上述代碼的型系邏輯等價於 :
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!其實可以是统上一串嵌套的泛型類型 ,Stop)
ILiteral<T>)最後得到的实现是一個小小的、設計了一個很小的查询 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
- 比較:
- 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',少一點引用類型的引擎幹擾; - 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。並且為值類型和引用類型分別特化並生成不同的型系代碼路徑,
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的统上 SQL 引擎,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实现方式。就做對應轉換,查询
字符串字麵量就比較有趣了。引擎在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。型系這段代碼專門處理長度為 10 的统上字符串的快速比較路徑 。這就是实现一張普通的靜態調用圖而已。我們已經有了 :
- 一棵解析出來的查询查詢(
SELECT+WHERE); - 一份 schema,
對 JIT 來說 ,引擎再把結果轉交給
Stop.Process處理。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,
GreaterOrEqualFilter、G_M000_IG05裏的add r14, 72,而外麵看到的則是(string, int, string, …),SELECT *最簡單的情況就是 :
SELECT * FROM $。把列名映射到具體的IColumn<TRow, TValue>實現; - 一棵解析出來的查询查詢(
- 一套機製
,解析器會把它識別為
LiteralKind.Null; - 對字符串列來說 ,
SQL 編譯器接下來要做的就是,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!其中複原通過靜態類型的緩存完成,過濾全都表示成帶靜態方法的
struct,雖然這點開銷不大,看起來也優雅 ,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,會去找這樣的模式 :
Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現, // 遇到 Rest 字段時遞歸。內聯,可控,全是靜態方法 。
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 ,所以完全透明 。
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 ,NotEqualFilter等等 ,LessThanFilter、bool、再注意看循環計數器的更新部分, // 若發現 string <-> ValueString,
前言
在 .NET 裏寫查詢的時候 ,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 ,JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ,
- 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,
- 運行時列類型是:
運行時內部用的是
ValueString,結構在編譯期就定死- 列
、編寫一次,通常有幾種選擇:
- 寫一個
foreach循環 —— 性能好 、
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,確保隻有在支持動態代碼的環境下,但代碼稍微有點囉嗦;
- 寫一個
- 用 LINQ —— 寫起來舒服,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,按字段複製,底層交給
ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。WhereSelect、
最終編譯出來的類型,實現起來非常簡單。兩全其美。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>,我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型,兩者之間通過這一層幫助類橋接 ,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。LessOrEqualFilter、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 ,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,就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。值直接嵌在類型參數裏。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例,去虛擬化和內聯等優化,就是字麵量'Seattle'的類型版本。Float、最後還得把結果以某種形式“交出去” 。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。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。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。
之後每次.Execute,
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,
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,很多場景下數據其實早就都在內存裏了:不是數據庫連接,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 ,並且,後續訪問都是直接讀靜態字段,列又是什麽 ,你既可以直接拿去執行,也不是某個遠程服務的結果 ,生成非常高效的代碼 。會留到後麵的編譯階段去做 。不存在任何的反射和裝箱 ,運行時類型就跟它一致; - 如果是
string,最大化性能。整體流程:編譯並執行查詢
站在使用者的角度,我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨!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 ,JIT 又生成了代碼跳轉到
G_M000_IG10,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 ,
- 查詢管道是類型層級的,很多場景下數據其實早就都在內存裏了:不是數據庫連接,避免了運行時的計算;而
最後 ,否則的話,
它在類型初始化時,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,TypedSql 會構造專門的投影 ,'e'、最終生成和手寫循環幾乎一樣的機器碼 - 如果列類型本身不是
尾聲
TypedSql 隻是一個簡單的內存查詢引擎實驗。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎;而在 JIT 眼裏 ,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,比如
(ValueString, int, ValueString, …),有幾個好處:- 熱路徑裏盡量是值類型,再往下推幾步
,DSL 編譯器、
把字麵量變成類型 —— 包括字符串
在這裏,
這樣一來,並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為
- 根據列名解析出對應的
- 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點(
Where、同時支持 JIT 和 AOT,成本也很低。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了,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 ,這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢,這裏的
72就是sizeof(Person)
- 整數(如