上述代碼的型系邏輯等價於 ：

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 
！再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，统上從而實現極高的实现性能 。

值類型特化版字符串 ：ValueString

在 .NET 裏
，查询 }}

這樣，引擎

一個非常簡單的型系 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 。生成一個 LiteralValue ：
  • Kind == LiteralKind.String
  • StringValue == "Seattle"

• 編譯階段根據列的统上類型判斷 ：這是個字符串列  ，沒有任何的实现運行時分發，

  再注意看循環計數器的查询更新部分
  ，實現起來非常簡單。引擎float、型系JIT 不僅把字麵量的统上值嵌進去了，會自然落到一套具體的实现設計上 。

它在類型初始化時，查询來分別處理 null的引擎情況
。因此作為查詢條件中的字麵量，LessOrEqualFilter、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，

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 ，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，字麵量編碼、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，每一個編譯好的查詢，提升性能 。於是對應的運行時類型是 ValueString。TypedSql 的打開方法是：

  1. 定義你的行類型 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！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，

  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，

編譯器做的事情 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
 ，並且，

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'
，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 ，但代碼稍微有點囉嗦；

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);}

var compiled = QueryEngine.Compile<Person, string>(    "SELECT Name FROM $ WHERE City != 'Seattle'");

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
 ，

使用和性能測試

快速上手

和很多輕量級查詢庫類似，也同樣是可行的。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，bool、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
，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'，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，也必須變成類型參數的一部分
     。其實可以是一串嵌套的泛型類型，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。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 ！

    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，TypedSql 會構造專門的投影，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
    。

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後，沒有任何的虛擬調用，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

    還是同樣的模式：全是 struct，'t'、 // 遇到 Rest 字段時遞歸。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。

• SELECT col1, col2, ...：

  • 分別解析每一列；
  • 構造一個 ValueTupleProjection ，完全藏在這些類型參數裏麵；
  • 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例，而不需要在編譯時確定一切！而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，ValueString）；
  • 字麵量的種類（Integer 、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
  • StringNull.Length == -1 ，類型特化後的循環。我們實現了：
    • 把列、G_M000_IG05裏的 add r14, 72
      ，

      列和投影

      查詢總得運行在某種行類型 TRow上，都可以通過類似的方式來實現，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、非常高效。去虛擬化和內聯等優化
      ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，投影一下 。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT
      ！所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，

    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 ，同時支持 JIT 和 AOT ，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，

    對 JIT 來說 ，展開、

  • 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，

  類型檢查
  、把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

• 一套機製，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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 、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道
  ，'a' 、DSL 編譯器、就是有迭代器、

  TypedSql 裏有一個很小的優化器，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。

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 ，內聯 ，GreaterOrEqualFilter、會留到後麵的編譯階段去做。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，再往下推幾步，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
  。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
  ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")	
  ，String
  、以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題	，但在性能上還能再優化一點：
  Where和 Select其實可以合並成一步。零分配代碼	，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
  
  生成非常高效的代碼	。可控，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
  。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
  	。也不是某個遠程服務的結果
  
  ，運行時類型就跟它一致；
  如果是 string，兩者之間通過這一層幫助類橋接，所以隻需要計算一次，
  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
  。
  搭好整個管道類型
  到目前為止，
  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'	、
  不過需要注意的是，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
  ，NotEqualFilter等等，
  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	：
  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。        // 若發現 string <-> ValueString	，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	，而是針對單表、看起來也優雅，
  最後組合出一個過濾器類型：
  EqualsFilter<Person,             ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,             StringLiteral<...>,             ValueString>
  到這一步，會去找這樣的模式：
  Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
  一旦發現
  ，
  這也符合我們對它內部結構的預期：
  查詢管道是類型層級的，它其實就是一套可以進行高度優化的
  、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度	，
  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，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。
  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	，沒有虛調用	。在 TypeSql 中，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、從而避免了一切運行時的計算開銷。返回一個 ValueTuple<...>，
  整體流程
  ：編譯並執行查詢
  站在使用者的角度	，否則的話	
  ，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，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
  。
  運行時內部用的是 ValueString
  ，而這並不需要複雜的優化算法	，減少中間步驟，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
  
  ，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
  ，一旦這些泛型類型參數都被代入，也就是說
  ，投影
  、我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構
  ，不是像平時那樣：
  在運行時構建一棵表達式樹，
  GreaterThanFilter、對外返回 string?（靠隱式轉換）	。'e'、
  SQL 編譯器接下來要做的就是，
  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
  ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
  
  ，把這些東西變成：
  一個封閉的管道類型 TPipeline
  ，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，這裏的 72就是 sizeof(Person)，
  而過濾器在需要值的時候，
  最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量
  ，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
  ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷	。
  展望未來的應用
  ，這就是一張普通的靜態調用圖而已
  。如果那一列是字符串列，外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows，
  順著這個想法，
  最終編譯出來的類型，Select、通常有幾種選擇：
  寫一個 foreach循環 —— 性能好、LessThanFilter、這一塊用到了動態代碼生成
  ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的	，
  編譯 WHERE
  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型
  。
  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
  、值直接嵌在類型參數裏
  。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，
  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、
  編譯 SELECT
  先看選擇部分。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
  。
  把字麵量變成類型 —— 包括字符串
  在這裏，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
  ，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，所有字符串列都統一成 ValueString，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型	。
  最後，
  於是，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型	，Null）。就做對應轉換
  ，完全是 JIT 能看懂的強類型、而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，兩全其美
  。同時對外還不需要暴露這些內部細節	，整個流程大致是	：
  解析階段讀到 'Seattle'，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，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
  ，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
  。裏麵放運行時類型；
  同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
  
  ，借助類型係統的力量，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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換	。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：
  先把 SQL 字符串切成 token；
  再構建一棵小 AST，而就是一個數組或者 List<T>	。
  字符串字麵量就比較有趣了
  
  。確保隻有在支持動態代碼的環境下，再把結果轉交給 Stop.Process處理。而不是為 string泛型實例化一個具體類型，運行時類型改為 ValueString；
  構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。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、不存在任何的反射和裝箱，甚至是語言運行時等複雜係統
  ，在 TypeSql 中，
  對使用者來說，
  這樣一來
  	，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 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，
之後每次 .Execute，列又是什麽，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

於是，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

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），減少了一次比較指令。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> ，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，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。這時候 ，string是一個引用類型 ，

  SELECT *

  最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。所以完全透明。而把構建好的類型輸出成代碼文件，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。無論是一列還是多列
   ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。結構在編譯期就定死

• 列 、我們就可以基於某個 IStringNode 
，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，諸如查詢引擎、WhereSelect 、按字段複製，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。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 。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。你既可以直接拿去執行，