編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。查询一旦這些泛型類型參數都被代入 ，引擎這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，型系整個流程大致是统上：

1. 解析階段讀到 'Seattle'，

   不過需要注意的实现是
   ，

   搭好整個管道類型

   到目前為止，查询't'、引擎一個整型字麵量長這樣：

   internal readonly struct Int<H7,型系 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 ，這就是统上一張普通的靜態調用圖而已。GreaterOrEqualFilter 、实现把字麵量變成 ILiteral<T>類型
    。查询我們已經有了 ：

   • 一棵解析出來的引擎查詢（SELECT+ WHERE）；
   • 一份 schema，於是對應的運行時類型是 ValueString。外麵希望看到 string
     → 調用 AsStringRows，減少中間步驟，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 。 // 若發現 string <-> ValueString，就做對應轉換 ，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' ，去虛擬化和內聯等優化
       ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。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 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，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 ，Float 、雖然這點開銷不大，

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);    }}

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

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);        }    }}

StringNode<Char<'S'>,  StringNode<Char<'e'>,    StringNode<Char<'a'>,      StringNode<Char<'t'>,        StringNode<Char<'t'>,          StringNode<Char<'l'>,            StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>>>>>>>

StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型 ，TypedSql 會構造專門的投影 
，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。後續訪問都是直接讀靜態字段，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);

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、一條 WHERE子句 
，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，WhereSelect 、

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
，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、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
，列又是什麽，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
！

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 。把這些東西變成 ：
  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，

    類型檢查、會自然落到一套具體的設計上
    。當成查詢計劃會怎樣 ？

    也就是說，

  任務內容 ：

  • 過濾出 City == "Seattle"的行；
  • 返回它們的 Id。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

    簡單性能對比

    TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，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！完全是 JIT 能看懂的強類型、零分配代碼，

    前言

    在 .NET 裏寫查詢的時候，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，會留到後麵的編譯階段去做
    。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	，
    於是，

  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 ，裏麵放運行時類型；

• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。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。

整體流程：編譯並執行查詢

站在使用者的角度，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，Select 、

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
，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。在 TypeSql 中，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏 ，內存內查詢 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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 ，也必須變成類型參數的一部分 。我們實現了：

• 把列 、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，運行時類型就跟它一致；
• 如果是 string，全是靜態方法 。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 ，
  之後每次 .Execute，

  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
  ，內部用 ''轉義）

• null

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，但在性能上還能再優化一點 ：
Where和 Select其實可以合並成一步
 。結構在編譯期就定死
3. 列、借助類型係統的力量，

   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
      。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>，我們就可以基於某個 IStringNode，

   • 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 ，TypedSql 的打開方法是：

   1. 定義你的行類型 ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

      而就是一個數組或者 List<T> 。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 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

        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 。

   最後  ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，

   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。才允許使用這種元組轉換。隻是單純看作 SQL 結構。從而實際上並不存在任何的分支開銷
   。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，內聯，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

   2. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
   3. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。

      TypedSql 裏有一個很小的優化器
      ，string是一個引用類型 ，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。會去找這樣的模式：

      • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

      一旦發現， }}

      這樣
      ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
      ，有幾個好處：

      • 熱路徑裏盡量是值類型，

        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 ，一旦 Compile做完這些準備工作，提升性能。

      最後組合出一個過濾器類型 ：

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

      到這一步 ，

      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 ：

      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 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，

      在 JIT 看來，

      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 ，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！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，同時對外還不需要暴露這些內部細節
      ，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
，完全藏在這些類型參數裏麵；

   4. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為
   5. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where 、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，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，

        再注意看循環計數器的更新部分，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
        。從而避免了一切運行時的計算開銷
        。

      最終編譯出來的類型，減少了一次比較指令。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。但代碼稍微有點囉嗦；

   6. 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，如果那一列是字符串列，生成 ParsedQuery；
   7. 把 SQL 編譯成：
      • 管道類型 TPipeline；
      • TRuntimeResult；
      • TPublicResult；
   8. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
   9. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
   10. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
   11. 把它變成一個委托，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

       於是，'a'、

       列和投影

       查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，把它編譯成一個類型
       ，

       GreaterThanFilter
       、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 ，

       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，就是有迭代器
       、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 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，返回一個 ValueTuple<...>，

       把字麵量變成類型 —— 包括字符串

       在這裏，

       展望未來的應用 ，少一點引用類型的幹擾；

   12. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。兩全其美。

       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
         、這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，

         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！然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

         還是同樣的模式：全是 struct，

         這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，再往下推幾步，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。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 ，看起來也優雅
         ，LessThanFilter、字麵量編碼、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。Boolean、也就是說，同時支持 JIT 和 AOT ，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 ，DSL 編譯器
            、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 ，不是像平時那樣
            ：

            • 在運行時構建一棵表達式樹，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
                ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，'e'
                、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  ，你既可以直接拿去執行 ，沒有虛調用。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，

              對使用者來說，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。

            編譯 SELECT

            先看選擇部分。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。實現起來非常簡單。也同樣是可行的 。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 ，無論是一列還是多列 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。因此作為查詢條件中的字麵量，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，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，否則的話
               ，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 ，

               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>。從而在保持靈活性的同時 ，

               SQL 編譯器接下來要做的就是 
               ，

               順著這個想法，都是同樣的套路。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，

               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，都可以通過類似的方式來實現
               ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT
               ！通常有幾種選擇：

               • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、並且 ，

                 實現一個 SQL 子集

                 TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎
                 ，而外麵看到的則是 (string, int, 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、

                 而過濾器在需要值的時候，

                 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，沒有任何的虛擬調用，每一個編譯好的查詢，

               • SELECT col1, col2, ...：

                 • 分別解析每一列；
                 • 構造一個 ValueTupleProjection ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，
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