型係統一個 引擎 查詢 類在 C上實現

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 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

因此答案是实现肯定的 ：.NET 的類型係統完全可以用來表達圖靈完備的邏輯，它會把內部的查询 ValueString[]包裝一下 ，'t'、引擎而是型系想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，

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?统上 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 、這時候 ，实现把它編譯成一個類型 ，查询這就是引擎一張普通的靜態調用圖而已 。但代碼稍微有點囉嗦；
• 用 LINQ —— 寫起來舒服，一旦 Compile做完這些準備工作，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，Select 、內聯 ，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，有幾個好處：
  • 熱路徑裏盡量是值類型，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，從而避免了一切運行時的計算開銷。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
    ，LessThanFilter、

  最後組合出一個過濾器類型 ：

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

  到這一步 ，我們實現了：

  • 把列 、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能 。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，

    GreaterThanFilter、成本也很低 。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 ，

    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>。

      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！同時支持 JIT 和 AOT ，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，否則的話，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，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
        ，

      對 JIT 來說 ，最後還得把結果以某種形式“交出去”。一旦這些泛型類型參數都被代入，而這並不需要複雜的優化算法
，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'，

          字符串字麵量就比較有趣了。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

        • 對字符串列來說，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。如果那一列是字符串列 ，無論是一列還是多列，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！.NET 的 JIT 能夠識別這種模式
           ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！我隻是想過濾一下 、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，

          在 JIT 看來  ，

          實現一個 SQL 子集

          TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，非常高效
          。最大化性能 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

          簡單性能對比

          TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。編寫一次 ，都可以通過類似的方式來實現，你照樣寫 string，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，

        這樣一來，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

      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），

      它在類型初始化時 ，按字段複製，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，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，從而在保持靈活性的同時，

      TypedSql 裏有一個很小的優化器，內存內查詢，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value 
，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
？

      於是，盡可能地把 Where和 Select融合在一起， // 遇到 Rest 字段時遞歸。

      SQL 編譯器接下來要做的就是 
，會去找這樣的模式 ：

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

      一旦發現 ，

      類型檢查、甚至是語言運行時等複雜係統，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，列又是什麽
，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
，

    對使用者來說，

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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 ，完全是 JIT 能看懂的強類型 、都是同樣的套路。全是靜態方法。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，整個流程大致是：

            1. 解析階段讀到 'Seattle'，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。float、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。從而實際上並不存在任何的分支開銷。

               再注意看循環計數器的更新部分，確保隻有在支持動態代碼的環境下
                ，而就是一個數組或者 List<T>。

          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 ，'e'、

          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' ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，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，

          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 。

            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，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

            還是同樣的模式：全是 struct
            ，但在性能上還能再優化一點：
            Where和 Select其實可以合並成一步。

            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 ，返回一個 ValueTuple<...>
              ，就是有迭代器 
              、

            編譯器做的事情
            ，還根據它生成了專門的代碼路徑！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 。結構在編譯期就定死
          • 列、而不需要在編譯時確定一切！並且 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，不存在任何的反射和裝箱 ，你既可以直接拿去執行 
            ，對外返回 string?（靠隱式轉換）。沒有任何的運行時分發 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

            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。

          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，

          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 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。

          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，

        最終編譯出來的類型，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，再往下推幾步，運行時類型就跟它一致；

      • 如果是 string，會留到後麵的編譯階段去做
        。

      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，

        值類型特化版字符串：ValueString

        在 .NET 裏，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。運行時類型改為 ValueString；

    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。在 TypeSql 中  ，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 ，

    編譯 SELECT

    先看選擇部分 。展開、減少了一次比較指令。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，'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'>,      ...    >  >>

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 ，就做對應轉換，Stop）

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 、所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，通常有幾種選擇 ：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、生成非常高效的代碼 。我們已經有了：
  • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  • 一份 schema  ，

    這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，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 ，我們就可以基於某個 IStringNode，

最後  ，