如何優化實體框架中的批次插入效能？

Entity Framework 批次插入效能最佳化詳解

使用 Entity Framework 將大量資料插入資料庫可能是一項挑戰性任務。尤其是在交易範圍內工作且資料量超過 4000 筆記錄時，可能會導致交易不完整。

為了解決這個問題，務必了解對每筆記錄都呼叫 SaveChanges() 會嚴重影響效能。建議採用以下最佳化策略：

1. 一次呼叫 SaveChanges()： 不要在每筆記錄儲存後呼叫 SaveChanges()，而是累積更改，並在處理完所有記錄後一次儲存。

2. 批次 SaveChanges()： 如果一次儲存所有記錄仍然太慢，請考慮每隔一定數量的記錄（例如 100 條）呼叫 SaveChanges()。

3. 定期建立和釋放上下文： 在批次變更時，請考慮在每個批次後建立新的上下文並釋放現有的上下文，以清除上下文中的累積實體。

4. 停用更改偵測： 透過停用自動變更偵測，Entity Framework 可以專注於插入新記錄，而無需花費時間追蹤變更。

程式碼範例：

using (TransactionScope scope = new TransactionScope())
{
    using (var context = new MyDbContext())
    {
        context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled = false;

        int count = 0;
        foreach (var entity in entities)
        {
            ++count;
            context.Set<MyEntity>().Add(entity); // 使用更明确的类型

            if (count % 100 == 0)
            {
                context.SaveChanges();
            }
        }

        context.SaveChanges(); // 保存剩余的记录
    }

    scope.Complete();
}

效能基準測試：

對於包含 560,000 個實體的測試，觀察到以下基準測試結果：

• 提交次數：1，重新建立上下文：否：超過 20 小時
• 提交次數：100，重新建立上下文：否：超過 20 分鐘
• 提交次數：1000，重新建立上下文：否：242 秒
• 提交次數：10，重新建立上下文：是：241 秒
• 提交次數：100，重新建立上下文：是：164 秒

這些最佳化顯著提高了效能，並確保在事務逾時限制內成功插入大型資料集。 選擇合適的批量大小和是否重新建立上下文需要根據實際情況進行調整和測試。

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