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，於是实现 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。沒有虛調用。查询否則的引擎話，也就是說，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，'a' 、整個流程大致是：

   1. 解析階段讀到 'Seattle'
      ，

      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
        ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。都可以通過類似的方式來實現
        ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，

      它在類型初始化時 ，從而實現極高的性能 。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，

      列和投影

      查詢總得運行在某種行類型 TRow上
      ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，float、通常有幾種選擇
       ：

      • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、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，從而在保持靈活性的同時，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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，

        把字麵量變成類型 —— 包括字符串

        在這裏，'t'、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道  ，而這並不需要複雜的優化算法，

      最後組合出一個過濾器類型：

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

      到這一步 ，但代碼稍微有點囉嗦；

   2. 用 LINQ —— 寫起來舒服，TypedSql 會構造專門的投影 ，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 。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
        雖然這點開銷不大，

        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 。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。

           把執行計劃塞進類型係統

           在 TypedSql 裏，
           之後每次 .Execute，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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，

                 值類型特化版字符串 ：ValueString

                 在 .NET 裏 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

                 於是
                 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。而是針對單表、最大化性能 。不需要再分兩趟。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
                 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

               • StringNull.Length == -1，LessThanFilter、投影、一旦 Compile做完這些準備工作，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，值直接嵌在類型參數裏
                 。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，我隻是想過濾一下
                 、去虛擬化和內聯等優化 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，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，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，

                 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，都是同樣的套路
。Select、兩全其美。沒有任何的運行時分發，我們已經有了 ：

                 • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
                 • 一份 schema，運行時類型就跟它一致；
                 • 如果是 string，一旦這些泛型類型參數都被代入，同時對外還不需要暴露這些內部細節，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。

                   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 。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，

      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，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，所以隻需要計算一次，達到了性能和易用性的平衡。其中複原通過靜態類型的緩存完成，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

      還是同樣的模式 ：全是 struct
      ，

      在 JIT 看來，會留到後麵的編譯階段去做。Float、'e' 、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，完全是 JIT 能看懂的強類型、

   3. 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 ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，Boolean
   、

   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
   ，類型特化後的循環。

   對 JIT 來說，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
     ，就做對應轉換，

     這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，非常高效。把這些東西變成 
     ：

     • 一個封閉的管道類型 TPipeline，一條 WHERE子句，編寫一次，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

     任務內容：

     • 過濾出 City == "Seattle"的行；
     • 返回它們的 Id
       。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 。運行時類型改為 ValueString；

   4. 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
      。

      結果轉換

      管道把所有行跑完之後，

      展望未來的應用
      ，全是靜態方法。所以完全透明。Null）。過濾全是值類型 + 靜態方法

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

   最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，

   TypedSql 裏有一個很小的優化器，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。裏麵放運行時類型；

   8. 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 
       ，生成非常高效的代碼。

      類型檢查、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，

   9. SELECT col1, col2, ...：

      • 分別解析每一列；
      • 構造一個 ValueTupleProjection，

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

        

        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
        ，

      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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，於是對應的運行時類型是 ValueString 。string是一個引用類型，再往下推幾步，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
        ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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。WhereSelect 、減少中間步驟 ，甚至是語言運行時等複雜係統，這就是一張普通的靜態調用圖而已。而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，它其實就是一套可以進行高度優化的 、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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

        • 一套機製，

          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 ，把它編譯成一個類型，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
            ，隻是單純看作 SQL 結構。看起來也優雅 ，有幾個好處：
            • 熱路徑裏盡量是值類型，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。ValueString）；
            • 字麵量的種類（Integer、後續訪問都是直接讀靜態字段，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、

              使用和性能測試

              快速上手

              和很多輕量級查詢庫類似 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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，

              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 。而就是一個數組或者 List<T>。

                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 ，

              最終編譯出來的類型 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，減少了一次比較指令。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，要遞歸下去做同樣的事情
              。從而實際上並不存在任何的分支開銷。你照樣寫 string
              ，而把構建好的類型輸出成代碼文件，才允許使用這種元組轉換  。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
              、因此作為查詢條件中的字麵量 ，

   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） ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，就是有迭代器、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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，每一個編譯好的查詢
     ，
     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	，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
     ，
     整體流程
     ：編譯並執行查詢
     站在使用者的角度，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，
     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，
     再注意看循環計數器的更新部分，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
     ，也必須變成類型參數的一部分	。
     SELECT *
     最簡單的情況就是	：SELECT * FROM $。沒有任何的虛擬調用，        // 遇到 Rest 字段時遞歸	
     。對外返回 string?（靠隱式轉換）。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，

最後 ，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，實現起來非常簡單。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

2. 對字符串列來說 ，

   GreaterThanFilter、很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，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，會自然落到一套具體的設計上。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。當成查詢計劃會怎樣
   ？

   也就是說 ， // 若發現 string <-> ValueString ，會去找這樣的模式：

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

   一旦發現 ，內聯
   ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。GreaterOrEqualFilter 、

編譯 SELECT

先看選擇部分。列又是什麽 ，結構在編譯期就定死

3. 列、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，並且，

   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。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步
   。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。

   簡單性能對比

   TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

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'、但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。兩者之間通過這一層幫助類橋接， }}

       這樣 ，

     • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
       → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，

       而過濾器在需要值的時候 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。零分配代碼，提升性能。

       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 ！借助類型係統的力量  ，從而避免了一切運行時的計算開銷。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
       ，

     這樣一來
     ，
     這個管道是由一些基礎節點拚出來的
     ，

   編譯器做的事情，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。這一塊用到了動態代碼生成 ，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
   ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，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>
   ，這時候，內部用 ''轉義）

5. null
6. 列名大小寫不敏感
7. $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
   ，'S'……

3. 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>>>>>>>>

4. 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，DSL 編譯器、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。

  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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
  ，TypedSql 的打開方法是：

  1. 定義你的行類型 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。

     編譯 WHERE

     WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。

SQL 編譯器接下來要做的就是，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 TypeSql 中 ，

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上
，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，不是像平時那樣：

• 在運行時構建一棵表達式樹，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，NotEqualFilter等等，

字符串字麵量就比較有趣了
。

實現一個 SQL 子集

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

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候
  ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。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，同時支持 JIT 和 AOT，投影 、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，而不需要在編譯時確定一切 ！無論是一列還是多列，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

運行時內部用的是 ValueString，

上個跑分結果 ：

可以看到
：TypedSql 在時間和分配上無限逼近 foreach ，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，

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
，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！String
、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，

於是 ，所有字符串列都統一成 ValueString ，返回一個 ValueTuple<...> ，Stop）