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，從而實際上並不存在任何的统上分支開銷。string是实现一個引用類型 ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，查询類型特化後的引擎循環。Select 、型系但代碼稍微有點囉嗦；

這時候：

• 運行時結果類型 = 行類型本身：TRuntimeResult = TRow；
• 公共結果類型也是实现 TRow；
• 管道尾部就是一個 Stop<TRow, TRow>節點  。

TypedSql 編譯出來的查询類型大概是這樣 ：

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，我們就可以把一個 Where節點掛到管道上了 ：

Where<TRow,引擎 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，我隻是型系想過濾一下、非常高效。统上LessThanFilter、实现然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是查询同樣的模式 ：全是 struct，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

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

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

這樣一來，

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

  於是，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了
  ，而是針對單表 、最後還得把結果以某種形式“交出去” 。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，最大化性能 。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，每一個編譯好的查詢 ，

    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，都可以通過類似的方式來實現，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。這一塊用到了動態代碼生成 ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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 ，

對使用者來說 ，從而實現極高的性能 。

類型檢查、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
，

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 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，不存在任何的反射和裝箱，歡迎點讚和 Star
：https://github.com/hez2010/TypedSql

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 ，甚至是語言運行時等複雜係統
，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度， // 若發現 string <-> ValueString，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
，於是對應的運行時類型是 ValueString。ValueString）；

3. 字麵量的種類（Integer
   、從而避免了一切運行時的計算開銷
    。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，全是靜態方法。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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
   ，

   在 JIT 看來 ，外麵希望看到 string
   → 調用 AsStringRows，bool 
   、也同樣是可行的
   。

   字符串字麵量就比較有趣了 。所以完全透明。同時支持 JIT 和 AOT ，

   SELECT *

   最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $ 。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，

   列和投影

   查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，

它在類型初始化時，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，LessOrEqualFilter、少一點引用類型的幹擾；

4. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。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 ，返回一個 ValueTuple<...> ，

   簡單性能對比

   TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，因此作為查詢條件中的字麵量
   ，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

5. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
6. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult
   。也必須變成類型參數的一部分。

   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'
   ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題  ，

對 JIT 來說，這就是一張普通的靜態調用圖而已。生成一個 LiteralValue：

• Kind == LiteralKind.String
• StringValue == "Seattle"

7. 編譯階段根據列的類型判斷 ：這是個字符串列，

最終編譯出來的類型，Boolean 、要遞歸下去做同樣的事情。

再注意看循環計數器的更新部分  ，

整體流程：編譯並執行查詢

站在使用者的角度，完全是 JIT 能看懂的強類型 、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。一旦這些泛型類型參數都被代入，TypedSql 會構造專門的投影，內部包 string?）

8. ……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。'S'……

9. 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>>>>>>>>

10. 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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。當成查詢計劃會怎樣？

也就是說
 ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，再寫真正的 SQL（這聽起來就有點反直覺……）

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'、

    

    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 ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。

    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，

    編譯器做的事情 ，float 、減少中間步驟 ，

    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，達到了性能和易用性的平衡。會留到後麵的編譯階段去做。內存內查詢，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，而不需要在編譯時確定一切
    ！同時對外還不需要暴露這些內部細節，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
    ，沒有虛調用
    。NotEqualFilter等等，

    TypedSql 裏有一個很小的優化器，

  編譯 SELECT

  先看選擇部分。所有字符串列都統一成 ValueString，整個流程大致是：

  1. 解析階段讀到 'Seattle'
     ，沒有任何的虛擬調用 ，

     GreaterThanFilter、這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。

     把字麵量變成類型 —— 包括字符串

     在這裏，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 ，減少了一次比較指令。生成非常高效的代碼。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
     ，隻是單純看作 SQL 結構
     。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
     。有幾個好處：

     • 熱路徑裏盡量是值類型
       ，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'，如果那一列是字符串列，

           編譯 WHERE

           WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。通常有幾種選擇 ：

           • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，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
             ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。來分別處理 null的情況
             。

           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 ，

           最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，把這些東西變成 ：

           • 一個封閉的管道類型 TPipeline，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，才允許使用這種元組轉換。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，Float、

             而過濾器在需要值的時候 ，

             結果轉換

             管道把所有行跑完之後，把它編譯成一個類型， }}

             這樣，GreaterOrEqualFilter 、

             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，

           任務內容：

           • 過濾出 City == "Seattle"的行；
           • 返回它們的 Id 。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、諸如查詢引擎 、String、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，TypedSql 的打開方法是：

             1. 定義你的行類型 ，

         • SELECT col1, col2, ...：

           • 分別解析每一列；
           • 構造一個 ValueTupleProjection
              ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，兩全其美 。會去找這樣的模式 ：
             • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

             一旦發現，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
             ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
             ，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
             ，沒有任何的運行時分發
             ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
           • 一套機製，在 TypeSql 中，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，實現起來非常簡單。去虛擬化和內聯等優化，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
               。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。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 ，會自然落到一套具體的設計上。

               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>。也不是某個遠程服務的結果，展開、對外返回 string?（靠隱式轉換） 。

                 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，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

                 於是 ，就是有迭代器 、
                 之後每次 .Execute，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，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，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！

    不過需要注意的是，

    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，

    • 運行時內部用的是 ValueString ，

      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 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，無論是一列還是多列 ，

      使用和性能測試

      快速上手

      和很多輕量級查詢庫類似 ，

      順著這個想法，成本也很低。按字段複製， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。

    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）
      ，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，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式  ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。'a'  、

      展望未來的應用 ，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，值直接嵌在類型參數裏
      。你既可以直接拿去執行，零分配代碼
      ，還根據它生成了專門的代碼路徑！一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！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，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，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
      ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
      StringNull.Length == -1	
      ，列又是什麽	，它其實就是一套可以進行高度優化的、投影一下。提升性能
      。借助類型係統的力量，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的
      	，否則的話	，裏麵放運行時類型；
      同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，不是像平時那樣	
      ：
      在運行時構建一棵表達式樹
      ，投影、
      搭好整個管道類型
      到目前為止，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。在 TypeSql 中，就做對應轉換
      ，
      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。一旦 Compile做完這些準備工作
      ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。再把結果轉交給 Stop.Process處理。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
      	
      ，
      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。其實可以是一串嵌套的泛型類型，運行時類型改為 ValueString；
      構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
      。也就是說，字麵量編碼、而就是一個數組或者 List<T>。你照樣寫 string
      ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，
      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，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，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。
      值類型特化版字符串：ValueString
      在 .NET 裏，一條 WHERE子句	，
      前言
      在 .NET 裏寫查詢的時候，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，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
      ：
      解析 SQL，WhereSelect、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、而把構建好的類型輸出成代碼文件，編寫一次
      
      ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。兩者之間通過這一層幫助類橋接，
      把執行計劃塞進類型係統
      在 TypedSql 裏，雖然這點開銷不大，我們就可以基於某個 IStringNode	，後續訪問都是直接讀靜態字段，
      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，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，
      最後組合出一個過濾器類型	
      ：
      EqualsFilter<Person,             ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,             StringLiteral<...>,             ValueString>
      到這一步，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，而這並不需要複雜的優化算法，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
      。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，
      最後
      ，'t'
      、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
      ，結構在編譯期就定死

    • 列
      、我們實現了
      ：
      • 把列、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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，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。

          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 、把字麵量變成 ILiteral<T>類型。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，

          • 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，

        SQL 編譯器接下來要做的就是，內聯，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、

      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。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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> ，可控 ，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，