最後更新：2026-06-29

Git 儲存庫複製大小

git 儲存庫的磁碟佔用量與執行 git clone 時實際傳輸的資料量，兩者並不相同，也不一定和工作目錄的大小成正比。了解封包歷史的形成方式，有助於在規劃複製策略、清理舊分支及評估儲存需求時做出具體判斷。

封包檔模型

git 並不會在每次提交時儲存所有檔案的完整快照。它把物件（blob、tree、commit）壓縮進封包檔，並在過程中套用兩層壓縮：

• 差異編碼（delta encoding）： git 識別相似物件，只儲存相對於某個基底版本的差異，而非完整內容。
• zlib 壓縮： 差異資料再以 deflate 演算法壓縮，與 ZIP 格式相同。

歷史資料估算大小的計算公式為：

$H = N \times C \times r$

其中 $N$ 為提交數量，$C$ 為每筆提交壓縮前的平均差異量，$r$ 為封包壓縮率（差異資料壓縮後的留存比例）。

完整複製大小則為：

$T = W + H$

$W$ 是工作目錄在 HEAD 的大小，不含 .git 目錄本身。

各參數說明

工作目錄大小（$W$）。 目前版本所有已追蹤檔案的總大小。可在儲存庫根目錄執行 du -sh --exclude=.git . 取得，或使用 git-sizer 工具進行詳細分析。

提交數量（$N$）。 歷史中的提交總筆數，執行以下指令取得精確值：

git rev-list --count HEAD

每次提交的平均差異量（$C$）。 單筆提交新增或修改的原始資料量（壓縮前）。以文字程式碼為主的儲存庫通常在 10–100 kB；包含圖片、執行檔或大型模型的儲存庫，每筆提交可能超過 1 MB，並顯著增加歷史體積。

封包壓縮率（$r$）。 原始差異資料壓縮後的留存比例，以小數表示。純程式碼儲存庫通常可達 20–40%，意即封包檔只需原始差異資料的五分之一至五分之二空間；PNG、MP4、已壓縮的二進位資產則幾乎無法再壓縮，壓縮率接近 80–100%。

計算範例

以下列條件的儲存庫為例：

• 工作目錄：100 MB
• 提交數量：5,000 筆
• 每次提交的平均差異量：80 kB
• 封包壓縮率：30%

歷史資料估算大小：

$H = 5{,}000 \times 80\ \text{kB} \times 0.30 = 120{,}000\ \text{kB} \approx 117\ \text{MB}$

完整複製大小估算：

$T = 100\ \text{MB} + 117\ \text{MB} \approx 217\ \text{MB}$

.git 目錄何時會大於工作目錄

新建立的儲存庫通常只有少量提交，.git 目錄遠小於工作目錄。隨著專案累積歷史，特別是多位貢獻者長期頻繁修改相同檔案時，封包歷史可能大幅超出最新快照的體積。超過 10,000 筆提交、且大量改動的儲存庫，歷史資料佔用兩至三倍工作目錄大小的情況相當常見。

加速歷史增長的常見因素：

• 二進位檔案（圖片、執行檔、套件）的不同版本之間差異巨大，難以有效編碼
• 大型文字檔每次整頁覆寫，而非局部修改
• 長期存活的分支在合併後未清理

淺複製與部分複製

git 提供多種機制，讓不需要完整歷史的場景可以減少傳輸量。

淺複製（git clone --depth N）： 只下載最近 $N$ 筆提交。對含有 10,000 筆提交的儲存庫使用 --depth 1，只會傳輸最新快照加上薄薄一層元資料，傳輸量約等於工作目錄大小。對歷史較深的儲存庫而言，複製流量可減少 90% 以上。若後續需要補充歷史，可執行：

git fetch --unshallow

部分複製（git clone --filter=blob:none）： 下載完整的提交與樹物件中繼資料，但延遲取得 blob 內容，直到實際需要時才索取。適用於持續整合環境，既需要完整的提交歷史，又不需要立即取得所有檔案內容。

git sparse-checkout： 只簽出工作目錄的特定子目錄，在不影響歷史完整性的前提下縮小磁碟佔用。

查詢實際大小的工具

估算值適合規劃與評估，若需要磁碟上的確切數字，可使用以下指令：

# 物件狀態摘要（含封包檔）
git count-objects -vH

# 列出最大的前 20 個物件
git rev-list --objects --all \
  | git cat-file --batch-check='%(objectsize:disk) %(rest)' \
  | sort -rn \
  | head -20

git-sizer 工具可提供更完整的結構化分析，包含工作目錄、歷史資料及體積最大的 blob 清單，是規劃儲存庫維護策略時最可靠的參考來源。

相關計算

若要估算二進位資產的壓縮效果，請參考 壓縮率計算機。若要計算複製或推送所需的傳輸時間，請參考 資料傳輸時間計算機。若要評估 Base64 編碼對 git LFS 指標或 CI 快取的空間影響，請參考 Base64 編碼開銷計算機。