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

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。

Configuration.LazyLoadingEnabled=false；Configuration.ProxyCreationEnabled=false；

如果没有AutoDetectChangesEnabled=false，这些速度太快；我建议使用不同于dbo的表头。通常我使用nop、sop、tbl等。。

这种组合可以很好地提高速度。

context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
context.Configuration.ValidateOnSaveEnabled = false;

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;
});

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。