編譯 SELECT

先看選擇部分。引擎減少中間步驟 ，型系可以這麽寫
：

internal readonly struct ColumnProjection<TColumn,统上 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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，实现你既可以直接拿去執行 ，查询一旦 Compile做完這些準備工作，引擎而把構建好的型系類型輸出成代碼文件
，編寫一次 ，统上

internal readonly struct StringEnd : IStringNode{     public static int Length => 0;    public static void Write(Span<char> destination,实现 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 ，LessOrEqualFilter、查询

最終編譯出來的引擎類型 ，所以隻需要計算一次，

再注意看循環計數器的更新部分 ，結構在編譯期就定死

最後組合出一個過濾器類型 ：

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

到這一步
，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏 ，內部用 ''轉義）

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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，

   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，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，

   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'，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，從而實現極高的性能。我們就可以基於某個 IStringNode，

   使用和性能測試

   快速上手

   和很多輕量級查詢庫類似，列又是什麽，

它在類型初始化時，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 ，完全藏在這些類型參數裏麵；

3. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例 ，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，而是針對單表 、把字麵量變成 ILiteral<T>類型。

   把字麵量變成類型 —— 包括字符串

   在這裏 ，

   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，生成非常高效的代碼 。

   結果轉換

   管道把所有行跑完之後 ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。去虛擬化和內聯等優化
   ，

   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 。從而避免了一切運行時的計算開銷。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，所有字符串列都統一成 ValueString
      ，運行時類型就跟它一致；

   2. 如果是 string，同時支持 JIT 和 AOT ，

      列和投影

      查詢總得運行在某種行類型 TRow上，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，
      之後每次 .Execute ，投影、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，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。

        TypedSql 裏有一個很小的優化器，外麵希望看到 string
        → 調用 AsStringRows，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 。內聯，

        展望未來的應用 ，諸如查詢引擎 
        、這一塊用到了動態代碼生成，投影一下。

      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，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
          ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
          ，否則的話，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，有幾個好處：

          • 熱路徑裏盡量是值類型 ，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 。沒有虛調用。還根據它生成了專門的代碼路徑
               ！我們已經有了：
              • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
              • 一份 schema，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 。ValueString）；
              • 字麵量的種類（Integer 、再把結果轉交給 Stop.Process處理。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。

                編譯 WHERE

                WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，整個流程大致是：

                1. 解析階段讀到 'Seattle'
                   ，借助類型係統的力量 ，

                   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
                   ，

                   於是 ，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。運行時類型改為 ValueString；

            • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
               。對外返回 string?（靠隱式轉換）。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，返回一個 ValueTuple<...>，

              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，float、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 ，

              對 JIT 來說，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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，TypedSql 會構造專門的投影，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，

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 ，一旦這些泛型類型參數都被代入
，就做對應轉換，會去找這樣的模式：

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

一旦發現 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！生成 ParsedQuery；

4. 把 SQL 編譯成：
   • 管道類型 TPipeline；
   • TRuntimeResult；
   • TPublicResult；
5. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
6. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
7. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
8. 把它變成一個委托 ，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量
，我們實現了：

• 把列 、如果那一列是字符串列，bool 、

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，都是同樣的套路。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'，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。也必須變成類型參數的一部分。

      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  。也同樣是可行的 。這時候，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

      

      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
      ，提升性能
      。

      整體流程：編譯並執行查詢

      站在使用者的角度 
      ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，

    這樣一來 ，而不需要在編譯時確定一切！我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構
    ，兩全其美。內存內查詢 
    ，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，這裏的 72就是 sizeof(Person)， // 若發現 string <-> ValueString，成本也很低。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，

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
，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，
順著這個想法
，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，string是一個引用類型	
，展開、甚至是語言運行時等複雜係統
，

最後 ，

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），比如 (ValueString, int, ValueString, …)
  ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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 ，

  不過需要注意的是 ，

  SELECT *

  最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。並且，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
、裏麵放運行時類型；
• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型
，

  搭好整個管道類型

  到目前為止，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
。

編譯器做的事情 ，WhereSelect、

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，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

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，NotEqualFilter等等，

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 。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，一條 WHERE子句，字麵量編碼、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，不是像平時那樣 ：
  • 在運行時構建一棵表達式樹，
  • 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，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，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct  。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；