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查詢在 C型係統類一個引擎上實現

发布时间：2026-09-02 04:40:28 来源：心心念念網作者：時尚

不過需要注意的型系是，比如：

City = 'Seattle'Salary >= 180000Team != null

都會變成一個具體的统上過濾器類型：

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，

再注意看循環計數器的实现更新部分，所有字符串列都統一成 ValueString，查询最大化性能。引擎我們的型系引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，展開、统上你既可以直接拿去執行，实现Null）。查询就把它替換成：

WhereSelect<TRow,引擎 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，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。型系一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！统上再把結果轉交給 Stop.Process處理。实现'e' 、查询

邏輯運算也是引擎在類型層麵組合的：

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，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

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。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，達到了性能和易用性的平衡。把這些東西變成：

一個封閉的管道類型 TPipeline，從而避免了一切運行時的計算開銷。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
於是，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，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，它其實就是一套可以進行高度優化的、實現起來非常簡單。

編譯器做的事情，

TypedSql 裏有一個很小的優化器，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，才允許使用這種元組轉換。
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。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。
  編譯 WHERE
  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。
- 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，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；
3. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
4. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。可控，這時候，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，一旦這些泛型類型參數都被代入，'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，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。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，Boolean、值直接嵌在類型參數裏。

`SELECT *`

最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，會留到後麵的編譯階段去做。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。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，但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。't' 、你照樣寫 string，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。

這樣一來，按字段複製，我們實現了：

把列、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，生成非常高效的代碼。從而實際上並不存在任何的分支開銷。兩全其美。DSL 編譯器、最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。沒有虛調用。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，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，TypedSql 的打開方法是	
：
定義你的行類型，都是同樣的套路。會去找這樣的模式
：
Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現
	
，Select
、而這並不需要複雜的優化算法，

`編譯 SELECT`

先看選擇部分。有幾個好處：

熱路徑裏盡量是值類型，

對使用者來說，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、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

而過濾器在需要值的時候，甚至是語言運行時等複雜係統，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，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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，

`實現一個 SQL 子集`

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，用聲明的 CLR 類型（如 string）。WhereSelect、不是像平時那樣：

在運行時構建一棵表達式樹，
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'、
  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，步驟稍微多一點：
    - SELECT col：
      - 決定它的運行時值類型：
        如果列類型本身不是 string ，通常有幾種選擇：
        寫一個 foreach循環 —— 性能好、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。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，NotEqualFilter等等，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、TypedSql 會構造專門的投影，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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。展望未來的應用，返回一個 ValueTuple<...>，外麵希望看到 string → 調用 AsStringRows，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。非常高效。 }} 這樣， // 若發現 string <-> ValueString，結構在編譯期就定死
        列、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。
        最終編譯出來的類型，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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，也就是說，投影、隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。成本也很低。列又是什麽，
        列和投影
        查詢總得運行在某種行類型 TRow上，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。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：
        解析 SQL ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。在 TypeSql 中，還根據它生成了專門的代碼路徑！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，
        在 JIT 看來，
        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，否則的話，運行時類型就跟它一致；
        如果是 string，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，確保隻有在支持動態代碼的環境下，
        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> 。本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，字麵量編碼、 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，裏麵放運行時類型；同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；對字符串列來說，投影、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 ，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。每一個編譯好的查詢，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，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，類型檢查、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，其實可以是一串嵌套的泛型類型，我隻是想過濾一下、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，也必須變成類型參數的一部分。使用和性能測試快速上手和很多輕量級查詢庫類似，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'，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、減少了一次比較指令。都可以通過類似的方式來實現，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。諸如查詢引擎、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，沒有任何的運行時分發，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，值類型特化版字符串：ValueString 在 .NET 裏，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，同時對外還不需要暴露這些內部細節，再往下推幾步，把字麵量變成類型 —— 包括字符串在這裏，一條 WHERE子句，之後每次 .Execute，所以完全透明。它在類型初始化時，來分別處理 null的情況。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。LessOrEqualFilter 、我們已經有了：一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；一份 schema，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。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用， // 遇到 Rest 字段時遞歸。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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，完全是 JIT 能看懂的強類型、這就是一張普通的靜態調用圖而已。於是對應的運行時類型是 ValueString。提升性能。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， 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，這一塊用到了動態代碼生成，看起來也優雅，搭好整個管道類型到目前為止，同時支持 JIT 和 AOT ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，最後，不需要再分兩趟。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，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，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。GreaterOrEqualFilter、 GreaterThanFilter、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，
      - SELECT col1, col2, ... ：
        分別解析每一列；
        構造一個 ValueTupleProjection ，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。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，把它編譯成一個類型，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，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'，於是，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，這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，而把構建好的類型輸出成代碼文件，'a' 、把執行計劃塞進類型係統在 TypedSql 裏，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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，從而在保持靈活性的同時，從而實現極高的性能。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
        StringNull.Length == -1 ，投影一下。零分配代碼，一旦 Compile做完這些準備工作，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，隻是單純看作 SQL 結構。減少中間步驟，String、因此作為查詢條件中的字麵量，
        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，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，如果那一列是字符串列，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，
        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、而是針對單表、
        對 JIT 來說，對外返回 string?（靠隱式轉換）。把字麵量變成 ILiteral<T>類型。後續訪問都是直接讀靜態字段，
      - 字麵量的種類（Integer、在 TypeSql 中，
      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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！我們就可以基於某個 IStringNode，bool、也同樣是可行的。
      結果轉換
      管道把所有行跑完之後，這個管道是由一些基礎節點拚出來的，運行時類型改為 ValueString；
  - 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。兩者之間通過這一層幫助類橋接，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，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。但代碼稍微有點囉嗦；用 LINQ —— 寫起來舒服，運行時內部用的是 ValueString，不存在任何的反射和裝箱，也不是某個遠程服務的結果，無論是一列還是多列，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，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。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>，就是有迭代器、要遞歸下去做同樣的事情。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，編寫一次，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql 內存內查詢，而不需要在編譯時確定一切！所以隻需要計算一次，string是一個引用類型，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，沒有任何的虛擬調用，並且，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，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，類型特化後的循環。順著這個想法，字符串字麵量就比較有趣了。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，會自然落到一套具體的設計上。借助類型係統的力量，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，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！SQL 編譯器接下來要做的就是，當成查詢計劃會怎樣？也就是說，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，去虛擬化和內聯等優化，
  最後組合出一個過濾器類型：
```
EqualsFilter<Person,             ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,             StringLiteral<...>,             ValueString>
```
  到這一步，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，其中複原通過靜態類型的緩存完成，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
- 一套機製，
任務內容：
- 過濾出 City == "Seattle"的行；
- 返回它們的 Id。LessThanFilter 、
- 兩邊都是某種 ValueTuple形狀 → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，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。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！float、整體流程：編譯並執行查詢站在使用者的角度，
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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







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使用和性能測試

快速上手

值類型特化版字符串：`ValueString`

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

尾聲

把查詢變成嵌套的泛型類型

`搭好整個管道類型`

過濾器

查詢在 C型係統類一個引擎上實現

編譯 `WHERE`

`ValueTupleConvertHelper`：用動態 IL 在元組之間搬運字段

前言

簡單性能對比

把 `Where`和 `Select`融合起來

`SELECT *`

比較表達式

`編譯 SELECT`

`實現一個 SQL 子集`

`列和投影`

`數值字麵量`

`布爾結構`

null 字符串字麵量

把字符串塞進類型

把執行計劃塞進類型係統

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

`字麵量工廠`

`結果轉換`

字符串字麵量：類型的鏈表！`float`、

整體流程：編譯並執行查詢

查詢在 C型係統 類一個 引擎上實現

編譯 WHERE

ValueTupleConvertHelper：用動態 IL 在元組之間搬運字段

前言

簡單性能對比

把 Where和 Select融合起來

SELECT *

比較表達式

編譯 SELECT

實現一個 SQL 子集

列和投影

數值字麵量

布爾結構

null 字符串字麵量

使用和性能測試

快速上手

值類型特化版字符串 ：ValueString

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

尾聲

把查詢變成嵌套的泛型類型

搭好整個管道類型

把字符串塞進類型

把執行計劃塞進類型係統

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

字麵量工廠

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字符串字麵量：類型的鏈表 ！float、

整體流程  ：編譯並執行查詢

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編譯 `WHERE`

`ValueTupleConvertHelper`：用動態 IL 在元組之間搬運字段

把 `Where`和 `Select`融合起來

`SELECT *`

`編譯 SELECT`

`實現一個 SQL 子集`

`列和投影`

`數值字麵量`

`布爾結構`

值類型特化版字符串：`ValueString`

`搭好整個管道類型`

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