EF大数据批量处理----BulkInsert
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了EF大数据批量处理----BulkInsert相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
之前做项目的时候，做出来的系统的性能不太好，在框架中使用了EntityFramework，于是就在网上查资料，研究如何提高EF的性能。
在这分享一篇博客 批量操作提升EntityFramework的性能
里面提供了一个扩展库Entity Framework扩展库，在这里面找到了一些比较好的方法。下面主要介绍其中的一个方法—-批量添加BulkInsert。
这些扩展方法在哪里找？
在VS中新建EF之后，右键解决方案下的引用, 选择管理NuGet程序包,搜索Z.EntityFramework.Extensions并安装。
然后在类里面添加引用之后就可以直接点出来。
批量添加和EF本身自带的添加性能提高了多少？
下面咱们就用实例说话:
构造一个10W个studentinfo实例：
'''定义要添加数据的条数'''
int customerCount = 100000;
'''定义一个实体集合'''
List<studentInfo> customers = new List<studentInfo>();
'''想集合中添加数据'''
for (int i = 0; i < customerCount; i++)
studentInfo customer = new studentInfo()
name = "2" + i,
sex = "2" + i,
studentID = "2" + i,
age = "2"
;
customers.Add(customer);
Console.Write(".");
用EF自带的添加方法将数据添加到数据库中，为了计算使用时间，加上StopWatch：
'''开始计时'''
Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew();
using (EFTestEntities dbcontext = new EFTestEntities())
foreach (var entity in customers)
dbcontext.studentInfoes.Add(entity);
dbcontext.SaveChanges();
'''计时结束'''
watch.Stop();
'''输出时间'''
Console.WriteLine(string.Format("0 customers are created, cost 1 milliseconds.", customerCount, watch.ElapsedMilliseconds));好了现在运行，等待中……
哎~~实在是没有耐心等待它运行完。
怎么办，减少数据量，先添加1000条：
还好，用时6157毫秒，6.157秒；
接着走，把数据量改为10000条：
运行完了，共117096毫秒，117.096秒，将近两分钟。实在是没有耐心再测100000条的了，接下来直接测批量添加的方法。
将上面的添加到数据库中的代码换成下面的代码：
dbcontext.BulkInsert(customers);
dbcontext.BulkSaveChanges();直接上10W条：
运行完了，共3592毫秒，3.592秒，真快啊~~
那么20W呢？
20W条数据运行完，才花了6346毫秒，6.346秒的时间。比上面的方法添加1000条的数据用的时间差不多，看来EF自带的添加方法慢，是毋庸置疑的了。
为什么扩展方法用的时间这么少？
ＥＦ自带的方法，会增加与数据库的交互次数，一般地，ＥＦ的一个上下文在提交时会打开一个数据连接，然后把转换成的ＳＱＬ语句一条一条的发到数据库端，然后去提交，下面的图片是我用SQL Server Profiler记录的和数据库交互的操作，这只是一小部分，试想，如果你的数据量达到万级别（更不用说百万，千万数据了），那对数据库的压力是很大的
而扩展方法运行时与数据库的交互是这样的：
批量添加的方法是生成一条SQL语句，和数据库只交互一次。那为什么图片中有多条Insert语句呢，当你使用BulkInsert时，如果数据达到４万之前，那在SQL的解释时，也是很有压力的，有多情况下会超时，当然这与你的数据库服务器有关，但为了性能与安全，将Bulk操作变为分批提交，即将上W的数据进行分解，分用１Ｗ数据量提交一次，这样，对数据库的压力就小一些。
源代码下载：EF扩展方法BulkInsert（批量添加）
- 参考博客链接
以上是关于EF大数据批量处理----BulkInsert的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章