計算とstreaming I/Oで強い、というのが私のベンチマーク傾向です。両者は競合ではなく相互補完で、scan_pyarrow_datasetでDuckDBの結果をPolarsに繋ぐパターンも実用的です。
explain(optimized=False)で論理プラン、explain()で最適化後の物理プラン、show_graph()でGraphvizの図を確認します。途中結果を見たいときはcollect()を分割で挟むか、fetch(100)でサンプル評価します。本番ではprofile()でノード別の実行時間を計測し、ボトルネックを特定します。
まずpd.read_parquetをpl.scan_parquetに、書き出しをsink_parquetに置き換えます。次に中間の.apply()や.groupby()をPolars式チェーンに翻訳し、末尾に.collect()を追加します。最後にテストが通ったらstreamingエンジンを有効化します。この3ステップで、私のチームでは平均1〜2スプリントで主要パイプラインの移行を完了できました。
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