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();
                }
            }
        }
    }
}

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();
                }
            }
        }
    }
}

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。

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

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;
}

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。