在使用Parallel.ForEach循环处理大数据集时，可能会遇到数据不正确的问题。这是由于并行处理可能导致数据竞争和并发访问问题。

并行处理会将数据集拆分为多个子集，并同时处理这些子集。在并行处理期间，如果多个线程同时访问和修改共享的数据，就会出现数据不正确的情况。

为了解决这个问题，你可以考虑以下几点：

1. 使用线程安全的集合：在并行处理期间，使用线程安全的集合来存储和访问数据。例如，可以使用ConcurrentBag、ConcurrentDictionary等线程安全的集合类。

2. 避免共享状态：尽量避免在并行处理期间共享状态。如果可能的话，将数据拆分为独立的子集，每个子集由一个线程独立处理。

3. 使用同步机制：如果必须共享状态，确保对共享数据的访问是同步的。可以使用锁（lock语句）、互斥体（Mutex类）等同步机制来保护共享数据的访问。

4. 考虑数据依赖性：如果主表和字表之间存在依赖关系，确保在处理主表之前，字表的数据已经完全准备好。可以使用Parallel.ForEach的ParallelOptions参数中的TaskScheduler属性来控制任务的调度顺序。

5. 进行数据验证：在并行处理结束后，对结果进行验证，确保数据的正确性。可以使用断言（Debug.Assert）或其他验证机制来检查数据的一致性。

当使用Parallel.ForEach处理并行任务时，可以使用lock语句来保护共享数据的访问。下面是一个示例代码：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        List<int> sharedData = new List<int>();
        object lockObject = new object();

        Parallel.ForEach(Enumerable.Range(1, 10), (i) =>
        {
            // 访问共享数据之前加锁
            lock (lockObject)
            {
                sharedData.Add(i);
            }

            // 模拟一些耗时的操作
            Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(1)).Wait();

            // 访问共享数据之前加锁
            lock (lockObject)
            {
                Console.WriteLine($"Thread {Task.CurrentId}: {string.Join(", ", sharedData)}");
            }
        });

        Console.WriteLine($"Final result: {string.Join(", ", sharedData)}");
    }
}

在上面的示例中，我们创建了一个共享的List<int>对象和一个用于同步的lockObject对象。在每个并行任务中，我们使用lock语句来保护对共享数据的访问。这样可以确保每个任务在访问共享数据时是同步的。

请注意，使用lock语句会引入一定的开销，因为每个任务在访问共享数据时都需要获取锁。因此，在使用同步机制时，要确保共享数据的访问频率不会导致性能下降。

另外，如果共享数据的访问逻辑更加复杂，或者需要更高级的同步机制，你还可以考虑使用Monitor类、Mutex类或其他同步机制来保护共享数据的访问。这些同步机制的选择取决于具体的需求和场景。