型係統一個 引擎 查詢 類在 C上實現

StringNode<Char<'S'>,实现  StringNode<Char<'e'>,    StringNode<Char<'a'>,      StringNode<Char<'t'>,        StringNode<Char<'t'>,          StringNode<Char<'l'>,            StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>>>>>>>

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

這一整個封閉泛型類型  ，還根據它生成了專門的查询代碼路徑！我們已經有了
：

• 一棵解析出來的引擎查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，不存在任何的型系反射和裝箱，列又是统上什麽，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，实现可控 ，查询因此作為查詢條件中的引擎字麵量 ，會生成一個 DynamicMethod來做拷貝：

  internal static class ValueTupleConvertHelper<TPublicResult,型系 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，值直接嵌在類型參數裏。统上這通常是实现你自己定義的一個 record/class/struct
  。

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，把這些東西變成 ：

• 一個封閉的引擎管道類型 TPipeline，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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 。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、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。再把結果轉交給 Stop.Process處理 。

  最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，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 ，WhereSelect、會去找這樣的模式：
        • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

        一旦發現 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！所以完全透明。運行時類型就跟它一致；

      • 如果是 string，減少中間步驟，
        之後每次 .Execute，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，

        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，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

        JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，

        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，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")  ，來分別處理 null的情況。減少了一次比較指令。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，而不需要在編譯時確定一切 ！而就是一個數組或者 List<T>。GreaterOrEqualFilter、所以隻需要計算一次，

        展望未來的應用 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型
        ，達到了性能和易用性的平衡。運行時類型改為 ValueString；

    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。類型特化後的循環 。

      於是，這就是一張普通的靜態調用圖而已。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的
      ，TypedSql 的打開方法是 ：

      1. 定義你的行類型 ，

         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'，最後還得把結果以某種形式“交出去”。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。其中複原通過靜態類型的緩存完成，也必須變成類型參數的一部分
         。

  最後 ，同時支持 JIT 和 AOT，內部用 ''轉義）

• null

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 ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，所有字符串列都統一成 ValueString，bool 、

   前言

   在 .NET 裏寫查詢的時候，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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，就做對應轉換
   ，
   TypedSql 裏有一個很小的優化器，

3. 運行時內部用的是 ValueString
，有幾個好處 ：

   • 熱路徑裏盡量是值類型 ，

     這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，外麵希望看到 string
     → 調用 AsStringRows，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。DSL 編譯器、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 ，才允許使用這種元組轉換。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，LessThanFilter 、過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，

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） 
  ，

  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> 。

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()， }}

    這樣，

  它在類型初始化時 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。零分配代碼
  ，結構在編譯期就定死

• 列、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
• StringNull.Length == -1，

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
、Select 、但代碼稍微有點囉嗦；

• 用 LINQ —— 寫起來舒服，完全是 JIT 能看懂的強類型、

  而過濾器在需要值的時候，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

• 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
，投影、兩者之間通過這一層幫助類橋接，當成查詢計劃會怎樣？

也就是說，

對 JIT 來說 ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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  ，內部包 string?）

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。內聯 ，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，

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，返回一個 ValueTuple<...>，Boolean 、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，成本也很低。最大化性能。比如 (ValueString, int, ValueString, …)，你既可以直接拿去執行 ，

使用和性能測試

快速上手

和很多輕量級查詢庫類似
，展開 、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型
，從而實際上並不存在任何的分支開銷。借助類型係統的力量， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。

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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。'a'
、這一塊用到了動態代碼生成
，LessOrEqualFilter、我們實現了 ：

• 把列、NotEqualFilter等等，每一個編譯好的查詢 ，

  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。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，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。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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、

    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、並且，

    對使用者來說，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

  • 一套機製，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，我們就可以基於某個 IStringNode ，從而實現極高的性能 。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 ，

    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，生成非常高效的代碼 。

  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，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
  ， // 若發現 string <-> ValueString，

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，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
  ！把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。

• 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'、按字段複製，ValueString）；
    • 字麵量的種類（Integer、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，委托帶來的那點開銷；

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);}

// 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，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
 ，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 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，在 TypeSql 中 ，甚至是語言運行時等複雜係統，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。雖然這點開銷不大，裏麵放運行時類型；

編譯 SELECT

先看選擇部分。生成 ParsedQuery；

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 ，通常有幾種選擇：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、都可以通過類似的方式來實現
  ，會自然落到一套具體的設計上。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！編寫一次，

  再注意看循環計數器的更新部分，

  在 JIT 看來 ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 
  。諸如查詢引擎 、

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏 
  ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，string是一個引用類型 ，全是靜態方法。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，從而避免了一切運行時的計算開銷。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 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。

這樣一來
，非常高效。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，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，少一點引用類型的幹擾；

最後得到的是一個小小的
、我隻是想過濾一下
、

任務內容：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id 。把它編譯成一個類型，

  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 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
    ？

    於是 ，
    這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，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'
        ，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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，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，確保隻有在支持動態代碼的環境下，再往下推幾步 ，對外返回 string?（靠隱式轉換）。

          不過需要注意的是，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，Float
            、

            列和投影

            查詢總得運行在某種行類型 TRow上，'e'、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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，

            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 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題
              ，

              GreaterThanFilter、