Dapper 本身不支持批量更新,需借助原生 SQL、表值参数(TVP)、临时表或第三方库(如 RepoDB、Dapper.FastCRUD)实现;推荐 TVP + JOIN 方式,避免 foreach 循环和字符串拼接。

Dapper 本身不内置批量更新(Bulk Update)功能,它是一个轻量级 ORM,专注于单条 SQL 执行和映射。要实现高效批量更新,需结合原生 SQL、表值参数(TVP)、临时表或第三方扩展库(如 Dapper.FastCRUD、Dapper.Contrib 或更主流的 SqlKata + SqlServer 配合 TVP)。核心思路是:避免循环执行单条 UPDATE,改用一次 SQL 操作更新多行。
这是最常用、性能好且可控性强的方式。先在 SQL Server 中创建用户定义表类型(UDT),再通过 DataTable 或自定义 IDataReader 传入多行数据,在 UPDATE 中 JOIN TVP 完成批量更新。
适用于更新数据量较小(比如 ≤ 100 条)、字段固定、且对 SQL 注入有严格校验的场景。用 StringBuilder 拼出 CASE WHEN 或 VALUES + JOIN 形式。
如果项目允许引入第三方包,Dapper.FastCRUD 和 RepoDB 提供了开箱即用的 BulkUpdate 方法(底层仍走 TVP 或 SqlBulkCopy)。
以下做法看似简单,实际在生产环境应避免:
基本上就这些。真正高效的 Dapper 批量更新,关键不在“用哪个库”,而在于是否绕开了逐条执行、是否利用了数据库原生批量能力(如 TVP、MERGE、SqlBulkCopy)。选型时优先考虑数据库兼容性、团队熟悉度和维护成本。
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