再注意看循環計數器的型系更新部分，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏，统上null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。实现也同樣是查询可行的。都可以通過類似的引擎方式來實現，都會變成一個具體的型系 ILiteral<T>類型
，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
。统上CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

對 JIT 來說，引擎實現起來非常簡單。型系

簡單性能對比

TypedSql 的统上目標並不是炫技用類型 ，要遞歸下去做同樣的实现事情 。而外麵看到的查询則是 (string, int, string, …) ，那麽：

• 運行時列類型是引擎：ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>；
• 運行時值類型是：ValueString；
• 字麵量類型，所以隻需要計算一次，在 TypeSql 中，

  類型檢查、 }}

  這樣，
  之後每次 .Execute，歡迎點讚和 Star 
  ：https://github.com/hez2010/TypedSql

  把這些東西變成：
  • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，甚至是語言運行時等複雜係統 ，

  SQL 編譯器接下來要做的就是 ，生成非常高效的代碼
  。對外返回 string?（靠隱式轉換）。

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，DSL 編譯器 、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' ，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，減少了一次比較指令。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。你既可以直接拿去執行，

    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！

    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，也就是說，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，

    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
      ，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 、沒有任何的運行時分發
      ，

      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，零分配代碼，每一個編譯好的查詢，

      值類型特化版字符串：ValueString

      在 .NET 裏
      ，我們就可以基於某個 IStringNode 
      ，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，列又是什麽，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value 
    ，

    GreaterThanFilter 、

    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，其實可以是一串嵌套的泛型類型，

      展望未來的應用，

      前言

      在 .NET 裏寫查詢的時候，從而避免了一切運行時的計算開銷  。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，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
      ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
      ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，才允許使用這種元組轉換 。這時候，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，編寫一次，

    任務內容 ：

    • 過濾出 City == "Seattle"的行；
    • 返回它們的 Id。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
    • 對字符串列來說，

      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，'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'>,      ...    >  >>

  這一整個封閉泛型類型 ，最大化性能 。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。展開、

  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，

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後，

  搭好整個管道類型

  到目前為止，

  字符串字麵量就比較有趣了。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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！ // 若發現 string <-> ValueString ，

  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。

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，

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，而不需要在編譯時確定一切  ！從而在保持靈活性的同時，而這並不需要複雜的優化算法 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，內聯，

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' ，ValueString）；

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，會去找這樣的模式  ：

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

一旦發現，外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，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 。會自然落到一套具體的設計上 。

它在類型初始化時，因此作為查詢條件中的字麵量
，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，用接口 IStringNode來描述 ：

internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination, int index);}

有三個實現 ：

• StringEnd ：字符串的結尾（長度 0）；
• StringNull
  ：表示 null 字符串（長度 -1）；
• StringNode<TChar, TNext>：當前一個字符 + 剩餘部分。
• 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 、而是針對單表 、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，全是靜態方法。

      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>
         。

      最後組合出一個過濾器類型：

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

      到這一步，

      SELECT *

      最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
      ，

    • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
      → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()
      ，減少中間步驟，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，float 、而就是一個數組或者 List<T>。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！這就是一張普通的靜態調用圖而已。提升性能 。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！

      不過需要注意的是 ，

      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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，不是像平時那樣 ：

      • 在運行時構建一棵表達式樹
        ，

        實現一個 SQL 子集

        TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，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，如果那一列是字符串列，

      對使用者來說，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的，這裏的 72就是 sizeof(Person)，Select、TypedSql 的打開方法是：

      1. 定義你的行類型，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，類型特化後的循環。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

      2. 一套機製，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，

         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  ，從而實現極高的性能。運行時類型就跟它一致；

      3. 如果是 string，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，運行時類型改為 ValueString；

  • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。投影一下。

    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，所有字符串列都統一成 ValueString，也不是某個遠程服務的結果 ，Null）。雖然這點開銷不大 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

  • 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'、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，

       TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，有幾個好處 ：

       • 熱路徑裏盡量是值類型，GreaterOrEqualFilter、裏麵放運行時類型；
       • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型， // 遇到 Rest 字段時遞歸。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。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，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，而把構建好的類型輸出成代碼文件，

         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 。結構在編譯期就定死
         • 列 、而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，

         編譯器做的事情，

         

         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 ，

       這樣一來 ，就做對應轉換
       ，Stop）

    3. 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、同時支持 JIT 和 AOT ，按字段複製 ，這一塊用到了動態代碼生成 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法
。

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，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，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 ，字麵量編碼
   、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，

   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。並且 ，一旦這些泛型類型參數都被代入 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，你照樣寫 string ，我隻是想過濾一下、也必須變成類型參數的一部分
      。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	，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
      ，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>，諸如查詢引擎、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的	
      ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
      ，TypedSql 會構造專門的投影，於是對應的運行時類型是 ValueString	。
      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。WhereSelect
      、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，再把結果轉交給 Stop.Process處理。去虛擬化和內聯等優化	，
      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，隻是單純看作 SQL 結構。投影、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，LessOrEqualFilter、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
      ，不需要再分兩趟。但代碼稍微有點囉嗦；
      用 LINQ —— 寫起來舒服，就是有迭代器、通常有幾種選擇：
      寫一個 foreach循環 —— 性能好、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。't'、完全是 JIT 能看懂的強類型、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，同時對外還不需要暴露這些內部細節
      ，bool
      、
      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
      	，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。Boolean、
      整體流程：編譯並執行查詢
      站在使用者的角度，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

      還是同樣的模式 ：全是 struct，把它編譯成一個類型 ，來分別處理 null的情況 。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。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，整個流程大致是：

      1. 解析階段讀到 'Seattle' ，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。一條 WHERE子句 ，無論是一列還是多列，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 ，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 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，兩全其美 。

        列和投影

        查詢總得運行在某種行類型 TRow上，

      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、

   最終編譯出來的類型，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。LessThanFilter
   、看起來也優雅 ，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  。借助類型係統的力量 ，成本也很低 。

      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、它其實就是一套可以進行高度優化的、

   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）  ，

     使用和性能測試

     快速上手

     和很多輕量級查詢庫類似，值直接嵌在類型參數裏 。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、

     把字麵量變成類型 —— 包括字符串

     在這裏，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，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  。會留到後麵的編譯階段去做。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。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 ，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。一旦 Compile做完這些準備工作 ，string是一個引用類型，

     編譯 WHERE

     WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。非常高效。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法
     。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 ，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 ，內存內查詢 ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，

     而過濾器在需要值的時候，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 。再往下推幾步，最終生成和手寫循環幾乎一樣的機器碼

   尾聲

   TypedSql 隻是一個簡單的內存查詢引擎實驗。沒有任何的虛擬調用 ，

   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 ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
   。我們已經有了 ：

   • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
   • 一份 schema，Float 、都是同樣的套路 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了
     ：不是數據庫連接 ，

   • 運行時內部用的是 ValueString，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

     於是，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，