一次EF批量插入多表数据的性能优化经历
距离上次的博客已经有15个多月了，感慨有些事情还是需要坚持，一旦停下来很有可能就会停很久或者从此再也不会坚持。但我个人一直还坚持认为属于技术狂热份子，且喜欢精益求精的那种。最近遇到两个和数据迁移相关的项目，均遇到需要性能优化的问题，这里拿第二个项目的一个小优化过程与大家分享，技术并不高深，我注重的是解决问题的过程。我的方案是有业务背景以及技术背景限制的，不一定适合其它项目，优化是相对的。
业务场景：我们需要迁移一批老的合同订单数据，其有一个合同的订单数为519条，迁移到新表中会涉及到主要的4个表，就是说519条老数据，会变成519*4。
技术背景：数据库是mysql,后台采用的是微软的EF
问题：迁移这批订单当时最好的性能方案是14秒(未优化前是分钟级别)，我们总共有400000订单，算下最理想状态下的总时间：=(14/519)*400000/3600=3小时，再算下取数据，转换数据的时间，基本要4小时。如果中途有异常，这个时间可能需要一夜甚至更长的时间才能迁移完，这真正恶梦。
先来看看优化前：优化前导519个合同是分钟级别的，看下代码后我的方案是分三步：
1：按批次，比如10个合同一批来操作，将后续需要的数据全部取出来。原方案是用到哪查到哪，试想400000的订单还不查个一天两天的。
2：转换数据，将源数据转换成新的对象集合，此处不操作数据库。
3：批量插入数据，将转换后校验无误的数据导入数据库，原方案是逻辑到哪，哪就插入数据库。不便于定位性能瓶颈也不方便进行有针对性的优化。
根据以上三个步骤，我们就很容易精确定位是哪方面慢了，是查询数据库慢，转换数据慢，还是插入数据库慢。
经过此方面调整后的结果：
1：一次性读取数据后，性能明显提升，降低了数据库读取次数，享受到了批量取数据的好处；
2：定位到性能瓶颈在于数据库插入，总时间15秒，保存数据花了14秒
疑惑：我对保存519*4条数据需要14秒的结果不满意，我坚定认为数据库插入如此小数量级的数量不需要这么长的时间。再次分析，发现我们需要保存多张表的数据，且相互之间存在依赖关系，即第二张表的数据需要第一张表插入后的主键，这样我们在写EF时，会出现多条SaveChange的方法。519个订单做循环，SaveChange的总次数：519*3。
改造：分三次数据库操作
1：先全量保存第一个被依赖的表，此时由于EF的数据追踪功能，插入数据库后，对象上会自动赋值主键信息；
2：再全量保存第二个被依赖的表，由于被依赖的表在第一步已经更新成功，此处能够成功获取到外键；
3：最后全量保存第三被依赖的表。
此方案的SaveChange次数降低到3次，执行时间变更5.5秒，性能提高接近200%。
数据库事务，如果我们的操作加上事务会怎样？我们从优化前的版本开始看(不是上面提到的分打开三次数据库批量操作)：主要利用TransactionScope来完成
using (var trans = new TransactionScope(TransactionScopeOption.Required,
new TransactionOptions()
{
Timeout = new TimeSpan(0, 0, 240),
IsolationLevel =
System.Transactions.IsolationLevel.RepeatableRead
}))
1：519*3次SaveChange,最外层嵌套一个大事务，不嵌套是58秒，嵌套了50秒，两者相关不大，如果是一个DbContext出现大量的SaveChange，有事务从结果来看性能更优化，具体原因不明，待调查。
2：519*3次SaveChange,缩小事务范围，将事务放在循环体内部，结果变成14秒，看来小事务还是值得推荐的。
再看改造后的分三次数据库操作每次一次SaveChange的场景：外面嵌套一个大事务，嵌套是5.5秒，不嵌套是5.8，相差不大。
单一职责，上面的批量插入数据库使用了三次打开数据库，每次只有一个SaveChange，那么在一个DbContext中操作调用三次SaveChange呢？
在一个DbContext中做三次SaveChange是32秒，采用三个DbContext分开操作是5.5秒，结论是大批量数据插入，避免在同一DbContext中做多次SaveChange。
结论：
1：避免使用大的数据库事务，尽量控制在有需求时打开，不需要时及时关闭，它会锁定资源的；
2：批量插入表数据，尽量避免在同一DbContext下做多次SaveChange操作；
3：如果有大批数据需要插入表，尽量采用单表集中插入后再操作后续表，避免插入一条数据SaveChange一次；
4：读取数据尽量按批量读取，避免取一条数据读取一次：查询100次单条记录与一次性查询100条记录是有很大差距的。
