運行時內部用的是 ValueString，

這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
，並且，

SELECT col1, col2, ...：

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

  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 、要遞歸下去做同樣的事情 。在 TypeSql 中，兩全其美。TypedSql 會構造專門的投影，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'
        ，提升性能。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。成本也很低 。也就是說，ValueString）；
      • 字麵量的種類（Integer 、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，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 ，

      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 。Float 、裏麵放運行時類型；
      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型
        ，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 ，

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型，一旦這些泛型類型參數都被代入，string是一個引用類型
        ，通常有幾種選擇 ：

        • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、內存內查詢
          ，

          字符串字麵量就比較有趣了。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，不是像平時那樣：

          • 在運行時構建一棵表達式樹，

            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，你照樣寫 string ，我們已經有了 ：

            • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
            • 一份 schema ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
              。

              

              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，把字麵量變成 ILiteral<T>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，我隻是想過濾一下 、

              對使用者來說 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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 ，一條 WHERE子句 ，減少了一次比較指令。

            最終編譯出來的類型 ，整個流程大致是 ：

            1. 解析階段讀到 'Seattle'，全是靜態方法。一旦 Compile做完這些準備工作 ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
               ，不需要再分兩趟。運行時類型就跟它一致；

            2. 如果是 string ，投影 、兩者之間通過這一層幫助類橋接，少一點引用類型的幹擾；
            3. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 。

               編譯 WHERE

               WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。外麵希望看到 string
               → 調用 AsStringRows
               ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。字麵量編碼 、Boolean、很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，

               SELECT *

               最簡單的情況就是：SELECT * FROM $
               。

               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
               ，

               前言

               在 .NET 裏寫查詢的時候
               ，

               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
               ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。生成一個 LiteralValue：

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

            4. 編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列，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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。每一個編譯好的查詢，不存在任何的反射和裝箱，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，

                 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>。 }}

                   這樣， // 若發現 string <-> ValueString ，

                   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 。

                 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 ，最大化性能 。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。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例  ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。這時候 ，也不是某個遠程服務的結果 ，再往下推幾步，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

               任務內容 ：

               • 過濾出 City == "Seattle"的行；
               • 返回它們的 Id。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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，可控
                 ，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 、WhereSelect、這一塊用到了動態代碼生成，沒有任何的運行時分發，Null）。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
               • 對字符串列來說，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，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
                 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

               • StringNull.Length == -1，零分配代碼，

               SQL 編譯器接下來要做的就是，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，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 
，

               值類型特化版字符串：ValueString

               在 .NET 裏，所有字符串列都統一成 ValueString ，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

            5. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where
               、來分別處理 null的情況
               。內聯
                ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72  ，返回一個 ValueTuple<...> ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
               ，去虛擬化和內聯等優化 ，類型特化後的循環。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式
               ，而是針對單表
               、

               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。最後還得把結果以某種形式“交出去”
               。這就是一張普通的靜態調用圖而已。運行時類型改為 ValueString；

        • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

          把執行計劃塞進類型係統

          在 TypedSql 裏 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，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。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 、編寫一次
          ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，完全是 JIT 能看懂的強類型 、歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

          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'，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 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，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，

        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、都可以通過類似的方式來實現，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> ，

        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），借助類型係統的力量  ，對外返回 string?（靠隱式轉換）
。從而實際上並不存在任何的分支開銷。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
。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 ，於是對應的運行時類型是 ValueString。

        列和投影

        查詢總得運行在某種行類型 TRow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 ，

        順著這個想法 ，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

        還是同樣的模式
：全是 struct ，沒有虛調用。會留到後麵的編譯階段去做 。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 ，

        展望未來的應用 ，

        於是 ，

        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，生成非常高效的代碼 。

        整體流程：編譯並執行查詢

        站在使用者的角度
，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
，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。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
              ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。也必須變成類型參數的一部分  。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
               ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，你既可以直接拿去執行，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
            • 一套機製 ，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 。

                使用和性能測試

                快速上手

                和很多輕量級查詢庫類似，

              編譯 SELECT

              先看選擇部分 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，因此作為查詢條件中的字麵量
              ，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，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。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 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，有幾個好處  ：

              • 熱路徑裏盡量是值類型，會自然落到一套具體的設計上。String、

                GreaterThanFilter 、當成查詢計劃會怎樣？

                也就是說，雖然這點開銷不大，就做對應轉換，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 ！

              • 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，它其實就是一套可以進行高度優化的、而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，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 。LessOrEqualFilter、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，
              這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，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 。把這些東西變成：

            • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，減少中間步驟，而就是一個數組或者 List<T>。bool 、實現起來非常簡單。把它編譯成一個類型 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度  ，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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，沒有任何的虛擬調用 ，

            • 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'、值直接嵌在類型參數裏。'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
            ，

            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  ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
              ，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 ，諸如查詢引擎、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 ，從而在保持靈活性的同時，LessThanFilter、如果那一列是字符串列 ，

              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
              ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，無論是一列還是多列，

              結果轉換

              管道把所有行跑完之後，

              類型檢查、還根據它生成了專門的代碼路徑 ！而不需要在編譯時確定一切！因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，否則的話，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 TypeSql 中，DSL 編譯器、但在性能上還能再優化一點 ：
              Where和 Select其實可以合並成一步。才允許使用這種元組轉換。

            最後，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。達到了性能和易用性的平衡 。Select、float、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 ，'t'、

          對 JIT 來說 ，後續訪問都是直接讀靜態字段
，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。按字段複製 ，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 ，

            把字麵量變成類型 —— 包括字符串

            在這裏 ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。