是的，SqlBulkUpdate确实是这类任务最快的工具。我想在.NETCore中找到“最省力”的通用方法，所以我最终使用了MarcGravell的优秀库FastMember，并为实体框架DB上下文编写了一个小小的扩展方法。工作速度极快：

using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using FastMember;
using Microsoft.Data.SqlClient;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;

namespace Services.Extensions
{
    public static class DbContextExtensions
    {
        public static void BulkCopyToServer<T>(this DbContext db, IEnumerable<T> collection)
        {
            var messageEntityType = db.Model.FindEntityType(typeof(T));

            var tableName = messageEntityType.GetSchema() + "." + messageEntityType.GetTableName();
            var tableColumnMappings = messageEntityType.GetProperties()
                .ToDictionary(p => p.PropertyInfo.Name, p => p.GetColumnName());

            using (var connection = new SqlConnection(db.Database.GetDbConnection().ConnectionString))
            using (var bulkCopy = new SqlBulkCopy(connection))
            {
                foreach (var (field, column) in tableColumnMappings)
                {
                    bulkCopy.ColumnMappings.Add(field, column);
                }

                using (var reader = ObjectReader.Create(collection, tableColumnMappings.Keys.ToArray()))
                {
                    bulkCopy.DestinationTableName = tableName;
                    connection.Open();
                    bulkCopy.WriteToServer(reader);
                    connection.Close();
                }
            }
        }
    }
}

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

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。。

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

使用SqlBulkCopy：

void BulkInsert(GpsReceiverTrack[] gpsReceiverTracks)
{
    if (gpsReceiverTracks == null)
    {
        throw new ArgumentNullException(nameof(gpsReceiverTracks));
    }

    DataTable dataTable = new DataTable("GpsReceiverTracks");
    dataTable.Columns.Add("ID", typeof(int));
    dataTable.Columns.Add("DownloadedTrackID", typeof(int));
    dataTable.Columns.Add("Time", typeof(TimeSpan));
    dataTable.Columns.Add("Latitude", typeof(double));
    dataTable.Columns.Add("Longitude", typeof(double));
    dataTable.Columns.Add("Altitude", typeof(double));

    for (int i = 0; i < gpsReceiverTracks.Length; i++)
    {
        dataTable.Rows.Add
        (
            new object[]
            {
                    gpsReceiverTracks[i].ID,
                    gpsReceiverTracks[i].DownloadedTrackID,
                    gpsReceiverTracks[i].Time,
                    gpsReceiverTracks[i].Latitude,
                    gpsReceiverTracks[i].Longitude,
                    gpsReceiverTracks[i].Altitude
            }
        );
    }

    string connectionString = (new TeamTrackerEntities()).Database.Connection.ConnectionString;
    using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
    {
        connection.Open();
        using (var transaction = connection.BeginTransaction())
        {
            using (var sqlBulkCopy = new SqlBulkCopy(connection, SqlBulkCopyOptions.TableLock, transaction))
            {
                sqlBulkCopy.DestinationTableName = dataTable.TableName;
                foreach (DataColumn column in dataTable.Columns)
                {
                    sqlBulkCopy.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName);
                }

                sqlBulkCopy.WriteToServer(dataTable);
            }
            transaction.Commit();
        }
    }

    return;
}

这里编写的所有解决方案都无济于事，因为当您执行SaveChanges（）时，insert语句会一个接一个地发送到数据库，这就是Entity的工作方式。

例如，如果您的数据库往返行程是50毫秒，那么插入所需的时间是记录数x 50毫秒。

您必须使用BulkInsert，以下是链接：https://efbulkinsert.codeplex.com/

通过使用它，我的插入时间从5-6分钟减少到10-12秒。