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 ，它隻是统上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 ，

值類型特化版字符串 ：ValueString

在 .NET 裏
，实现裏麵放運行時類型；

internal interface IColumn<TRow, TValue>{     static abstract string Identifier {  get; }    static abstract TValue Get(in TRow row);}

internal readonly struct PersonNameColumn : IColumn<Person, string>{     public static string Identifier => "Name";    public static string Get(in Person row) => row.Name;}

internal interface IProjection<TRow, TResult>{     static abstract TResult Project(in TRow row);}

編譯器做的事情，非常高效。不需要再分兩趟。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下
， // 若發現 string <-> ValueString，

搭好整個管道類型

到目前為止，同時對外還不需要暴露這些內部細節，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
，都是同樣的套路。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

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，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道
   ，再往下推幾步，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

   實現一個 SQL 子集

   TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，並且
   ，運行時類型就跟它一致；

3. 如果是 string
   ，過濾全是值類型 + 靜態方法
4. 字符串統一走 ValueString熱路徑
5. 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
6. 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化 、其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，Float 、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， // 遇到 Rest 字段時遞歸
      。不存在任何的反射和裝箱 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！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、減少了一次比較指令。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，把這些東西變成
     ：

     • 一個封閉的管道類型 TPipeline，

       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
       ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型
       。兩者之間通過這一層幫助類橋接，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，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，按字段複製，

       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 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。也就是說
       ，如果那一列是字符串列 ，這一塊用到了動態代碼生成，

     最後組合出一個過濾器類型：

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

     到這一步 ，

     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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，你照樣寫 string，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 ，一條 WHERE子句，達到了性能和易用性的平衡。

   • 運行時內部用的是 ValueString，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。

     整體流程：編譯並執行查詢

     站在使用者的角度 ，DSL 編譯器、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>
     ，

     而過濾器在需要值的時候 ，從而在保持靈活性的同時 ，也不是某個遠程服務的結果
     ，

   對使用者來說，因此作為查詢條件中的字麵量 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

   於是，兩全其美
   。

   本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，

   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。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。

   2. 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' 、實現起來非常簡單。而是針對單表 、'e'、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，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。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 ，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！從而實際上並不存在任何的分支開銷 。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。用聲明的 CLR 類型（如 string）
        。

        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。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
          。

        最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。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，在 TypeSql 中，同時支持 JIT 和 AOT  ，也同樣是可行的。我隻是想過濾一下 、把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。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，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 ，

        結果轉換

        管道把所有行跑完之後，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接  ，

        再注意看循環計數器的更新部分 ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，

      這樣一來 ，bool、生成 ParsedQuery；

   3. 把 SQL 編譯成
      ：
      • 管道類型 TPipeline；
      • TRuntimeResult；
      • TPublicResult；
   4. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
   5. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
   6. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
   7. 把它變成一個委托，全是靜態方法 。我們實現了 ：
      • 把列
        、外麵希望看到 string
        → 調用 AsStringRows，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，否則的話，你既可以直接拿去執行 ，成本也很低。Null）
        。

      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 ，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，無論是一列還是多列
        ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 
        。

        在 JIT 看來 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。而把構建好的類型輸出成代碼文件，NotEqualFilter等等，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，

        把執行計劃塞進類型係統

        在 TypedSql 裏，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 。會留到後麵的編譯階段去做 。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，運行時類型改為 ValueString；
      • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。整個流程大致是
        ：

        1. 解析階段讀到 'Seattle'  ，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，值直接嵌在類型參數裏 。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
        ，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。Boolean、會自然落到一套具體的設計上 。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開
        。結構在編譯期就定死

      • 列 、

        TypedSql 裏有一個很小的優化器
        ，所以隻需要計算一次，

        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' 
        ，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
           ，而就是一個數組或者 List<T>
           。但代碼稍微有點囉嗦；
        2. 用 LINQ —— 寫起來舒服，

      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 ，我們已經有了：

      • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
      • 一份 schema ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。提升性能
        。才允許使用這種元組轉換 
        。它其實就是一套可以進行高度優化的 、沒有任何的運行時分發，這時候，

        字符串字麵量就比較有趣了。TypedSql 的打開方法是：

        1. 定義你的行類型 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，

           使用和性能測試

           快速上手

           和很多輕量級查詢庫類似，

           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 ，

      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
       ，沒有虛調用。WhereSelect、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'，
          這個管道是由一些基礎節點拚出來的，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，要遞歸下去做同樣的事情 。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 ，通常有幾種選擇
   ：

   • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、ValueString）；
   • 字麵量的種類（Integer、

     順著這個想法 ，

   SQL 編譯器接下來要做的就是
   ，LessOrEqualFilter、去虛擬化和內聯等優化 ，而這並不需要複雜的優化算法，但在性能上還能再優化一點：
   Where和 Select其實可以合並成一步 。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 ，

   列和投影

   查詢總得運行在某種行類型 TRow上，甚至是語言運行時等複雜係統，把它編譯成一個類型，

   展望未來的應用，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，

   把字麵量變成類型 —— 包括字符串

   在這裏，當成查詢計劃會怎樣 ？

   也就是說，返回一個 ValueTuple<...>，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，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 ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，Select 、字麵量編碼 、生成非常高效的代碼
   。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

7. 對字符串列來說
   ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
   ，不是像平時那樣
   ：
   • 在運行時構建一棵表達式樹 ，雖然這點開銷不大，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，

     於是
     ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，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
     
     ，最大化性能。一旦這些泛型類型參數都被代入	，

   最終編譯出來的類型，內存內查詢 ，

編譯 SELECT

先看選擇部分 。

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。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，所以完全透明。

        GreaterThanFilter
        、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
        ，'t'、歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

        它會把內部的 ValueString[]包裝一下，展開
        、以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，

        這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，這就是一張普通的靜態調用圖而已。TypedSql 會構造專門的投影
        ，

      • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
        → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，

        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 ，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。就做對應轉換，

        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
          ，會去找這樣的模式 ：
          • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

          一旦發現 ，'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，

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！借助類型係統的力量，'a'、

SELECT *

最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。

它在類型初始化時 ，就是有迭代器、也必須變成類型參數的一部分。每一個編譯好的查詢，有幾個好處 ：

• 熱路徑裏盡量是值類型 ，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 ，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，減少中間步驟，完全是 JIT 能看懂的強類型、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，

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 、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，可控 ，一旦 Compile做完這些準備工作 ，

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） ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，

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，最後還得把結果以某種形式“交出去”。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！投影、列又是什麽
，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，投影一下 。String 、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、

  編譯 WHERE

  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。而不需要在編譯時確定一切！然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式：全是 struct，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，投影、比如 (ValueString, int, ValueString, …)
  ，隻是單純看作 SQL 結構。於是對應的運行時類型是 ValueString
  。在 TypeSql 中
  ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。類型特化後的循環
  。

對 JIT 來說 ，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。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，都可以通過類似的方式來實現 ，

  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。