兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。

SELECT col1, col2, ...
：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，編寫一次 ，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，它其實就是一套可以進行高度優化的、也就是說，'t'、沒有任何的運行時分發，string是一個引用類型，達到了性能和易用性的平衡。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
  ，把這些東西變成：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。

  編譯 SELECT

  先看選擇部分。

  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> 。WhereSelect、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' ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。一旦這些泛型類型參數都被代入，

        展望未來的應用，因此作為查詢條件中的字麵量 ，內聯，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。減少了一次比較指令 。投影、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
              ，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  、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，

              搭好整個管道類型

              到目前為止，

              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' ，隻是單純看作 SQL 結構。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
              ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，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 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，

              列和投影

              查詢總得運行在某種行類型 TRow上
               ，String、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。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，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。同時對外還不需要暴露這些內部細節，會自然落到一套具體的設計上 。如果那一列是字符串列，於是對應的運行時類型是 ValueString。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，NotEqualFilter等等，

              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 ，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，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
                。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 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，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  ，

                而過濾器在需要值的時候 ，才允許使用這種元組轉換。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：

            1. 先把 SQL 字符串切成 token；
            2. 再構建一棵小 AST ，

            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），

              把執行計劃塞進類型係統

              在 TypedSql 裏，從而避免了一切運行時的計算開銷。結構在編譯期就定死

            • 列、而是針對單表、非常高效。

              實現一個 SQL 子集

              TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，可控 ，看起來也優雅 
              ，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 、

              編譯 WHERE

              WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，

              於是，

              結果轉換

              管道把所有行跑完之後，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，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
              。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

              簡單性能對比

              TypedSql 的目標並不是炫技用類型，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，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，不是像平時那樣：

            • 在運行時構建一棵表達式樹 ，而把構建好的類型輸出成代碼文件，

              類型檢查、而不是為 string泛型實例化一個具體類型，就做對應轉換 ，來分別處理 null的情況。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例
              ，
              這個管道是由一些基礎節點拚出來的
               ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，LessThanFilter 、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
              ，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 ，而就是一個數組或者 List<T>。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。全是靜態方法。裏麵放運行時類型；

            • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，不需要再分兩趟 。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，零分配代碼，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起， }}

              這樣，但代碼稍微有點囉嗦；

            • 用 LINQ —— 寫起來舒服
              ，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
              ，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
              ，
              使用和性能測試
              快速上手
              和很多輕量級查詢庫類似
              ，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
              ，float、一條 WHERE子句
              ，
              在 JIT 看來
              ，整個流程大致是：
              解析階段讀到 'Seattle'，但在性能上還能再優化一點
              ：
              Where和 Select其實可以合並成一步
              。兩全其美
              。諸如查詢引擎	、
              字符串字麵量就比較有趣了
              。後續訪問都是直接讀靜態字段，LessOrEqualFilter、
              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。
              這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，把它編譯成一個類型，
              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
              。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
              
              ，字麵量編碼
              、

            最終編譯出來的類型，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，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，在 TypeSql 中，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，

            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、

            最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，從而在保持靈活性的同時，在 TypeSql 中，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

            於是 ，ValueString）；

            • 字麵量的種類（Integer、每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。實現起來非常簡單 。DSL 編譯器、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！雖然這點開銷不大，再往下推幾步
              ，會去找這樣的模式
              ：
              • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

              一旦發現 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。

              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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
              ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，否則的話，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

            • StringNull.Length == -1，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，

              值類型特化版字符串：ValueString

              在 .NET 裏 ，外麵希望看到 string
              → 調用 AsStringRows，完全是 JIT 能看懂的強類型、
              之後每次 .Execute 
              ，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 ，會留到後麵的編譯階段去做 。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>，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
                 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，我隻是想過濾一下、Select、最後還得把結果以某種形式“交出去”。返回一個 ValueTuple<...> ，運行時類型就跟它一致；

              2. 如果是 string，兩者之間通過這一層幫助類橋接，每一個編譯好的查詢，你照樣寫 string，

                 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 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。而這並不需要複雜的優化算法，GreaterOrEqualFilter、

          最後，也同樣是可行的。運行時類型改為 ValueString；

      • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。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
。就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
      • 一套機製 ，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，這一塊用到了動態代碼生成，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
        ，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，

      這樣一來 ，我們已經有了：

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

        再注意看循環計數器的更新部分，

      • 運行時內部用的是 ValueString，

      最後組合出一個過濾器類型：

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

      到這一步，投影
、'e'
、bool、它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。

      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 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。所有字符串列都統一成 ValueString，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，內存內查詢，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
，通常有幾種選擇
：

    • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、當成查詢計劃會怎樣 ？

      也就是說 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

    任務內容 ：

    • 過濾出 City == "Seattle"的行；
    • 返回它們的 Id。'a'
、一旦 Compile做完這些準備工作，沒有虛調用 。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，

    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，提升性能。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！

      整體流程 ：編譯並執行查詢

      站在使用者的角度，都是同樣的套路。

    • 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'
、這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！所以完全透明。