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'、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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，達到了性能和易用性的平衡。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，我們就可以基於某個 IStringNode ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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，內部用 ''轉義）

  • null
• 列名大小寫不敏感
• $代表當前行來源

整體解析流程很簡單：

1. 先把 SQL 字符串切成 token；
2. 再構建一棵小 AST ，這時候  ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，

   簡單性能對比

   TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

最終編譯出來的類型 ，

一個非常簡單的 benchmark 就是拿三個方案做對比
：

• 一條 TypedSql 查詢；
• 一條等價的 LINQ 查詢；
• 一段手寫的 foreach循環  。歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
  值直接嵌在類型參數裏 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，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' ，

    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，才允許使用這種元組轉換 。'e'、不是像平時那樣：
      • 在運行時構建一棵表達式樹，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

        還是同樣的模式：全是 struct，

        GreaterThanFilter 、它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ， // 遇到 Rest 字段時遞歸
        。全是靜態方法。

        再注意看循環計數器的更新部分，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。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、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，'t'、沒有任何的運行時分發，

    SQL 編譯器接下來要做的就是 ，整個流程大致是：

    1. 解析階段讀到 'Seattle' ，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")，TypedSql 的打開方法是：

       1. 定義你的行類型，而這並不需要複雜的優化算法，'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>>>>>>>>

3. 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
，

SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，完全是 JIT 能看懂的強類型 、

任務內容 ：

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

    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，

    它在類型初始化時，沒有任何的虛擬調用，按字段複製，編寫一次，還根據它生成了專門的代碼路徑！NotEqualFilter等等 ，如果那一列是字符串列 ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，我隻是想過濾一下
    、

    字符串字麵量就比較有趣了。零分配代碼，也就是說，減少中間步驟
    ，它其實就是一套可以進行高度優化的
    、'a'、非常高效 。提升性能。

    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 ！

  編譯器做的事情，展開、

  列和投影

  查詢總得運行在某種行類型 TRow上
  ，最大化性能
  。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，
  之後每次 .Execute，會自然落到一套具體的設計上。

  不過需要注意的是，這一塊用到了動態代碼生成，TypedSql 會構造專門的投影
  ，不存在任何的反射和裝箱 ，就做對應轉換，String、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，WhereSelect 、很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，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，而把構建好的類型輸出成代碼文件，來分別處理 null的情況 。在 TypeSql 中，

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) {  ... }}

• 列的運行時類型（int 、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
  ，在 TypeSql 中 ，把這些東西變成 ：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
  • StringNull.Length == -1 ，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，

    前言

    在 .NET 裏寫查詢的時候，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！float、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

    整體流程 ：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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，看起來也優雅 
    ，也必須變成類型參數的一部分 。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

    於是
     ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。內聯
    ，

    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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，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。都是同樣的套路。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，運行時類型就跟它一致；
  • 如果是 string ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。所以隻需要計算一次 ，甚至是語言運行時等複雜係統
    ，投影 、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 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
      ，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 ，借助類型係統的力量，也同樣是可行的
       。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

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

      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，

      編譯 WHERE

      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。一旦 Compile做完這些準備工作，再往下推幾步，Float、

      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，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。LessOrEqualFilter、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，會留到後麵的編譯階段去做 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！這就是一張普通的靜態調用圖而已。對外返回 string?（靠隱式轉換） 。從而在保持靈活性的同時，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，返回一個 ValueTuple<...>，

      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。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、投影一下 。列又是什麽，每一個編譯好的查詢，

      值類型特化版字符串：ValueString

      在 .NET 裏 ，DSL 編譯器、隻是單純看作 SQL 結構 。

      

      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
      ，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
      ，
      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。

    對 JIT 來說，

  這樣一來，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
，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。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，成本也很低
    。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>  ，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
 ，你照樣寫 string，

  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），string是一個引用類型，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 、

  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，ValueString）；

  • 字麵量的種類（Integer 、
    這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ， // 若發現 string <-> ValueString
    ，我們實現了：
    • 把列、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 ，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。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，

    於是，

    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，

    最後組合出一個過濾器類型 ：

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

    到這一步，

  • 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，

  本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，GreaterOrEqualFilter、也不是某個遠程服務的結果，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，而就是一個數組或者 List<T>。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

  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；

• 一套機製，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
，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。比如 (ValueString, int, ValueString, …)，

  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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

• 對字符串列來說 ，我們已經有了  ：
  • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  • 一份 schema
    ，Select
    、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，而是針對單表、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，

          在 JIT 看來，兩全其美  。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。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，無論是一列還是多列，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
            、同時支持 JIT 和 AOT ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，兩者之間通過這一層幫助類橋接，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，

            使用和性能測試

            快速上手

            和很多輕量級查詢庫類似，

            展望未來的應用，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，LessThanFilter、而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，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，

          最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，

        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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
        ，否則的話，因此作為查詢條件中的字麵量
        ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。

        類型檢查、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，字麵量編碼、並且 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型，都可以通過類似的方式來實現 ，從而避免了一切運行時的計算開銷。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。裏麵放運行時類型；

      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
        ，

        結果轉換

        管道把所有行跑完之後 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
        。

        搭好整個管道類型

        到目前為止 ，

        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。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，所有字符串列都統一成 ValueString ，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，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，

      最後 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)
       ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開  。

      把執行計劃塞進類型係統

      在 TypedSql 裏 ，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 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！

      SELECT *

      最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。最後還得把結果以某種形式“交出去”。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
      ，一條 WHERE子句
      ，於是對應的運行時類型是 ValueString
      。所以完全透明。不需要再分兩趟。會去找這樣的模式：
      Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
      一旦發現
      ，
      這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
      ，Boolean、結構在編譯期就定死

    • 列、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
       。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，你既可以直接拿去執行 ，

    • 運行時內部用的是 ValueString，