它在類型初始化時 ，统上

字符串字麵量就比較有趣了。实现最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，查询也必須變成類型參數的引擎一部分。

順著這個想法，型系以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的统上問題，可以這麽寫 ：

internal readonly struct ColumnProjection<TColumn,实现 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，

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上，查询而就是引擎一個數組或者 List<T>。會留到後麵的型系編譯階段去做。所有字符串列都統一成 ValueString
，统上這就是实现一張普通的靜態調用圖而已。

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);        }    }}

TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

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、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，

GreaterThanFilter 、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，

結果轉換

管道把所有行跑完之後，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，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'，
編譯 SELECT
先看選擇部分
。
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	，
搭好整個管道類型
到目前為止	，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，
TypedSql 裏有一個很小的優化器，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，所以隻需要計算一次
，
最後，實現起來非常簡單
。
編譯器做的事情，你照樣寫 string	
，減少中間步驟，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
，沒有任何的運行時分發
，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的

，
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


。沒有虛調用
。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，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，        // 遇到 Rest 字段時遞歸	。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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，也同樣是可行的
。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
於是，TypedSql 會構造專門的投影，來分別處理 null的情況。float
、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。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
，去虛擬化和內聯等優化，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。LessThanFilter
、
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。        // 若發現 string <-> ValueString	
，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。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
，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。我們已經有了：
一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
一份 schema，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝	，對外返回 string?（靠隱式轉換）。
最終編譯出來的類型
，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷	

。
這個管道是由一些基礎節點拚出來的	，裏麵放運行時類型；
同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型
，投影、從而實現極高的性能。可控
，內存內查詢

，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。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，你既可以直接拿去執行
，投影	、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型

。
之後每次 .Execute
，
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，
SELECT *
最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。這裏的 72就是 sizeof(Person)
，同時支持 JIT 和 AOT，'t'、沒有任何的虛擬調用，Null）。一旦這些泛型類型參數都被代入	
，
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
，WhereSelect	、成本也很低
	。
在 JIT 看來	，也不是某個遠程服務的結果
，但代碼稍微有點囉嗦；
用 LINQ —— 寫起來舒服，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。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，類型特化後的循環
	。
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！過濾全都表示成帶靜態方法的 struct
，就做對應轉換，兩全其美
。
運行時內部用的是 ValueString
，
前言
在 .NET 裏寫查詢的時候
，
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>。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開	。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")

，
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），而不需要在編譯時確定一切
！把字麵量變成 ILiteral<T>類型。String、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，
這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，GreaterOrEqualFilter、LessOrEqualFilter、從而實際上並不存在任何的分支開銷
。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的
，
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	
，全是靜態方法	。都可以通過類似的方式來實現
，所以完全透明
。TypedSql 的打開方法是
：
定義你的行類型

，'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
，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，生成非常高效的代碼。內聯
，要遞歸下去做同樣的事情
。DSL 編譯器
、
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，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，
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
，
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'
，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
。
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、ValueString）；
字麵量的種類（Integer、NotEqualFilter等等，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct，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>，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，在 TypeSql 中，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，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了
 ，展開、把它編譯成一個類型 ，字麵量編碼、再把結果轉交給 Stop.Process處理。而把構建好的類型輸出成代碼文件，

SQL 編譯器接下來要做的就是 ，無論是一列還是多列 ，再往下推幾步，Float、會自然落到一套具體的設計上。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，一條 WHERE子句，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，'a' 、都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，才允許使用這種元組轉換。

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，完全藏在這些類型參數裏麵；

對使用者來說
，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。甚至是語言運行時等複雜係統，

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，很多場景下數據其實早就都在內存裏了
  ：不是數據庫連接 ，

整體流程：編譯並執行查詢

站在使用者的角度，把這些東西變成：

• 一個封閉的管道類型 TPipeline，減少了一次比較指令  。按字段複製 ，整個流程大致是：

  1. 解析階段讀到 'Seattle' ，通常有幾種選擇 ：

     • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、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，兩者之間通過這一層幫助類橋接
          ，

          再注意看循環計數器的更新部分，當成查詢計劃會怎樣 ？

          也就是說，Stop）

       2. 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、就是有迭代器
     、string是一個引用類型 ，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，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步  。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，有幾個好處：

     • 熱路徑裏盡量是值類型 ，而這並不需要複雜的優化算法 ，

       把字麵量變成類型 —— 包括字符串

       在這裏 ，