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
！我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，零分配代碼，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 ，完全是 JIT 能看懂的強類型、

• 運行時內部用的是 ValueString ，

  值類型特化版字符串 ：ValueString

  在 .NET 裏
  ，投影
  、

  

  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 ，

  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 、把它編譯成一個類型
    ，

    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，當成查詢計劃會怎樣
    ？

    也就是說 ，值直接嵌在類型參數裏。投影一下。有幾個好處：

    • 熱路徑裏盡量是值類型
      ，所有字符串列都統一成 ValueString ， // 若發現 string <-> ValueString，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。要遞歸下去做同樣的事情。

    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、

    這樣一來  ，而不需要在編譯時確定一切 ！內存內查詢 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

  • 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' 、把這些東西變成：
        • 一個封閉的管道類型 TPipeline
          ，沒有任何的虛擬調用 ，

        編譯 SELECT

        先看選擇部分。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 ，不需要再分兩趟 。兩全其美 。它會把內部的 ValueString[]包裝一下，否則的話 ，所以隻需要計算一次，

      最後組合出一個過濾器類型 ：

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

      到這一步，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

    它在類型初始化時  ，全是靜態方法。而這並不需要複雜的優化算法 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，結構在編譯期就定死

  • 列、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' ，返回一個 ValueTuple<...>，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，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，

      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);    }}

      有了這樣的類型鏈表，

      實現一個 SQL 子集

      TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，就做對應轉換 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，

      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，

        TypedSql 裏有一個很小的優化器
        ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。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，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，

          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
            。

            前言

            在 .NET 裏寫查詢的時候 ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，這裏的 72就是 sizeof(Person)，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

            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，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
            ，

          任務內容：

          • 過濾出 City == "Seattle"的行；
          • 返回它們的 Id 。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，

          使用和性能測試

          快速上手

          和很多輕量級查詢庫類似 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，還根據它生成了專門的代碼路徑！但代碼稍微有點囉嗦；

        • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，
          之後每次 .Execute ，

          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，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，

        • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
          → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，而是針對單表 、這一塊用到了動態代碼生成
          ，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，

          類型檢查、其中複原通過靜態類型的緩存完成，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，'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，而把構建好的類型輸出成代碼文件
    ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。列又是什麽，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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，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、

      SELECT *

      最簡單的情況就是
      ：SELECT * FROM $
      。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

    • 一套機製，生成非常高效的代碼。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，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。

      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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！所以完全透明。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 ，也必須變成類型參數的一部分 。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，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

      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'
      ，

    最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量
    ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。TypedSql 會構造專門的投影
    ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。

    而過濾器在需要值的時候，Boolean、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、每一個編譯好的查詢  ，
    這個管道是由一些基礎節點拚出來的，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，諸如查詢引擎、最大化性能。不是像平時那樣
    ：
    在運行時構建一棵表達式樹，減少了一次比較指令。隻是單純看作 SQL 結構	
    。從而實現極高的性能。
    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>
    。
    這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，
    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，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>
    。DSL 編譯器
    、按字段複製，一條 WHERE子句，
    編譯器做的事情	，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
    ，最後還得把結果以某種形式“交出去”。
    順著這個想法
    ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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，裏麵放運行時類型；

  • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，'e'、

  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，字麵量編碼、NotEqualFilter等等，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
，float、

  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，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。我們就可以基於某個 IStringNode，String、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，整個流程大致是：

  1. 解析階段讀到 'Seattle'，用聲明的 CLR 類型（如 string）。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，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
       。

       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。而是想試試看
       ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，string是一個引用類型
       ，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 ，後續訪問都是直接讀靜態字段，這就是一張普通的靜態調用圖而已。都可以通過類似的方式來實現，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

       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，編寫一次，'a' 、會自然落到一套具體的設計上
         。

         GreaterThanFilter 、去虛擬化和內聯等優化，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 。我們已經有了  ：

       • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
       • 一份 schema
         ，

     最後 ，

     字符串字麵量就比較有趣了。於是對應的運行時類型是 ValueString 。't'、就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。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，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，

        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，就是有迭代器 、對外返回 string?（靠隱式轉換）。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
         ，LessThanFilter、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，也同樣是可行的
        。展開、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  ，

     簡單性能對比

     TypedSql 的目標並不是炫技用類型，都是同樣的套路 。

SQL 編譯器接下來要做的就是 ，你照樣寫 string，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，