型係統一個 引擎 查詢 類在 C上實現

StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型，所有字符串列都統一成 ValueString ，按字段複製，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，沒有任何的虛擬調用，一旦這些泛型類型參數都被代入 ，類型特化後的循環 
。同時支持 JIT 和 AOT，非常高效 。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct ，會自然落到一套具體的設計上。

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 。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，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

  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 、也就是說 ，從而在保持靈活性的同時，借助類型係統的力量
    ，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，對外返回 string?（靠隱式轉換）。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
    2. 對字符串列來說，無論是一列還是多列  ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，並且
       ，生成非常高效的代碼。生成 ParsedQuery；
    3. 把 SQL 編譯成 ：
       • 管道類型 TPipeline；
       • TRuntimeResult；
       • TPublicResult；
    4. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
    5. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
    6. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
    7. 把它變成一個委托 ，

  最終編譯出來的類型，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，Null）。所以隻需要計算一次，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 。
• 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 ，後續訪問都是直接讀靜態字段，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。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，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，通常有幾種選擇：
  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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
    ，你照樣寫 string，這一塊用到了動態代碼生成，'a'、會去找這樣的模式：
    Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
    一旦發現
    ，因此作為查詢條件中的字麵量，從而避免了一切運行時的計算開銷。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，
    而過濾器在需要值的時候，但代碼稍微有點囉嗦；

  • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，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
    ，達到了性能和易用性的平衡。

    SELECT *

    最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $ 。投影 、

  編譯 SELECT

  先看選擇部分 。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 ，Select、兩全其美 。string是一個引用類型，

  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> 。

    不過需要注意的是 ，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 ，不存在任何的反射和裝箱，它會把內部的 ValueString[]包裝一下
          ，

        任務內容：

        • 過濾出 City == "Seattle"的行；
        • 返回它們的 Id。全是靜態方法。WhereSelect
          、

        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，也不是某個遠程服務的結果 ，

        

        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，而不需要在編譯時確定一切！

        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。成本也很低。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。

        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、

      對 JIT 來說 ，

    編譯器做的事情，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、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

    值類型特化版字符串 ：ValueString

    在 .NET 裏
    ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，減少了一次比較指令。而就是一個數組或者 List<T> 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。用聲明的 CLR 類型（如 string）。每一個編譯好的查詢  ，最後還得把結果以某種形式“交出去”。Boolean 、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
    。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
    ，實現起來非常簡單。

    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
    ，內聯 ，而這並不需要複雜的優化算法 ，

    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 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 
    ，裏麵放運行時類型；

  • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
  • 一套機製，

    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 ，

    TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

    於是 ，String、也同樣是可行的。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，

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型
    。bool、隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
    ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，float
    、NotEqualFilter等等，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，不是像平時那樣：

    • 在運行時構建一棵表達式樹 ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。

      類型檢查、再把結果轉交給 Stop.Process處理 。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 、我們實現了：

      • 把列、把它編譯成一個類型，在 TypeSql 中，來分別處理 null的情況。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，內存內查詢，諸如查詢引擎、會留到後麵的編譯階段去做。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 ，完全是 JIT 能看懂的強類型、

        順著這個想法，提升性能。沒有虛調用。投影、而不是為 string泛型實例化一個具體類型，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，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，

        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'，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，減少中間步驟，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。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 ，

       這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

       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。

         使用和性能測試

         快速上手

         和很多輕量級查詢庫類似
         ，從而實現極高的性能 。

         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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

       • StringNull.Length == -1，

         再注意看循環計數器的更新部分
         ，列又是什麽 ，

         展望未來的應用，返回一個 ValueTuple<...>
         ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，你既可以直接拿去執行，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
          ，當成查詢計劃會怎樣？

         也就是說，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，'e'、

         本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，所以完全透明。我們就可以基於某個 IStringNode，

         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 ，

         於是 ，

       這樣一來 ，

  它在類型初始化時 ，投影一下 。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，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'，DSL 編譯器 、
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的，展開、歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
      我們已經有了
      ：
      • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
      • 一份 schema，

        GreaterThanFilter 、比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。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，而把構建好的類型輸出成代碼文件，而是針對單表 、

        把字麵量變成類型 —— 包括字符串

        在這裏
        ，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 、再往下推幾步 ，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，

    • SELECT col1, col2, ...
      ：

      • 分別解析每一列；
      • 構造一個 ValueTupleProjection，都是同樣的套路 。這就是一張普通的靜態調用圖而已。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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，ValueString）；

      • 字麵量的種類（Integer 、 // 若發現 string <-> ValueString
        ，沒有任何的運行時分發 ，

        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 。't'  、

        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，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！

          字符串字麵量就比較有趣了。一條 WHERE子句，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，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 、

      最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，結構在編譯期就定死

    • 列、LessThanFilter、每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。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 ，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。

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候，就是有迭代器、但在性能上還能再優化一點 ：
        Where和 Select其實可以合並成一步。其中複原通過靜態類型的緩存完成，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，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。雖然這點開銷不大
      ，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，它其實就是一套可以進行高度優化的、

  最後，我隻是想過濾一下、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，TypedSql 的打開方法是
：

1. 定義你的行類型
，

   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 
！