如何优化大型数据集的实体框架插入并避免超时？

>提升实体框架插入大型数据集

在实体框架中的大规模数据插入可以导致大量的性能瓶颈和交易超时。 本文概述了优化此过程的策略。

>

>最小化调用： SaveChanges() 在每个插入大大降低效率之后，重复调用>。 相反，采用这些技术：

SaveChanges()

批处理插入：

执行
• 仅在添加所有记录后一次。 基于间隔的插入：SaveChanges()
定期间隔（例如，每100个记录）。
• 。 >上下文回收：SaveChanges()savechanges（）间隔，然后处置并重新创建上下文以释放随附的实体。>
• 有效的散装插入示例：
>

以下代码演示了高性能的批量插入模式：

密钥性能调整参数：

>

<code class="language-csharp">using (TransactionScope scope = new TransactionScope())
{
    MyDbContext context = null;
    try
    {
        context = new MyDbContext();
        context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;

        int count = 0;
        foreach (var entityToInsert in largeDataset)
        {
            ++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 batchSize, bool recycleContext)
{
    context.Set<Entity>().Add(entity);

    if (count % batchSize == 0)
    {
        context.SaveChanges();
        if (recycleContext)
        {
            context.Dispose();
            context = new MyDbContext();
            context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;
        }
    }

    return context;
}</code>

：

>尝试使用值（例如100-1000）来找到系统的最佳批处理大小。>

• batchSize：回收上下文通过清除跟踪实体来改善性能。 测试以确定这是否在您的特定情况下提供好处。>
>
• >频率：仔细确定recycleContext的理想频率呼叫您的数据卷和数据库配置。>
• >通过实施这些最佳实践，您可以显着改善实体框架插入性能并在使用大型数据集时防止超时。

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