InsertManyAsync插入性能问题：9万条数据耗时约50分钟

关键优化建议 #

• 关闭变更追踪：你当前调用InsertManyAsync时第二个参数传了true，这会让EF Core为每个实体维护状态追踪，批量导入场景完全不需要这个功能，改成false能大幅减少内存占用和处理时间。
• 调整批次大小：除了100/500/1000，试试2000-5000的批次（注意数据库的语句长度或数据包限制，比如SQL Server的max_allowed_packet），过大批次可能触发报错，需要根据数据库类型微调。
• 统一事务管理：把所有批次包在一个大事务里提交，避免每个批次单独开启提交事务的开销——但要注意大事务会增加数据库日志压力，需结合数据库配置调整。
• 改用原生数据库批量工具：如果ORM批量性能还是不达标，直接用数据库原生批量导入功能：
  • SQL Server：用SqlBulkCopy
  • MySQL：用MySqlBulkCopy或LOAD DATA INFILE
  • PostgreSQL：用COPY命令
    原生工具的性能比ORM批量插入高一个数量级，9万条数据通常能在几分钟内完成。
• 临时禁用约束与索引：插入前关闭非必要的外键约束、非聚集索引和触发器，插入完成后再重新启用——这些校验逻辑会在每批次插入时额外消耗资源。
• 简化实体映射：确保批量插入的实体没有加载不必要的导航属性，EF Core处理复杂关联会增加额外开销。

调整后的示例代码（关闭追踪+大事务） #

int batchSize = 2000;
int totalCount = nichoInvoices.Count();
int i = 1;

var batches = nichoInvoices.Batch(batchSize);

using var transaction = await _invManager.InvoiceRepository.Database.BeginTransactionAsync();
try
{
    foreach (var batch in batches)
    {
        Logger.LogInformation($"Seeding Invoices {Math.Min(i * batchSize, totalCount)}/{totalCount}");
        await _invManager.InvoiceRepository.InsertManyAsync(batch, false);
        i++;
    }
    await transaction.CommitAsync();
    Logger.LogInformation($"End Seeding Invoices");
}
catch (Exception ex)
{
    await transaction.RollbackAsync();
    Logger.LogError(ex, $"Seeding Invoices failed");
    throw;
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas