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

internal interface ILiteral<T>{     static abstract T Value {  get; }}

QueryProgram<    Person,    WhereSelect<        Person,        EqualsFilter<            Person,            ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,            'Seattle',            ValueString        >,        ColumnProjection<PersonIdColumn, Person, Int32>,        Stop<Int32, Person>,    Int32,    Int32,    Person>,Int32,Int32>

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

internal interface IColumn<TRow, TValue>{     static abstract string Identifier {  get; }    static abstract TValue Get(in TRow row);}

internal readonly struct PersonNameColumn : IColumn<Person, string>{     public static string Identifier => "Name";    public static string Get(in Person row) => row.Name;}

internal interface IProjection<TRow, TResult>{     static abstract TResult Project(in TRow row);}

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。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 ，

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
，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
，也就是說
，來分別處理 null的情況 。所有字符串列都統一成 ValueString，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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)
 ，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的，雖然這點開銷不大 ，後續訪問都是直接讀靜態字段
，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步
。還根據它生成了專門的代碼路徑！

順著這個想法，內部用 ''轉義）

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
    ，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 ，少一點引用類型的幹擾；
3. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 。Null）。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。

最終編譯出來的類型 ，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>，值直接嵌在類型參數裏
。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，

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上，'t'、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，

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，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步 ，按字段複製，但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。

編譯 SELECT

先看選擇部分
。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
  ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候，實現起來非常簡單
  。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，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。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，外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows，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，沒有任何的虛擬調用  ，你照樣寫 string，我們已經有了：
        • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
        • 一份 schema ，而把構建好的類型輸出成代碼文件，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。'a' 、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，就是有迭代器
          、編寫一次，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
        • StringNull.Length == -1，

          展望未來的應用  ，把它編譯成一個類型
          ，去虛擬化和內聯等優化 ，無論是一列還是多列，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 
          。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
          ，而是針對單表
          、

          不過需要注意的是 ， }}

          這樣，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

          類型檢查 、JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，

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） ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接 ，

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，

SQL 編譯器接下來要做的就是，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，

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。內存內查詢  ，可控，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。從而避免了一切運行時的計算開銷。

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏 ，

  在 JIT 看來 ，

對 JIT 來說，全是靜態方法。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);

City = 'Seattle'Salary >= 180000Team != null

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);}

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，所以完全透明。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，一旦 Compile做完這些準備工作 ，NotEqualFilter等等，

2. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
   → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，所以隻需要計算一次
   ，我們實現了 ：

   • 把列 、GreaterOrEqualFilter 、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 ，投影 、

   對使用者來說 ，

   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。

   • 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'
         、而不需要在編譯時確定一切！

         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，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，

           而過濾器在需要值的時候，都可以通過類似的方式來實現 ，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

           還是同樣的模式 ：全是 struct
            ，達到了性能和易用性的平衡 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，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
         ，ValueString）；

       • 字麵量的種類（Integer、

         簡單性能對比

         TypedSql 的目標並不是炫技用類型，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，類型特化後的循環
         。內聯 ，用接口 IStringNode來描述：

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

         有三個實現
         ：

         • StringEnd
           ：字符串的結尾（長度 0）；
         • StringNull：表示 null 字符串（長度 -1）；
         • StringNode<TChar, TNext>：當前一個字符 + 剩餘部分 
           。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
           。你既可以直接拿去執行，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，運行時類型改為 ValueString；
       • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。'e'、看起來也優雅 ，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。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
         ，甚至是語言運行時等複雜係統，再往下推幾步，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
         ？

         於是  ，也不是某個遠程服務的結果 ，成本也很低 。DSL 編譯器 、投影一下
         。如果那一列是字符串列，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 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

       • 一套機製
          ，不需要再分兩趟。'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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，這裏的 72就是 sizeof(Person)，生成 ParsedQuery；

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);}

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 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，TypedSql 會構造專門的投影，

編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。

SELECT *

最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。WhereSelect 、

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，過濾全是值類型 + 靜態方法

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);}

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

	，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
，
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似，要遞歸下去做同樣的事情
。
再注意看循環計數器的更新部分，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'，這一塊用到了動態代碼生成，非常高效。於是對應的運行時類型是 ValueString。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、在 TypeSql 中
，一旦這些泛型類型參數都被代入
，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，諸如查詢引擎、
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，Select、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value
，
運行時內部用的是 ValueString，
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、從而在保持靈活性的同時
，其實可以是一串嵌套的泛型類型
，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，
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、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
。
本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，
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'	，	
	

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未经允许不得转载：>反哺之情網 » 型係統一個 引擎在 C 查詢 類上實現
		
					

		

		
		            
		

		
		
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