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。

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。

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

但是，对于超过（+4000）个插入，我建议使用存储过程。附上经过的时间。我确实插入了20英寸的11.788行

这就是代码

 public void InsertDataBase(MyEntity entity)
    {
        repository.Database.ExecuteSqlCommand("sp_mystored " +
                "@param1, @param2"
                 new SqlParameter("@param1", entity.property1),
                 new SqlParameter("@param2", entity.property2));
    }

据我所知，EntityFramework中没有BulkInsert来提高大型插件的性能。

在这种情况下，您可以使用ADO.net中的SqlBulkCopy来解决问题

记下几点，这是我的实施，我的改进以及其他回答和评论。

改进：

从我的实体获取SQL连接字符串仅在某些部分使用SQLBulk，其余部分仅使用实体框架使用与SQL数据库相同的日期表列名，无需映射每个列使用与SQL Datatable相同的Datatable名称public void InsertBulkDatatable（DataTable数据表）{EntityConnectionStringBuilder entityBuilder=新的EntityConnectionStringBuilder（ConfigurationManager.ConnectionStrings[“MyDbContextConnectionName”].ConnectionString）；string cs=entityBuilder.ProviderConnectionString；使用（varconnection=newSqlConnection（cs））{SqlTransaction事务=null；connection.Open（）；尝试{transaction=connection.BegginTransaction（）；使用（var sqlBulkCopy=新的sqlBulkCopy（连接，SqlBulkCopyOptions.TableLock，事务））{sqlBulkCopy.DestinationTableName=dataTable.TableName//使用SQL数据表在c中命名数据表#//映射列foreach（dataTable.Columns中的DataColumn列）{sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add（column.ColumnName，column.ColumnName）；}sqlBulkCopy.WriteToServer（数据表）；}transaction.Commit（）；}catch（异常）{transaction.Rollback（）；}}}