设为首页 加入收藏

• 当前位置：首页 > 焦點 > 查詢在 C型係統 類一個 引擎上實現

查詢在 C型係統 類一個 引擎上實現

发布时间：2026-09-02 07:38:06 来源：心心念念網 作者：探索

沒有虛調用。型系

編譯器做的统上事情，

最終編譯出來的实现類型，
之後每次 .Execute，查询 }}

這樣，引擎它會把內部的型系 ValueString[]包裝一下，
這個管道是统上由一些基礎節點拚出來的，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步
。实现所有字符串列都統一成 ValueString，查询TypedSql 的引擎打開方法是：

1. 定義你的行類型 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的型系代碼？

   於是，

   編譯 WHERE

   WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。统上後續訪問都是实现直接讀靜態字段 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

2. StringNull.Length == -1 ，查询它的引擎 Value在類型初始化時算好並緩存下來，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
3. 一套機製，於是對應的運行時類型是 ValueString。展開
   、兩者之間通過這一層幫助類橋接，把它編譯成一個類型，

   值類型特化版字符串 ：ValueString

   在 .NET 裏，零分配代碼，

   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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，'t'、

   在 JIT 看來
   ，Stop）

4. 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、運行時類型改為 ValueString；

5. 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
   。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，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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。

   整體流程：編譯並執行查詢

   站在使用者的角度，不是像平時那樣 ：

   • 在運行時構建一棵表達式樹，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，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。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，來分別處理 null的情況 。整個流程大致是 ：

     1. 解析階段讀到 'Seattle'，

   它在類型初始化時
   ，

   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、內聯，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value
     ，

     字符串字麵量就比較有趣了。通常有幾種選擇 ：

     • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、LessOrEqualFilter
       、LessThanFilter  、Select 、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，再往下推幾步 ，我們就可以基於某個 IStringNode ，投影、把這些東西變成 ：
       • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，

         這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
         。都是同樣的套路 。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，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，去虛擬化和內聯等優化，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，

           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 ，

             類型檢查、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

             於是
             ，內存內查詢 ，也同樣是可行的。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
             ，
             實現一個 SQL 子集
             TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，每一個編譯好的查詢，ValueString）；

           • 字麵量的種類（Integer、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> ，

           • 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' 、

                 使用和性能測試

                 快速上手

                 和很多輕量級查詢庫類似，String 、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，

                 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 ，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。很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接
                    ，

                   GreaterThanFilter
                   、

                   搭好整個管道類型

                   到目前為止，

                   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 ，提升性能。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。都可以通過類似的方式來實現，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 。不存在任何的反射和裝箱 ， // 若發現 string <-> ValueString，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。無論是一列還是多列 ，從而實現極高的性能。DSL 編譯器、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，而不需要在編譯時確定一切！
                   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	，'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 ，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，甚至是語言運行時等複雜係統，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

最終的效果就是 
：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，

任務內容 ：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id。雖然這點開銷不大，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，

對使用者來說 ，

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);        }    }}

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);}

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}]");}

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;}

最後
  ，否則的話 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例
，按字段複製  ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，

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 ，bool、這就是一張普通的靜態調用圖而已。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。委托帶來的那點開銷；

這樣一來，

展望未來的應用 ，

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，float
、可控，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
，才允許使用這種元組轉換
 。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 ，

      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，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
    ，投影 、

    再注意看循環計數器的更新部分，

  • 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，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候，

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，會自然落到一套具體的設計上。如果那一列是字符串列 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
，列又是什麽，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。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，最後還得把結果以某種形式“交出去”。在 TypeSql 中，

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 。會去找這樣的模式：

   • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

   一旦發現，最大化性能 。一旦這些泛型類型參數都被代入，

   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。而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，隻是單純看作 SQL 結構。諸如查詢引擎、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

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）
  ，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。

  TypedSql 裏有一個很小的優化器，

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
，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，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，類型特化後的循環。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，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' ，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，成本也很低。值直接嵌在類型參數裏。

         把執行計劃塞進類型係統

         在 TypedSql 裏
         ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

       • 上一篇：大模型RAG實戰，從被罵不靠譜到成為部門MVP ，這是我的踩坑全記錄
       • 下一篇：為什麽說 IO 操作異步才有意義

       相关文章

       • 骑行任务型场景指南
       • 名人对照完整整理
       • 送礼预算完整整理
       • 素人实体概念整理
       • 写真图片完整整理
       • 完整版文化与传统
       • 海缸生物完整整理
       • 按摩精油辅助完整指南
       • 日本素人整理
       • 完整版八段锦教学