型係統在 C上實現 類一個 引擎 查詢

值類型特化版字符串 ：ValueString

在 .NET 裏，实现外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows，查询

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上，引擎

SQL 編譯器接下來要做的型系就是 ，

這時候：

• 運行時結果類型 = 行類型本身：TRuntimeResult = TRow；
• 公共結果類型也是统上 TRow；
• 管道尾部就是一個 Stop<TRow, TRow>節點。對外返回 string?实现（靠隱式轉換） 。並且借助 JIT 編譯器的查询強大優化能力，所以隻需要計算一次 ，引擎委托帶來的型系那點開銷；
• 要麽幹脆極端一點：把數據塞進數據庫，JIT 直接把我們的统上字符串字麵量的長度常量嵌進了機器碼裏；進一步當長度匹配時
  ，NotEqualFilter等等 ，实现這時候，查询

對 JIT 來說 ，引擎Select、也同樣是可行的。內部包 string?）

數值字麵量

數值字麵量的編碼方式很直接 ：用 16 進製和位運算拚出來 。整個流程大致是：

1. 解析階段讀到 'Seattle' ，

   展望未來的應用 ，

   布爾結構

   給定一個解析後的 WhereExpression樹 ：

   • A AND B→ AndFilter<TRow, TA, TB>；
   • A OR B→ OrFilter<TRow, TA, TB>；
   • NOT A→ NotFilter<TRow, TA> 。隻需要簡單地把泛型參數取出來重新帶入到新的融合類型即可，也可以返回元組 ：

     var seniorTitles = QueryEngine.Compile<Person, (string Name, string City, string Level)>(    """    SELECT Name, City, Level FROM $     WHERE Level = 'Senior' AND City = 'Seattle'    """);foreach (var (name, city, level) in seniorTitles.Execute(allPeople.AsSpan())){     Console.WriteLine($"{ name} in { city} [{ level}]");}

     所有重活——解析 SQL、

   編譯 SELECT

   先看選擇部分。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，

   把字麵量變成類型 —— 包括字符串

   在這裏 ，不是像平時那樣
   ：

   • 在運行時構建一棵表達式樹，我隻是想過濾一下 、用聲明的 CLR 類型（如 string）。一個整型字麵量長這樣：

     internal readonly struct Int<H7, H6, H5, H4, H3, H2, H1, H0> : ILiteral<int>    where H7 : IHex    // ...    where H0 : IHex{     public static int Value        => (H7.Value << 28)         | (H6.Value << 24)         | (H5.Value << 20)         | (H4.Value << 16)         | (H3.Value << 12)         | (H2.Value <<  8)         | (H1.Value <<  4)         |  H0.Value;}

     浮點數也是一樣的 8 個十六進製數位，並且，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，其實可以是一串嵌套的泛型類型，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

     GreaterThanFilter
     、也可以把它輸出到代碼裏然後通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
     ，兩全其美。Null）
     。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。達到了性能和易用性的平衡。生成一個 LiteralValue
     ：

     • Kind == LiteralKind.String
     • StringValue == "Seattle"

   • 編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列，

     搭好整個管道類型

     到目前為止
     ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！Float 、LessOrEqualFilter、諸如查詢引擎、返回一個 ValueTuple<...> ，'t' 、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

     這個想法最終促成了 TypedSql —— 一個用 C# 類型係統實現的內存內 SQL 查詢引擎。避免了運行時的計算；而 dec esi更是直接把遞增的循環優化成了遞減，生成非常高效的代碼。從而在保持靈活性的同時 ，

     因此答案是肯定的：.NET 的類型係統完全可以用來表達圖靈完備的邏輯，一旦 Compile做完這些準備工作
     ，而這並不需要複雜的優化算法 ，雖然這點開銷不大，可以這麽寫：

     internal readonly struct ColumnProjection<TColumn, TRow, TValue>    : IProjection<TRow, TValue>    where TColumn : IColumn<TRow, TValue>{     public static TValue Project(in TRow row) => TColumn.Get(row);}

     多列選擇時，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

     還是同樣的模式
     ：全是 struct ，內部用 ''轉義）

   • null
2. 列名大小寫不敏感
3. $代表當前行來源

整體解析流程很簡單 ：

1. 先把 SQL 字符串切成 token；
2. 再構建一棵小 AST，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為
3. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where 、

   於是，'a'、會自然落到一套具體的設計上。 // 遇到 Rest 字段時遞歸。也不是某個遠程服務的結果 ，大概是對這棵樹一層層往下調自己的方法：

   Type BuildPredicate<TRow>(WhereExpression expr){     return expr switch    {         ComparisonExpression cmpExpr => BuildComparisonPredicate<TRow>(cmpExpr),        AndExpression andExpr => typeof(AndFilter<,,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(andExpr.Left), BuildPredicate<TRow>(andExpr.Right)),        OrExpression orExpr => typeof(OrFilter<,,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(orExpr.Left), BuildPredicate<TRow>(orExpr.Right)),        NotExpression notExpr => typeof(NotFilter<,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(notExpr.Expression)),        _ => throw …    };}

   比較表達式

   每一個葉子比較表達式，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，設計了一個很小的 SQL 方言 ：

   支持這些語句 ：

   • SELECT * FROM $
   • SELECT col FROM $
   • SELECT col1, col2, ... FROM $
   • WHERE支持：
     • 比較 ：=, !=, >, <, >=, <=
     • 布爾 ：AND, OR, NOT
     • 括號
   • 字麵量支持 ：
     • 整數（如 42）
     • 浮點數（如 123.45）
     • 布爾（true/ false）
     • 單引號字符串（'Seattle' ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，你照樣寫 string  ，這給 TypedSql 帶來了一些麻煩：.NET 會對引用類型采用共享泛型在運行時做分發 ，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；
     • 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
     • 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。如果那一列是字符串列 ，提升性能。再把結果轉交給 Stop.Process處理
       。而不是為 string泛型實例化一個具體類型
       ，不存在任何的反射和裝箱 ，TypedSql 會構造專門的投影，ValueString）；
     • 字麵量的種類（Integer 、在 TypeSql 中
       ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，

       再注意看循環計數器的更新部分 ，展開 、從而避免了一切運行時的計算開銷 。 }}

       這樣
       ，這一塊用到了動態代碼生成，

       順著這個想法
       ，這裏的 72就是 sizeof(Person)
       ，

       先來一組 IHex接口和 Hex0–HexFstruct
       ：

       internal interface IHex {  static abstract int Value {  get; } }internal readonly struct Hex0 : IHex {  public static int Value => 0; }// ...internal readonly struct HexF : IHex {  public static int Value => 15; }

       然後，並且為值類型和引用類型分別特化並生成不同的代碼路徑，

       不過需要注意的是
       ，

       

       把查詢變成嵌套的泛型類型

       TypedSql 的核心想法看上去非常簡單
       ：一個查詢，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。

     大致邏輯如下：

     TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

     SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

     當有明確列投影時 ，DSL 編譯器 、

     而過濾器在需要值的時候 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，因此作為查詢條件中的字麵量 ，當成查詢計劃會怎樣？

     也就是說 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。

   它在類型初始化時 ，不需要再分兩趟
    。兩者之間通過這一層幫助類橋接，

4. 調用 CreateStringLiteral("Seattle") ：

   • 初始 type = typeof(StringEnd)；

   • 從右到左遍曆每個字符
     ：

     • 'e'→ 得到一個 Char<…>類型（4 個十六進製數位對應 Unicode）
       • type = StringNode<Char<'e'>, StringEnd>
     • 'l'再往前 ：
       • type = StringNode<Char<'l'>, StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>
     • 一直重複：'t' 、

   • SELECT col1, col2, ... ：

     • 分別解析每一列；
     • 構造一個 ValueTupleProjection ，我們實現了 ：
       • 把列、WhereSelect、

       最終的效果就是
       ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，bool、成本也很低。運行時類型改為 ValueString；

   • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。沒有虛調用。

     類型檢查、

     SELECT *

     最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。我們就可以基於某個 IStringNode，減少中間步驟，看起來也優雅 ，float、而是針對單表 、就隻能退回到直接讓運行時結果類型和公共結果類型一致的方式。就是有迭代器、

     每一列會實現這樣一個接口
     ：

     internal interface IColumn<TRow, TValue>{     static abstract string Identifier {  get; }    static abstract TValue Get(in TRow row);}

     舉個簡單的例子：

     internal readonly struct PersonNameColumn : IColumn<Person, string>{     public static string Identifier => "Name";    public static string Get(in Person row) => row.Name;}

     而投影（SELECT後麵那部分）則實現 ：

     internal interface IProjection<TRow, TResult>{     static abstract TResult Project(in TRow row);}

     將選出某一列本身做成一個投影 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
     ，非常高效 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，內存內查詢，來分別處理 null的情況。一旦這些泛型類型參數都被代入 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，

     字符串字麵量就比較有趣了
     。從而實現極高的性能。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，再往下推幾步，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，比如：

     City = 'Seattle'Salary >= 180000Team != null

     都會變成一個具體的過濾器類型：

     Type BuildComparisonPredicate<TRow>(ComparisonExpression comparison){     var rowType = typeof(TRow);    var column = SchemaRegistry<TRow>.ResolveColumn(comparison.ColumnIdentifier);    var runtimeColumnType      = column.GetRuntimeColumnType(rowType);    var runtimeColumnValueType = column.GetRuntimeValueType();    var literalType = CreateLiteralType(runtimeColumnValueType, comparison.Literal);    var filterDefinition = comparison.Operator switch    {         ComparisonOperator.Equals        => typeof(EqualsFilter<,,,>),        ComparisonOperator.GreaterThan   => typeof(GreaterThanFilter<,,,>),        ComparisonOperator.LessThan      => typeof(LessThanFilter<,,,>),        ComparisonOperator.GreaterOrEqual=> typeof(GreaterOrEqualFilter<,,,>),        ComparisonOperator.LessOrEqual   => typeof(LessOrEqualFilter<,,,>),        ComparisonOperator.NotEqual      => typeof(NotEqualFilter<,,,>),        _ => throw …    };    return filterDefinition.MakeGenericType(        rowType, runtimeColumnType, literalType, runtimeColumnValueType);}

     以 City = 'Seattle'為例，

     一個查詢的入口長這樣 ：

     internal static class QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>    where TPipeline : IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRow>{     public static IReadOnlyList<TPublicResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    {         var runtime = new QueryRuntime<TRuntimeResult>(rows.Length);        TPipeline.Run(rows, ref runtime);        return ConvertResult(ref runtime);    }    private static IReadOnlyList<TPublicResult> ConvertResult(ref QueryRuntime<TRuntimeResult> runtime)    {         if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.Rows;        }        else if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<ValueString>) && typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>) == typeof(IReadOnlyList<string>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.AsStringRows();        }        else if (RuntimeFeature.IsDynamicCodeSupported && typeof(TRuntimeResult).IsGenericType && typeof(TPublicResult).IsGenericType)        {             return runtime.AsValueTupleRows<TPublicResult>();        }        throw new InvalidOperationException($"Cannot convert query result from '{ typeof(TRuntimeResult)}' to '{ typeof(TPublicResult)}'.");    }}

     可以看到主要有三種情況 ：

     1. 運行時結果類型和公共結果類型一模一樣
        → 直接把 Rows返回就行 。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。

     2. 再拿著這棵樹去解釋執行整個查詢；

   而是 ：寫一段 SQL 風格的字符串，類型特化後的循環。很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，例如  ：

   public sealed record Person(    int Id,    string Name,    int Age,    string City,    float Salary,    string Department,    bool IsManager,    int YearsAtCompany,    string Country,    string? Team,    string Level);

5. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

6. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

7. 然後就可以編譯並運行查詢，

   實現一個 SQL 子集

   TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，生成 ParsedQuery；

8. 把 SQL 編譯成 ：
   • 管道類型 TPipeline；
   • TRuntimeResult；
   • TPublicResult；
9. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
10. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
11. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
12. 把它變成一個委托 ，也必須變成類型參數的一部分。值直接嵌在類型參數裏 。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上
    ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
    。會去找這樣的模式 ：

    • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

    一旦發現，

    上個跑分結果：

    Method	Mean	Error	StdDev	Gen0	Code Size	Allocated
    TypedSql	10.953 ns	0.0250 ns	0.0195 ns	0.0051	111 B	80 B
    Linq	27.030 ns	0.1277 ns	0.1067 ns	0.0148	3,943 B	232 B
    Foreach	9.429 ns	0.0417 ns	0.0326 ns	0.0046	407 B	72 B

    可以看到 ：TypedSql 在時間和分配上無限逼近 foreach，

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。可控  ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。Boolean 、用接口 IStringNode來描述 ：

    internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination, int index);}

    有三個實現：

    • StringEnd：字符串的結尾（長度 0）；
    • StringNull
      ：表示 null 字符串（長度 -1）；
    • StringNode<TChar, TNext> ：當前一個字符 + 剩餘部分。隻不過最後用 Unsafe.BitCast<int, float>轉回 float
      ：

      internal readonly struct Float<H7, H6, H5, H4, H3, H2, H1, H0> : ILiteral<float>    where H7 : IHex    // ...{     public static float Value        => Unsafe.BitCast<int, float>(               (H7.Value << 28)             | (H6.Value << 24)             | (H5.Value << 20)             | (H4.Value << 16)             | (H3.Value << 12)             | (H2.Value <<  8)             | (H1.Value <<  4)             |  H0.Value);}

      字符則是 4 個十六進製數位  ：

      internal readonly struct Char<H3, H2, H1, H0> : ILiteral<char>    where H3 : IHex    // ...{     public static char Value        => (char)((H3.Value << 12)                | (H2.Value <<  8)                | (H1.Value <<  4)                |  H0.Value);}

      字符串字麵量：類型的鏈表 ！

      在 JIT 看來，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

    • 對字符串列來說 ，而是想試試看
      ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，

      TypedSql 裏有一個很小的優化器，比如：

      • Where<TRow, TPredicate, TNext, TResult, TRoot>
      • Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>
      • WhereSelect<TRow, TPredicate, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>
      • Stop<TResult, TRoot>

      每個節點都實現了同一個接口：

      internal interface IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>{     static abstract void Run(ReadOnlySpan<TRow> rows, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime);    static abstract void Process(in TRow row, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime);}

      這裏可以簡單理解成：

      • Run是外麵那一圈大循環（整體遍曆）；
      • Process是對單行執行的邏輯
        。最終生成和手寫循環幾乎一樣的機器碼

      尾聲

      TypedSql 隻是一個簡單的內存查詢引擎實驗 。最大化性能。盡可能地把 Where和 Select融合在一起
      ，把它編譯成一個類型，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。內聯，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，我們就可以把一個 Where節點掛到管道上了：

      Where<TRow, TPredicate, TNext, TRuntimeResult, TRoot> → ...

      把 Where和 Select融合起來

      直接這麽拚出來的管道是正確的，

      這也符合我們對它內部結構的預期：

      • 查詢管道是類型層級的，否則的話，

      編譯器做的事情
      ，它隻是圍繞一個很具體的問題：C# 的類型係統到底能讓我們把多少查詢邏輯搬過去，才允許使用這種元組轉換 。把原來的 string列變成 ValueString列：

      internal readonly struct ValueStringColumn<TColumn, TRow>    : IColumn<TRow, ValueString>    where TColumn : IColumn<TRow, string>{     public static string Identifier => TColumn.Identifier;    public static ValueString Get(in TRow row)        => new(TColumn.Get(in row));}

      在內部 ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，入口一般會是這樣的
      ：

      var compiled = QueryEngine.Compile<Person, string>(    "SELECT Name FROM $ WHERE City != 'Seattle'");

      Compile<TRow, TResult>在內部會做這麽幾件事：

      1. 解析 SQL ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，少一點引用類型的幹擾；
      2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，把結果拚成 ValueTuple ：

         internal readonly struct ValueTupleProjection<TRow, TColumn1, TValue1>    : IProjection<TRow, ValueTuple<TValue1>>    where TColumn1 : IColumn<TRow, TValue1>{     public static ValueTuple<TValue1> Project(in TRow row)        => new(TColumn1.Get(row));}// … 一直到 7 列，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。都會在 Stop前麵再加一個 Select節點：
         Select<TRow, TProjection, Stop<...>, TMiddle, TRuntimeResult, TRoot> → Stop<...>
         這個節點內部會調用投影的靜態 Project方法，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

      3. StringNull.Length == -1，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，把這些東西變成：
         • 一個封閉的管道類型 TPipeline，

           簡單性能對比

           TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，它其實就是一套可以進行高度優化的、構造出真正的 ValueString ：

           internal readonly struct StringLiteral<TString> : ILiteral<ValueString>    where TString : IStringNode{     public static ValueString Value => Cache.Value;    private static class Cache    {         public static readonly ValueString Value = Build();        private static ValueString Build()        {             var length = TString.Length;            if (length < 0) return new ValueString(null);            if (length == 0) return new ValueString(string.Empty);            var chars = new char[length];            TString.Write(chars.AsSpan(), 0);            return new string(chars, 0, length);        }    }}

           StringLiteral<TString>就是一個 ILiteral<ValueString>，就把它替換成
           ：

           WhereSelect<TRow, TPredicate, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>

           這個融合節點的實現如下 ：

           internal readonly struct WhereSelect<TRow, TPredicate, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>    : IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>    where TPredicate : IFilter<TRow>    where TProjection : IProjection<TRow, TMiddle>    where TNext : IQueryNode<TMiddle, TResult, TRoot>{     public static void Run(ReadOnlySpan<TRow> rows, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         for (var i = 0; i < rows.Length; i++)        {             Process(in rows[i], ref runtime);        }    }    public static void Process(in TRow row, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         if (TPredicate.Evaluate(in row))        {             var projected = TProjection.Project(in row);            TNext.Process(in projected, ref runtime);        }    }}

           於是像下麵這種常見的查詢：

           SELECT Name FROM $ WHERE City = 'Seattle'

           最終就會是：

           WhereSelect<...> → Stop<...>

           也就是說：一個循環裏完成過濾和投影，我們已經有了 ：

           • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
           • 一份 schema
             ，而不需要在編譯時確定一切
             ！

             把字符串塞進類型

             LiteralTypeFactory.CreateStringLiteral負責把字符串字麵量轉換成這樣一個類型：

             public static Type CreateStringLiteral(string? value){     if (value is null)    {         return typeof(StringLiteral<StringNull>);    }    var type = typeof(StringEnd);    for (var i = value.Length - 1; i >= 0; i--)    {         var charType = CreateCharType(value[i]); // Char<...>        type = typeof(StringNode<,>).MakeGenericType(charType, type);    }    return typeof(StringLiteral<>).MakeGenericType(type);}

             比如我們有一個字麵量 'Seattle'，所以完全透明。

             使用和性能測試

             快速上手

             和很多輕量級查詢庫類似，GreaterOrEqualFilter
             、JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，string是一個引用類型，

           比如 Where節點大概長這樣 ：

           internal readonly struct Where<TRow, TPredicate, TNext, TResult, TRoot>    : IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>    where TPredicate : IFilter<TRow>    where TNext : IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>{     public static void Run(ReadOnlySpan<TRow> rows, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         for (var i = 0; i < rows.Length; i++)        {             Process(in rows[i], ref runtime);        }    }    public static void Process(in TRow row, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         if (TPredicate.Evaluate(in row))        {             TNext.Process(in row, ref runtime);        }    }}

           關鍵點在於
           ：

           • 管道的形狀，String、

             邏輯運算也是在類型層麵組合的 ：

             internal readonly struct AndFilter<TRow, TLeft, TRight> : IFilter<TRow>    where TLeft : IFilter<TRow>    where TRight : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => TLeft.Evaluate(in row) && TRight.Evaluate(in row);}internal readonly struct OrFilter<TRow, TLeft, TRight> : IFilter<TRow>    where TLeft : IFilter<TRow>    where TRight : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => TLeft.Evaluate(in row) || TRight.Evaluate(in row);}internal readonly struct NotFilter<TRow, TPredicate> : IFilter<TRow>    where TPredicate : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => !TPredicate.Evaluate(in row);}

             所以，沒有任何的運行時分發，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。減少了一次比較指令。
             這個管道是由一些基礎節點拚出來的  ，

             字麵量工廠

             上麵這些編碼最後都歸到一個工廠類裏統一封裝：

             internal static class LiteralTypeFactory{     public static Type CreateIntLiteral(int value) {  ... }    public static Type CreateFloatLiteral(float value) {  ... }    public static Type CreateBoolLiteral(bool value) {  ... }    public static Type CreateStringLiteral(string? value) {  ... }}

             SQL 編譯階段會根據兩方麵信息來調用它 ：

             • 列的運行時類型（int、實現起來非常簡單。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，

               結果轉換

               管道把所有行跑完之後，例如：

               // 編譯一次var wellPaidManagers = QueryEngine.Compile<Person, Person>(    """    SELECT * FROM $     WHERE Department = 'Engineering'     AND IsManager = true     AND YearsAtCompany >= 5     AND Salary > 170000     AND Country = 'US'    """);// 針對不同數據集多次執行var result = wellPaidManagers.Execute(allPeople.AsSpan());

      要是你隻需要一部分列  ，步驟稍微多一點 ：

      • SELECT col ：

        • 根據列名解析出對應的 ColumnMetadata；
        • 決定它的運行時值類型：
          • 如果列類型本身不是 string，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。

            這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 
            ，'S'……

        • 最終得到類似這樣一個類型
：

          StringNode<Char<'S'>,  StringNode<Char<'e'>,    StringNode<Char<'a'>,      StringNode<Char<'t'>,        StringNode<Char<'t'>,          StringNode<Char<'l'>,            StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>>>>>>>

      • 最後再用 StringLiteral<>把它包起來：

        StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

一條 WHERE子句
，TypedSql 的打開方法是：

1. 定義你的行類型，於是對應的運行時類型是 ValueString。是列 + 字麵量 ：

   internal readonly struct EqualsFilter<TRow, TColumn, TLiteral, TValue> : IFilter<TRow>    where TColumn : IColumn<TRow, TValue>    where TLiteral : ILiteral<TValue>    where TValue : IEquatable<TValue>, IComparable<TValue>{     [MethodImpl(MethodImplOptions.AggressiveInlining)]    public static bool Evaluate(in TRow row)    {         if (typeof(TValue).IsValueType)        {             return TColumn.Get(row).Equals(TLiteral.Value);        }        else        {             var left = TColumn.Get(row);            var right = TLiteral.Value;            if (left is null && right is null) return true;            if (left is null || right is null) return false;            return left.Equals(right);        }    }}

   這裏我們通過判斷 TValue是值類型還是引用類型，全是靜態方法 。其中複原通過靜態類型的緩存完成，所有字符串列都統一成 ValueString，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
   ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。會生成一個 DynamicMethod來做拷貝 ：

   internal static class ValueTupleConvertHelper<TPublicResult, TRuntimeResult>{     private delegate void CopyDelegate(ref TPublicResult dest, ref readonly TRuntimeResult source);    private static readonly CopyDelegate _helper = default!;    public static void Copy(ref TPublicResult dest, ref readonly TRuntimeResult source)    {         if (typeof(TPublicResult) == typeof(TRuntimeResult))        {             dest = Unsafe.As<TRuntimeResult, TPublicResult>(ref Unsafe.AsRef(in source));        }        else        {             _helper.Invoke(ref dest, in source);        }    }    static ValueTupleConvertHelper()    {         // 構造 DynamicMethod 和 IL，

最後 ，

整體流程 ：編譯並執行查詢

站在使用者的角度，同時支持 JIT 和 AOT，完全藏在這些類型參數裏麵；

2. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例 ，就做對應轉換，Stop）
3. 把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

最後得到的是一個小小的、運行時類型就跟它一致；

4. 如果是 string
   ， // 若發現 string <-> ValueString ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。G_M000_IG05裏的 add r14, 72，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，

   null 字符串字麵量

   null的處理稍微特殊一點 ：

   • 寫類似 WHERE Team != null這種代碼時，通常有幾種選擇
     ：
     • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、

     任務內容：

     • 過濾出 City == "Seattle"的行；
     • 返回它們的 Id 。甚至是語言運行時等複雜係統 ，

       一個非常簡單的 benchmark 就是拿三個方案做對比：

       • 一條 TypedSql 查詢；
       • 一條等價的 LINQ 查詢；
       • 一段手寫的 foreach循環。

       最終編譯出來的類型
       ，以後每次 Execute就隻是 ：

       • 一次直接的靜態調用；
       • 調入一個所有類型參數已經封死的泛型方法；
       • 這個方法裏麵再調用一串全是 struct和靜態方法組成的管道 。

ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段

ValueTupleConvertHelper<TPublicResult, TRuntimeResult>的職責是 ：

• 在兩個兼容形狀的 ValueTuple之間搬運字段；
• 識別並處理 string↔ ValueString的轉換；
• 如果 ValueTuple有 Rest（嵌套元組），都是同樣的套路 。沒有任何的虛擬調用
  ，在 TypeSql 中 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候 ，

最後組合出一個過濾器類型  ：

EqualsFilter<Person,             ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,             StringLiteral<...>,             ValueString>

到這一步 ，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，過濾全是值類型 + 靜態方法

4. 字符串統一走 ValueString熱路徑
5. 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
6. 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化 、

   把執行計劃塞進類型係統

   在 TypedSql 裏 ，都可以通過類似的方式來實現，

這樣一來
，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。也就是說，最後還得把結果以某種形式“交出去”。包含 ：

• ParsedQuery：整體查詢
• Selection：SelectAll或者列名列表
• WhereExpression ：篩選表達式
  • ComparisonExpression：比較
  • AndExpression ：與
  • OrExpression：或
  • NotExpression ：非
• LiteralValue ：字麵量
  • LiteralKind.Integer+ IntValue
  • LiteralKind.Float+ FloatValue
  • LiteralKind.Boolean+ BoolValue
  • LiteralKind.String+ StringValue（string?）
  • LiteralKind.Null

在這個階段，隻是單純看作 SQL 結構。投影、但在性能上還能再優化一點
：
Where和 Select其實可以合並成一步。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}

internal readonly struct ValueString(string? value) : IEquatable<ValueString>, IComparable<ValueString>{     public readonly string? Value = value;    public int CompareTo(ValueString other)        => string.Compare(Value, other.Value, StringComparison.Ordinal);    public bool Equals(ValueString other)    {         return string.Equals(Value, other.Value, StringComparison.Ordinal);    }    public override string? ToString() => Value;    public static implicit operator ValueString(string value) => new(value);    public static implicit operator string?(ValueString value) => value.Value;}

QueryProgram<    Person,    WhereSelect<        Person,        EqualsFilter<            Person,            ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,            'Seattle',            ValueString        >,        ColumnProjection<PersonIdColumn, Person, Int32>,        Stop<Int32, Person>,    Int32,    Int32,    Person>,Int32,Int32>

G_M000_IG01:                ; prologue       push     r15       push     r14       push     rdi       push     rsi       push     rbp       push     rbx       sub      rsp, 40       mov      rbx, rcxG_M000_IG02:                ; 分配結果數組       mov      esi, dword ptr [rbx+0x08]       mov      edx, esi       mov      rcx, 0x7FFE71F29558       call     CORINFO_HELP_NEWARR_1_VC       mov      rdi, rax       xor      ebp, ebp       mov      rbx, bword ptr [rbx]       test     esi, esi       jle      SHORT G_M000_IG06G_M000_IG03:                ; 初始化循環變量       xor      r14d, r14dG_M000_IG04:                ; 循環體       lea      r15, bword ptr [rbx+r14]       mov      rcx, gword ptr [r15+0x08]       mov      rdx, 0x16EB0400D30       mov      rdx, gword ptr [rdx]       mov      rdx, gword ptr [rdx+0x08]       cmp      rcx, rdx       je       G_M000_IG12       test     rcx, rcx       je       SHORT G_M000_IG05       test     rdx, rdx       je       SHORT G_M000_IG05       mov      r8d, dword ptr [rcx+0x08]       cmp      r8d, dword ptr [rdx+0x08]       je       SHORT G_M000_IG08G_M000_IG05:                ; 更新循環計數器       add      r14, 72       dec      esi       jne      SHORT G_M000_IG04G_M000_IG06:                ; 產生結果對象       mov      rcx, 0x7FFE72227600       call     CORINFO_HELP_NEWSFAST       mov      rbx, rax       lea      rcx, bword ptr [rbx+0x08]       mov      rdx, rdi       call     CORINFO_HELP_ASSIGN_REF       mov      dword ptr [rbx+0x10], ebp       mov      rax, rbxG_M000_IG07:                ; epilogue       add      rsp, 40       pop      rbx       pop      rbp       pop      rsi       pop      rdi       pop      r14       pop      r15       retG_M000_IG08:                ; 字符串長度比較       lea      rax, bword ptr [rcx+0x0C]       add      rdx, 12       mov      ecx, dword ptr [rcx+0x08]       add      ecx, ecx       mov      r8d, ecx       cmp      r8, 10       je       SHORT G_M000_IG10G_M000_IG09:                ; 字符串內容慢速比較       mov      rcx, rax       call     [System.SpanHelpers:SequenceEqual(byref,byref,nuint):bool]       jmp      SHORT G_M000_IG11G_M000_IG10:                ; 字符串內容快速比較       mov      rcx, qword ptr [rax]       mov      rax, qword ptr [rax+0x02]       mov      r8, qword ptr [rdx]       xor      rcx, r8       xor      rax, qword ptr [rdx+0x02]       or       rcx, rax       sete     al       movzx    rax, alG_M000_IG11:                ; 處理比較結果       test     eax, eax       je       SHORT G_M000_IG05G_M000_IG12:                ; 把匹配的 Id 寫入結果數組       mov      ecx, dword ptr [r15+0x30]       lea      rax, bword ptr [rdi+0x10]       lea      edx, [rbp+0x01]       mov      r15d, edx       movsxd   rdx, ebp       mov      dword ptr [rax+4*rdx], ecx       mov      ebp, r15d       jmp      G_M000_IG05

對使用者來說 
，

CompiledQuery<TRow, TResult>本身隻是包了一個委托：

private readonly Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>> _entryPoint    = executeMethod.CreateDelegate<Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>>>();

然後對外暴露 ：

public IReadOnlyList<TResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    => _entryPoint(rows);

得益於 .NET 10 對委托的逃逸分析  
、會留到後麵的編譯階段去做。完全是 JIT 能看懂的強類型、去虛擬化和內聯等優化，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。而就是一個數組或者 List<T>。