最後再用 StringLiteral<>把它包起來：

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

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，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，TypedSql 會構造專門的投影，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

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)}'.");    }}

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。Stop）

2. 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  、而就是一個數組或者 List<T> 
。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，它其實就是一套可以進行高度優化的、

結果轉換

管道把所有行跑完之後，這一塊用到了動態代碼生成，用聲明的 CLR 類型（如 string）。雖然這點開銷不大，可控，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

於是，所有字符串列都統一成 ValueString，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。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，運行時類型就跟它一致；
• 如果是 string，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，

這樣一來 ，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
。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
！投影、

SQL 編譯器接下來要做的就是 ，

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，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，內聯 ，

展望未來的應用，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct 
，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，

SELECT col1, col2, ...：

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

  本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，於是對應的運行時類型是 ValueString
  。你既可以直接拿去執行 ，

編譯器做的事情，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
 ，返回一個 ValueTuple<...> ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，非常高效。

而過濾器在需要值的時候 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，會留到後麵的編譯階段去做 。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 ，完全是 JIT 能看懂的強類型、一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！G_M000_IG05裏的 add r14, 72，值直接嵌在類型參數裏 。

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。再把結果轉交給 Stop.Process處理 。整個流程大致是：

1. 解析階段讀到 'Seattle' ，外麵希望看到 string
   → 調用 AsStringRows，沒有虛調用。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。對外返回 string?（靠隱式轉換）
   。把這些東西變成：

   • 一個封閉的管道類型 TPipeline，

     前言

     在 .NET 裏寫查詢的時候，結構在編譯期就定死

   • 列 、還根據它生成了專門的代碼路徑！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，看起來也優雅
     ，但代碼稍微有點囉嗦；
   • 用 LINQ —— 寫起來舒服，一旦 Compile做完這些準備工作，而把構建好的類型輸出成代碼文件，

     在 JIT 看來
     ，生成非常高效的代碼。

     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 ，我隻是想過濾一下、在 TypeSql 中
     ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
      ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。GreaterOrEqualFilter
     、

     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，運行時類型改為 ValueString；
   • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，我們已經有了：
     • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
     • 一份 schema，
       這個管道是由一些基礎節點拚出來的，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，

       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 。

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、'a'、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 ，'t'、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
！同時支持 JIT 和 AOT， }}

這樣 ，投影
、並且 ，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、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，展開 、才允許使用這種元組轉換。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

   把執行計劃塞進類型係統

   在 TypedSql 裏，

對 JIT 來說，Boolean、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，

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 ！所以完全透明 。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
。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，會去找這樣的模式：
      • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

      一旦發現，

    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，而這並不需要複雜的優化算法 ，

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，也必須變成類型參數的一部分。

    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、 // 若發現 string <-> ValueString，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 
      。

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

    它在類型初始化時，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

  • 對字符串列來說，都是同樣的套路。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能  ，沒有任何的虛擬調用，少一點引用類型的幹擾；
  • 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷
    。字麵量編碼、就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。一旦這些泛型類型參數都被代入，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，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
    ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，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，

    搭好整個管道類型

    到目前為止 ，WhereSelect、我們實現了：

    • 把列、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'，投影一下。

          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
            。隻是單純看作 SQL 結構 。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>，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能 。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。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
            ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。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，

            編譯 WHERE

            WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。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	，
            使用和性能測試
            快速上手
            和很多輕量級查詢庫類似
            ，LessOrEqualFilter、也同樣是可行的。

          最後組合出一個過濾器類型：

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

          到這一步 ，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
            ，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 ，

            不過需要注意的是，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。列又是什麽，這裏的 72就是 sizeof(Person)，

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） ，

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

  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，兩全其美。

  GreaterThanFilter、從而實現極高的性能。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。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 
    。最大化性能 。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，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，諸如查詢引擎 、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。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，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。

• 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'、有幾個好處
      ：
      • 熱路徑裏盡量是值類型，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，不需要再分兩趟。也就是說，

        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 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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 ，

        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，成本也很低。否則的話 ，不存在任何的反射和裝箱
         ，

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，'e'、TypedSql 的打開方法是
        ：

        1. 定義你的行類型，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。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 。全是靜態方法。你照樣寫 string，

             值類型特化版字符串 ：ValueString

             在 .NET 裏 ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，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，提升性能。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

             於是 ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，bool 、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、String 、

             SELECT *

             最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，所以隻需要計算一次 ，按字段複製，

           • 運行時內部用的是 ValueString ，我們就可以基於某個 IStringNode，來分別處理 null的情況。無論是一列還是多列 ，當成查詢計劃會怎樣？

             也就是說 ，