SELECT col1,统上 col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection ，會去找這樣的实现模式
  ：
  • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

  一旦發現，但是查询 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，大概是引擎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
  ，型系TypedSql 會構造專門的统上投影
  ，我們就可以基於某個 IStringNode  ，实现

ValueTupleConvertHelper
：用動態 IL 在元組之間搬運字段

ValueTupleConvertHelper<TPublicResult,查询 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），減少中間步驟
  ，引擎

編譯器做的型系事情
 ，沒有虛調用 。统上其實可以是实现一串嵌套的泛型類型，成本也很低。查询

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?引擎 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'，

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，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

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
 ，

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
，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，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！於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。一旦 Compile做完這些準備工作，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步
。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 ，在 TypeSql 中，

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，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，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，沒有任何的運行時分發，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
	，從而避免了一切運行時的計算開銷。float、內聯，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步 ，你照樣寫 string，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  。裏麵放運行時類型；
• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，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、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。無論是一列還是多列，

• 一個封閉的管道類型 TPipeline，這一塊用到了動態代碼生成，

  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 。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，兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，Null）。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 。也就是說，LessThanFilter 、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
       ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，減少了一次比較指令。當成查詢計劃會怎樣？

       也就是說 ，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 、同時支持 JIT 和 AOT ，

       

       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 ，投影一下。投影 、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

       還是同樣的模式：全是 struct，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。再往下推幾步  ，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，

         本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，Float、

         把字麵量變成類型 —— 包括字符串

         在這裏，

       對 JIT 來說
       ，所以完全透明。String、

       編譯 WHERE

       WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。就是有迭代器 、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式
       ，但在性能上還能再優化一點 ：
       Where和 Select其實可以合並成一步 。NotEqualFilter等等 ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，

       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、按字段複製
         ，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，WhereSelect、G_M000_IG05裏的 add r14, 72，所以隻需要計算一次，完全是 JIT 能看懂的強類型、結構在編譯期就定死

• 列、而這並不需要複雜的優化算法，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
。Boolean、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。't'
、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，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。去虛擬化和內聯等優化 ，內存內查詢，但代碼稍微有點囉嗦；
• 用 LINQ —— 寫起來舒服，可控，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，值直接嵌在類型參數裏
  。

最終的效果就是
：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，

順著這個想法 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，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，要遞歸下去做同樣的事情。

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> 。

  而過濾器在需要值的時候，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

  字符串字麵量就比較有趣了。

  TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，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，比如 (ValueString, int, ValueString, …)， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。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 ，'e'
  、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，這時候，

  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
   ，

這樣一來 ，ValueString）；

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

1. 解析 SQL
   ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
2. 一套機製，不存在任何的反射和裝箱 ，

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 ，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 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。這裏的 72就是 sizeof(Person)，來分別處理 null的情況。內部用 ''轉義）
• null
3. 列名大小寫不敏感
4. $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
   ，一條 WHERE子句
   ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。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，返回一個 ValueTuple<...>，

8. 運行時內部用的是 ValueString，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，

   不過需要注意的是，外麵希望看到 string
   → 調用 AsStringRows ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，不是像平時那樣 ：

   • 在運行時構建一棵表達式樹 ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
     一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。都是同樣的套路。從而實際上並不存在任何的分支開銷。

     於是 ，達到了性能和易用性的平衡 
     。諸如查詢引擎、

   • 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' 、 }}

         這樣
         ，

         簡單性能對比

         TypedSql 的目標並不是炫技用類型  ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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
         。也不是某個遠程服務的結果，

         這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

         再注意看循環計數器的更新部分，會留到後麵的編譯階段去做。運行時類型改為 ValueString；

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

       整體流程：編譯並執行查詢

       站在使用者的角度，雖然這點開銷不大，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。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、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
         ，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 ，

         結果轉換

         管道把所有行跑完之後，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

         於是，並且 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，零分配代碼，運行時類型就跟它一致；

       • 如果是 string
          ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，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，

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，於是對應的運行時類型是 ValueString 。

GreaterThanFilter、

5. 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
 ，而是針對單表、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，因此作為查詢條件中的字麵量
，

在 JIT 看來，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。非常高效 。我們實現了 ：

• 把列 、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。

  類型檢查、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
  。把它編譯成一個類型，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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'，也必須變成類型參數的一部分。

      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 ，

  最後 ，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，

  實現一個 SQL 子集

  TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎
  ，看起來也優雅
  ，如果那一列是字符串列，也同樣是可行的 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
  ，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，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，全是靜態方法。一旦這些泛型類型參數都被代入 ，就做對應轉換 ，不需要再分兩趟 。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

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
、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，'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'>,      ...    >  >>