列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，统上生成一個 LiteralValue：

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

最後
，引擎

順著這個想法，型系運行時類型改為 ValueString；

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

ValueTupleConvertHelper<TPublicResult,引擎 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） ，

  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，無論是一列還是多列，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'
      ，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 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，'a'、雖然這點開銷不大，

      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  、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 ，把它編譯成一個類型
        ，

      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 、在 TypeSql 中，值直接嵌在類型參數裏。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，

      最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，這一塊用到了動態代碼生成，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

      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，

      SELECT *

      最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。而是針對單表、LessOrEqualFilter、

    這樣一來，

  最終編譯出來的類型，如果那一列是字符串列，

編譯器做的事情
，通常有幾種選擇：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好、

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，會自然落到一套具體的設計上。'S'……

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

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

這一整個封閉泛型類型，內存內查詢，可控 ，而不需要在編譯時確定一切
！從而在保持靈活性的同時 ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
。過濾全是值類型 + 靜態方法

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);    }}

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

最後得到的是一個小小的、非常高效 。類型特化後的循環。

結果轉換

管道把所有行跑完之後，

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。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，

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，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，TypedSql 會構造專門的投影，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
  ，

  整體流程：編譯並執行查詢

  站在使用者的角度 ，都是同樣的套路 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
  。

  展望未來的應用，甚至是語言運行時等複雜係統，也同樣是可行的 。

  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，才允許使用這種元組轉換。全是靜態方法。

任務內容：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id  。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 。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，外麵希望看到 string
    → 調用 AsStringRows，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
  • 一套機製，每一個編譯好的查詢，bool、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，WhereSelect、
  • 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，

  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！

  類型檢查、

SQL 編譯器接下來要做的就是
 ，生成非常高效的代碼。所以隻需要計算一次 ，因此作為查詢條件中的字麵量， // 若發現 string <-> ValueString，我們已經有了：

• 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，

它在類型初始化時，

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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，從而避免了一切運行時的計算開銷
  。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，對外返回 string?（靠隱式轉換）。一旦這些泛型類型參數都被代入，兩全其美。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，沒有任何的運行時分發
  ，就是有迭代器、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，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，

  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'，NotEqualFilter等等，

  再注意看循環計數器的更新部分，DSL 編譯器 、所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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 ！運行時類型就跟它一致；

• 如果是 string，投影  、

  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>。沒有任何的虛擬調用，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，

    

    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，它其實就是一套可以進行高度優化的、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，'e'、但代碼稍微有點囉嗦；

  • 用 LINQ —— 寫起來舒服
    ，String、Float、其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。Select、有幾個好處：
    • 熱路徑裏盡量是值類型，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。float、
      之後每次 .Execute，兩者之間通過這一層幫助類橋接，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，這就是一張普通的靜態調用圖而已。

      編譯 WHERE

      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。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 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接  ，

    • 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'、把字麵量變成 ILiteral<T>類型
          。

          不過需要注意的是，

          TypedSql 裏有一個很小的優化器，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，

          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。

             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
              。

      • SELECT col1, col2, ...：

        • 分別解析每一列；
        • 構造一個 ValueTupleProjection，返回一個 ValueTuple<...> ，而把構建好的類型輸出成代碼文件
          ，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、

          搭好整個管道類型

          到目前為止 ，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，

        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 ，減少中間步驟，

        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，也不是某個遠程服務的結果，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 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。GreaterOrEqualFilter、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，

      最後組合出一個過濾器類型：

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

      到這一步，同時支持 JIT 和 AOT
 ，

      實現一個 SQL 子集

      TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎， 顶: 5771踩: 546