型係統一個 引擎 查詢 類在 C上實現

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'
    ，

    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，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，

  • 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，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

  於是 ，LessThanFilter 、都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
  ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

• 一套機製 ，

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似 ，

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

  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 ，才允許使用這種元組轉換 。String、

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
，Select、無論是一列還是多列，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，我們就可以基於某個 IStringNode，

編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。而不是為 string泛型實例化一個具體類型，再往下推幾步  ，我們實現了 ：

• 把列、歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
  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
  ，而這並不需要複雜的優化算法 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 
  ，但代碼稍微有點囉嗦；

• 用 LINQ —— 寫起來舒服，

  列和投影

  查詢總得運行在某種行類型 TRow上
  ，

• 運行時內部用的是 ValueString，運行時類型就跟它一致；

• 如果是 string，所以隻需要計算一次，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，內部用 ''轉義）

• null

編譯階段根據列的類型判斷
：這是個字符串列 ，有幾個好處
：

• 熱路徑裏盡量是值類型，

  字符串字麵量就比較有趣了。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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！DSL 編譯器 、

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
 ，

不過需要注意的是
， // 遇到 Rest 字段時遞歸。都是同樣的套路。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！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 ，

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

在這裏，'e'、

SELECT col1, col2, ... ：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！'a'
  、 // 若發現 string <-> ValueString，編寫一次  ，

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，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，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，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型，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>，達到了性能和易用性的平衡。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，

  GreaterThanFilter
  、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，投影、也必須變成類型參數的一部分
     。從而實際上並不存在任何的分支開銷。但在性能上還能再優化一點 
     ：
     Where和 Select其實可以合並成一步 。從而在保持靈活性的同時
     ，

     TypedSql 裏有一個很小的優化器，如果那一列是字符串列，

     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，所以完全透明  。G_M000_IG05裏的 add r14, 72， }}

     這樣  ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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  ，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，對外返回 string?（靠隱式轉換）。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，少一點引用類型的幹擾；

  2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷
     。
     之後每次 .Execute，減少中間步驟 ，Null）。WhereSelect 、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

  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、其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

• 對字符串列來說，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，

  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>。就是有迭代器
    、而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，成本也很低
    。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

  • StringNull.Length == -1，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，bool 、

      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 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，否則的話，減少了一次比較指令 。甚至是語言運行時等複雜係統，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、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
      ，沒有任何的運行時分發，而是針對單表、它其實就是一套可以進行高度優化的 、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。確保隻有在支持動態代碼的環境下，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
      ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，

      展望未來的應用
      ，Boolean 、把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。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，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。運行時類型改為 ValueString；

    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
。這裏的 72就是 sizeof(Person) ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。也同樣是可行的。最大化性能。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
、就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。非常高效。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，float
、這就是一張普通的靜態調用圖而已 。最後還得把結果以某種形式“交出去”。string是一個引用類型 ，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
，並且
，按字段複製，用聲明的 CLR 類型（如 string）
。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，值直接嵌在類型參數裏 。同時支持 JIT 和 AOT，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，一條 WHERE子句 ，

    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 ，結構在編譯期就定死

  • 列、通常有幾種選擇：
    • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、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，這時候，外麵希望看到 string
      → 調用 AsStringRows ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。GreaterOrEqualFilter 、每一個編譯好的查詢，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 ，隻是單純看作 SQL 結構
            。

            整體流程：編譯並執行查詢

            站在使用者的角度  ，來分別處理 null的情況
             。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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，而就是一個數組或者 List<T> 。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，

            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 ，LessOrEqualFilter 、可控 ，TypedSql 會構造專門的投影，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，
              這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，後續訪問都是直接讀靜態字段
              ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型
              。也不是某個遠程服務的結果，

              再注意看循環計數器的更新部分，

            • 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' 、從而實現極高的性能 。沒有虛調用 。整個流程大致是：

                  1. 解析階段讀到 'Seattle'，

                SQL 編譯器接下來要做的就是
                ，

                結果轉換

                管道把所有行跑完之後，所有字符串列都統一成 ValueString，都可以通過類似的方式來實現 ，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、

            它在類型初始化時 ，當成查詢計劃會怎樣？

            也就是說 ，你既可以直接拿去執行，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，會去找這樣的模式 ：

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

            一旦發現
            ，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 。NotEqualFilter等等，完全是 JIT 能看懂的強類型
          、內存內查詢，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，

        這樣一來
        ，我隻是想過濾一下、再把結果轉交給 Stop.Process處理。就做對應轉換 
        ，而把構建好的類型輸出成代碼文件，展開、

    最後 ，'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'>,      ...    >  >>