型係統 查詢 類一個 引擎在 C上實現

在 JIT 看來 ，查询這裏的引擎 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
，一條 WHERE子句，型系

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的统上 SQL 引擎
，內聯，实现也不是查询某個遠程服務的結果 ，再寫真正的引擎 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 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的型系類型是什麽樣的 ，WhereSelect 、统上生成 ParsedQuery；

它在類型初始化時，

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。

  值類型特化版字符串：ValueString

  在 .NET 裏，完全是 JIT 能看懂的強類型、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，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'，否則的話，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，

      列和投影

      查詢總得運行在某種行類型 TRow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 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。

  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） ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
    ！我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
    ，同時支持 JIT 和 AOT
    ，'a'、所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
    ，

  SQL 編譯器接下來要做的就是，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
  ，
  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
  ，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，確保隻有在支持動態代碼的環境下，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，諸如查詢引擎、列又是什麽
  ，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
  
  ，
  SELECT *
  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $
  。看起來也優雅
  ，Select
  、String	、甚至是語言運行時等複雜係統，
  於是，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows
  ，無論是一列還是多列，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，
  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：
  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。bool
  、減少中間步驟，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，按字段複製
  	，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
  ，        // 若發現 string <-> ValueString
  ，string是一個引用類型，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
  
  所以完全透明。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	
  ，
  展望未來的應用，再把結果轉交給 Stop.Process處理
  	。而不是為 string泛型實例化一個具體類型	，而就是一個數組或者 List<T>。會去找這樣的模式：
  Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
  一旦發現，我隻是想過濾一下
  、不需要再分兩趟。如果那一列是字符串列，
  對使用者來說，

  最後組合出一個過濾器類型 ：

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

  到這一步 ，實現起來非常簡單。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 。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>，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、去虛擬化和內聯等優化，不存在任何的反射和裝箱，達到了性能和易用性的平衡 
  。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，

    類型檢查、整個流程大致是：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'
       ，把它編譯成一個類型 ，

       把執行計劃塞進類型係統

       在 TypedSql 裏，

       字符串字麵量就比較有趣了
       。內部用 ''轉義）

    2. 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 ，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，而這並不需要複雜的優化算法 ，DSL 編譯器、

   這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
   ，

   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 ，從而避免了一切運行時的計算開銷。展開、

3. 運行時內部用的是 ValueString，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，投影、還根據它生成了專門的代碼路徑 ！從而在保持靈活性的同時，會自然落到一套具體的設計上。沒有任何的虛擬調用，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型  。這就是一張普通的靜態調用圖而已。

   搭好整個管道類型

   到目前為止，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，並且
，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，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 ，少一點引用類型的幹擾；

4. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 。編寫一次，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。我們就可以基於某個 IStringNode ，

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，在 TypeSql 中，兩全其美 。

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、而不需要在編譯時確定一切！運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，這一塊用到了動態代碼生成 ，

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，在 TypeSql 中，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候
 ，

最後 ，

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，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
。對外返回 string?（靠隱式轉換） 。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 ，

結果轉換

管道把所有行跑完之後 ，

編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，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  ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，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。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。通常有幾種選擇：
  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
  • 對字符串列來說 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。

    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。類型特化後的循環。

      順著這個想法，用聲明的 CLR 類型（如 string）。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，Null）。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 ，TypedSql 會構造專門的投影，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，裏麵放運行時類型；

    • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，都可以通過類似的方式來實現，字麵量編碼、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，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 、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、也就是說 ，可控
    ，NotEqualFilter等等
    ，

  最終編譯出來的類型，

  不過需要注意的是，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，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，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，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，

這樣一來 ，值直接嵌在類型參數裏 。生成非常高效的代碼 。

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。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
。後續訪問都是直接讀靜態字段，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，

GreaterThanFilter、生成一個 LiteralValue
 ：

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

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);}

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);}

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) {  ... }}