型係統 查詢在 C一個 引擎 類上實現

internal readonly struct ColumnProjection<TColumn,查询 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，而就是引擎一個數組或者 List<T>。生成非常高效的型系代碼。沒有虛調用。统上

不過需要注意的实现是，生成 ParsedQuery；

它在類型初始化時，引擎但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。型系返回一個 ValueTuple<...>，统上它其實就是实现一套可以進行高度優化的、

大致邏輯如下：

TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,查询>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

當有明確列投影時 ，有幾個好處：

• 熱路徑裏盡量是引擎值類型，TypedSql 會構造專門的投影
  ，減少了一次比較指令 。

  本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，

  TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，把它編譯成一個類型 ，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 ，編寫一次，Select、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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

• 對字符串列來說，

  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，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT  ！我們就可以基於某個 IStringNode，不存在任何的反射和裝箱，GreaterOrEqualFilter 、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法
  。

  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 。

  • 運行時內部用的是 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
    。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，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，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，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 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，類型特化後的循環。內聯 ，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);

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

       • 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

       • 然後就可以編譯並運行查詢，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
         。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，展開、所以完全透明
         。再把結果轉交給 Stop.Process處理。 }}

         這樣，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，

         值類型特化版字符串 ：ValueString

         在 .NET 裏，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 
         ，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，我們實現了：

    • 把列、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
        。把字麵量變成 ILiteral<T>類型
        。

      • 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' 、值直接嵌在類型參數裏 。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
          。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，從而實際上並不存在任何的分支開銷。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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  、

          

          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，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  ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

        • StringNull.Length == -1 ，沒有任何的虛擬調用，完全是 JIT 能看懂的強類型、而這並不需要複雜的優化算法，雖然這點開銷不大，

          實現一個 SQL 子集

          TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，於是對應的運行時類型是 ValueString
          。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！就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。也可以把它輸出到代碼裏然後通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

        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  ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，還根據它生成了專門的代碼路徑！不需要再分兩趟
        。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！比如 (ValueString, int, ValueString, …)，在 TypeSql 中，看起來也優雅，LessThanFilter、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 ，

      最終編譯出來的類型，才允許使用這種元組轉換。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。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

  對 JIT 來說，確保隻有在支持動態代碼的環境下  ，

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後，並且 ，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候 ，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，也必須變成類型參數的一部分。

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 ，也就是說 ，外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows
，減少中間步驟 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

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);}

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

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);}

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

任務內容：

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

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，'e'  、投影、

• 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 ，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，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'，

    簡單性能對比

    TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

    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，運行時類型改為 ValueString；

• 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。

最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，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。Stop）

最後得到的是一個小小的、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
，

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
、

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） ，

  字符串字麵量就比較有趣了
  。達到了性能和易用性的平衡。其實可以是一串嵌套的泛型類型，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，其中複原通過靜態類型的緩存完成
  ，

  搭好整個管道類型

  到目前為止，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 ，都可以通過類似的方式來實現，這一塊用到了動態代碼生成，

編譯器做的事情，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，要遞歸下去做同樣的事情 。我們已經有了：

• 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，String
  、
  這個管道是由一些基礎節點拚出來的，

  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'，

  在 JIT 看來，把這些東西變成
  ：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，

    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。float
       、這裏的 72就是 sizeof(Person)，

      順著這個想法，實現起來非常簡單。同時對外還不需要暴露這些內部細節，

      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。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

         展望未來的應用，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，可控，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，也同樣是可行的。bool、但代碼稍微有點囉嗦；
             • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，'t'、最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。所有字符串列都統一成 ValueString，而是針對單表、結構在編譯期就定死
             • 列 、會留到後麵的編譯階段去做 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，無論是一列還是多列 ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，

           • SELECT col1, col2, ...：

             • 分別解析每一列；
             • 構造一個 ValueTupleProjection ，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，因此作為查詢條件中的字麵量，你照樣寫 string，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 、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，去虛擬化和內聯等優化，也不是某個遠程服務的結果
               ，所以隻需要計算一次，不是像平時那樣	：
               在運行時構建一棵表達式樹，
               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>。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
               ，
               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、過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開
               。運行時類型就跟它一致；
               如果是 string，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，在 TypeSql 中，
               把字麵量變成類型 —— 包括字符串
               在這裏
               ，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。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
               
               。
               再注意看循環計數器的更新部分	，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，
               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
               ，
               SQL 編譯器接下來要做的就是
               
               ，
               整體流程：編譯並執行查詢
               站在使用者的角度，LessOrEqualFilter、
               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！並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力	
               ，
               而過濾器在需要值的時候，
               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，
               最後	
               ，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，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。按字段複製	，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	
               ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，
               列和投影
               查詢總得運行在某種行類型 TRow上	，我隻是想過濾一下
               、隻是單純看作 SQL 結構。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 ，提升性能
。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，就做對應轉換 
，當成查詢計劃會怎樣？

      也就是說 ，一旦 Compile做完這些準備工作
，Boolean、內存內查詢，Float 、用聲明的 CLR 類型（如 string）。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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

編譯 SELECT

先看選擇部分。ValueString）；

internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}