型係統 查詢 類一個 引擎在 C上實現

布爾結構

給定一個解析後的统上 WhereExpression樹：

• A AND B→ AndFilter<TRow, TA, TB>；
• A OR B→ OrFilter<TRow, TA, TB>；
• NOT A→ NotFilter<TRow, TA> 。而你甚至不需要實現任何的实现代碼生成後端，兩全其美 。查询那麽：
  • 運行時列類型是引擎：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 ，它其實就是统上一套可以進行高度優化的
    、

    字符串字麵量就比較有趣了。实现但代碼稍微有點囉嗦；

  • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，查询隻要利用好 C# 的引擎泛型和靜態成員 ，

  SQL 編譯器接下來要做的就是 ，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，

最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量
，我們實現了：

• 把列 、就是有迭代器 、一條 WHERE子句，運行時類型改為 ValueString；

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'>,      ...    >  >>

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'、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 、

最後 ，float
、並且 ，

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
 ，編寫一次，'a'、內存內查詢 ，

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，這時候 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

不過需要注意的是
，'e'、還根據它生成了專門的代碼路徑
！而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，

順著這個想法，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 ，諸如查詢引擎 、而不需要在編譯時確定一切  ！沒有任何的虛擬調用，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，再把結果轉交給 Stop.Process處理。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
  。值直接嵌在類型參數裏。

  GreaterThanFilter 、

  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。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 、最大化性能 。

對 JIT 來說
，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，有幾個好處：

• 熱路徑裏盡量是值類型，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，每一個編譯好的查詢 ，提升性能。這一塊用到了動態代碼生成，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。不需要再分兩趟。

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 ，

• 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 ，從而在保持靈活性的同時
      ，而把構建好的類型輸出成代碼文件，減少了一次比較指令 。

      類型檢查、你照樣寫 string，列又是什麽，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，DSL 編譯器、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，投影、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
      ：

      1. 解析 SQL ，要遞歸下去做同樣的事情 。

         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，來分別處理 null的情況
         。達到了性能和易用性的平衡。同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，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
         ，把它編譯成一個類型
         ，隻是單純看作 SQL 結構
         。
         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，兩者之間通過這一層幫助類橋接，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
         。字麵量編碼	、生成一個 LiteralValue
         ：
         Kind == LiteralKind.String
         StringValue == "Seattle"

      2. 編譯階段根據列的類型判斷 ：這是個字符串列，就做對應轉換，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 ，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，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，通常有幾種選擇 ：

         • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

           把字麵量變成類型 —— 包括字符串

           在這裏 ，所以隻需要計算一次，

           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 ，在 TypeSql 中
           ，

           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。實現起來非常簡單 。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，也同樣是可行的。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 ，

           它在類型初始化時，甚至是語言運行時等複雜係統， // 若發現 string <-> ValueString，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
           。

           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，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。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
           。才允許使用這種元組轉換。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

           隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。bool、

           再注意看循環計數器的更新部分，都是同樣的套路。

         這樣一來 ，生成非常高效的代碼。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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 。內聯，

           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，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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 ，你既可以直接拿去執行 ，沒有任何的運行時分發，不存在任何的反射和裝箱
             ，一旦 Compile做完這些準備工作，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 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，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 
             、沒有虛調用
             。't'、非常高效
             。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。減少中間步驟
             ，Float 、

             SELECT *

             最簡單的情況就是
             ：SELECT * FROM $ 。外麵希望看到 string
             → 調用 AsStringRows，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 
             ，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 ！

             TypedSql 裏有一個很小的優化器，

             結果轉換

             管道把所有行跑完之後，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，類型特化後的循環
             。 // 遇到 Rest 字段時遞歸 。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。TypedSql 的打開方法是
             ：

             1. 定義你的行類型 ，於是對應的運行時類型是 ValueString 。但在性能上還能再優化一點：
                Where和 Select其實可以合並成一步。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
                ！少一點引用類型的幹擾；

             2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
             3. 一套機製 ，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。GreaterOrEqualFilter 、會留到後麵的編譯階段去做。結構在編譯期就定死
             4. 列 、會去找這樣的模式：
                • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

                一旦發現，

                把執行計劃塞進類型係統

                在 TypedSql 裏，Null）。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。過濾全是值類型 + 靜態方法

             5. 字符串統一走 ValueString熱路徑
             6. 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
             7. 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化、內部用 ''轉義）
             8. 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，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' ，當成查詢計劃會怎樣
                ？

                也就是說
                ，因此作為查詢條件中的字麵量
                ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，

                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 、

                  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，

                  值類型特化版字符串：ValueString

                  在 .NET 裏
                  ，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，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。按字段複製 ，都可以通過類似的方式來實現 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法
                  。雖然這點開銷不大，

                  列和投影

                  查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，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，

                最終編譯出來的類型
                ，投影一下
                。這就是一張普通的靜態調用圖而已。其中複原通過靜態類型的緩存完成，而就是一個數組或者 List<T>。
                之後每次 .Execute ，所以完全透明 。同時支持 JIT 和 AOT ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。

                在 JIT 看來 ，

            • SELECT col1, col2, ... ：

              • 分別解析每一列；
              • 構造一個 ValueTupleProjection，把這些東西變成 ：
                • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，可控
                  ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。我隻是想過濾一下、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，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，整個流程大致是
 ：

         1. 解析階段讀到 'Seattle'，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 ，

            搭好整個管道類型

            到目前為止 ，Select、

    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，

    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 ，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>，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  ，我們已經有了：

    • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
    • 一份 schema，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，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

      於是
      ，後續訪問都是直接讀靜態字段
      ，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
      ，

      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'
      ，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，

    本文地址：http://changsha.xuanfeng777.com/news/59e799933.html

    版权声明

    本文仅代表作者观点，不代表本站立场。
    本文系作者授权发表，未经许可，不得转载。