使用SqlBulkCopy：

void BulkInsert(GpsReceiverTrack[] gpsReceiverTracks)
{
    if (gpsReceiverTracks == null)
    {
        throw new ArgumentNullException(nameof(gpsReceiverTracks));
    }

    DataTable dataTable = new DataTable("GpsReceiverTracks");
    dataTable.Columns.Add("ID", typeof(int));
    dataTable.Columns.Add("DownloadedTrackID", typeof(int));
    dataTable.Columns.Add("Time", typeof(TimeSpan));
    dataTable.Columns.Add("Latitude", typeof(double));
    dataTable.Columns.Add("Longitude", typeof(double));
    dataTable.Columns.Add("Altitude", typeof(double));

    for (int i = 0; i < gpsReceiverTracks.Length; i++)
    {
        dataTable.Rows.Add
        (
            new object[]
            {
                    gpsReceiverTracks[i].ID,
                    gpsReceiverTracks[i].DownloadedTrackID,
                    gpsReceiverTracks[i].Time,
                    gpsReceiverTracks[i].Latitude,
                    gpsReceiverTracks[i].Longitude,
                    gpsReceiverTracks[i].Altitude
            }
        );
    }

    string connectionString = (new TeamTrackerEntities()).Database.Connection.ConnectionString;
    using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
    {
        connection.Open();
        using (var transaction = connection.BeginTransaction())
        {
            using (var sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.TableLock, transaction))
            {
                sqlBulkCopy.DestinationTableName = dataTable.TableName;
                foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
                {
                    sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
                }

                sqlBulkCopy.WriteToServer(dataTable);
            }
            transaction.Commit();
        }
    }

    return;
}

是的，SqlBulkUpdate确实是这类任务最快的工具。我想在.NETCore中找到“最省力”的通用方法，所以我最终使用了MarcGravell的优秀库FastMember，并为实体框架DB上下文编写了一个小小的扩展方法。工作速度极快：

using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using FastMember;
using Microsoft.Data.SqlClient;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;

namespace Services.Extensions
{
    public static class DbContextExtensions
    {
        public static void BulkCopyToServer<T>(this DbContext db, IEnumerable<T> collection)
        {
            var messageEntityType = db.Model.FindEntityType(typeof(T));

            var tableName = messageEntityType.GetSchema() + "." + messageEntityType.GetTableName();
            var tableColumnMappings = messageEntityType.GetProperties()
                .ToDictionary(p => p.PropertyInfo.Name, p => p.GetColumnName());

            using (var connection = new SqlConnection(db.Database.GetDbConnection().ConnectionString))
            using (var bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection))
            {
                foreach (var (field, column) in tableColumnMappings)
                {
                    bulkCopy.ColumnMappings.Add(field, column);
                }

                using (var reader = ObjectReader.Create(collection, tableColumnMappings.Keys.ToArray()))
                {
                    bulkCopy.DestinationTableName = tableName;
                    connection.Open();
                    bulkCopy.WriteToServer(reader);
                    connection.Close();
                }
            }
        }
    }
}

我正在寻找插入实体框架的最快方法

有一些支持大容量插入的第三方库可用：

Z.EntityFramework.Extensions（推荐）EF实用程序实体框架.BulkInsert

请参见：实体框架大容量插入库

选择大容量插入库时要小心。只有实体框架扩展支持所有类型的关联和继承，并且它是唯一一个仍然受支持的实体框架扩展。

免责声明：我是实体框架扩展的所有者

此库允许您执行场景所需的所有批量操作：

批量保存更改大容量插入批量删除批量更新批量合并

实例

// Easy to use
context.BulkSaveChanges();

// Easy to customize
context.BulkSaveChanges(bulk => bulk.BatchSize = 100);

// Perform Bulk Operations
context.BulkDelete(customers);
context.BulkInsert(customers);
context.BulkUpdate(customers);

// Customize Primary Key
context.BulkMerge(customers, operation => {
   operation.ColumnPrimaryKeyExpression = 
        customer => customer.Code;
});

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

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。

使用此技术可以提高实体框架中插入记录的速度。这里我使用一个简单的存储过程来插入记录。为了执行这个存储过程，我使用实体框架的.FromSql（）方法来执行Raw SQL。

存储过程代码：

CREATE PROCEDURE TestProc
@FirstParam VARCHAR(50),
@SecondParam VARCHAR(50)

AS
  Insert into SomeTable(Name, Address) values(@FirstParam, @SecondParam) 
GO

接下来，循环遍历所有4000条记录，并添加执行存储的

该过程每100次循环一次。

为此，我创建了一个字符串查询来执行这个过程，并继续将每一组记录附加到它。

然后检查循环是否以100的倍数运行，在这种情况下，使用.FromSql（）执行它。

所以对于4000条记录，我只需要执行以下步骤4000/100=40次。

检查以下代码：

string execQuery = "";
var context = new MyContext();
for (int i = 0; i < 4000; i++)
{
    execQuery += "EXEC TestProc @FirstParam = 'First'" + i + "'', @SecondParam = 'Second'" + i + "''";

    if (i % 100 == 0)
    {
        context.Student.FromSql(execQuery);
        execQuery = "";
    }
}