我正在寻找插入实体框架的最快方法。
我之所以问这个问题，是因为您有一个活动的TransactionScope，并且插入量很大（4000+）。它可能会持续超过10分钟（事务的默认超时），这将导致事务不完整。
当前回答
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。
其他回答
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。
您应该考虑为此使用System.Data.SqlClient.SqlBulkCopy。这是文档，当然还有很多在线教程。
抱歉，我知道您正在寻找一个简单的答案来让EF做您想做的事情，但批量操作并不是ORM真正的用途。
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
TL；博士我知道这是一个老帖子，但我已经实施了一个解决方案，从其中一个提议开始，扩展它并解决其中的一些问题；此外，我还阅读了所提出的其他解决方案，与这些方案相比，我似乎提出了一种更适合原始问题中提出的要求的解决方案。
在这个解决方案中，我扩展了Slauma的方法，我认为它非常适合原始问题中提出的情况，即使用实体框架和事务范围对数据库进行昂贵的写入操作。
在Slauma的解决方案中，这只是一个草稿，只是用来了解EF的速度与实施批量插入的策略-存在以下问题：
交易超时（默认情况下，1分钟可通过代码延长至最多10分钟）；复制宽度等于事务结束时使用的提交大小的第一个数据块（这个问题很奇怪，可以通过变通方法解决）。
我还报告了一个例子，其中包括几个从属实体的上下文插入，从而扩展了Slauma提出的案例研究。
我能够验证的性能是10K记录/分钟，在数据库中插入200K宽的记录块，每个记录块大约1KB。速度是恒定的，性能没有下降，测试需要大约20分钟才能成功运行。
详细的解决方案
主持在示例存储库类中插入的批量插入操作的方法：
abstract class SomeRepository {
protected MyDbContext myDbContextRef;
public void ImportData<TChild, TFather>(List<TChild> entities, TFather entityFather)
where TChild : class, IEntityChild
where TFather : class, IEntityFather
{
using (var scope = MyDbContext.CreateTransactionScope())
{
MyDbContext context = null;
try
{
context = new MyDbContext(myDbContextRef.ConnectionString);
context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
entityFather.BulkInsertResult = false;
var fileEntity = context.Set<TFather>().Add(entityFather);
context.SaveChanges();
int count = 0;
//avoids an issue with recreating context: EF duplicates the first commit block of data at the end of transaction!!
context = MyDbContext.AddToContext<TChild>(context, null, 0, 1, true);
foreach (var entityToInsert in entities)
{
++count;
entityToInsert.EntityFatherRefId = fileEntity.Id;
context = MyDbContext.AddToContext<TChild>(context, entityToInsert, count, 100, true);
}
entityFather.BulkInsertResult = true;
context.Set<TFather>().Add(fileEntity);
context.Entry<TFather>(fileEntity).State = EntityState.Modified;
context.SaveChanges();
}
finally
{
if (context != null)
context.Dispose();
}
scope.Complete();
}
}
}
仅用于示例目的的接口：
public interface IEntityChild {
//some properties ...
int EntityFatherRefId { get; set; }
}
public interface IEntityFather {
int Id { get; set; }
bool BulkInsertResult { get; set; }
}
db上下文中，我将解决方案的各个元素实现为静态方法：
public class MyDbContext : DbContext
{
public string ConnectionString { get; set; }
public MyDbContext(string nameOrConnectionString)
: base(nameOrConnectionString)
{
Database.SetInitializer<MyDbContext>(null);
ConnectionString = Database.Connection.ConnectionString;
}
/// <summary>
/// Creates a TransactionScope raising timeout transaction to 30 minutes
/// </summary>
/// <param name="_isolationLevel"></param>
/// <param name="timeout"></param>
/// <remarks>
/// It is possible to set isolation-level and timeout to different values. Pay close attention managing these 2 transactions working parameters.
/// <para>Default TransactionScope values for isolation-level and timeout are the following:</para>
/// <para>Default isolation-level is "Serializable"</para>
/// <para>Default timeout ranges between 1 minute (default value if not specified a timeout) to max 10 minute (if not changed by code or updating max-timeout machine.config value)</para>
/// </remarks>
public static TransactionScope CreateTransactionScope(IsolationLevel _isolationLevel = IsolationLevel.Serializable, TimeSpan? timeout = null)
{
SetTransactionManagerField("_cachedMaxTimeout", true);
SetTransactionManagerField("_maximumTimeout", timeout ?? TimeSpan.FromMinutes(30));
var transactionOptions = new TransactionOptions();
transactionOptions.IsolationLevel = _isolationLevel;
transactionOptions.Timeout = TransactionManager.MaximumTimeout;
return new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required, transactionOptions);
}
private static void SetTransactionManagerField(string fieldName, object value)
{
typeof(TransactionManager).GetField(fieldName, BindingFlags.NonPublic | BindingFlags.Static).SetValue(null, value);
}
/// <summary>
/// Adds a generic entity to a given context allowing commit on large block of data and improving performance to support db bulk-insert operations based on Entity Framework
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="context"></param>
/// <param name="entity"></param>
/// <param name="count"></param>
/// <param name="commitCount">defines the block of data size</param>
/// <param name="recreateContext"></param>
/// <returns></returns>
public static MyDbContext AddToContext<T>(MyDbContext context, T entity, int count, int commitCount, bool recreateContext) where T : class
{
if (entity != null)
context.Set<T>().Add(entity);
if (count % commitCount == 0)
{
context.SaveChanges();
if (recreateContext)
{
var contextConnectionString = context.ConnectionString;
context.Dispose();
context = new MyDbContext(contextConnectionString);
context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
}
}
return context;
}
}
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 = "";
}
}
