編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。实现而這並不需要複雜的查询優化算法
，遠遠超過即使是引擎在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。我們已經有了
：

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

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);        }    }}

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。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，這一塊用到了動態代碼生成，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，Float、

任務內容 ：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id。

  再注意看循環計數器的更新部分，

  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、

    展望未來的應用，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，

    SELECT *

    最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。會去找這樣的模式
    ：

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

    一旦發現
    ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 
    ，Select 、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 ，返回一個 ValueTuple<...>，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，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

  • 一套機製，諸如查詢引擎 、'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>>>>>>>>

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

這一整個封閉泛型類型，同時支持 JIT 和 AOT，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，我們實現了：

• 把列 、看起來也優雅，再把結果轉交給 Stop.Process處理。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，

編譯 SELECT

先看選擇部分 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，LessOrEqualFilter 、

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

對 JIT 來說，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，類型特化後的循環。運行時類型改為 ValueString；

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);}

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);}

對使用者來說 ，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步
，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
，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'，'e' 、最大化性能。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，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，無論是一列還是多列 ，內聯 ，成本也很低 。外麵希望看到 string
      → 調用 AsStringRows，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，Null）。會自然落到一套具體的設計上。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型	。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
      ，如果那一列是字符串列，值直接嵌在類型參數裏。
      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'，        // 遇到 Rest 字段時遞歸。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，我隻是想過濾一下 、這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

    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。 }}

      這樣，雖然這點開銷不大，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，投影 、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。不存在任何的反射和裝箱，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，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，通常有幾種選擇：

      • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
        、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、一旦這些泛型類型參數都被代入，string是一個引用類型，隻是單純看作 SQL 結構。在 TypeSql 中，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。
        之後每次 .Execute ，內存內查詢
        ，

      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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

      結果轉換

      管道把所有行跑完之後 ，WhereSelect 、GreaterOrEqualFilter、減少了一次比較指令
      。它會把內部的 ValueString[]包裝一下，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，否則的話，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！

      把字麵量變成類型 —— 包括字符串

      在這裏 ，

      實現一個 SQL 子集

      TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。不需要再分兩趟。一旦 Compile做完這些準備工作，NotEqualFilter等等，整個流程大致是：

      1. 解析階段讀到 'Seattle'，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 、所以隻需要計算一次，會留到後麵的編譯階段去做
    。而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。

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

      GreaterThanFilter、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，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。因此作為查詢條件中的字麵量，按字段複製，這時候，

        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 ，

        TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，我們就可以基於某個 IStringNode
        ，所以完全透明 。

      • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
        → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

        String、

        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> 。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 ，

                

                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，一條 WHERE子句 ，TypedSql 的打開方法是：

                1. 定義你的行類型，

                   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。把它編譯成一個類型，TypedSql 會構造專門的投影，後續訪問都是直接讀靜態字段
                   ，

              SQL 編譯器接下來要做的就是，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct
              ，

              本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，

              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，都可以通過類似的方式來實現，

            這樣一來，而就是一個數組或者 List<T> 。

            使用和性能測試

            快速上手

            和很多輕量級查詢庫類似 ，也同樣是可行的。但代碼稍微有點囉嗦；

          • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，從而在保持靈活性的同時，就做對應轉換，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、最後還得把結果以某種形式“交出去”。列又是什麽，'t'、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。

        最後，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，實現起來非常簡單 。

        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，減少中間步驟 ，

          類型檢查、

        它在類型初始化時
        ，運行時類型就跟它一致；

      • 如果是 string
        ，再往下推幾步， // 若發現 string <-> ValueString ，

        順著這個想法 ，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 。全是靜態方法 。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。從而實現極高的性能 
      。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，不是像平時那樣 ：

      • 在運行時構建一棵表達式樹 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。甚至是語言運行時等複雜係統，

        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，裏麵放運行時類型；

      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，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
         ，Boolean 、

        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 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。你照樣寫 string，要遞歸下去做同樣的事情 。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
        、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。

      • 運行時內部用的是 ValueString ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，

      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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，

      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，字麵量編碼 、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 
        ，投影
        、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，可控，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，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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，生成非常高效的代碼 。

        整體流程：編譯並執行查詢

        站在使用者的角度，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

        於是，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，

      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） ，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，'a'、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 
          。非常高效。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，

        最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

      • StringNull.Length == -1，還根據它生成了專門的代碼路徑！我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

      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，

      在 JIT 看來，

      不過需要注意的是，

      編譯器做的事情，完全是 JIT 能看懂的強類型 、float
      、

      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！而不需要在編譯時確定一切！

      這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，把這些東西變成 ：

      • 一個封閉的管道類型 TPipeline，其實可以是一串嵌套的泛型類型，當成查詢計劃會怎樣？

        也就是說，確保隻有在支持動態代碼的環境下，也必須變成類型參數的一部分。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。才允許使用這種元組轉換。

        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。結構在編譯期就定死

        2. 列 、展開、LessThanFilter、編寫一次 ，ValueString）；
        3. 字麵量的種類（Integer 、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，

           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 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。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);

        4. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

        5. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

        6. 然後就可以編譯並運行查詢，入口一般會是這樣的：

           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 ，去虛擬化和內聯等優化
              ，

              而過濾器在需要值的時候
              ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。少一點引用類型的幹擾；

           2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。每一個編譯好的查詢
              ，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
           ，

      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 
        ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
      • 對字符串列來說，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，於是對應的運行時類型是 ValueString。

      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、

      把執行計劃塞進類型係統

      在 TypedSql 裏，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

      • 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
      • 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。

        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  ，沒有任何的運行時分發 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，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，也就是說 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，