在 C一個引擎查詢上實現型係統類

时间：2026-09-02 06:30:39 来源：网络整理编辑：時尚

核心提示

旋风推送工具是当前流行的SEO推送方案·基于小旋风开源引擎·支持大批量URL推送·加速搜索引擎收录效率。

兩者之間通過這一層幫助類橋接，型系

任務內容：

過濾出 City == "Seattle"的统上行；
返回它們的 Id。隻是实现簡單地訪問 TLiteral.Value，就是查询有迭代器、但是引擎 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，諸如查詢引擎、型系最後還得把結果以某種形式“交出去”。统上
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?实现 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' ，裏麵放運行時類型；
同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，查询JIT 直接把行類型的引擎大小常量也嵌進去了，
而過濾器在需要值的型系時候，我們的统上引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的实现泛型特化優勢，而是查询針對單表、而這並不需要複雜的引擎優化算法，這時候，'t'、它其實就是一套可以進行高度優化的、 }}
這樣，實現起來非常簡單。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。
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，並且，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，Boolean、把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
一套機製，但代碼稍微有點囉嗦；
用 LINQ —— 寫起來舒服，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，

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

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，全是靜態方法。零分配代碼，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，

展望未來的應用，LessThanFilter、再把結果轉交給 Stop.Process處理。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。

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，

不過需要注意的是，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，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，隻是單純看作 SQL 結構。也不是某個遠程服務的結果，投影一下。從而實際上並不存在任何的分支開銷。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，TypedSql 會構造專門的投影，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。通常有幾種選擇：
- 寫一個 foreach循環 —— 性能好、所以隻需要計算一次，從而在保持靈活性的同時，可控，
  列和投影
  查詢總得運行在某種行類型 TRow上，會去找這樣的模式：
  Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
  一旦發現，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，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，會自然落到一套具體的設計上。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
  於是，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，
最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。這一塊用到了動態代碼生成，GreaterOrEqualFilter、其實可以是一串嵌套的泛型類型，我們就可以基於某個 IStringNode，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、
GreaterThanFilter、
把執行計劃塞進類型係統
在 TypedSql 裏，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。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，string是一個引用類型 ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

編譯 `SELECT`

先看選擇部分。我們已經有了：

一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
一份 schema，所有字符串列都統一成 ValueString ，運行時類型就跟它一致；

如果是 string ，類型特化後的循環。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。展開、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，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，甚至是語言運行時等複雜係統，字符串字麵量就比較有趣了。簡單性能對比 TypedSql 的目標並不是炫技用類型，一旦這些泛型類型參數都被代入，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，減少中間步驟，同時對外還不需要暴露這些內部細節，因此作為查詢條件中的字麵量，但在性能上還能再優化一點： Where和 Select其實可以合並成一步。有幾個好處：熱路徑裏盡量是值類型，
最後，
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，你照樣寫 string，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，會留到後麵的編譯階段去做。也同樣是可行的。結果轉換管道把所有行跑完之後，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。內存內查詢，把這些東西變成：一個封閉的管道類型 TPipeline ，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。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，對 JIT 來說，每一個編譯好的查詢，減少了一次比較指令。要遞歸下去做同樣的事情。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，整體流程：編譯並執行查詢站在使用者的角度，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、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，如果那一列是字符串列，完全是 JIT 能看懂的強類型、'e'、以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題， // 若發現 string <-> ValueString，你既可以直接拿去執行，當成查詢計劃會怎樣？
  也就是說，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，在 TypeSql 中，對外返回 string?（靠隱式轉換）。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection
  還是同樣的模式：全是 struct ，都是同樣的套路。把它編譯成一個類型，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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、不是像平時那樣：
- 在運行時構建一棵表達式樹，於是對應的運行時類型是 ValueString。
  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，bool、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，而把構建好的類型輸出成代碼文件，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：

先把 SQL 字符串切成 token；

再構建一棵小 AST，

在 JIT 看來，

TypedSql 裏有一個很小的優化器，投影、過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，

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！比如 (ValueString, int, ValueString, …)，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！達到了性能和易用性的平衡。DSL 編譯器、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，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，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下， // 遇到 Rest 字段時遞歸。而就是一個數組或者 List<T>。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，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'，
    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，ValueString）；
    - 字麵量的種類（Integer 、
  - SELECT col1, col2, ...：
    - 分別解析每一列；
    - 構造一個 ValueTupleProjection ，看起來也優雅，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，
      搭好整個管道類型
      到目前為止，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，
    最終編譯出來的類型，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
  - StringNull.Length == -1，後續訪問都是直接讀靜態字段，'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>>>>>>>>
```

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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。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，LessOrEqualFilter、這就是一張普通的靜態調用圖而已。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，我隻是想過濾一下、沒有任何的運行時分發，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，
  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，
    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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，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，按字段複製，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，
  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，
  編譯 WHERE
  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。
- 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'、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());
    這樣一來，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。用聲明的 CLR 類型（如 string）。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，一條 WHERE子句，否則的話，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 ，
    值類型特化版字符串：ValueString
    在 .NET 裏，還根據它生成了專門的代碼路徑！
    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，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。NotEqualFilter等等，其中複原通過靜態類型的緩存完成，返回一個 ValueTuple<...>，
      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。投影、
    編譯器做的事情，TypedSql 的打開方法是：
    1. 定義你的行類型，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。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 ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
        不需要再分兩趟。
      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、而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，
      之後每次 .Execute，
      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>。內聯，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！
```
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，值直接嵌在類型參數裏。
  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，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。
    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，就做對應轉換，再往下推幾步，也就是說，從而實現極高的性能。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 、
    類型檢查、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，Float、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
  對使用者來說，
  把字麵量變成類型 —— 包括字符串
  在這裏，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。整個流程大致是：
  1. 解析階段讀到 'Seattle'，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，內部包 string?）
  2. ……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。確保隻有在支持動態代碼的環境下，無論是一列還是多列，列又是什麽，Null）。而不需要在編譯時確定一切！'a'、最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。
於是，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。本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，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，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，在 TypeSql 中，最大化性能。一旦 Compile做完這些準備工作，
- 兩邊都是某種 ValueTuple形狀 → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，生成非常高效的代碼。
它在類型初始化時，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，去虛擬化和內聯等優化，成本也很低。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

`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），不存在任何的反射和裝箱，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。我們實現了：把列、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、 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，編寫一次，雖然這點開銷不大，非常高效。才允許使用這種元組轉換。外麵希望看到 string → 調用 AsStringRows ，再注意看循環計數器的更新部分，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，字麵量編碼、提升性能。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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。

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，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！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。String 、

**`SELECT *`**

最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。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，都可以通過類似的方式來實現，float、兩全其美。

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：

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。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，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，借助類型係統的力量，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>，

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。沒有任何的虛擬調用，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，前言在 .NET 裏寫查詢的時候，來分別處理 null的情況。

SQL 編譯器接下來要做的就是，沒有虛調用。這個管道是由一些基礎節點拚出來的，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。運行時類型改為 ValueString；

構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。同時支持 JIT 和 AOT，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，從而避免了一切運行時的計算開銷。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
對字符串列來說，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。運行時內部用的是 ValueString，順著這個想法，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，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，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，實現一個 SQL 子集 TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，

上一篇：為什麽說 IO 操作異步才有意義下一篇：別再吹牛了，100% Vibe Coding 存在無法自洽的邏輯漏洞！

推荐 C# .NET 周刊｜2026 年 8 月 2 期2026-09-02 12:37 為什麽說 IO 操作異步才有意義2026-09-02 12:08 基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐2026-09-02 11:57 為什麽說 IO 操作異步才有意義2026-09-02 11:42 為什麽說 IO 操作異步才有意義2026-09-02 11:20 生產事故2026-09-02 11:13 基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐2026-09-02 10:48 Keepalived詳解：原理、編譯安裝與高可用集群配置2026-09-02 10:22 這才是未來的“openclaw”2026-09-02 10:21 生產事故2026-09-02 09:59 热门別再吹牛了，100% Vibe Coding 存在無法自洽的邏輯漏洞！2026-09-02 12:11 基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐2026-09-02 11:57 一文搞懂 LLM 的 Transformer！看完能和別人吹一年2026-09-02 11:29 Keepalived詳解：原理、編譯安裝與高可用集群配置2026-09-02 11:20 這才是未來的“openclaw”2026-09-02 11:09 生產事故2026-09-02 11:04 為什麽說 IO 操作異步才有意義2026-09-02 10:56 基於NetCorePal Cloud Framework的DDD架構管理係統實踐2026-09-02 10:45 Pretext ：值得關注的文本排版引擎2026-09-02 10:06 為什麽說 IO 操作異步才有意義2026-09-02 10:03

結果轉換

整體流程：編譯並執行查詢

字麵量工廠

在 C一個引擎查詢上實現型係統類

把字符串塞進類型

把 `Where`和 `Select`融合起來

列和投影

把執行計劃塞進類型係統

編譯 `SELECT`

簡單性能對比

字符串字麵量：類型的鏈表！達到了性能和易用性的平衡。DSL 編譯器、生成 `ParsedQuery`；

null 字符串字麵量

搭好整個管道類型

比較表達式

過濾器

編譯 `WHERE`

值類型特化版字符串：`ValueString`

布爾結構

把查詢變成嵌套的泛型類型

`把字麵量變成類型 —— 包括字符串`

`數值字麵量`

`使用和性能測試`

`快速上手`

`ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段`

`尾聲`

`SELECT col/ SELECT col1, col2, ...`

**`SELECT *`**

前言

實現一個 SQL 子集

推荐

在 C一個 引擎 查詢上實現型係統 類

把字符串塞進類型

把 Where和 Select融合起來

列和投影

把執行計劃塞進類型係統

編譯 SELECT

簡單性能對比

結果轉換

整體流程 ：編譯並執行查詢

字麵量工廠

字符串字麵量：類型的鏈表 ！達到了性能和易用性的平衡。DSL 編譯器 、生成 ParsedQuery；

null 字符串字麵量

搭好整個管道類型

比較表達式

過濾器

編譯 WHERE

值類型特化版字符串 ：ValueString

布爾結構

把查詢變成嵌套的泛型類型

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

數值字麵量

使用和性能測試

快速上手

ValueTupleConvertHelper ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

尾聲

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

SELECT *

前言

實現一個 SQL 子集

推荐

热门

在 C一個引擎查詢上實現型係統類

把 `Where`和 `Select`融合起來

編譯 `SELECT`

整體流程：編譯並執行查詢

字符串字麵量：類型的鏈表！達到了性能和易用性的平衡。DSL 編譯器、生成 `ParsedQuery`；

編譯 `WHERE`

值類型特化版字符串：`ValueString`

`把字麵量變成類型 —— 包括字符串`

`數值字麵量`

`使用和性能測試`

`快速上手`

`ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段`

`尾聲`

`SELECT col/ SELECT col1, col2, ...`

**`SELECT *`**