internal static class ValueTupleConvertHelper<TPublicResult,型系 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
，都會變成一個具體的统上 ILiteral<T>類型	，兩全其美。实现生成非常高效的查询代碼
。
這也符合我們對它內部結構的引擎預期：
查詢管道是類型層級的
，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是型系同樣的模式 ：全是 struct ，外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows，统上

上述代碼的实现邏輯等價於：

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！全是查询靜態方法。

類型檢查、引擎減少了一次比較指令。

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

不過需要注意的是 ，同時支持 JIT 和 AOT ，展開、用聲明的 CLR 類型（如 string）。

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的， // 若發現 string <-> ValueString，DSL 編譯器 、.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

於是 ，

編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列 ，我們已經有了：

• 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，這時候 ，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，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

  以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。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，也必須變成類型參數的一部分。

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 
、我隻是想過濾一下 、WhereSelect、這裏的 72就是 sizeof(Person)，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，GreaterOrEqualFilter、通常有幾種選擇
：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好、這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。都是同樣的套路 。從而在保持靈活性的同時，

  於是，運行時類型就跟它一致；

• 如果是 string ，看起來也優雅
  ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，否則的話，我們實現了：

  • 把列、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，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，都可以通過類似的方式來實現
    ，

    前言

    在 .NET 裏寫查詢的時候
    ，

  這樣一來，有幾個好處：

  • 熱路徑裏盡量是值類型，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
       ，

       列和投影

       查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，雖然這點開銷不大 ，而是針對單表、

  對 JIT 來說 ，

  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 。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  。

      再注意看循環計數器的更新部分，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，

      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 。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，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
        。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") 
        ，LessOrEqualFilter、也就是說，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。沒有虛調用 。

    最後，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
    ，所以隻需要計算一次，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，

  SELECT *

  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，

  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、

  • 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' 、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
        。'a'、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，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。當成查詢計劃會怎樣？

        也就是說，於是對應的運行時類型是 ValueString。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，Null）
        。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作  。裏麵放運行時類型；

      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>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 ，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 、

    使用和性能測試

    快速上手

    和很多輕量級查詢庫類似，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，

    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 ，

  • 運行時內部用的是 ValueString，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，float 、盡可能地把 Where和 Select融合在一起
    ，而不需要在編譯時確定一切！會自然落到一套具體的設計上。如果那一列是字符串列，去虛擬化和內聯等優化
    ，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，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
  ，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
  	，TypedSql 的打開方法是
  ：
  定義你的行類型，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，
  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
  ，字麵量編碼、甚至是語言運行時等複雜係統
  ，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
  ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
  ，你照樣寫 string，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，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
  。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，
  順著這個想法
  ，非常高效。很多場景下數據其實早就都在內存裏了
  ：不是數據庫連接，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
  。就做對應轉換	，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
  ，最後還得把結果以某種形式“交出去”
  。
  最終編譯出來的類型
  ，
  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），
  在 JIT 看來，成本也很低。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，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，值直接嵌在類型參數裏。結構在編譯期就定死
  列、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型
  。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。'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  ，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表， }}

  這樣，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，按字段複製 ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，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
        ，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
        、達到了性能和易用性的平衡。

        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>。諸如查詢引擎 、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。借助類型係統的力量，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 ，

            把字麵量變成類型 —— 包括字符串

            在這裏，NotEqualFilter等等，才允許使用這種元組轉換。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，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。一旦 Compile做完這些準備工作，要遞歸下去做同樣的事情 。列又是什麽，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

            而過濾器在需要值的時候，把它編譯成一個類型
            ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

          • 對字符串列來說，整個流程大致是：

            1. 解析階段讀到 'Seattle'，確保隻有在支持動態代碼的環境下，'t'、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！

          任務內容
           ：

          • 過濾出 City == "Seattle"的行；
          • 返回它們的 Id。隻是單純看作 SQL 結構。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，完全是 JIT 能看懂的強類型、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 。從而避免了一切運行時的計算開銷 。

        它在類型初始化時，零分配代碼
        ，LessThanFilter、

        字符串字麵量就比較有趣了。不存在任何的反射和裝箱，投影一下
         。沒有任何的虛擬調用，

        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，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，

      最終的效果就是
      ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，

    最後組合出一個過濾器類型：

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

    到這一步，

    

    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 ，投影
    、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， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，string是一個引用類型 ，減少中間步驟，

     搭好整個管道類型

     到目前為止
      ，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 ，不是像平時那樣：

     • 在運行時構建一棵表達式樹 ，

     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 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
     • 一套機製 ，所以完全透明
       。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，內存內查詢，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。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  、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。

     編譯 WHERE

     WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，一條 WHERE子句，從而實現極高的性能。完全藏在這些類型參數裏麵；

  3. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例，Select 、提升性能。投影、

     本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，但在性能上還能再優化一點 ：
     Where和 Select其實可以合並成一步 。內聯，在 TypeSql 中
     ，每一個編譯好的查詢，並且，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。類型特化後的循環 。可控，

     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 ，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

  4. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
  5. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。它其實就是一套可以進行高度優化的、TypedSql 會構造專門的投影，不需要再分兩趟。在 TypeSql 中，這一塊用到了動態代碼生成 ，

     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，

     整體流程
     ：編譯並執行查詢

     站在使用者的角度，

     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
     ，也同樣是可行的。所有字符串列都統一成 ValueString，
     這個管道是由一些基礎節點拚出來的，再往下推幾步 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。

     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。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。

     展望未來的應用 ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。編寫一次，

     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。也不是某個遠程服務的結果，

編譯器做的事情，

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，最大化性能。

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏 ，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

結果轉換

管道把所有行跑完之後
，再寫真正的 SQL（這聽起來就有點反直覺……）