内存泄漏严重吗？还是说，非 Win 系统。。
@tasy5kg，我也用过 RamMap，但没看太明白。
只试过“清空工作集”。不一会儿内存又回去了。感觉有点像以前安全软件的“一键释放内存”。。
而且，感觉从原理上来说，没解决掉真正发生泄露的程序，应该都帮助不大（听有些人说，是由于核显驱动导致的泄露。。官方也好几年不管？）
@tasy5kg，我也有同样的问题！！！
我是 Win 10，一般用了几天不重启，内存泄漏就很严重了
关掉所有程序，都会占用 4~5 GB。。
我实际使用感知也不太大，但固态扛下了一切
特别这一星期，被微力同步折腾的死去活来，感觉系统固态盘写了快 1TB 了，但实际数据没下多少 GB。。
看不懂这是个啥需求啊。。
@罐子，它们是如何流出的呢？为嘛源码没有顺便流出来呢？
@老虎会游泳，我做了下『闭包表』和『改良后的邻接表』的测试 （结尾附上一键建表和查询的
SQL供测试）
- 数据源：2022 年中国全国 5 级行政区划
- 数据库：
MySQL 8.0.29和SQLite 3.39.0- 表结构：『闭包表』和『
(<pid, id>, is_leaf)型邻接表』- 测试项：『查询根节点所有后代』和『查询根节点第 5 层后代』
结果如下 （多次测试稳定后）：
『查询根节点所有后代』速度对比
表结构 MySQLSQLite闭包表 1.3 秒 0.13 秒 递归邻接表 1.2 秒 0.60 秒 理想中递归损耗很小的邻接表 0.6 秒 0.12 秒 『查询根节点第 5 层后代』速度对比
表结构 MySQLSQLite闭包表 1.2 秒 0.12 秒 递归邻接表 0.5 秒 0.13 秒 理想中递归损耗很小的邻接表 0.4 秒 0.10 秒 目前观点
4W 多次的
ref级WHERE pid = ?，还是能和 66W 次eq_ref级的WHERE id = ?过过招，甚至更快的。而且，磁盘IO越慢，这个差异应该越大。数据库们的
WITH RECURSIVE查询，损耗有点大。
MySQL好歹每次递归都将上一次所有结果当作一张表来计算。但大概 5 次递归的耗时，就比非递归的多一倍了
SQLite最摆烂，每次递归只取以前结果的一行来计算，直到取完为止。所以有 66W 次的递归，耗时大概 5 倍多。。Extract a single row from the queue.
Pretend that the single row just extracted is the only row in the recursive table and run the recursive-select, adding all results to the queue.
『查询根节点所有后代』通用
SQL下面
SQL基本可用于MySQL和SQLite（不支持的特性，数据库会报错，改掉即可）PRAGMA cache_size = -204800; -- 允许 SQLite 缓存 200 MB -- 闭包表查询 SELECT COUNT(*), SUM(code), SUM(CHAR_LENGTH(name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(name)) FROM closure_tree FORCE INDEX (idx_closure_tree) -- 我这测试，MySQL 不加这行，耗时翻好几倍。SQLite 需去掉此行 JOIN closure ON id = descendant WHERE ancestor = 0; -- 递归邻接表查询 WITH RECURSIVE find(id, code, name, is_leaf) AS ( SELECT id, code, name, is_leaf FROM adjacent WHERE pid = 0 UNION ALL SELECT b.id, b.code, b.name, b.is_leaf FROM find a JOIN adjacent b ON NOT a.is_leaf AND b.pid = a.id ) SELECT COUNT(*), SUM(code), SUM(CHAR_LENGTH(name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(name)) FROM find; -- 理想中，没有递归损耗的邻接表查询 SELECT COUNT(*), SUM(b.code), SUM(CHAR_LENGTH(b.name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(b.name)) FROM adjacent a LEFT JOIN adjacent b ON b.pid = a.id -- SQLite 需要 LEFT JOIN，否则耗时翻几倍 WHERE NOT a.is_leaf;『查询根节点第 5 层后代』通用
SQLPRAGMA cache_size = -204800; -- 允许 SQLite 缓存 200 MB -- 闭包表查询 SELECT COUNT(*), SUM(code), SUM(CHAR_LENGTH(name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(name)) FROM closure_tree FORCE INDEX (idx_closure_tree) -- 我这测试，MySQL 不加这行，耗时翻好几倍。SQLite 需去掉此行 JOIN closure ON id = descendant WHERE ancestor = 0 AND distance = 5; -- 递归邻接表查询 WITH RECURSIVE var(depth) AS ( SELECT 5 ), -- 递归部分查前 N - 1 层 find(id, is_leaf, depth) AS ( SELECT 0, FALSE, var.depth - 1 FROM var UNION ALL SELECT b.id, b.is_leaf, a.depth - 1 FROM find a JOIN adjacent b ON b.pid = a.id WHERE a.depth > 0 AND NOT a.is_leaf ) -- 最后一次性 JOIN 第 N 层 SELECT COUNT(*), SUM(b.code), SUM(CHAR_LENGTH(b.name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(b.name)) FROM find a CROSS JOIN adjacent b ON a.id = b.pid -- SQLite 要加 CROSS，否则耗时翻几倍 WHERE a.depth = 0; -- 理想中，没有递归损耗的邻接表查询（需要根据层数 N，动态生成 SQL） SELECT COUNT(*), SUM(t5.code), SUM(CHAR_LENGTH(t5.name)) -- SQLite 写法：SUM(LENGTH(t5.name)) FROM adjacent t1 JOIN adjacent t2 ON t2.pid = t1.id JOIN adjacent t3 ON t3.pid = t2.id JOIN adjacent t4 ON t4.pid = t3.id JOIN adjacent t5 ON t5.pid = t4.id WHERE t1.pid = 0;
MySQL一键建表SQL（在我低配笔记本和固态上，大约执行了 1 分钟）
-- 允许 200 MB 的内存表 SET max_heap_table_size = 200 << 20; -- 建临时数据表，装载 csv 数据，以及计算序号和父子关系 CREATE TABLE data ( code BIGINT NOT NULL, p_code BIGINT NOT NULL, type TINYINT NOT NULL, name VARCHAR(25) NOT NULL, id INT NOT NULL, pid INT NOT NULL, PRIMARY KEY (code) USING BTREE, INDEX USING BTREE (id), INDEX USING BTREE (pid, id) ) ENGINE = MEMORY; -- 加载 csv LOAD DATA INFILE 'area_code_2022.csv' INTO TABLE data CHARACTER SET UTF8MB4 FIELDS TERMINATED BY ',' ENCLOSED BY '"' (code, name, type, p_code); -- 按照 code 顺序计算 id UPDATE data JOIN (SELECT code, ROW_NUMBER() OVER win row_num FROM data WINDOW win AS (ORDER BY code)) t USING(code) SET id = row_num; -- 计算 parent_id（不存在的标0） UPDATE data a LEFT JOIN data b ON b.code = a.p_code SET a.pid = IFNULL(b.id, 0); -- 建邻接表，并从临时数据表填充数据 CREATE TABLE adjacent ( id INT NOT NULL, pid INT NOT NULL, is_leaf BOOL NOT NULL, type TINYINT NOT NULL, code BIGINT NOT NULL, name VARCHAR(25) NOT NULL, PRIMARY KEY (pid, id) ) SELECT -1 pid, 0 id, FALSE is_leaf, 0 type, 0 code, '' name UNION ALL SELECT pid, id, type = 5 is_leaf, type, code, name FROM data; -- 建闭包表主表，并从临时数据表填充数据 CREATE TABLE closure ( id INT NOT NULL, type TINYINT NOT NULL, code BIGINT NOT NULL, name VARCHAR(25) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) SELECT 0 id, 0 type, 0 code, '' name UNION ALL SELECT id, type, code, name FROM data; -- 建闭包表树形关系表 CREATE TABLE closure_tree ( ancestor INT NOT NULL, descendant INT NOT NULL, distance TINYINT NOT NULL, PRIMARY KEY (descendant, distance) ); -- 递归构建树形关系 INSERT INTO closure_tree(ancestor, descendant, distance) WITH RECURSIVE parent_of(orig_id, id, dist) AS ( SELECT id, id, 0 FROM data UNION ALL SELECT orig_id, pid, dist + 1 FROM parent_of JOIN data USING(id) WHERE id ) SELECT id, orig_id, dist FROM parent_of; -- 为闭包表树形关系表建二级索引 CREATE INDEX idx_closure_tree ON closure_tree (ancestor, distance); -- 丢弃临时数据表 DROP TABLE data;
SQLite一键建表SQL下列
SQL需要依赖SQLite Shell的.import --csv，核心SQLite库不提供此功能。因此，需要使用命令行的
SQLite来运行（Windows可去官网下载个 1~2 MB 的sqlite3.exe）。下面使用
Bash Shell来包装执行命令与SQL，大约需要运行 30 秒，然后在同目录下生成 150 MB 左右的test.db。#!/bin/bash sqlite3 :memory: <<'EOF' -- 在内存中计算，最后整理紧凑才写入文件 PRAGMA TEMP_STORE = MEMORY; -- 导入 csv 文件至临时表 CREATE TEMP TABLE csv (code INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, type INT, p_code INT); .import --csv area_code_2022.csv csv -- 建邻接表 CREATE TABLE adjacent ( id INT NOT NULL, pid INT NOT NULL, is_leaf INT NOT NULL, type INT NOT NULL, code INT NOT NULL, name TEXT NOT NULL, PRIMARY KEY (pid, id) ) WITHOUT ROWID; -- 填充邻接表 INSERT INTO adjacent (pid, id, is_leaf, type, code, name) SELECT -1, 0, FALSE, 0, 0, "" UNION ALL SELECT p_code, ROW_NUMBER() OVER (), type = 5, type, code, name FROM csv ORDER BY code; -- 建临时索引，提速 code 搜索 CREATE INDEX i ON adjacent (code); -- 更新 pid UPDATE adjacent SET pid = t2.id FROM adjacent t2 WHERE adjacent.pid = t2.code; -- 丢弃临时索引 DROP INDEX i; -- 建 id -> pid 索引 CREATE INDEX idx_adjacent_id ON adjacent (id); -- 建闭包表主表 CREATE TABLE closure ( id INTEGER PRIMARY KEY, type INT NOT NULL, code INT NOT NULL, name TEXT NOT NULL ); -- 建闭包表树形关系表 CREATE TABLE closure_tree ( ancestor INT NOT NULL, descendant INT NOT NULL, distance INT NOT NULL, PRIMARY KEY (descendant, distance) ) WITHOUT ROWID; -- 填充闭包表主表 INSERT INTO closure (id, type, code, name) SELECT id, type, code, name FROM adjacent; -- 递归构建树形关系 WITH RECURSIVE parent_of(orig_id, id, dist) AS ( SELECT id, id, 0 FROM adjacent UNION ALL SELECT orig_id, pid, dist + 1 FROM parent_of JOIN adjacent USING(id) WHERE id ) INSERT INTO closure_tree (ancestor, descendant, distance) SELECT id, orig_id, dist FROM parent_of; -- 为闭包表树形关系表建二级索引 CREATE INDEX idx_closure_tree ON closure_tree (ancestor, distance); -- 整理紧实数据库后，写入磁盘 ANALYZE; VACUUM INTO 'test.db'; EOF
无名啊
