是否存在更快的方法来识别除object.size
以外的对象大小(或使其更快执行的方法)?
start.time <- Sys.time()
object.size(DB.raw)
# 5361302280 bytes
Sys.time() - start.time
# Time difference of 1.644485 mins <~~~ A minute and a half simply
to show the size
print.dims(DB.raw)
# 43,581,894 rows X 15 cols
我想知道为什么计算对象大小需要这么长时间?据推测,对于每一列,它必须遍历每一行才能找到该列的总大小?
答案 0 :(得分:6)
在Windows框中,您可以在创建gc()
之前和之后使用memory.size()
和DB.raw
获得非常接近的估算值。
gc()
x <- memory.size()
# DB.raw created, extra variables rm'ed
gc()
memory.size() - x # estimate of DB.raw size in Mb
# object.size(DB.raw) / 1048576 # for comparison
答案 1 :(得分:2)
花费很长时间的最可能原因是因为你有角色对象。这似乎是因为它需要计算字符数以确定大小,虽然我不确定。
x<-rep(paste0(letters[1:3],collapse=""),1e8)
system.time(object.size(x))
## user system elapsed
## 1.608 0.592 2.202
x<-rep(0.5,1e9)
system.time(object.size(x))
## user system elapsed
## 0.000 0.000 0.001
我们可以看到更长的字符串占用更多空间(至少在某些情况下),如下所示:
> x<-replicate(1e5,paste0(letters[sample(26,3)],collapse=""))
> x1<-replicate(1e5,paste0(letters[sample(26,2)],collapse=""))
> object.size(x)
1547544 bytes
> object.size(x1)
831240 bytes
如果你需要一个确切的尺寸,我想不出任何解决方法。但是,您可以通过对大量行进行采样并在样本上调用object.size()
以获得每行大小的估计值,然后乘以您拥有的总行数来获得高度准确的大小估计值。
例如:
estObjectSize<-function(x,n=1e5){
length(x)*object.size(sample(x,n))/n
}
x0<-sapply(1:20,function(x) paste0(letters[1:x],collapse=""))
x<-x0[sample(20,1e8,T)]
> system.time(size<-object.size(x))
user system elapsed
1.632 0.856 2.495
> system.time(estSize<-estObjectSize(x))
user system elapsed
0.012 0.000 0.013
> size
800001184 bytes
> estSize
801184000 bytes
你必须调整一下代码以使其适用于数据框,但这是个主意。
要添加:看起来每个字符存储字符串数组的字节数取决于一些内容,包括字符串实习和字符串构造期间使用的多余分配缓冲区内存。它肯定不像乘以字符串的数量那么简单,并且它应该花费更长时间并不奇怪:
> bytesPerString<-sapply(1:20,
+ function(x)
+ object.size(replicate(1e5,paste0(letters[sample(26,x)],collapse="")))/1e5)
> bytesPerString
[1] 8.01288 8.31240 15.47928 49.87848 55.71144 55.98552 55.99848 64.00040
[9] 64.00040 64.00040 64.00040 64.00040 64.00040 64.00040 64.00040 80.00040
[17] 80.00040 80.00040 80.00040 80.00040
> bytesPerChar<-(bytesPerString-8)/(1:20+1)
> bytesPerChar
[1] 0.0064400 0.1041333 1.8698200 8.3756960 7.9519067 6.8550743 5.9998100
[8] 6.2222667 5.6000400 5.0909455 4.6667000 4.3077231 4.0000286 3.7333600
[15] 3.5000250 4.2353176 4.0000222 3.7894947 3.6000200 3.4285905