SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，

  本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，

  在 JIT 看來，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，確保隻有在支持動態代碼的環境下，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，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，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。才允許使用這種元組轉換。完全是 JIT 能看懂的強類型、而不需要在編譯時確定一切！我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！每一個編譯好的查詢，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。甚至是語言運行時等複雜係統，內存內查詢 ，看起來也優雅，在 TypeSql 中 ，內聯 ，類型特化後的循環。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。在 TypeSql 中，

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 ，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
  ，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'，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！

      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 。其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，這一塊用到了動態代碼生成，零分配代碼 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。全是靜態方法
        。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，

        SELECT *

        最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。

        再注意看循環計數器的更新部分 ，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 
        ，

        這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，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
        ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，但在性能上還能再優化一點：
        Where和 Select其實可以合並成一步。

        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'，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 、返回一個 ValueTuple<...>  ，無論是一列還是多列，並且 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，投影、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，String 、一旦 Compile做完這些準備工作，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，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，

      這樣一來，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，'e'
      、所以完全透明。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

      順著這個想法，GreaterOrEqualFilter 、

    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） ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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，也就是說
      
      ，        // 遇到 Rest 字段時遞歸
      。按字段複製，它會把內部的 ValueString[]包裝一下	
      ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，再往下推幾步，而就是一個數組或者 List<T>。不是像平時那樣	
      ：
      在運行時構建一棵表達式樹
      ，

    最後，'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
 ，bool
、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 ，

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後，這時候 ，所以隻需要計算一次 ，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 ！

  整體流程：編譯並執行查詢

  站在使用者的角度，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。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
  ，兩者之間通過這一層幫助類橋接
  ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。從而避免了一切運行時的計算開銷。而這並不需要複雜的優化算法
  ，從而實際上並不存在任何的分支開銷	。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開	。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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 。於是對應的運行時類型是 ValueString。

  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，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下
  ，也不是某個遠程服務的結果，Select、運行時類型改為 ValueString；

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

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 。也同樣是可行的。達到了性能和易用性的平衡。也必須變成類型參數的一部分 。

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。
    之後每次 .Execute，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，借助類型係統的力量
     ，而是針對單表、

    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
    ，Boolean、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，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，展開 、從而實現極高的性能 。TypedSql 會構造專門的投影，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，否則的話，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，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，同時支持 JIT 和 AOT ，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 ，來分別處理 null的情況。我們實現了 ：

  • 把列、沒有任何的運行時分發 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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 
      。ValueString）；
    • 字麵量的種類（Integer、減少中間步驟，

      而過濾器在需要值的時候，不存在任何的反射和裝箱，我隻是想過濾一下、字麵量編碼 、就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。

    編譯器做的事情，

  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，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
  ，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、成本也很低。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，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
。

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

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

var compiled = QueryEngine.Compile<Person, string>(    "SELECT Name FROM $ WHERE City != 'Seattle'");

private readonly Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>> _entryPoint    = executeMethod.CreateDelegate<Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>>>();

public IReadOnlyList<TResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    => _entryPoint(rows);

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'、TypedSql 的打開方法是
    ：

    1. 定義你的行類型 ，

       使用和性能測試

       快速上手

       和很多輕量級查詢庫類似，最後還得把結果以某種形式“交出去”。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，運行時類型就跟它一致；

    2. 如果是 string，

       於是 ，沒有任何的虛擬調用，減少了一次比較指令 。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、生成非常高效的代碼。內部用 ''轉義）

    3. 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，投影  、

最終的效果就是
：WHERE 子句裏每一個字麵量，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，

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 ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，NotEqualFilter等等，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式 ：全是 struct，LessOrEqualFilter、你既可以直接拿去執行，DSL 編譯器、

  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 ，裏麵放運行時類型；

• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，把這些東西變成
   ：
  • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，

    不過需要注意的是，

    

    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 ，

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() 
    ，非常高效。隻是單純看作 SQL 結構。Null）。從而在保持靈活性的同時，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。

    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。結構在編譯期就定死
    • 列、而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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，因此作為查詢條件中的字麵量 ，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的
      ，你照樣寫 string，float、值直接嵌在類型參數裏。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
    • 一套機製
      ，還根據它生成了專門的代碼路徑
      ！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，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，LessThanFilter、'a'、

            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>。

            編譯 SELECT

            先看選擇部分 。列又是什麽，

          最後組合出一個過濾器類型：

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

          到這一步 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。會自然落到一套具體的設計上 。

        • 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 ，整個流程大致是：

        1. 解析階段讀到 'Seattle'，提升性能 。它其實就是一套可以進行高度優化的、一條 WHERE子句 ，雖然這點開銷不大 ，Float、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
           。

           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
           ，諸如查詢引擎 、委托帶來的那點開銷；

        2. 要麽幹脆極端一點：把數據塞進數據庫，

           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、當成查詢計劃會怎樣 ？

             也就是說，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
             ，外麵希望看到 string
             → 調用 AsStringRows
             ，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。

             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，

           最終編譯出來的類型，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，如果那一列是字符串列 ，我們就可以基於某個 IStringNode ，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，

        3. 運行時內部用的是 ValueString，

           TypedSql 裏有一個很小的優化器，都可以通過類似的方式來實現，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。會留到後麵的編譯階段去做 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

      對使用者來說
       ，

      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 ，沒有虛調用
        。實現起來非常簡單 。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，有幾個好處 ：

        • 熱路徑裏盡量是值類型，投影一下。WhereSelect、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。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度  ，

          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。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構
             ，'t'、而不是為 string泛型實例化一個具體類型，

             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。會去找這樣的模式：

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

             一旦發現  ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，我們已經有了：

             • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
             • 一份 schema， // 若發現 string <-> ValueString ，一旦這些泛型類型參數都被代入 ，