由于数据量大且频繁自动保存，我决定使用matfile对象将保存方法从标准save（）函数更改为部分保存：
https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/matfile.html
我做了这个更改，因为使用save（）会覆盖所有内容，即使对结构进行了微小的更改，也会大大减慢程序的速度。但是我注意到每次调用时使用matfile保存的时间都会线性增加，经过一些调试后我注意到这是由于文件大小每次都在增加，即使数据被相同的数据覆盖也是如此。这是一个例子：
% Save MAT file with string variable and cell variable
stringvar = 'hello'
cellvar = {'world'}
save('test.mat', 'stringvar', 'cellvar', '-v7.3')
m = matfile('test.mat', 'Writable', true);
% Get number of bytes of MAT file
f = dir('test.mat'); f.bytes
% Output: 3928 - inital size
% Overwrite stringvar with same data.
m.stringvar = 'hello';
f = dir('test.mat'); f.bytes
% Output: 3928 - same as before
% Overwrite cellvar with same data.
m.cellvar = {'world'};
f = dir('test.mat'); f.bytes
% Output: 4544 - size increased
我不明白为什么当数据相同时字节数会增加。它增加了一个非常明显的时间延迟，增加了每个保存，因此它失去了部分保存的目的。知道这里发生了什么吗？对此的帮助将不胜感激！
答案 0 :(得分：5)
这是由于7.3（HDF5）mat文件中存储（和更新）单元数组和更复杂数据类型的方式。由于单元格数组包含混合数据类型，MATLAB将单元格数组变量存储在根（/）HDF5 group中，作为一系列references指向/#refs#组其中包含datasets，每个都包含一个单元格的数据。
每当您尝试覆盖单元格数组值时，/#refs# HDF5 group会附加新的datasets，表示单元格数组元素数据和refrences / group已更新为指向此新数据。 /#refs#中的旧{（现在未使用）datasets未被删除。这是HDF5文件的设计行为，因为从文件中删除数据需要将删除的区域之后的所有文件内容转移到＆＃34;关闭间隙＆＃34;这将导致（可能是巨大的）性能损失**。
我们可以使用h5disp来查看MATLAB正在创建的文件的内容来说明这一点。下面我将使用h5disp的缩写输出，以便它更清晰：
stringvar = 'hello';
cellvar = {'world'};
save('test.mat', 'stringvar', 'cellvar', '-v7.3')
h5disp('test.mat')
% HDF5 test.mat
% Group '/'
% Dataset 'cellvar' <--- YOUR CELL ARRAY
% Size: 1x1 <--- HERE IS ITS SIZE
% Datatype: H5T_REFERENCE <--- THE ACTUAL DATA LIVES IN /#REFS#
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'cell'
% Dataset 'stringvar' <--- YOUR STRING
% Size: 1x5 <--- HAS 5 CHARACTERS
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% Group '/#refs#' <--- WHERE THE DATA FOR THE CELL ARRAY LIVES
% Attributes:
% 'H5PATH': '/#refs#'
% Dataset 'a'
% Size: 2
% Datatype: H5T_STD_U64LE (uint64)
% Attributes:
% 'MATLAB_empty': 1
% 'MATLAB_class': 'canonical empty'
% Dataset 'b' <--- THE CELL ARRAY DATA
% Size: 1x5 <--- CONTAINS A 5-CHAR STRING
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% 'H5PATH': '/#refs#/b'
%% Now we want to replace the string with a 6-character string
m.stringvar = 'hellos';
h5disp('test.mat')
% HDF5 test.mat
% Group '/'
% Dataset 'cellvar' <--- THIS REMAINS UNCHANGED
% Size: 1x1
% Datatype: H5T_REFERENCE
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'cell'
% Dataset 'stringvar'
% Size: 1x6 <--- JUST INCREASED THE LENGTH OF THIS TO 6
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% Group '/#refs#'
% Attributes:
% 'H5PATH': '/#refs#'
% Dataset 'a' <--- NONE OF THIS HAS CHANGED
% Size: 2
% Datatype: H5T_STD_U64LE (uint64)
% Attributes:
% 'MATLAB_empty': 1
% 'MATLAB_class': 'canonical empty'
% Dataset 'b'
% Size: 1x5
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% 'H5PATH': '/#refs#/b'
%% Now change the cell (and replace with a 6-character string)
m.cellvar = {'worlds'};
% HDF5 test.mat
% Group '/'
% Dataset 'cellvar' <--- HERE IS YOUR CELL ARRAY AGAIN
% Size: 1x1
% Datatype: H5T_REFERENCE <--- STILL A REFERENCE
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'cell'
% Dataset 'stringvar' <--- STRING VARIABLE UNCHANGED
% Size: 1x6
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% Group '/#refs#'
% Attributes:
% 'H5PATH': '/#refs#'
% Dataset 'a' <--- THE OLD DATA IS STILL HERE
% Size: 2
% Datatype: H5T_STD_U64LE (uint64)
% Attributes:
% 'MATLAB_empty': 1
% 'MATLAB_class': 'canonical empty'
% Dataset 'b' <--- THE OLD DATA IS STILL HERE
% Size: 1x5
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% 'H5PATH': '/#refs#/b'
% Dataset 'c' <--- THE NEW DATA IS ALSO HERE
% Size: 2
% Datatype: H5T_STD_U64LE (uint64)
% Attributes:
% 'MATLAB_empty': 1
% 'MATLAB_class': 'canonical empty'
% Dataset 'd' <--- THE NEW DATA IS ALSO HERE
% Size: 1x6 <--- NOW WITH 6 CHARACTERS
% Datatype: H5T_STD_U16LE (uint16)
% Attributes:
% 'MATLAB_class': 'char'
% 'MATLAB_int_decode': 2
% 'H5PATH': '/#refs#/d'
#refs#组的大小越来越大，导致文件大小增加。由于#refs#包含实际数据，因此每次保存文件时，您要替换的单元数组元素中的所有数据都将被复制。
至于为什么 Mathworks选择将HDF5用于7.3 mat文件，尽管这看似很大的限制，似乎7.3文件的动机是帮助访问文件中的数据，而不是为了优化文件大小。
一种可能的解决方法是使用7.0格式，这是非HDF5格式，并且在修改单元格数组变量时文件大小不会增长。 7.0和7.3唯一真正的缺点是你can't modify just part of a variable in the 7.0 files。另一个好处是，对于复杂数据，7.0 .mat文件are typically faster to read and write与7.3 HDF5文件相比。
% Helper function to tell us the size
printsize = @(filename)disp(getfield(dir(filename), 'bytes'));
stringvar = 'hello'
cellvar = {'world'}
% Save as 7.0 version
save('test.mat', 'stringvar', 'cellvar', '-v7')
printsize('test.mat')
% 256
m = matfile('test.mat', 'Writable', true);
m.stringvar = 'hello';
printsize('test.mat')
% 256
m.cellvar = {'world'};
printsize('test.mat')
% 256
如果你仍然想使用7.3文件，可能值得将单元格数组保存到临时变量，在函数中修改它，并且很少将其写回文件以防止不必要的写入。
tmp = m.cellvar;
% Make many modifications
tmp{1} = 'hello';
tmp{2} = 'world';
tmp{1} = 'Just kidding!';
% Write once after all changes have been made
m.cellvar = tmp;
**通常您可以使用
h5repack来回收文件中未使用的空间;但是，MATLAB实际上并未删除/#refs#内的数据，因此h5repack无效。根据我收集的内容，您必须自行删除数据，然后使用h5repack释放未使用的空间。fid = H5F.open('test2.mat', 'H5F_ACC_RDWR', 'H5P_DEFAULT'); % I've hard-coded these names just as an example H5L.delete(fid, '/#refs#/a', 'H5P_DEFAULT') H5L.delete(fid, '/#refs#/b', 'H5P_DEFAULT') H5F.close(fid); system('h5repack test.mat test.repacked.mat');