DISK USAGE, WITHOUT THE WAIT.
ディスクを埋めているフォルダを見つけ、整理候補を確認。OS固有のメタデータ取得と並列走査を、一つのRustエンジンに。CLI・GUI・AIエージェントから同じ解析基盤を使えます。
v0.5.0-beta.7 · 公開済みベータ版 · MIT
$ hyperdu . --top 3
Top 3 under . (physical desc):
1. . | phys=18.2 GiB | log=17.9 GiB | files=412088
2. ./target | phys=12.4 GiB | log=12.1 GiB | files=48211
3. ./.git | phys=3.1 GiB | log=2.6 GiB | files=1530CLI · GUI · MCP
走査中は進捗の2行だけが高速に書き換わり、終わると大きい順の結果が残る。
01 / BENCHMARKS
Linux は GitHub Actions 上で GNU du と各8回比較。Windows ローカルでも、100万ファイルの HyperDU 単独計測と1万ファイルの比較診断を実施しました。以下は表示した測定コミットの記録で、公開版や現在のHEADを再計測した値ではありません。Windows ローカルでは dua-cli との比較と、別の処理である tokei の参考値も載せています。
AMD EPYC 9V74 80-Core Processor · 4 vCPU · 15.6 GiB RAM · ext4
Ubuntu 24.04 · 各100万ファイル · 256 B / ファイル · 各ツール8回の中央値 · ディスク上の使用量
| データセット | ファイル | HyperDU | GNU du | 速度比 |
|---|---|---|---|---|
| 平坦なフォルダflat | 1,000,000 | 2327.49 ms | 2763.52 ms | 1.187× |
| 横に広いフォルダwide | 1,000,000 | 745.96 ms | 2428.8 ms | 3.256× |
| 深い階層のフォルダdeep | 1,000,000 | 764.67 ms | 2434.28 ms | 3.183× |
AMD Ryzen 9 3900X · 12 cores / 24 threads · 128 GiB RAM · NTFS / NVMe
Windows 11 · 100万ファイル · 256 B / ファイル · 論理サイズ · HyperDU 単独8回の中央値
| データセット | ファイル | HyperDU | GNU du (MSYS) | 速度比 |
|---|---|---|---|---|
| 平坦なフォルダflat | 1,000,000 | 589.91 ms | 600秒でタイムアウト | 比較不成立 |
GNU du は準備走査で600秒の制限に達しました。本計測は0回で、100万ファイルの比較は未完了です。横に広い構成と深い階層の100万件測定は未実行です。
AMD Ryzen 9 3900X · 12 cores / 24 threads · 128 GiB RAM · NTFS / NVMe
Windows 11 · 各1万ファイル · 256 B / ファイル · 論理サイズ · 各ツール2回の中央値
| データセット | ファイル | HyperDU | GNU du (MSYS) | 速度比 |
|---|---|---|---|---|
| 平坦なフォルダflat | 10,000 | 32.98 ms | 704.17 ms | 21.35× |
| 横に広いフォルダwide | 10,000 | 27.46 ms | 712.33 ms | 25.94× |
| 深い階層のフォルダdeep | 10,000 | 32.32 ms | 836.73 ms | 25.89× |
両ツールで全ディレクトリの集計値が一致しました。倍率は1万ファイル・各2回の小規模診断に限られ、100万ファイルや Linux の比較へは適用できません。
AMD Ryzen 9 3900X · 12 cores / 24 threads · 128 GiB RAM · NTFS / NVMe
Windows 11 · 論理サイズ · 各ツール12回の中央値 · 合成3種は各10万ファイル（4 KiB）+ 実データ2種
| データセット | ファイル | HyperDU | dua-cli 2.45.0 | 速度比 |
|---|---|---|---|---|
| 横に広いフォルダ（合成）wide | 99,856 | 67.57 ms | 187.37 ms | 2.77× |
| 深い階層のフォルダ（合成）deep | 100,000 | 179.68 ms | 194.62 ms | 1.08× |
| 平坦なフォルダ（合成）flat | 100,000 | 98.8 ms | 997.51 ms | 10.1× |
| Cargo registry（実データ）cargo-registry | 107,953 | 478.55 ms | 554.61 ms | 1.16× |
| node_modules（実データ）node-modules | 27,940 | 72.26 ms | 156.6 ms | 2.17× |
両ツールの論理バイト合計は、全データセットで独立走査の値と一致しました。HyperDU は5件すべてで短い時間でしたが、差は木の形に左右されます（平坦を除き 1.08〜2.77倍）。深い階層は並列化できる幅がほぼなく、ほぼ同等です。平坦は dua が直下の全エントリを1行ずつ出力する（100,001行）時間を含むため、代表値には使えません。測定中は別プロジェクトのジョブが CPU の60〜90%を使っており、絶対値は膨らんでいます。
AMD Ryzen 9 3900X · 12 cores / 24 threads · 128 GiB RAM · NTFS / NVMe
Windows 11 · 実データ2種 · 各ツール12回の中央値 · HyperDU はサイズ集計、tokei は行数解析
| データセット | ファイル | HyperDU | tokei 15.0.0 | 速度比 |
|---|---|---|---|---|
| Cargo registry（実データ）cargo-registry | 107,953 | 478.55 ms | 9407.19 ms | 比較不成立 |
| node_modules（実データ）node-modules | 27,940 | 72.26 ms | 782.31 ms | 比較不成立 |
tokei はファイルの中身を読んで行数を数える別の処理で、HyperDU はサイズの集計だけです。同じ仕事ではないため速度比は示さず、時間だけを参考に載せます。tokei が解析したのは Cargo registry で 80,897 件、node_modules で 16,576 件（対応言語の拡張子のみ）です。合成データには拡張子がなく tokei が何も解析しないため測っていません。
すべて warm cache での中央値です。速度比は比較対象（GNU du・dua-cli）の時間 ÷ HyperDU の時間で、tokei は別の処理のため速度比を示しません。Linux はディスク上の使用量、Windows は論理サイズを比較しています。OS・集計方法・ファイル数・試行回数が異なるため、環境をまたいで倍率を比較したり、未測定の条件へ当てはめたりはできません。
全試行と測定条件を見る ↗Linux の GitHub 実行結果 ↗02 / UNDER THE HOOD
メタデータの取り方と、仕事の配り方を変える。OS固有の読み取りで追加の処理を減らし、ワーカーごとのキューとwork stealingで偏ったディレクトリ木を処理します。
NtQueryDirectoryFile名前・サイズ・割当サイズ・file IDをまとめて取得。追加のファイルオープンを減らし、大きなフォルダを走査します。
NTFS · native CIgetdents64 + statxディレクトリエントリと必要なメタデータを読み、並列に集計。正確なサイズ取得のためのI/Oまで省く方式ではありません。
CLI · GNU du comparisongetattrlistbulk一括メタデータ取得の実装があります。ただし現行CI・Releaseの対象ではなく、CLIの検証も未完了です。
Implementation · not in current CIWindows NTFSのボリュームルートでは、権限と対応条件を満たせば --mft の直接読み取りを試せます。不完全な必須読み取りや解析は通常列挙へ戻りますが、成功時の完全な集計一致を保証するものではありません。
アーキテクチャを読む ↗03 / YOUR WORKFLOW
ターミナルで調べる。画面で掘り下げる。アプリやエージェントに組み込む。用途に合う入口を選び、走査エンジンは共有できます。
大きい順に確認し、JSON / CSV に書き出す。GNU du互換モードも選べますが、全オプションを備える完全な置き換えではありません。
hyperdu . --top 20
hyperdu . --json usage.json
hyperdu --compat gnu -k /var/log完了した子フォルダから結果を表示し、残りの走査中にも内訳を確認。Windows / Linux向けGUIで、走査方法やフィルタを設定できます。
hyperdu-gui ↗Rustアプリには独立ライブラリ hyperdu-core。CLIを起動せずに、走査・集計・プラットフォーム最適化を組み込めます。
hyperdu-core ↗04 / FOR YOUR AGENTS
空き容量の確認から、大きなフォルダや整理候補の調査まで。hyperdu mcp が型付きツールと構造化された結果を提供します。
3つのMCPツールは読み取り専用で、削除機能はありません。整理候補が安全に削除できることの保証ではなく、人が確認して判断します。Skill はCLI単独でも利用できます。
MCP / Skill / Plugin の導入手順 ↗list_volumesどのボリュームが逼迫している？
scan_pathその中で、何が大きい？
find_reclaimable再生成可能な出力の候補は？
cargo install hyperdu --locked --version 0.5.0-beta.7
codex mcp add hyperdu -- hyperdu mcp05 / GET STARTED
公開済みベータ版をcrates.ioからインストールできます。CLIとMCPは一つのhyperduコマンドです。Rustなしで実行する場合は、ReleasesのWindows / Linux向けバイナリを選んでください。
cargo install hyperdu --locked --version 0.5.0-beta.7Cargoによるソースビルドには新しいstable Rust（CLIの宣言上の最低版は1.88）とOSのビルドツールが必要です。配布済みバイナリの実行にRustは不要です。