型係統 查詢在 C一個 引擎 類上實現

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏，

不過需要注意的是，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
 ，

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。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，沒有虛調用 。

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，

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候，否則的話，投影一下。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，所以隻需要計算一次，

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'、都是同樣的套路 。結構在編譯期就定死
  • 列
    、Float、
    之後每次 .Execute，

  編譯 SELECT

  先看選擇部分 。借助類型係統的力量，

  實現一個 SQL 子集

  TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，無論是一列還是多列
  ，LessThanFilter、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，展開、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式 ：全是 struct，

  值類型特化版字符串 ：ValueString

  在 .NET 裏，把這些東西變成：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，'a'、內聯，完全是 JIT 能看懂的強類型 、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 ，投影 、

    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。

      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 、並且，而是針對單表
        、一旦這些泛型類型參數都被代入，我們就可以基於某個 IStringNode ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。通常有幾種選擇 ：
        • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、

          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' ，

          簡單性能對比

          TypedSql 的目標並不是炫技用類型，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，不需要再分兩趟。

          編譯 WHERE

          WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。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，它會把內部的 ValueString[]包裝一下
        ，在 TypeSql 中，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value  ，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 。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、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 。有幾個好處：

      • 熱路徑裏盡量是值類型，

        列和投影

        查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，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，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。bool、就做對應轉換
        ，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 、我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，而就是一個數組或者 List<T>。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 ，

        這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

        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 ，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 。於是對應的運行時類型是 ValueString。都可以通過類似的方式來實現，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！

      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 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，兩全其美。所以完全透明 。

      順著這個想法，

      SELECT *

      最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，這裏的 72就是 sizeof(Person) ，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 ， // 遇到 Rest 字段時遞歸。

    這樣一來 ，

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後 ，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。String、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

      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，去虛擬化和內聯等優化 ，你照樣寫 string，不存在任何的反射和裝箱，沒有任何的虛擬調用，最大化性能。成本也很低 。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。不是像平時那樣：
        • 在運行時構建一棵表達式樹
          ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，但在性能上還能再優化一點：
          Where和 Select其實可以合並成一步。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。全是靜態方法。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，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
 ，編寫一次，這一塊用到了動態代碼生成 ，但代碼稍微有點囉嗦；

        • 用 LINQ —— 寫起來舒服
          ，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，也不是某個遠程服務的結果，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！Boolean、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！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' ，一條 WHERE子句，

              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 ，

              TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，生成非常高效的代碼 。這就是一張普通的靜態調用圖而已。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 ，會留到後麵的編譯階段去做。零分配代碼，提升性能。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，用聲明的 CLR 類型（如 string）
              。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，從而在保持靈活性的同時，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。

            它在類型初始化時 ，我隻是想過濾一下、

          任務內容：

          • 過濾出 City == "Seattle"的行；
          • 返回它們的 Id
            。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，我們實現了 ：
            • 把列、DSL 編譯器、我們已經有了：
              • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
              • 一份 schema ，按字段複製，

                字符串字麵量就比較有趣了
                。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

              • 一套機製，Select 、

              • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
                → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()
                ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，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，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，'e' 、列又是什麽
                 ，字麵量編碼 
                、

              最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，

          • SELECT col1, col2, ... ：

            • 分別解析每一列；
            • 構造一個 ValueTupleProjection，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。在 TypeSql 中，

              再注意看循環計數器的更新部分，ValueString）；

            • 字麵量的種類（Integer、從而實際上並不存在任何的分支開銷。.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，每一個編譯好的查詢，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，也就是說，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，Stop）
            • 把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

            最後得到的是一個小小的 、歡迎點讚和 Star
             ：https://github.com/hez2010/TypedSql

          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、才允許使用這種元組轉換。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、

            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，要遞歸下去做同樣的事情 。

            整體流程：編譯並執行查詢

            站在使用者的角度 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。

            本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，從而避免了一切運行時的計算開銷。

            GreaterThanFilter 、對外返回 string?（靠隱式轉換）。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 ，

          • 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  ，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，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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。
          於是，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，GreaterOrEqualFilter
          、
          使用和性能測試
          快速上手
          和很多輕量級查詢庫類似
          ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。諸如查詢引擎、整個流程大致是
          ：
          解析階段讀到 'Seattle'，
          在 JIT 看來，Null）
          	。運行時類型改為 ValueString；

        • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。隻是單純看作 SQL 結構。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，這時候，沒有任何的運行時分發 ，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的， // 若發現 string <-> ValueString ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，也同樣是可行的 。值直接嵌在類型參數裏 。NotEqualFilter等等，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接
，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，

        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
，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
，投影
、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，

        而過濾器在需要值的時候 ，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，如果那一列是字符串列 ，float、因此作為查詢條件中的字麵量，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

          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，返回一個 ValueTuple<...>， }}

          這樣 ，

        最終編譯出來的類型，WhereSelect、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，LessOrEqualFilter、當成查詢計劃會怎樣？

        也就是說 ，後續訪問都是直接讀靜態字段  ，也必須變成類型參數的一部分。看起來也優雅 ，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。實現起來非常簡單 。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> 。而把構建好的類型輸出成代碼文件  ，

          展望未來的應用 ，

          類型檢查、

          

          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 ，從而實現極高的性能。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，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，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。把它編譯成一個類型 ，所有字符串列都統一成 ValueString
           ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，而這並不需要複雜的優化算法，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，而是想試試看
           ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，