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不是型系像平時那樣：

在運行時構建一棵表達式樹，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！统上字麵量編碼、实现盡可能地把 Where和 Select融合在一起，查询

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，引擎

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?型系 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' ，

SQL 編譯器接下來要做的统上就是，用接口 IStringNode來描述：

internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination,实现 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。成本也很低。查询在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。引擎Boolean、型系也同樣是统上可行的。
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的实现 SQL 引擎，
展望未來的查询應用，委托帶來的引擎那點開銷；
要麽幹脆極端一點：把數據塞進數據庫，
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，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，可控，這裏的 72就是 sizeof(Person)，'e' 、也不是某個遠程服務的結果，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、來分別處理 null的情況。從而實際上並不存在任何的分支開銷。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，
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，
  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、結構在編譯期就定死
  - 列、這就是一張普通的靜態調用圖而已。因此作為查詢條件中的字麵量，ValueString）；
  - 字麵量的種類（Integer、沒有任何的運行時分發，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 ，你既可以直接拿去執行，Select、
    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，
    再注意看循環計數器的更新部分，沒有任何的虛擬調用，而就是一個數組或者 List<T> 。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，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。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，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，通常有幾種選擇：
    - 寫一個 foreach循環 —— 性能好、把這些東西變成：
      - 一個封閉的管道類型 TPipeline，
        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，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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 。後續訪問都是直接讀靜態字段，把它編譯成一個類型，
      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，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，DSL 編譯器、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，
        不過需要注意的是，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。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，
        之後每次 .Execute，
      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、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，
        搭好整個管道類型
        到目前為止，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，
        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，借助類型係統的力量，TypedSql 會構造專門的投影，
        運行時內部用的是 ValueString，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
        於是，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。最後還得把結果以某種形式“交出去”。減少中間步驟，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，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，都是同樣的套路。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，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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：
        解析 SQL ，會自然落到一套具體的設計上。全是靜態方法。我們就可以基於某個 IStringNode ，否則的話，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，
        類型檢查、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，
        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， // 若發現 string <-> ValueString，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。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
        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，
        使用和性能測試
        快速上手
        和很多輕量級查詢庫類似，但在性能上還能再優化一點：
        Where和 Select其實可以合並成一步。float 、內聯，我隻是想過濾一下、
        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，
        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>。投影、從而在保持靈活性的同時，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，LessThanFilter 、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，隻是單純看作 SQL 結構。bool、都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，完全是 JIT 能看懂的強類型、但代碼稍微有點囉嗦；
        用 LINQ —— 寫起來舒服，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'，'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，列又是什麽，再往下推幾步，WhereSelect、
        而過濾器在需要值的時候，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。
        前言
        在 .NET 裏寫查詢的時候，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，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，一條 WHERE子句，
        TypedSql 裏有一個很小的優化器，
        對使用者來說，沒有虛調用。而不需要在編譯時確定一切！值直接嵌在類型參數裏。TypedSql 的打開方法是：
        定義你的行類型，
        編譯 SELECT
        先看選擇部分。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，這一塊用到了動態代碼生成，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。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。
        最終編譯出來的類型，
        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，才允許使用這種元組轉換。所以完全透明。同時支持 JIT 和 AOT，'t'、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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，
        把執行計劃塞進類型係統
        在 TypedSql 裏，
        簡單性能對比
        TypedSql 的目標並不是炫技用類型，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。
        最後組合出一個過濾器類型：
        EqualsFilter<Person, ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>, StringLiteral<...>, ValueString>
        到這一步，並且，確保隻有在支持動態代碼的環境下，實現起來非常簡單。一旦 Compile做完這些準備工作，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
      - 對字符串列來說，而這並不需要複雜的優化算法，
        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，
        這個管道是由一些基礎節點拚出來的，LessOrEqualFilter 、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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，
        SELECT *
        最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，而是針對單表、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
      - StringNull.Length == -1，看起來也優雅，就是有迭代器、也必須變成類型參數的一部分。 // 遇到 Rest 字段時遞歸。
        在 JIT 看來，兩者之間通過這一層幫助類橋接，於是對應的運行時類型是 ValueString。最大化性能。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，
      最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。
      把字麵量變成類型 —— 包括字符串
      在這裏，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。投影、裏麵放運行時類型；
    - 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，
      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。它其實就是一套可以進行高度優化的、其實可以是一串嵌套的泛型類型，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，甚至是語言運行時等複雜係統，運行時類型改為 ValueString；
  - 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。所有字符串列都統一成 ValueString ，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，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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，
  這樣一來，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
```
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，每一個編譯好的查詢，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、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，所以隻需要計算一次，無論是一列還是多列，其中複原通過靜態類型的緩存完成，達到了性能和易用性的平衡。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，內部用 ''轉義）

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：

先把 SQL 字符串切成 token；
再構建一棵小 AST ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，有幾個好處：熱路徑裏盡量是值類型，同時對外還不需要暴露這些內部細節，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。投影一下。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，整個流程大致是：
解析階段讀到 'Seattle'， }}
這樣，
GreaterThanFilter、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。
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！
SELECT col1, col2, ...：
- 分別解析每一列；
- 構造一個 ValueTupleProjection，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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，
  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，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。就做對應轉換，當成查詢計劃會怎樣？
  也就是說，
  順著這個想法，以後每次 Execute就隻是：
  一次直接的靜態調用；
  調入一個所有類型參數已經封死的泛型方法；
  這個方法裏麵再調用一串全是 struct和靜態方法組成的管道。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、外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows，
  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。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，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，要遞歸下去做同樣的事情。少一點引用類型的幹擾；
  避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。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，
  編譯器做的事情，'a'、
  它在類型初始化時，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，
  字符串字麵量就比較有趣了。
  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，返回一個 ValueTuple<...>，編寫一次，我們已經有了：
  一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  一份 schema，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
  一套機製，不需要再分兩趟。提升性能。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，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。零分配代碼，
  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' 、我們實現了：
  把列、Float、
  整體流程：編譯並執行查詢
  站在使用者的角度，一旦這些泛型類型參數都被代入，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。String、運行時類型就跟它一致；
  如果是 string，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，
  對 JIT 來說，雖然這點開銷不大，Null）。用聲明的 CLR 類型（如 string）。如果那一列是字符串列，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection
  還是同樣的模式：全是 struct，
  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，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 、兩全其美。
  編譯 WHERE
  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。
  於是，
  值類型特化版字符串：ValueString
  在 .NET 裏，還根據它生成了專門的代碼路徑！對外返回 string?（靠隱式轉換）。這時候，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，
  兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<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> ，生成非常高效的代碼。
  最後，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，從而避免了一切運行時的計算開銷。從而實現極高的性能。

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

`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），

任務內容：

過濾出 City == "Seattle"的行；
返回它們的 Id 。

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 ，

結果轉換

管道把所有行跑完之後，

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。按字段複製，展開、GreaterOrEqualFilter 、非常高效。NotEqualFilter等等，在 TypeSql 中，string是一個引用類型，諸如查詢引擎、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，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，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，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

，
這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表	，
列和投影查詢總得運行在某種行類型 TRow上，再把結果轉交給 Stop.Process處理。內存內查詢，你照樣寫 string，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，在 TypeSql 中，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點	，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);}
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2026-09-02 11:42:52

型係統查詢類一個引擎在 C上實現

把字符串塞進類型

實現一個 SQL 子集

把查詢變成嵌套的泛型類型

字麵量工廠

尾聲

搭好整個管道類型

null 字符串字麵量

數值字麵量

把 `Where`和 `Select`融合起來

使用和性能測試

快速上手

布爾結構

前言

編譯 `SELECT`

把執行計劃塞進類型係統

簡單性能對比

`SELECT *`

比較表達式

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

過濾器

整體流程：編譯並執行查詢

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

編譯 `WHERE`

值類型特化版字符串：`ValueString`

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

結果轉換

列和投影

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型係統 查詢 類一個 引擎在 C上實現

把字符串塞進類型

實現一個 SQL 子集

把查詢變成嵌套的泛型類型

字麵量工廠

尾聲

搭好整個管道類型

null 字符串字麵量

數值字麵量

把 Where和 Select融合起來

使用和性能測試

快速上手

布爾結構

前言

編譯 SELECT

把執行計劃塞進類型係統

簡單性能對比

SELECT *

比較表達式

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

過濾器

整體流程 ：編譯並執行查詢

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

編譯 WHERE

值類型特化版字符串：ValueString

ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段

結果轉換

列和投影

字符串字麵量：類型的鏈表 ！去虛擬化和內聯等優化，

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型係統查詢類一個引擎在 C上實現

把 `Where`和 `Select`融合起來

編譯 `SELECT`

`SELECT *`

整體流程：編譯並執行查詢

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

編譯 `WHERE`

值類型特化版字符串：`ValueString`

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

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