Parallel.ForeachとBulkCopy

Question

同じデータベース構造の59台のサーバーに接続し、同じテーブルにローカルデータベースにデータをインポートするC＃ライブラリがあります。この時点で私は、foreachループ内のサーバーでのデータ・サーバを取得しています：

foreach (var systemDto in systems) 
{ 
    var sourceConnectionString = _systemService.GetConnectionStringAsync(systemDto.Ip).Result; 
    var dbConnectionFactory = new DbConnectionFactory(sourceConnectionString, 
     "System.Data.SqlClient"); 
    var dbContext = new DbContext(dbConnectionFactory); 
    var storageRepository = new StorageRepository(dbContext); 
    var usedStorage = storageRepository.GetUsedStorageForCurrentMonth(); 

    var dtUsedStorage = new DataTable(); 
    dtUsedStorage.Load(usedStorage); 
    var dcIp = new DataColumn("IP", typeof(string)) {DefaultValue = systemDto.Ip}; 
    var dcBatchDateTime = new DataColumn("BatchDateTime", typeof(string)) 
    { 
     DefaultValue = batchDateTime 
    }; 
    dtUsedStorage.Columns.Add(dcIp); 
    dtUsedStorage.Columns.Add(dcBatchDateTime); 

    using (var blkCopy = new SqlBulkCopy(destinationConnectionString)) 
    { 
     blkCopy.DestinationTableName = "dbo.tbl"; 
     blkCopy.WriteToServer(dtUsedStorage); 
    } 
} 

データを取得するための多くのシステムがあるので、Pararel.Foreachループを使用することが可能であるならば、私は疑問に思いますか？ BulkCopyはWriteToServer中にテーブルをロックし、次のWriteToServerは前回の完了まで待機しますか？

- EDIT 1

私はParallel.Foreachにforeachのを変更しましたが、私は一つの問題に直面しています。このループ内で私は、非同期メソッドがあります。_systemService.GetConnectionStringAsync（systemDto.Ip） をし、この行がエラーを返します：

System.NotSupportedException: A second operation started on this context before a previous asynchronous operation completed. Use 'await' to ensure that any asynchronous operations have completed before calling another method on this context. Any instance members are not guaranteed to be thread safe.

任意のアイデアはどのように私はこれを扱うことができますか？

Answer 1

通常、ブロックされ、前の操作が完了するまで待機します。

SqlBulkCopyを並列で実行するかどうかに影響を与える要因がいくつかあります。私.NET Bulk OperationsにParallel機能を追加するとき、私は覚えて

は、私はそれが並行して正常に動作させるために苦労したが、それはうまく表が（そうです、決して場合）索引を持たないとき

場合でも働いていましたパフォーマンスの向上はそれほど速くはありませんでした。

おそらく、あなたはここでより多くの情報を見つける：MSDN - Importing Data in Parallel with Table Level Locking