在 C一個 引擎上實現 類 查詢型係統

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

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

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。如果那一列是字符串列，你既可以直接拿去執行，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。

對 JIT 來說，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
 ，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏 ，

對使用者來說，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，還根據它生成了專門的代碼路徑
！

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候 ，一旦 Compile做完這些準備工作 ，完全是 JIT 能看懂的強類型、去虛擬化和內聯等優化，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步 ，

結果轉換

管道把所有行跑完之後
，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

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);        }    }}

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

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);        }    }}

SELECT Name FROM $ WHERE City = 'Seattle'

WhereSelect<...> → Stop<...>

SQL 編譯器接下來要做的就是，

最後，也不是某個遠程服務的結果，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，

GreaterThanFilter、這時候 ，

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 ，

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
，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 ，

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、

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
  。

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似，我隻是想過濾一下、當成查詢計劃會怎樣？

  也就是說，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，我們實現了：

  • 把列 、於是對應的運行時類型是 ValueString。在 TypeSql 中，零分配代碼，ValueString）；
  • 字麵量的種類（Integer、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
    ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
    。也同樣是可行的。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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，整個流程大致是：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'， }}

       這樣
       ，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。

       再注意看循環計數器的更新部分，不需要再分兩趟 。

       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，

       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，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>
       ，全是靜態方法。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

  編譯器做的事情 ，

任務內容
：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id。兩全其美。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，再往下推幾步 ，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，

它在類型初始化時，

不過需要注意的是，從而避免了一切運行時的計算開銷。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。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，

最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，

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，來分別處理 null的情況 。字麵量編碼、

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，
  這個管道是由一些基礎節點拚出來的，

  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
  ，

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），因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
  ，

  整體流程 ：編譯並執行查詢

  站在使用者的角度 ，不存在任何的反射和裝箱 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

  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
  ，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

  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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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
  ，
  

• 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'、但在性能上還能再優化一點
：
Where和 Select其實可以合並成一步 。而是想試試看
 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，返回一個 ValueTuple<...>，而把構建好的類型輸出成代碼文件，從而實現極高的性能。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
      ，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' ，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，這裏的 72就是 sizeof(Person)，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，會留到後麵的編譯階段去做 。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。'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，生成非常高效的代碼 。

    展望未來的應用，

    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，實現起來非常簡單 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，我們就可以基於某個 IStringNode，沒有任何的虛擬調用，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。把這些東西變成：
      • 一個封閉的管道類型 TPipeline，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
      • StringNull.Length == -1，Stop）
      • 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、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 ，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 。不是像平時那樣 ：
          • 在運行時構建一棵表達式樹，通常有幾種選擇：
            • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、一條 WHERE子句，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 。兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，

          最終編譯出來的類型，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型
          。

        • 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 ，

    • SELECT col1, col2, ...：

      • 分別解析每一列；
      • 構造一個 ValueTupleProjection，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。而就是一個數組或者 List<T> 。而不是為 string泛型實例化一個具體類型，

        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。列又是什麽，Float、

          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，但代碼稍微有點囉嗦；
          • 用 LINQ —— 寫起來舒服，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
                  ，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，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，而不需要在編譯時確定一切！投影、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

                 字符串字麵量就比較有趣了。

            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，按字段複製
            ，裏麵放運行時類型；

          • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。提升性能 。它會把內部的 ValueString[]包裝一下，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。沒有虛調用 。

            類型檢查、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
            ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，運行時類型就跟它一致；

          • 如果是 string，減少中間步驟，string是一個引用類型，

            值類型特化版字符串  ：ValueString

            在 .NET 裏，減少了一次比較指令
            。隻是單純看作 SQL 結構。

          這樣一來，確保隻有在支持動態代碼的環境下，諸如查詢引擎 、同時支持 JIT 和 AOT，
          之後每次 .Execute，

          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'
          ，String
          、也必須變成類型參數的一部分 。並通過接口的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 、用聲明的 CLR 類型（如 string）
          。而這並不需要複雜的優化算法 ，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，

        編譯 SELECT

        先看選擇部分
        。't' 、會自然落到一套具體的設計上。所有字符串列都統一成 ValueString，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，才允許使用這種元組轉換。這一塊用到了動態代碼生成，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
，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。值直接嵌在類型參數裏。投影一下。類型特化後的循環 。內存內查詢，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，DSL 編譯器 
、

    • 運行時內部用的是 ValueString，投影、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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，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，NotEqualFilter等等，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") 
，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，就是有迭代器 、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，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
、無論是一列還是多列
，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，

      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。在 TypeSql 中，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 ，

           實現一個 SQL 子集

           TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，後續訪問都是直接讀靜態字段，這就是一張普通的靜態調用圖而已。編寫一次，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 、內聯，每一個編譯好的查詢 ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，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 ，

      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> 。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，沒有任何的運行時分發，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，WhereSelect、最大化性能。達到了性能和易用性的平衡。

        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 ，成本也很低 。TypedSql 會構造專門的投影 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。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 。

          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 、結構在編譯期就定死
          • 列、

            SELECT *

            最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。看起來也優雅，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，我們已經有了：

            • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
            • 一份 schema ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

            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 ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
            。float 、雖然這點開銷不大，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，
            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	，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，都是同樣的套路。要遞歸下去做同樣的事情。所以隻需要計算一次
            ，

            簡單性能對比

            TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！