如何優化大型數據集的實體框架插入並避免超時？

>提昇實體框架插入大型數據集

在實體框架中的大規模數據插入可以導致大量的性能瓶頸和交易超時。 本文概述了優化此過程的策略。

>

>最小化調用： SaveChanges() 在每個插入大大降低效率之後，重複調用>。 相反，採用這些技術：

SaveChanges()

批處理插入：

執行
• 僅在添加所有記錄後一次。 基於間隔的插入：SaveChanges()
定期間隔（例如，每100個記錄）。
• 。 >上下文回收：SaveChanges()savechanges（）間隔，然後處置並重新創建上下文以釋放隨附的實體。 >
• 有效的散裝插入示例：
>

以下代碼演示了高性能的批量插入模式：

密鑰性能調整參數：

>

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;
}

：

>嘗試使用值（例如100-1000）來找到系統的最佳批處理大小。 >

• batchSize：回收上下文通過清除跟踪實體來改善性能。 測試以確定這是否在您的特定情況下提供好處。 >
>
• >頻率：仔細確定recycleContext的理想頻率呼叫您的數據捲和數據庫配置。 >
• >通過實施這些最佳實踐，您可以顯著改善實體框架插入性能並在使用大型數據集時防止超時。

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