Entity Framework中使用AsAsyncEnumerable是否有弊端？需改用键集分页？

确实存在几种需要放弃IAsyncEnumerable逐条遍历、转而用键集分页批量获取的场景，具体如下：

• 数据库不支持流式查询，或ORM未正确配置
  不是所有数据库或ORM都能真正实现流式返回数据。比如你的查询包含复杂排序、聚合逻辑，或者ORM默认把结果全量加载到内存后再逐条枚举（比如EF Core在某些关联查询场景下），这时候IAsyncEnumerable根本起不到降低内存压力的作用，反而不如键集分页每次固定批量拉取，能精准控制内存占用。

• 长时间占用数据库连接，引发资源问题
  使用IAsyncEnumerable遍历的全程，数据库连接会保持打开状态。如果数据量极大，导出任务要持续几小时，这个连接会被一直占用，不仅可能耗尽连接池资源，还会影响其他依赖数据库的业务正常运行。而键集分页每次取完一批数据就释放连接，能避免这种长时间占用连接的问题。

• 容错性不足，难以断点续传
  要是导出中途遇到程序崩溃、网络中断等情况，用IAsyncEnumerable的话，你没法从断点位置继续，只能从头开始重新导出。但键集分页可以记录最后一条数据的标识键值（比如自增ID、唯一时间戳），下次启动任务时直接从这个位置继续拉取数据，容错性强得多，适合超大规模数据的导出场景。

• IO效率偏低
  逐条写入文件的IO开销远高于批量写入——每次写单条数据都要触发一次IO操作，哪怕是异步执行，频繁的小IO请求也会拖慢整体导出速度。结合键集分页批量获取数据，再批量写入文件，既能控制内存占用，又能提升IO效率，整体导出速度会更快。

• 数据库持续负载过高
  流式遍历需要数据库持续保持游标打开，不断返回单条数据，这种持续的小请求对数据库的负载可能比批量请求更高。尤其是当数据库本身负载已经较高时，批量拉取的方式对数据库的压力更可控，不会长时间占用数据库的游标和计算资源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NickL