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

我同意亚当·拉基斯的观点。SqlBulkCopy是将批量记录从一个数据源传输到另一数据源的最快方法。我用这个复制了20K张唱片，只用了不到3秒钟。看看下面的例子。

public static void InsertIntoMembers(DataTable dataTable)
{           
    using (var connection = new SqlConnection(@"data source=;persist security info=True;user id=;password=;initial catalog=;MultipleActiveResultSets=True;App=EntityFramework"))
    {
        SqlTransaction transaction = null;
        connection.Open();
        try
        {
            transaction = connection.BeginTransaction();
            using (var sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.TableLock, transaction))
            {
                sqlBulkCopy.DestinationTableName = "Members";
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Firstname", "Firstname");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Lastname", "Lastname");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("DOB", "DOB");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Gender", "Gender");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Email", "Email");

                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Address1", "Address1");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Address2", "Address2");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Address3", "Address3");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Address4", "Address4");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Postcode", "Postcode");

                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("MobileNumber", "MobileNumber");
                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("TelephoneNumber", "TelephoneNumber");

                sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add("Deleted", "Deleted");

                sqlBulkCopy.WriteToServer(dataTable);
            }
            transaction.Commit();
        }
        catch (Exception)
        {
            transaction.Rollback();
        }

    }
}

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。。

我将推荐这篇关于如何使用EF进行批量插入的文章。

实体框架和慢速批量INSERT

他探索了这些领域并比较了绩效：

默认EF（57分钟完成添加30000条记录）替换为ADO.NET代码（对于相同的30000，25秒）上下文膨胀-通过为每个工作单元使用一个新的上下文来保持活动的上下文图较小（相同的30000个插入需要33秒）大列表-关闭AutoDetectChangesEnabled（将时间缩短至约20秒）批处理（最短16秒）DbTable.AddRange（）-（性能在12范围内）

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

[POSTGRESQL的新解决方案]嘿，我知道这是一篇很老的文章，但我最近遇到了类似的问题，但我们使用的是Postgresql。我想使用有效的膨胀剂，但结果很难。我在这个数据库上找不到合适的免费库。我只找到了这个助手：https://bytefish.de/blog/postgresql_bulk_insert/也在Nuget上。我编写了一个小映射器，它以实体框架的方式自动映射财产：

public static PostgreSQLCopyHelper<T> CreateHelper<T>(string schemaName, string tableName)
        {
            var helper = new PostgreSQLCopyHelper<T>("dbo", "\"" + tableName + "\"");
            var properties = typeof(T).GetProperties();
            foreach(var prop in properties)
            {
                var type = prop.PropertyType;
                if (Attribute.IsDefined(prop, typeof(KeyAttribute)) || Attribute.IsDefined(prop, typeof(ForeignKeyAttribute)))
                    continue;
                switch (type)
                {
                    case Type intType when intType == typeof(int) || intType == typeof(int?):
                        {
                            helper = helper.MapInteger("\"" + prop.Name + "\"",  x => (int?)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type stringType when stringType == typeof(string):
                        {
                            helper = helper.MapText("\"" + prop.Name + "\"", x => (string)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type dateType when dateType == typeof(DateTime) || dateType == typeof(DateTime?):
                        {
                            helper = helper.MapTimeStamp("\"" + prop.Name + "\"", x => (DateTime?)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type decimalType when decimalType == typeof(decimal) || decimalType == typeof(decimal?):
                        {
                            helper = helper.MapMoney("\"" + prop.Name + "\"", x => (decimal?)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type doubleType when doubleType == typeof(double) || doubleType == typeof(double?):
                        {
                            helper = helper.MapDouble("\"" + prop.Name + "\"", x => (double?)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type floatType when floatType == typeof(float) || floatType == typeof(float?):
                        {
                            helper = helper.MapReal("\"" + prop.Name + "\"", x => (float?)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                    case Type guidType when guidType == typeof(Guid):
                        {
                            helper = helper.MapUUID("\"" + prop.Name + "\"", x => (Guid)typeof(T).GetProperty(prop.Name).GetValue(x, null));
                            break;
                        }
                }
            }
            return helper;
        }

我使用它的方式如下（我有一个名为“承诺”的实体）：

var undertakingHelper = BulkMapper.CreateHelper<Model.Undertaking>("dbo", nameof(Model.Undertaking));
undertakingHelper.SaveAll(transaction.UnderlyingTransaction.Connection as Npgsql.NpgsqlConnection, undertakingsToAdd));

我展示了一个事务的示例，但它也可以通过从上下文中检索到的正常连接来完成。undertakingsToAdd是普通实体记录的枚举，我想将其批量插入数据库。

这个解决方案，我经过几个小时的研究和尝试后得到的，正如你所期望的那样，速度更快，最终易于使用和免费！我真的建议你使用这个解决方案，不仅因为上面提到的原因，而且因为它是唯一一个我对Postgresql本身没有问题的解决方案，许多其他解决方案都可以完美地工作，例如SqlServer。