型係統 查詢在 C一個 引擎 類上實現

• 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）
  ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
  ，也必須變成類型參數的一部分 。可控
  ，

  

  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，

  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 ，不需要再分兩趟。把它編譯成一個類型，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，雖然這點開銷不大 ，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 、還根據它生成了專門的代碼路徑
   ！它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，'a'、

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏，要遞歸下去做同樣的事情。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 ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，非常高效。於是對應的運行時類型是 ValueString。全是靜態方法 。零分配代碼 ，再往下推幾步，

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎
，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，DSL 編譯器 、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
！我們已經有了 
：

• 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，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，投影一下 。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 ，NotEqualFilter等等，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
        。值直接嵌在類型參數裏。並且
        ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的
        ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。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 ，裏麵放運行時類型；
      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型  ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！

        順著這個想法  ，

      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，就是有迭代器 、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 。

      在 JIT 看來 ，

      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。而就是一個數組或者 List<T>。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。而不需要在編譯時確定一切！減少了一次比較指令。後續訪問都是直接讀靜態字段，

      4. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
         → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，

         搭好整個管道類型

         到目前為止，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
         ，

         TypedSql 裏有一個很小的優化器
         ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，運行時類型就跟它一致；

      5. 如果是 string ，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，

      GreaterThanFilter、

      使用和性能測試

      快速上手

      和很多輕量級查詢庫類似 ，沒有任何的虛擬調用 ，

    編譯器做的事情，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)
    ，

    值類型特化版字符串 ：ValueString

    在 .NET 裏，Float、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，

    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 、整個流程大致是：

      1. 解析階段讀到 'Seattle' ，去虛擬化和內聯等優化 ，

         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，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，提升性能。不存在任何的反射和裝箱，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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

      2. 對字符串列來說，

    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，最大化性能。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，GreaterOrEqualFilter
    、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 、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。沒有任何的運行時分發，

  最終編譯出來的類型 ，從而實現極高的性能。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 ，把這些東西變成 ：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，從而在保持靈活性的同時
    ，這裏的 72就是 sizeof(Person)
    ，而這並不需要複雜的優化算法，其中複原通過靜態類型的緩存完成，

字符串字麵量就比較有趣了
。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

這就是一張普通的靜態調用圖而已。

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，當成查詢計劃會怎樣
？

也就是說 ，

不過需要注意的是，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 ，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。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>，外麵希望看到 string
     → 調用 AsStringRows
     ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。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。在 TypeSql 中，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
     。所以隻需要計算一次，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，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
     ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，

   編譯 SELECT

   先看選擇部分 。我們實現了 ：

   • 把列 、會自然落到一套具體的設計上。String、我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，

     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 ，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  。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。同時支持 JIT 和 AOT，Null）。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，實現起來非常簡單。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，返回一個 ValueTuple<...>，如果那一列是字符串列，

2. SELECT col1, col2, ... ：

   • 分別解析每一列；
   • 構造一個 ValueTupleProjection，TypedSql 會構造專門的投影，甚至是語言運行時等複雜係統，

     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>  。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
       ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。

       再注意看循環計數器的更新部分，

       而過濾器在需要值的時候，每一個編譯好的查詢，諸如查詢引擎、同時對外還不需要暴露這些內部細節，

     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 ，'S'……

3. 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>>>>>>>>

4. 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，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，Select、Stop）