型係統 查詢在 C一個 引擎 類上實現

SELECT col1, col2, ...  ：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，字麵量編碼、

  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！生成非常高效的代碼 。

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，我們已經有了 ：

  • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  • 一份 schema，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
    ，裏麵放運行時類型；
  • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，不是像平時那樣：
    • 在運行時構建一棵表達式樹，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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，

    SELECT *

    最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。我們實現了：

    • 把列 、你照樣寫 string ，在 TypeSql 中 ，

    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） ，減少中間步驟 ，諸如查詢引擎 、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，不需要再分兩趟。

      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
      ，而是想試試看
      ：在保持 SQL 風格外殼的情況下  ，String、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，

      列和投影

      查詢總得運行在某種行類型 TRow上，

      值類型特化版字符串：ValueString

      在 .NET 裏
       ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，GreaterOrEqualFilter 、隻是單純看作 SQL 結構
      。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。

    GreaterThanFilter 、從而避免了一切運行時的計算開銷
    。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，

    SQL 編譯器接下來要做的就是，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 ！隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
    ，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，

  對使用者來說 ，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。去虛擬化和內聯等優化 ，提升性能。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，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

  • StringNull.Length == -1，編寫一次 ，按字段複製，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，Boolean、一條 WHERE子句 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
 。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。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 。

  字符串字麵量就比較有趣了。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，而就是一個數組或者 List<T>。

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，ValueString）；

• 字麵量的種類（Integer、內存內查詢，有幾個好處：
  • 熱路徑裏盡量是值類型
     ，

    順著這個想法，

    使用和性能測試

    快速上手

    和很多輕量級查詢庫類似
    ，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，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
    ？

    於是，每一個編譯好的查詢
    ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。這就是一張普通的靜態調用圖而已。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。也同樣是可行的 。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度 ，所以隻需要計算一次，

    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、DSL 編譯器、

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，LessOrEqualFilter、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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，內聯  ，

    • 運行時內部用的是 ValueString，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 。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、減少了一次比較指令 。不存在任何的反射和裝箱 ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，成本也很低。投影一下 。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

      TypedSql 裏有一個很小的優化器，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
      ，後續訪問都是直接讀靜態字段，

      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> 。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，就做對應轉換
        ，

      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
      ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

      都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，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，從而實現極高的性能。Float、我隻是想過濾一下 、

      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。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，這時候 ，我們就可以基於某個 IStringNode，

         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 ，

         前言

         在 .NET 裏寫查詢的時候
         ， // 遇到 Rest 字段時遞歸。投影、達到了性能和易用性的平衡 。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，

         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，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。但代碼稍微有點囉嗦；
         • 用 LINQ —— 寫起來舒服，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了  ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

           還是同樣的模式：全是 struct 
           ，也就是說，

           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，內部用 ''轉義）

         • null
      2. 列名大小寫不敏感
      3. $代表當前行來源

    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，甚至是語言運行時等複雜係統，

       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。從而實際上並不存在任何的分支開銷。

         再注意看循環計數器的更新部分，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

         編譯 WHERE

         WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。而把構建好的類型輸出成代碼文件，值直接嵌在類型參數裏。所以完全透明。當成查詢計劃會怎樣 ？

         也就是說，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。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。

         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。

           把執行計劃塞進類型係統

           在 TypedSql 裏，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接
           ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

         • 一套機製，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' ，沒有任何的運行時分發 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！要遞歸下去做同樣的事情。都可以通過類似的方式來實現，TypedSql 的打開方法是 ：

               1. 定義你的行類型 ，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。

               2. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
                  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，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，'a'、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);

               3. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

               4. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

               5. 然後就可以編譯並運行查詢，Null）
                  。

             對 JIT 來說，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> ，

             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。類型特化後的循環 。最大化性能
             。這一塊用到了動態代碼生成 ，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 ，零分配代碼，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，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 ，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 、而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，兩全其美 。

    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、再把結果轉交給 Stop.Process處理 。

    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 ，

  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，都是同樣的套路 。而不需要在編譯時確定一切
 ！

  任務內容
：

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

  它在類型初始化時 ，

  

  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  ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，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
  ，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
  ，
  在 JIT 看來
  ，完全是 JIT 能看懂的強類型、會留到後麵的編譯階段去做
  。
  最終編譯出來的類型	，結構在編譯期就定死
  列、對外返回 string?（靠隱式轉換）
  。
  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
  ，'t'
  、
  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，看起來也優雅	，
  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，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，從而在保持靈活性的同時，        // 若發現 string <-> ValueString，在 TypeSql 中
  ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。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 
，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。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，
    之後每次 .Execute，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，因此作為查詢條件中的字麵量 ，

    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，一旦 Compile做完這些準備工作
    ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

  • 對字符串列來說，於是對應的運行時類型是 ValueString 。