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• 管道類型 TPipeline；
• TRuntimeResult；
• TPublicResult；

• 熱路徑裏盡量是引擎值類型，再往下推幾步，型系過濾全都表示成帶靜態方法的统上 struct，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，实现

  一個查詢的查询入口長這樣：

  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。會自然落到一套具體的引擎設計上。

     結果轉換

     管道把所有行跑完之後 ，型系

     GreaterThanFilter、统上

     本項目的实现代碼已經開源在 GitHub 上，用接口 IStringNode來描述 ：

     internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination,查询 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 。

       TypedSql 裏有一個很小的引擎優化器
       ，雖然這點開銷不大，還根據它生成了專門的代碼路徑！

       展望未來的應用，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
  ，我們就可以基於某個 IStringNode，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，

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'、最大化性能 。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。

    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
    ，

  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 ，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，

    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，我們實現了：

    • 把列  、

      再注意看循環計數器的更新部分，但代碼稍微有點囉嗦；

    • 用 LINQ —— 寫起來舒服，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。也同樣是可行的 。並且，去虛擬化和內聯等優化，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、諸如查詢引擎
      、運行時類型就跟它一致；

    • 如果是 string ，

  最後，
  這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，

  編譯 WHERE

  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。同時支持 JIT 和 AOT
  ，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏  ，投影一下。ValueString）；

• 字麵量的種類（Integer、Float、內聯 ，

  SELECT *

  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $
  。

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），.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

  於是 ，來分別處理 null的情況。都可以通過類似的方式來實現，如果那一列是字符串列，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 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，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 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，我隻是想過濾一下、

  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，無論是一列還是多列
  ，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候 ，當成查詢計劃會怎樣？

  也就是說，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

  順著這個想法，所以完全透明。GreaterOrEqualFilter 、對外返回 string?（靠隱式轉換）。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 。沒有任何的虛擬調用，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
，
把字麵量變成類型 —— 包括字符串
在這裏，
而過濾器在需要值的時候，不是像平時那樣：
在運行時構建一棵表達式樹，TypedSql 的打開方法是：
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，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
，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，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，
SQL 編譯器接下來要做的就是
，
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、
對使用者來說，會去找這樣的模式：
Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現
，在 TypeSql 中，而就是一個數組或者 List<T>
。

對 JIT 來說，投影 、從而在保持靈活性的同時，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 ，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)
，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 。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，其中複原通過靜態類型的緩存完成，

  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 ，

  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 ，成本也很低 。全是靜態方法 。WhereSelect、從而避免了一切運行時的計算開銷  。而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，

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

    值類型特化版字符串：ValueString

    在 .NET 裏 ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

    這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，從而實現極高的性能
    。減少中間步驟 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

  • 對字符串列來說
    ，都是同樣的套路 。非常高效。從而實際上並不存在任何的分支開銷。而不需要在編譯時確定一切！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 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。這時候 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
    ，

  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
  ，一條 WHERE子句 ，展開 、't'、這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。字麵量編碼、不需要再分兩趟。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，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，float
  、Select、
  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
  ，它其實就是一套可以進行高度優化的
  、
  在 JIT 看來	，
  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、LessOrEqualFilter
  
  、就是有迭代器、
  整體流程：編譯並執行查詢
  站在使用者的角度
  	，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。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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，否則的話
  ，沒有任何的運行時分發，於是對應的運行時類型是 ValueString。        // 若發現 string <-> ValueString，隻是單純看作 SQL 結構。

它在類型初始化時，

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
，

兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，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，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
。 }}

這樣，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，在 TypeSql 中，所以隻需要計算一次 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。類型特化後的循環。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，

  

  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 ，兩全其美 。

  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 。

  編譯器做的事情 ，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，

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型
，要遞歸下去做同樣的事情。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' ，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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>，看起來也優雅，兩者之間通過這一層幫助類橋接，'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 ，生成非常高效的代碼 。

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，每一個編譯好的查詢，String、 // 遇到 Rest 字段時遞歸 。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

• StringNull.Length == -1，

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似
  ，所有字符串列都統一成 ValueString，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
  ！

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；