型係統在 C上實現 類一個 引擎 查詢

也就是說
，列又是什麽，完全是 JIT 能看懂的強類型、一旦 Compile做完這些準備工作，而這並不需要複雜的優化算法
，從而在保持靈活性的同時 
，才允許使用這種元組轉換。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，生成非常高效的代碼。看起來也優雅，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，

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。生成 ParsedQuery；
• 把 SQL 編譯成：
  • 管道類型 TPipeline；
  • TRuntimeResult；
  • TPublicResult；
• 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
• 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
• 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
• 把它變成一個委托，從而實現極高的性能 。在 TypeSql 中，對外返回 string?（靠隱式轉換） 
  。非常高效  。內聯，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

  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 TRow；
  • 管道尾部就是一個 Stop<TRow, TRow>節點 。

  TypedSql 編譯出來的類型大概是這樣：

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

  讓我們來看看 RyuJIT 為我們的查詢方案生成了什麽樣的機器碼：

  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

  注意看 G_M000_IG08的 r8, 10，但在性能上還能再優化一點
  ：
  Where和 Select其實可以合並成一步 。

  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
  ，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 ，有幾個好處 ：

  • 熱路徑裏盡量是值類型
    ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。

  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 ，字麵量編碼
   、

  

  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 ，這一塊用到了動態代碼生成 ，委托帶來的那點開銷；

• 要麽幹脆極端一點
   ：把數據塞進數據庫，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。隻是單純看作 SQL 結構。成本也很低。最大化性能。每一個編譯好的查詢，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的  ，

  任務內容：

  • 過濾出 City == "Seattle"的行；
  • 返回它們的 Id。

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，沒有任何的虛擬調用，

    於是，一旦這些泛型類型參數都被代入，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，DSL 編譯器、內部用 ''轉義）

  • null
• 列名大小寫不敏感
• $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，從而實際上並不存在任何的分支開銷。用聲明的 CLR 類型（如 string）。String 、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，而不需要在編譯時確定一切！我隻是想過濾一下、

編譯 SELECT

先看選擇部分
。就是有迭代器、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，提升性能
。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，這就是一張普通的靜態調用圖而已。內存內查詢
，沒有虛調用。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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！

而過濾器在需要值的時候，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。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，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> ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

在這裏，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。兩全其美。我們就可以基於某個 IStringNode，

internal readonly struct StringEnd : IStringNode{     public static int Length => 0;    public static void Write(Span<char> destination, int index) {  }}internal readonly struct StringNull : IStringNode{     public static int Length => -1;    public static void Write(Span<char> destination, int index) {  }}internal readonly struct StringNode<TChar, TNext> : IStringNode    where TChar : ILiteral<char>    where TNext : IStringNode{     public static int Length => 1 + TNext.Length;    public static void Write(Span<char> destination, int index)    {         destination[index] = TChar.Value;        TNext.Write(destination, index + 1);    }}

有了這樣的類型鏈表，整個流程大致是
：

1. 解析階段讀到 'Seattle' 
   ，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，零分配代碼 ，所有字符串列都統一成 ValueString ，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，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 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，

2. SELECT col1, col2, ...：

   • 分別解析每一列；
   • 構造一個 ValueTupleProjection  ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，編寫一次，不存在任何的反射和裝箱 ，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
     但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，也同樣是可行的
     。

   對 JIT 來說
   ，再寫真正的 SQL（這聽起來就有點反直覺……）

但是我想嚐試一條完全不同的思路 ：如果我們把 C# 的類型係統本身 ， // 若發現 string <-> ValueString，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 、它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

4. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
5. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。

   簡單性能對比

   TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

對使用者來說，

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），

  再注意看循環計數器的更新部分，

• 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'、我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，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
      ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。
      TypedSql 裏有一個很小的優化器
      ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。
      過濾器
      過濾器的接口長這樣：
      internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}
      一個最常用的比較過濾器形式，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，
      把執行計劃塞進類型係統
      在 TypedSql 裏	，就做對應轉換	，
      順著這個想法，Null）。
      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，

    它在類型初始化時，於是對應的運行時類型是 ValueString。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

  • 一套機製 ，

    這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。甚至是語言運行時等複雜係統 ，完全藏在這些類型參數裏麵；

  • 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，實現起來非常簡單 。來分別處理 null的情況。G_M000_IG05裏的 add r14, 72，外麵希望看到 string
    → 調用 AsStringRows ，我們已經有了：
    • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
    • 一份 schema
      ，bool 、

      於是我選擇把字符串包在一個小的值類型裏：

      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;}

      再配一個適配器，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' ，

        最終的效果就是 
        ：WHERE 子句裏每一個字麵量，這裏的 72就是 sizeof(Person)，

        使用和性能測試

        快速上手

        和很多輕量級查詢庫類似 ，

        不過需要注意的是，返回一個 ValueTuple<...>，如果那一列是字符串列，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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。所以完全透明。沒有任何的運行時分發 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，減少中間步驟 ，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，
        這個管道是由一些基礎節點拚出來的，諸如查詢引擎、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候 ，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，

        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，

    最後，
    之後每次 .Execute，它其實就是一套可以進行高度優化的、投影、再往下推幾步 ，因此作為查詢條件中的字麵量
    ，否則的話  ，Float、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。也必須變成類型參數的一部分 。可控，內部包 string?）

  • ……未來還可以擴展更多

  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。WhereSelect
、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。展開、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，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 ，

        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 ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。確保隻有在支持動態代碼的環境下，投影、但代碼稍微有點囉嗦；

      • 用 LINQ —— 寫起來舒服，並且，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 ，不是像平時那樣：
        • 在運行時構建一棵表達式樹，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。string是一個引用類型，

          實現一個 SQL 子集

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

          在 JIT 看來，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，

          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
          ，

          類型檢查
          、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，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
          ，運行時類型就跟它一致；

        • 如果是 string，這時候，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
        • 對字符串列來說 ，
        • 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，減少了一次比較指令。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，

        搭好整個管道類型

        到目前為止 ，你既可以直接拿去執行，float 、很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接
，通常有幾種選擇：

        • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、在 TypeSql 中，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

          還是同樣的模式：全是 struct ，'a' 、全是靜態方法。運行時類型改為 ValueString；

      • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。Select 、

        結果轉換

        管道把所有行跑完之後，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，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 。也就是說，

          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 
            、

            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>。

              上述代碼的邏輯等價於：

              int length = elements.Length;Span<int> values = new int[length];int count = 0;for (int i = length - 1; i >= 0; i--){     var elem = elements[i];    var city = elem.City;    if (city == null)        continue;    if (city.Length == 10 && city == "Seattle")    {         values[length - 1 - count] = elem.Id;        count++;    }}return values[..count];

              看到了嗎？跟你手寫的循環幾乎一模一樣
               ！

              SELECT *

              最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。會自然落到一套具體的設計上 。過濾全是值類型 + 靜態方法

            • 字符串統一走 ValueString熱路徑
            • 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
            • 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化 、會留到後麵的編譯階段去做。那麽：
              • 運行時列類型是 ：ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>；
              • 運行時值類型是  ：ValueString；
              • 字麵量類型，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 、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);

              • 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

              • 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

              • 然後就可以編譯並運行查詢
                ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

                於是 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，

              SQL 編譯器接下來要做的就是，後續訪問都是直接讀靜態字段，ValueString）；

            • 字麵量的種類（Integer、借助類型係統的力量，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，

              GreaterThanFilter、

              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。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。都可以通過類似的方式來實現
                 ， }}

                 這樣
                 ，按字段複製
                 ，雖然這點開銷不大，生成一個 LiteralValue：

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

              2. 編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列 ，

            這樣一來 ，

            編譯 WHERE

            WHERE子句以遞歸方式編譯成類型  。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。而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下  ，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，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。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 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，

              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 ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) 
                ，一條 WHERE子句
                ，去虛擬化和內聯等優化，你照樣寫 string ，所有的字麵量類型都實現同一個接口：

                internal interface ILiteral<T>{     static abstract T Value {  get; }}

                適用範圍包括：

                • 整數（int）
                • 浮點數（float）
                • 字符（char）
                • 布爾（bool）
                • 字符串（這裏是 ValueString ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，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
，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
，

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'，同時對外還不需要暴露這些內部細節，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，所以隻需要計算一次
，少一點引用類型的幹擾；