/// <summary>/// 这种做法，不用了说了，每次遍历都会打开一次db链接，然后执行insert操作；/// </summary>static void CreateBluckInsertData0(){using (var context = new SiteDbContext()){List<Role> list = new List<Role>();var count = 1000;for (int i = 0; i < count; i++){var entity = new Role(){RoleName = "普通员工" + i};context.Roles.Add(entity);context.SaveChanges();}}}/// <summary>/// 初看，觉得，这样做（ context.SaveChanges()方在for循环外面）挺好的，/// 实际跟踪slq发现，还是执行了1000的插入操作，只不过没有在for循环里面；/// 而是在我们的for循环外；总结：不可取；/// </summary>static void CreateBluckInsertData1(){using (var context = new SiteDbContext()){List<Role> list = new List<Role>();var count = 1000;for (int i = 0; i < count; i++){var entity = new Role(){RoleName = "普通员工" + i};context.Roles.Add(entity);}context.SaveChanges();//会增加与数据库的交互次数//ＥＦ的一个上下文在提交时会打开一个数据连接，然后把转换成的ＳＱＬ语句一条一条的发到数据库端，然后去提交
            }}/// <summary>/// 拼接字符串；组装后一次性操作；确定，传递的字符数量就会很多；网络压力增加；但不管怎样都比上面两张好；/// </summary>static void CreateBluckInsertData2(){Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew();var count = 92000;using (var context = new SiteDbContext()){var bluckString = new StringBuilder();for (int i = 0; i < count; i++){bluckString.Append("INSERT INTO ROLES(RoleName) VALUES('");bluckString.Append("WORKER");bluckString.Append(i);bluckString.Append("');");}var result = bluckString.ToString();Console.WriteLine(string.Format("拼接字符串花费的时间:{0} milliseconds.",watch.ElapsedMilliseconds));//然后这里再来一次性批量的进行插入操作；
                watch.Restart();context.Database.ExecuteSqlCommand(result);//这样做的好处就是，可以一次性，全部插入，缺点就是；发送大量的insert 文本信息；//1000 customers are created, cost 1777 milliseconds.//5000 customers are created, cost 1906 milliseconds.//9000 customers are created, cost 2354 milliseconds.//9000 customers are created, cost 2023 milliseconds.//这样的计算比较草率；
            }watch.Stop();Console.WriteLine(string.Format("{0} customers are created, cost {1} milliseconds.", count.ToString(), watch.ElapsedMilliseconds));//结果：拼接字符串花费的时间:97 milliseconds.//12000 customers are created, cost 2028 milliseconds.//拼接字符串花费的时间:99 milliseconds.//22000 customers are created, cost 2336 milliseconds.//拼接字符串花费的时间:118 milliseconds.//92000 customers are created, cost 6553 milliseconds.
        }/// <summary>/// 这里我们使用第三种方法；/// 网上提供的插件的方法；/// 你以为，插件的方法，就是单纯的封装上面的操作？太年轻了，俺都没监测到一条insert 语句；那么它是怎么做的呢？/// /// </summary>static void CreateBluckInsertData3(){Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew();var count = 92000;using (var context = new SiteDbContext()){List<Role> list = new List<Role>();for (int i = 0; i < count; i++){var entity = new Role(){RoleName = "普通员工" + i};list.Add(entity);//context.Roles.Add(entity); //fuck stupid；
                }Console.WriteLine(string.Format("拼接对象花费的时间:{0} milliseconds.", watch.ElapsedMilliseconds));//然后这里再来一次性批量的进行插入操作；
                watch.Restart();context.BulkInsert(list);context.BulkSaveChanges();}watch.Stop();Console.WriteLine(string.Format("{0} customers are created, cost {1} milliseconds.", count.ToString(), watch.ElapsedMilliseconds));//1000 customers are created, cost 2865 milliseconds//5000 customers are created, cost 18207 milliseconds.//9000 customers are created, cost 51134 milliseconds. (发现是方法用错了，窝草).不要把 context.Roles.Add(entity); 添加在for循环中；//然后结果是这样的：9000 customers are created, cost 2320 milliseconds.//效率明显比上面的方法提高了很多；//由此可见，我们的批量，效果操作，并不由之前那种方法高呢；//拼接对象花费的时间:102 milliseconds.//12000 customers are created, cost 2238 milliseconds.//拼接对象花费的时间:101 milliseconds.    //22000 customers are created, cost 2258 milliseconds.///拼接对象花费的时间:123 milliseconds.// 92000 customers are created, cost 3054 milliseconds.//这种方式的优势就不断体现出来了；//总结，凭借，字段串额效果，要比拼接对象集合的效率要高一些；//然后，就是我们的
}//可能涉及到一些批量数据迁移的时候；///总结：public void Info(){//凭借字段串的效率比拼接对象List的效率要高一些；//方式2的缺点在于，要传送大量的sql语句到我们的db中去执行，//方式3的实现方式和方式一有着本质的区别；是通过；//是数据小于五万条的时候，方式2的效率高，随着数据量的增加；方式3的优势就体现出来了//如果实际的开发中遇到大数据的批量操作；建议还是是用插件方式，就是我们的的方式3；//ps 操作中犯了一个错，是list.add(entity) 而不是 context.Roles.Add(entity); //fuck stupid；
}static void Main(string[] args){HibernatingRhinos.Profiler.Appender.EntityFramework.EntityFrameworkProfiler.Initialize();//CreateBluckInsertData1();//CreateDB();//CreateBluckInsertData3();// CreateBluckInsertData2();
Console.ReadLine();}