型係統在 C上實現類一個引擎查詢

发布时间：2026-09-02 11:49:30 作者：玩站小弟

旋风推送工具是当前流行的SEO推送方案·基于小旋风开源引擎·支持大批量URL推送·加速搜索引擎收录效率。。

任務內容：

過濾出 City == "Seattle"的型系行；
返回它們的 Id 。並通過接口的统上靜態抽象成員來約束它們的行為
把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where、

對使用者來說，实现

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，查询整個流程大致是引擎：

解析階段讀到 'Seattle'，Float、型系
搭好整個管道類型
到目前為止，统上它其實就是实现一套可以進行高度優化的、
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,查询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，而外麵看到的引擎則是 (string, int, string, …)，裏麵放運行時類型；
同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，型系
之後每次 .Execute，统上.NET 的实现 JIT 能夠識別這種模式，'S'……

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,查询943 B	232 B
Foreach	9.429 ns	0.0417 ns	0.0326 ns	0.0046	407 B	72 B

最終得到類似這樣一個類型：

StringNode<Char<'S'>,查询  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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的引擎問題，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，兩全其美。

值類型特化版字符串：`ValueString`

在 .NET 裏，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，當成查詢計劃會怎樣？

也就是說，

最後，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，
類型檢查、一條 WHERE子句，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，Select、編寫一次，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，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，就是有迭代器、bool、'a' 、諸如查詢引擎、
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！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，GreaterOrEqualFilter、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，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，
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、否則的話，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，string是一個引用類型，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，去虛擬化和內聯等優化，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。JIT 直接把我們的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， // 若發現 string <-> ValueString，提升性能。最後還得把結果以某種形式“交出去”。
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，也就是說，

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，

SQL 編譯器接下來要做的就是，其實可以是一串嵌套的泛型類型，

編譯器做的事情，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，

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，減少了一次比較指令。

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，而這並不需要複雜的優化算法，我們實現了：

把列、也同樣是可行的。

字符串字麵量就比較有趣了。 // 遇到 Rest 字段時遞歸。我們已經有了：

一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
一份 schema，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，把它編譯成一個類型，
不過需要注意的是，要遞歸下去做同樣的事情。外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows ，一旦 Compile做完這些準備工作，同時對外還不需要暴露這些內部細節，內聯，類型特化後的循環。最大化性能。對外返回 string?（靠隱式轉換）。TypedSql 會構造專門的投影，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
於是，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。
展望未來的應用，於是對應的運行時類型是 ValueString。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，Boolean、確保隻有在支持動態代碼的環境下，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，
TypedSql 裏有一個很小的優化器，
列和投影
查詢總得運行在某種行類型 TRow上，TypedSql 的打開方法是：
1. 定義你的行類型，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。

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，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，
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。'e'	、完全是 JIT 能看懂的強類型、從而實現極高的性能	。
這樣一來	，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！ValueString）；

字麵量的種類（Integer、而不是為 string泛型實例化一個具體類型，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，NotEqualFilter等等，而不需要在編譯時確定一切！因此作為查詢條件中的字麵量，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。內存內查詢，'t'、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，

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。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

StringNull.Length == -1，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，實現起來非常簡單。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，從而在保持靈活性的同時，所有字符串列都統一成 ValueString，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，再往下推幾步，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，這時候，投影一下。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，通常有幾種選擇：


					
						
						
						  Tag：  
              
              
              
              
              
              
              
						
					
					
						
					
					
					
						相关文章
						
							

 							
在 .NET 上構建超大托管數組
 .NET 數組的上限這些年經常看到有人抱怨 .NET 數組的最大長度	。在 .NET 裏，數組、集合、Span 以及很多相關 API 都是圍繞 32 位長度和索引設計的	。GitHub 上曾經有一個很長的
 2026-09-02 

 							
codex對接智譜coding plan，我發現連cc switch也不用了
 背景大家好，我是逐日	。周末在家裏電腦折騰，本來還是按慣例在弄codex--》cc switch--》智譜，翻官方文檔的過程中，發現智譜好像已經原生支持了openai的response接口
	。試了試
，連c
 2026-09-02 

 							
[python] pywinauto使用指北
 當業務係統沒有API、命令行接口或可直接集成的數據通道時
，桌麵自動化往往是打通業務流程的最後一公裏
。pywinauto庫通過Win32 API與Microsoft UI AutomationUIA）訪
 2026-09-02 

 							
純 .NET 手寫 CUDA kernel，GLM
 如果你所在的團隊是 .NET 技術棧	，又想把大模型推理收進自己的進程裏	，這篇文章值得你花五分鍾。8 月 26 日，智譜 GLM-5.3-FlashMIT 許可，首日開源）和阿裏 Qwen3.8-Fla
 2026-09-02 

 							
代碼是 AI 寫的，生產事故誰背鍋
？
 最近在做 Code Review 的時候，我發現團隊裏越來越多的年輕工程師，開始頻繁提交一些看起來極其規整、甚至連注釋都寫得完美無缺，但稍微往深了一看，業務邏輯根本跑不通的代碼	。問他們怎麽寫的，答案出
 2026-09-02 

 							
AI編程實戰：博客建站+RAG知識庫
 大家好，我是Java烘焙師
。最近利用業餘時間
，完成了博客建站+RAG知識庫的搭建，分享一下過程中遇到的選型問題、實現步驟。搭建博客站點和RAG知識庫的初衷
，是因為日積月累寫了幾十篇技術文章
，希望有一個
 2026-09-02 

 						
						
					
					
						
					
					
					
						最新评论


		  
			
				
                  
					
						
							文章分类
							

								 
						時尚
  
						娛樂
  
						知識
  
						百科
  
						探索
  
						焦點
  								
						
								
							
						
					                
					
						
							大家感兴趣的内容
							
							
						1codex對接智譜coding plan

，我發現連cc switch也不用了
  
						2codex對接智譜coding plan，我發現連cc switch也不用了
  
						3"Mem2Evolve: Towards Self
  
						4編程語言的「第三條道路」上	，走得最遠的其實是 C#
  
						5k8s安裝metrics
  
						6用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
  
						7AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
  
						8AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
  
						9AI到底聰明在哪——從手機人臉識別說起
  
						10MicroPython 開發避坑：用 Signal 類解決不同電路的電平兼容問題
  							
						
					
					
						
							最近更新的内容
							
								  生產事故
編程語言的「第三條道路」上，走得最遠的其實是 C#
AI加持後2天時間將公司的運維自動化提高了一個層次
AI 不會淘汰你，但會淘汰「隻會點發送」的那類人
在 .NET 上構建超大托管數組
[python] pywinauto使用指北
AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”
一文搞懂 LLM 的 Transformer
！看完能和別人吹一年
[python] pywinauto使用指北
							
						
					
					
					
						
							友情链接
							
																 写真准备指南完整CJ2027 展会内容骑行社交与俱乐部送什么礼场景对象预算决策素人词义解释完整版影视娱乐参考52按摩实用指南与设备参考完整版文化与传统写真图库图片素材按摩特殊场景完整指南骑行出发前完整准备
素人词典百科
写真构图取景完整
完整版影视娱乐参考
按摩手法方法完整指南
送礼品类完整分类
完整版教育与教学
按摩精油辅助完整指南
完整版综合话题
按摩特殊场景完整指南

型係統在 C上實現 類一個 引擎 查詢

搭好整個管道類型

值類型特化版字符串 ：ValueString

把 Where和 Select融合起來

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

列和投影

字符串字麵量 ：類型的鏈表 ！ValueString）；

數值字麵量

把查詢變成嵌套的泛型類型

null 字符串字麵量

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

字麵量工廠

過濾器

整體流程 ：編譯並執行查詢

結果轉換

ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段

實現一個 SQL 子集

尾聲

使用和性能測試

快速上手

把執行計劃塞進類型係統

SELECT *

簡單性能對比

編譯 SELECT

布爾結構

前言

把字符串塞進類型

比較表達式

編譯 WHERE

相关文章

最新评论

文章分类

大家感兴趣的内容

最近更新的内容

友情链接

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`

把 `Where`和 `Select`融合起來

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

字符串字麵量：類型的鏈表！`ValueString`）；

`數值字麵量`

整體流程：編譯並執行查詢

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

`SELECT *`

編譯 `SELECT`

`布爾結構`

`前言`

編譯 `WHERE`