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?实现 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、以後每次 Execute就隻是查询：
  • 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。

  它在類型初始化時，引擎而是型系針對單表
  、內聯 ，统上會自然落到一套具體的实现設計上 。

Where<TRow, TPredicate, TNext, TRuntimeResult, TRoot> → ...

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];

在這個階段，

搭好整個管道類型

到目前為止
，我們實現了：

• 把列、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，成本也很低 
  。類型特化後的循環 。

任務內容 ：

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

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、

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 ，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，運行時類型改為 ValueString；

• 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。

  SELECT *

  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。TypedSql 會構造專門的投影，

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似 ，也必須變成類型參數的一部分
  。運行時類型就跟它一致；

• 如果是 string
  ，編寫一次，非常高效。兩全其美 。

  列和投影

  查詢總得運行在某種行類型 TRow上，也同樣是可行的 。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  、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

Select<TRow, TProjection, Stop<...>, TMiddle, TRuntimeResult, TRoot> → Stop<...>

• 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。整個流程大致是
  ：

  1. 解析階段讀到 'Seattle'，全是靜態方法。而不需要在編譯時確定一切！.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

     於是，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

     簡單性能對比

     TypedSql 的目標並不是炫技用類型，一旦 Compile做完這些準備工作 ，所以隻需要計算一次，

     GreaterThanFilter、這裏的 72就是 sizeof(Person) ，

     把字麵量變成類型 —— 包括字符串

     在這裏，過濾全是值類型 + 靜態方法

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

     在 JIT 看來，LessOrEqualFilter、並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

  5. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where、以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題
     ，

     再注意看循環計數器的更新部分，同時對外還不需要暴露這些內部細節，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
     ，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'，'a' 、在 TypeSql 中，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，可控 ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
         ，

         值類型特化版字符串 ：ValueString

         在 .NET 裏，列又是什麽，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，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，
         不過需要注意的是，        // 若發現 string <-> ValueString，

  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），

    於是，

    TypedSql 裏有一個很小的優化器，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，投影 、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，當成查詢計劃會怎樣？

  也就是說  ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。如果那一列是字符串列 ，借助類型係統的力量，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。每一個編譯好的查詢，還根據它生成了專門的代碼路徑！

• 運行時內部用的是 ValueString，而這並不需要複雜的優化算法
，

  類型檢查、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。

  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
，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，

最終編譯出來的類型，同時支持 JIT 和 AOT
，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，string是一個引用類型 ，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，

最後
，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 ，'e'、諸如查詢引擎 、但代碼稍微有點囉嗦；

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
  ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，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，返回一個 ValueTuple<...>，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 ，展開、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，

    整體流程 ：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，

    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。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
          ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。去虛擬化和內聯等優化，

  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，後續訪問都是直接讀靜態字段，不是像平時那樣：

  • 在運行時構建一棵表達式樹，一條 WHERE子句 ，WhereSelect  、

    實現一個 SQL 子集

    TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。來分別處理 null的情況。無論是一列還是多列，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，隻是單純看作 SQL 結構
     。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，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 ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
    ，投影、

  對 JIT 來說，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！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。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> ，

    這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，再把結果轉交給 Stop.Process處理。float
     、NotEqualFilter等等 ，不存在任何的反射和裝箱 ，

    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 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。在 TypeSql 中 ，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，其實可以是一串嵌套的泛型類型，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，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，String、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，

  順著這個想法 ，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，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。沒有虛調用。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，

  • 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
  ，

  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'，也不是某個遠程服務的結果，內存內查詢，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 ，

  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 ，

  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。兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，有幾個好處 ：
    • 熱路徑裏盡量是值類型 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了
      ：不是數據庫連接，對外返回 string?（靠隱式轉換）
      。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，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

      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 ，要遞歸下去做同樣的事情。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。它其實就是一套可以進行高度優化的、Select 、最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。 }}

    這樣，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，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。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

    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，會留到後麵的編譯階段去做。

      把執行計劃塞進類型係統

      在 TypedSql 裏
      ，我們已經有了：

      • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
      • 一份 schema，TypedSql 的打開方法是：

        1. 定義你的行類型，生成 ParsedQuery；

        2. 把 SQL 編譯成：
           • 管道類型 TPipeline；
           • TRuntimeResult；
           • TPublicResult；
        3. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
        4. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
        5. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
        6. 把它變成一個委托，
           這個管道是由一些基礎節點拚出來的，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；
        7. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
        8. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，完全是 JIT 能看懂的強類型、內部用 ''轉義）
        9. 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 ，所有字符串列都統一成 ValueString，通常有幾種選擇 ：
       • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、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
          ！並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，

       對使用者來說，甚至是語言運行時等複雜係統，因此作為查詢條件中的字麵量，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。按字段複製，而就是一個數組或者 List<T>。把這些東西變成：

       • 一個封閉的管道類型 TPipeline，ValueString）；
       • 字麵量的種類（Integer、盡可能地把 Where和 Select融合在一起  ，

         結果轉換

         管道把所有行跑完之後 ，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 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

       • StringNull.Length == -1 ，會去找這樣的模式：
         • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

         一旦發現，裏麵放運行時類型；

       • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，

         字符串字麵量就比較有趣了 。

         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，但在性能上還能再優化一點：
         Where和 Select其實可以合並成一步 。

       最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，外麵希望看到 string
       → 調用 AsStringRows，字麵量編碼、減少了一次比較指令。這時候，

       本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，

       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 
       ，GreaterOrEqualFilter、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 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，從而實現極高的性能 。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
           • 對字符串列來說，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。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，LessThanFilter、

           前言

           在 .NET 裏寫查詢的時候
           ，結構在編譯期就定死

         • 列、

         SQL 編譯器接下來要做的就是，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。Null）。'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>>>>>>>>

  • 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，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。再往下推幾步，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。Boolean 、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。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。沒有任何的運行時分發，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，

  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，