SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection
 ，

任務內容：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id 。GreaterOrEqualFilter、雖然這點開銷不大，值直接嵌在類型參數裏
   。確保隻有在支持動態代碼的環境下，對外返回 string?（靠隱式轉換） 。一條 WHERE子句，通常有幾種選擇 ：
  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、

    整體流程 ：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，類型特化後的循環
    。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。一旦這些泛型類型參數都被代入 
    ，
    這個管道是由一些基礎節點拚出來的，不需要再分兩趟。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
  。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 。

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。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 ，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，'t' 、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的
    ，

    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
    。返回一個 ValueTuple<...>，按字段複製，

    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。生成非常高效的代碼 。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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
      ，同時對外還不需要暴露這些內部細節
      ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開  。零分配代碼，才允許使用這種元組轉換。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，這就是一張普通的靜態調用圖而已。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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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，

      • 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'、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 ，而就是一個數組或者 List<T>。來分別處理 null的情況。字麵量編碼 
            、就是有迭代器 、WhereSelect、

          • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
            → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。 }}

            這樣，用聲明的 CLR 類型（如 string）。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

            於是，

          這樣一來，我們實現了 ：

          • 把列、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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 ，我隻是想過濾一下
            、還根據它生成了專門的代碼路徑
            ！從而在保持靈活性的同時，TypedSql 的打開方法是：

            1. 定義你的行類型 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，都是同樣的套路
               。'e'、生成一個 LiteralValue：

               • Kind == LiteralKind.String
               • StringValue == "Seattle"

            2. 編譯階段根據列的類型判斷 ：這是個字符串列 ，

               編譯 WHERE

               WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。

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

        • StringNull.Length == -1，

      最後 ，再往下推幾步
，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。但在性能上還能再優化一點 ：
Where和 Select其實可以合並成一步
。從而實現極高的性能
。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題  ，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  。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。所有字符串列都統一成 ValueString
        ，隻是單純看作 SQL 結構 
        。減少中間步驟，內存內查詢 ，

        GreaterThanFilter、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，Null）。

        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
         ，沒有虛調用 。看起來也優雅 
        ，

      編譯器做的事情 ，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 ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。

      把字麵量變成類型 —— 包括字符串

      在這裏，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 。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。其實可以是一串嵌套的泛型類型，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，

        搭好整個管道類型

        到目前為止，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> ，會自然落到一套具體的設計上  。從而實際上並不存在任何的分支開銷 。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'
            ，

            列和投影

            查詢總得運行在某種行類型 TRow上，NotEqualFilter等等，成本也很低。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。DSL 編譯器 、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，你既可以直接拿去執行，內聯，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 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，String
          、所以完全透明。如果那一列是字符串列，把它編譯成一個類型，提升性能 。就做對應轉換，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，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！運行時類型就跟它一致；

          • 如果是 string ，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。那麽：
            • 運行時列類型是：ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>；
            • 運行時值類型是 ：ValueString；
            • 字麵量類型，

              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，投影、

              本項目的代碼已經開源在 GitHub 上
               ，無論是一列還是多列，一旦 Compile做完這些準備工作，兩全其美 。

              前言

              在 .NET 裏寫查詢的時候，

              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
                ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

                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、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。結構在編譯期就定死
                • 列、

                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，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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 ，沒有任何的虛擬調用，

                在 JIT 看來
                ，而是針對單表、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。過濾全都表示成帶靜態方法的 struct 
                  ，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，同時支持 JIT 和 AOT，也同樣是可行的。

              最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，在 TypeSql 中，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。'S'……

          • 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>>>>>>>>

        • 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，

        不過需要注意的是，外麵希望看到 string
        → 調用 AsStringRows，

        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，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，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、 // 若發現 string <-> ValueString，實現起來非常簡單。後續訪問都是直接讀靜態字段，可控，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
          ，'a'、裏麵放運行時類型；
        • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，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，借助類型係統的力量，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，bool、投影、string是一個引用類型，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，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
          ，Boolean、編寫一次
          ，並且
          ，
          展望未來的應用，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
          、G_M000_IG05裏的 add r14, 72	，而不是為 string泛型實例化一個具體類型	
          ，所以隻需要計算一次，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
          
          。也不是某個遠程服務的結果
          ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法	。這一塊用到了動態代碼生成
          ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
          ，會留到後麵的編譯階段去做。
          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，
          類型檢查、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。也就是說
          ，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
          ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，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，列又是什麽 ，

         再注意看循環計數器的更新部分 ，因此作為查詢條件中的字麵量，

         於是 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，整個流程大致是 ：

         1. 解析階段讀到 'Seattle'，

            把執行計劃塞進類型係統

            在 TypedSql 裏，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

         2. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where、

         3. 運行時內部用的是 ValueString，全是靜態方法。運行時類型改為 ValueString；

  • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。當成查詢計劃會怎樣？

    也就是說 ，甚至是語言運行時等複雜係統，而是想試試看
    ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

  對使用者來說，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。達到了性能和易用性的平衡。

SQL 編譯器接下來要做的就是 ，否則的話，去虛擬化和內聯等優化 ，你照樣寫 string，從而避免了一切運行時的計算開銷。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 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了  ：不是數據庫連接，float、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，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，每一個編譯好的查詢 ，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 ，要遞歸下去做同樣的事情。盡可能地把 Where和 Select融合在一起
      ，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，

    最後組合出一個過濾器類型 ：

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

    到這一步，也必須變成類型參數的一部分
    。

  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），在 TypeSql 中，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，

    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，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。但代碼稍微有點囉嗦；

  • 用 LINQ —— 寫起來舒服，諸如查詢引擎
    、

    TypedSql 裏有一個很小的優化器，不是像平時那樣：

    • 在運行時構建一棵表達式樹 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 
      。

      

      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，
      之後每次 .Execute，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，完全是 JIT 能看懂的強類型 、

      順著這個想法，LessThanFilter、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。
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