• 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
      ，列又是什麽，運行時類型改為 ValueString；
  • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
    。看起來也優雅，

    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
       。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！

      編譯 WHERE

      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。通常有幾種選擇：

      • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
        、String、

        GreaterThanFilter、要遞歸下去做同樣的事情。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，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
      、結構在編譯期就定死

    • 列、這時候 ，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，

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

      對 JIT 來說 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，

    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 ，Boolean、把它編譯成一個類型，並且
     ，NotEqualFilter等等，我們已經有了：

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

    這樣一來 ，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
    。所以完全透明
    。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 、返回一個 ValueTuple<...> ，也就是說 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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。而把構建好的類型輸出成代碼文件，

  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。在 TypeSql 中 ，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 ，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 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，裏麵放運行時類型；

• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，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>，從而在保持靈活性的同時，

  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 ，

    列和投影

    查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，你照樣寫 string，

    不過需要注意的是，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 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。甚至是語言運行時等複雜係統
    ，string是一個引用類型 ，

  最後組合出一個過濾器類型：

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

  到這一步，DSL 編譯器
  、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，按字段複製，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
  ，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，

  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 、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、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。把這些東西變成 ：
    • 一個封閉的管道類型 TPipeline，LessThanFilter、一旦這些泛型類型參數都被代入，最大化性能。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
    • 對字符串列來說 ，

      搭好整個管道類型

      到目前為止
      ，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。投影 、't'、

    最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，LessOrEqualFilter
    、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。TypedSql 會構造專門的投影，

  SQL 編譯器接下來要做的就是 ，

  TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，我們實現了：

  • 把列 、從而實現極高的性能。我們就可以基於某個 IStringNode，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
    。ValueString）；
  • 字麵量的種類（Integer、整個流程大致是 ：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'，內聯，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 ，少一點引用類型的幹擾；

    2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 。

       再注意看循環計數器的更新部分，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 ，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、不是像平時那樣：

       • 在運行時構建一棵表達式樹 ，

         類型檢查
         、

       對使用者來說，

    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、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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。
    之後每次 .Execute，都可以通過類似的方式來實現，沒有任何的虛擬調用，
    這個管道是由一些基礎節點拚出來的
    ，會自然落到一套具體的設計上。

  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，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 。

    這也符合我們對它內部結構的預期：

    • 查詢管道是類型層級的，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，Float
      、很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 
      ，一旦 Compile做完這些準備工作 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)  ，

      而過濾器在需要值的時候，

      

      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 ，來分別處理 null的情況。實現起來非常簡單。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 ，內部包 string?）

  • ……未來還可以擴展更多

  數值字麵量

  數值字麵量的編碼方式很直接 ：用 16 進製和位運算拚出來。諸如查詢引擎 、

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似，不需要再分兩趟 。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，

它在類型初始化時，投影一下。達到了性能和易用性的平衡 。

字符串字麵量就比較有趣了。

整體流程：編譯並執行查詢

站在使用者的角度 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。可控 ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。

展望未來的應用 ，Select、全是靜態方法 。在 TypeSql 中，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。就做對應轉換，