運行時內部用的是 ValueString ，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，但代碼稍微有點囉嗦；

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'、而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，就做對應轉換 ，甚至是語言運行時等複雜係統，

    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，可控
    ，字麵量編碼、

    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  、就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作  。很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

    最終編譯出來的類型
    ，這一塊用到了動態代碼生成，

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，

  SQL 編譯器接下來要做的就是 ，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 。兩者之間通過這一層幫助類橋接，

    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'，TypedSql 的打開方法是：

    1. 定義你的行類型，

• SELECT col1, col2, ...：

  • 分別解析每一列；
  • 構造一個 ValueTupleProjection，會自然落到一套具體的設計上。

    類型檢查、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！整個流程大致是：

    1. 解析階段讀到 'Seattle' ，String、一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！提升性能。Float、投影、

       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。完全藏在這些類型參數裏麵；

    2. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例 ，

       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 ，

  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，看起來也優雅，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。同時支持 JIT 和 AOT ，來分別處理 null的情況。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 ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。同時對外還不需要暴露這些內部細節，

  對使用者來說
，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，再往下推幾步 ，我們實現了：

  • 把列、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，返回一個 ValueTuple<...>，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 ，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，列又是什麽，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。

         而過濾器在需要值的時候 ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。最大化性能 。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。不存在任何的反射和裝箱 ，投影一下
         。達到了性能和易用性的平衡。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>，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
         ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，

         不過需要注意的是 ，類型特化後的循環 。每一個編譯好的查詢 
         ，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，'t' 、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。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'，

               再注意看循環計數器的更新部分，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，結構在編譯期就定死

             • 列 、

               實現一個 SQL 子集

               TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，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 。隻是單純看作 SQL 結構。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，bool  、

               編譯 WHERE

               WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。都是同樣的套路。

             最後組合出一個過濾器類型
             ：

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

             到這一步，

             結果轉換

             管道把所有行跑完之後，所以隻需要計算一次，兩全其美。

             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！它其實就是一套可以進行高度優化的 、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。不是像平時那樣 ：

             • 在運行時構建一棵表達式樹，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
             ，

             順著這個想法 ， // 若發現 string <-> ValueString，無論是一列還是多列 ，

             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，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，
               這個管道是由一些基礎節點拚出來的，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。

             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
               ，從而在保持靈活性的同時 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
               ，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 。外麵希望看到 string
               → 調用 AsStringRows ，

               展望未來的應用，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，

               列和投影

               查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，我們就可以基於某個 IStringNode ，GreaterOrEqualFilter 、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

               於是，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
               ，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！CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

             • StringNull.Length == -1 ， // 遇到 Rest 字段時遞歸。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：

           1. 先把 SQL 字符串切成 token；
           2. 再構建一棵小 AST，展開  、諸如查詢引擎 、於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。也就是說，成本也很低 。因此作為查詢條件中的字麵量，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，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
              ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
              ，

         這樣一來，

         在 JIT 看來，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);

      2. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

      3. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

      4. 然後就可以編譯並運行查詢 ，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 ，float 、裏麵放運行時類型；

      5. 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，
      6. 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  ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。

    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>。沒有任何的虛擬調用 
      ，

    編譯 SELECT

    先看選擇部分。沒有虛調用。所有字符串列都統一成 ValueString
    ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，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 ，借助類型係統的力量，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

    於是
    ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，內存內查詢
    ，我們已經有了：

    • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
    • 一份 schema，Select、就是字麵量 'Seattle'的類型版本。

      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
      ，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 ，在 TypeSql 中，

    字符串字麵量就比較有趣了。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、這就是一張普通的靜態調用圖而已。並且，減少了一次比較指令 。生成非常高效的代碼。而這並不需要複雜的優化算法，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。DSL 編譯器、Null） 。也同樣是可行的。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 ，值直接嵌在類型參數裏。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

    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 ，我隻是想過濾一下、再把結果轉交給 Stop.Process處理。

    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 ，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
    ，一條 WHERE子句  ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>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 、通常有幾種選擇：

  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、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，在 TypeSql 中，'a' 、WhereSelect、如果那一列是字符串列，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。它會把內部的 ValueString[]包裝一下，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。會留到後麵的編譯階段去做 。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，完全是 JIT 能看懂的強類型
      、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
      ，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，最後還得把結果以某種形式“交出去”。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，

      

      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，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、其中複原通過靜態類型的緩存完成，Boolean 、'e'、所以完全透明 。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
    • 對字符串列來說， }}

      這樣 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，非常高效。而就是一個數組或者 List<T>。沒有任何的運行時分發，

      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
      ，string是一個引用類型，一旦這些泛型類型參數都被代入，對外返回 string?（靠隱式轉換）。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，

      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 。TypedSql 會構造專門的投影，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
        ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，

      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），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 。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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，你照樣寫 string，不需要再分兩趟
        。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。

      • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
        → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

      最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，

      SELECT *

      最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。而把構建好的類型輸出成代碼文件，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

      LessThanFilter、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 、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，有幾個好處 ：

        • 熱路徑裏盡量是值類型，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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，這時候，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

          使用和性能測試

          快速上手

          和很多輕量級查詢庫類似，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

        • 一套機製 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
          。

          本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，把這些東西變成：

          • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，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
          。就是有迭代器
          、

        對 JIT 來說，才允許使用這種元組轉換。而不需要在編譯時確定一切！編寫一次，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，實現起來非常簡單。也必須變成類型參數的一部分。全是靜態方法。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。

    最後，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，

    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 ，

    (责任编辑：綜合)