我对上面的@Slauma示例进行了一个通用扩展；

public static class DataExtensions
{
    public static DbContext AddToContext<T>(this DbContext context, object entity, int count, int commitCount, bool recreateContext, Func<DbContext> contextCreator)
    {
        context.Set(typeof(T)).Add((T)entity);

        if (count % commitCount == 0)
        {
            context.SaveChanges();
            if (recreateContext)
            {
                context.Dispose();
                context = contextCreator.Invoke();
                context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
            }
        }
        return context;
    }
}

用法：

public void AddEntities(List<YourEntity> entities)
{
    using (var transactionScope = new TransactionScope())
    {
        DbContext context = new YourContext();
        int count = 0;
        foreach (var entity in entities)
        {
            ++count;
            context = context.AddToContext<TenancyNote>(entity, count, 100, true,
                () => new YourContext());
        }
        context.SaveChanges();
        transactionScope.Complete();
    }
}

因为这里从未提到过，我想在这里重新推荐EFCore.BulkExtensions

context.BulkInsert(entitiesList);                 context.BulkInsertAsync(entitiesList);
context.BulkUpdate(entitiesList);                 context.BulkUpdateAsync(entitiesList);
context.BulkDelete(entitiesList);                 context.BulkDeleteAsync(entitiesList);
context.BulkInsertOrUpdate(entitiesList);         context.BulkInsertOrUpdateAsync(entitiesList);         // Upsert
context.BulkInsertOrUpdateOrDelete(entitiesList); context.BulkInsertOrUpdateOrDeleteAsync(entitiesList); // Sync
context.BulkRead(entitiesList);                   context.BulkReadAsync(entitiesList);

我将推荐这篇关于如何使用EF进行批量插入的文章。

实体框架和慢速批量INSERT

他探索了这些领域并比较了绩效：

默认EF（57分钟完成添加30000条记录）替换为ADO.NET代码（对于相同的30000，25秒）上下文膨胀-通过为每个工作单元使用一个新的上下文来保持活动的上下文图较小（相同的30000个插入需要33秒）大列表-关闭AutoDetectChangesEnabled（将时间缩短至约20秒）批处理（最短16秒）DbTable.AddRange（）-（性能在12范围内）

下面是使用实体框架和使用SqlBulkCopy类之间的性能比较，具体示例为：如何将复杂对象批量插入SQL Server数据库

正如其他人已经强调的，ORM不应用于批量操作。它们提供了灵活性、关注点分离和其他好处，但批量操作（批量读取除外）不是其中之一。

秘密是插入到相同的空白暂存表中。插件快速发光。然后在主大表中运行一个单独的插入。然后截断临时表，为下一批做好准备。

ie.

insert into some_staging_table using Entity Framework.

-- Single insert into main table (this could be a tiny stored proc call)
insert into some_main_already_large_table (columns...)
   select (columns...) from some_staging_table
truncate table some_staging_table

如果您添加的实体（）依赖于上下文中的其他预加载实体（例如导航财产），则Dispose（）上下文会产生问题

我使用类似的概念来保持我的上下文较小，以实现相同的性能

但我只是分离已经SaveChanges（）的实体，而不是Dispose（）上下文并重新创建

public void AddAndSave<TEntity>(List<TEntity> entities) where TEntity : class {

const int CommitCount = 1000; //set your own best performance number here
int currentCount = 0;

while (currentCount < entities.Count())
{
    //make sure it don't commit more than the entities you have
    int commitCount = CommitCount;
    if ((entities.Count - currentCount) < commitCount)
        commitCount = entities.Count - currentCount;

    //e.g. Add entities [ i = 0 to 999, 1000 to 1999, ... , n to n+999... ] to conext
    for (int i = currentCount; i < (currentCount + commitCount); i++)        
        _context.Entry(entities[i]).State = System.Data.EntityState.Added;
        //same as calling _context.Set<TEntity>().Add(entities[i]);       

    //commit entities[n to n+999] to database
    _context.SaveChanges();

    //detach all entities in the context that committed to database
    //so it won't overload the context
    for (int i = currentCount; i < (currentCount + commitCount); i++)
        _context.Entry(entities[i]).State = System.Data.EntityState.Detached;

    currentCount += commitCount;
} }

如果需要，用try-catch和TrasactionScope（）将其包装起来，为了保持代码干净，没有在这里显示它们