批量加入的方法是生成一条SQL语句,和数据库仅仅交互一次。那为什么图片中有多条Insert语句呢。当你使用BulkInsert时。假设数据达到4万之前。那在SQL的解释时,也是非常有压力的,有多情况下会超时,当然这与你的数据库server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...
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。
通过高性能批量操作扩展 DbContext:BulkSaveChanges、BulkInsert、BulkUpdate、BulkDelete、BulkMerge 等。 对于 EF Core:2-9。 网站|NuGet Expressionify 添加了对在 LINQ lambda 中调用扩展方法的支持。 对于 EF Core:3-6。 GitHub 存储库|NuGet EntityLinq ...
此种条件下,通常会转回使用 ADO.NET 来完成任务。而EntityFramework.BulkInsert则是利用了Microsoft SQL Server的SqlBulkCopy 接口,实现了批量插入数据时的高效率。 使用EF扩展EntityFramework.BulkInsert实现批量插入 EF大数据批量处理---BulkInsert 强烈建议有不明白的时候先看Entity Framework Extensions官网...
使用高效能大量作業擴充 DbContext:BulkSaveChanges、BulkInsert、BulkUpdate、BulkDelete、BulkMerge 等等。 針對 EF Core:2-9。 網站|NuGet Expressionify 新增在 LINQ Lambda 中呼叫擴充方法的支援。 適用於 EF Core:3-6。 GitHub 存放庫|NuGet EntityLinq ...
下面是我将我的架构又完善了一下,为BulkInsert方法重构了一个 BulkInsert(IEnumerable<TEntity> item, bool isRemoveIdentity),即在批量插入数据时,可以选择是否关闭自增特性,而手动为主键赋值的方式,这个对于有些导数据的场合非常重要。 看我的代码吧:
However, in some cases the CLR default value is a valid value to insert. EF8 handles this by allowing the sentinel value for a colum to change. For example, consider an integer column configured with a database default: Copy b.Property(e => e.Credits).HasDefaultValueSql(10); ...
However, in some cases the CLR default value is a valid value to insert. EF8 handles this by allowing the sentinel value for a colum to change. For example, consider an integer column configured with a database default: Copy b.Property(e => e.Credits).HasDefaultValueSql(10); ...
使用高效能大量作業擴充 DbContext:BulkSaveChanges、BulkInsert、BulkUpdate、BulkDelete、BulkMerge 等等。 針對 EF Core:2-9。網站 | NuGetExpressionify新增在 LINQ Lambda 中呼叫擴充方法的支援。 適用於 EF Core:3-6。GitHub 存放庫 | NuGetEntityLinq...
await context.BulkInsertAsync(GetUsers()); 性能同样惊人: EF Core - 批量扩展,对于100用户:1.9 ms EF Core - 批量扩展,对于1,000用户:8 ms EF Core - 批量扩展,对于10,000用户:76 ms EF Core - 批量扩展,对于100,000用户:742 ms EF Core - 批量扩展,对于1,000,000用户:8,333 ms ...