我已经研究了Slauma的答案（这太棒了，感谢创意人），我已经减少了批量，直到达到最佳速度。查看Slauma的结果：

commitCount=1，recreateContext=true:超过10分钟commitCount=10，recreateContext=true:241秒commitCount=100，recreateContext=true:164秒commitCount=1000，recreateContext=true:191秒

可以看出，当从1移动到10，以及从10移动到100时，速度会增加，但从100到1000的插入速度会再次下降。

因此，我重点关注了当您将批量大小减少到10到100之间时会发生什么，下面是我的结果（我使用了不同的行内容，因此我的时间值不同）：

Quantity    | Batch size    | Interval
1000    1   3
10000   1   34
100000  1   368

1000    5   1
10000   5   12
100000  5   133

1000    10  1
10000   10  11
100000  10  101

1000    20  1
10000   20  9
100000  20  92

1000    27  0
10000   27  9
100000  27  92

1000    30  0
10000   30  9
100000  30  92

1000    35  1
10000   35  9
100000  35  94

1000    50  1
10000   50  10
100000  50  106

1000    100 1
10000   100 14
100000  100 141

根据我的结果，批量大小的实际最佳值约为30。它小于10和100。问题是，我不知道为什么30是最优的，也找不到任何合理的解释。

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

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）

这里编写的所有解决方案都无济于事，因为当您执行SaveChanges（）时，insert语句会一个接一个地发送到数据库，这就是Entity的工作方式。

例如，如果您的数据库往返行程是50毫秒，那么插入所需的时间是记录数x 50毫秒。

您必须使用BulkInsert，以下是链接：https://efbulkinsert.codeplex.com/

通过使用它，我的插入时间从5-6分钟减少到10-12秒。

对于您在问题评论中的评论：

“…保存更改（每个记录）。。。"

这是你能做的最糟糕的事情！对每个记录调用SaveChanges（）会大大降低批量插入的速度。我会做一些简单的测试，这很可能会提高性能：

在所有记录后调用SaveChanges（）一次。例如，在100条记录之后调用SaveChanges（）。例如，在100条记录之后调用SaveChanges（），并释放上下文并创建新的上下文。禁用更改检测

对于批量插入，我正在使用这样的模式进行工作和试验：

using (TransactionScope scope = new TransactionScope())
{
    MyDbContext context = null;
    try
    {
        context = new MyDbContext();
        context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;

        int count = 0;            
        foreach (var entityToInsert in someCollectionOfEntitiesToInsert)
        {
            ++count;
            context = AddToContext(context, entityToInsert, count, 100, true);
        }

        context.SaveChanges();
    }
    finally
    {
        if (context != null)
            context.Dispose();
    }

    scope.Complete();
}

private MyDbContext AddToContext(MyDbContext context,
    Entity entity, int count, int commitCount, bool recreateContext)
{
    context.Set<Entity>().Add(entity);

    if (count % commitCount == 0)
    {
        context.SaveChanges();
        if (recreateContext)
        {
            context.Dispose();
            context = new MyDbContext();
            context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
        }
    }

    return context;
}

我有一个测试程序，它将560.000个实体（9个标量财产，没有导航财产）插入数据库。使用此代码，它只需不到3分钟即可工作。

为了提高性能，在“许多”记录之后调用SaveChanges（）非常重要（“许多”约为100或1000）。它还提高了在SaveChanges之后释放上下文并创建新上下文的性能。这将从所有实体中清除上下文，SaveChanges不会这样做，实体仍然以状态Unchanged附加到上下文。正是由于上下文中附加实体的大小不断增加，才导致插入过程一步步变慢。因此，在一段时间后清除它是有帮助的。

以下是我的560000个实体的一些测量值：

commitCount=1，recreateContext=false：许多小时（这是您当前的过程）commitCount=100，recreateContext=false：超过20分钟commitCount=1000，recreateContext=false：242秒commitCount=10000，recreateContext=false：202秒commitCount=100000，recreateContext=false：199秒commitCount=1000000，recreateContext=false：内存不足异常commitCount=1，recreateContext=true:超过10分钟commitCount=10，recreateContext=true:241秒commitCount=100，recreateContext=true:164秒commitCount=1000，recreateContext=true:191秒

上述第一个测试中的行为是，性能非常非线性，并且随着时间的推移会大大降低。（“很多小时”是一个估计，我从未完成过这项测试，20分钟后我停在了50000个实体。）这种非线性行为在所有其他测试中都不那么重要。