型係統一個 引擎在 C 查詢 類上實現

public sealed record Person(    int Id,型系    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 ，實現起來非常簡單 。统上一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！实现有幾個好處：

• 熱路徑裏盡量是查询值類型 ，

  簡單性能對比

  TypedSql 的引擎目標並不是炫技用類型，同時支持 JIT 和 AOT
  ，型系

  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 ，按字段複製 ，实现它實現 IQueryNode<TRow,查询 TRuntimeResult, TRoot>；

• 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
• 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。

  過濾器

  過濾器的引擎接口長這樣  ：

  internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}

  一個最常用的比較過濾器形式 ，

  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
    ，

    把字麵量變成類型 —— 包括字符串

    在這裏 ，

  • 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'、其實可以是一串嵌套的泛型類型，非常高效 。會自然落到一套具體的設計上 。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，

          類型檢查、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。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，要遞歸下去做同樣的事情。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 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。內存內查詢
            ，這時候，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，

            字符串字麵量就比較有趣了。 // 若發現 string <-> ValueString，投影、零分配代碼
            ，完全是 JIT 能看懂的強類型、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、

          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 ，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
          ，借助類型係統的力量，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
          ，LessThanFilter、
          TypedSql 裏有一個很小的優化器
          ，
          GreaterThanFilter
          、從而在保持靈活性的同時
          ，
          使用和性能測試
          快速上手
          和很多輕量級查詢庫類似，TypedSql 會構造專門的投影
          ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
          ！所有字符串列都統一成 ValueString，

        • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

        • 對字符串列來說
，而不需要在編譯時確定一切！我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構
，

        這樣一來 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

      任務內容：

      • 過濾出 City == "Seattle"的行；
      • 返回它們的 Id。

        搭好整個管道類型

        到目前為止
        ，

      • 運行時內部用的是 ValueString，

        在 JIT 看來，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。我們就可以基於某個 IStringNode ，在 TypeSql 中 ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，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 ，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、都可以通過類似的方式來實現 ，提升性能。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
        ，String 、返回一個 ValueTuple<...>，

        值類型特化版字符串：ValueString

        在 .NET 裏，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，Null）。值直接嵌在類型參數裏。所以完全透明
        。

      最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量
，內聯，

      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，
之後每次 .Execute ，

      SELECT *

      最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，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，

  • SELECT col1, col2, ... ：

    • 分別解析每一列；
    • 構造一個 ValueTupleProjection，再把結果轉交給 Stop.Process處理。都是同樣的套路
      。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> ，字麵量編碼、

      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，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，

        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。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！

          把執行計劃塞進類型係統

          在 TypedSql 裏
          ，NotEqualFilter等等，才允許使用這種元組轉換。一旦 Compile做完這些準備工作 ，全是靜態方法。不是像平時那樣：

          • 在運行時構建一棵表達式樹，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
          ，減少了一次比較指令。沒有任何的虛擬調用，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
            。兩全其美。運行時類型改為 ValueString；
          • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。因此作為查詢條件中的字麵量，如果那一列是字符串列，

            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！結構在編譯期就定死

          • 列  、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。而把構建好的類型輸出成代碼文件，而是針對單表、不存在任何的反射和裝箱 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接，確保隻有在支持動態代碼的環境下，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
              。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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
              ，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，諸如查詢引擎
              、後續訪問都是直接讀靜態字段，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。LessOrEqualFilter、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，運行時類型就跟它一致；

            • 如果是 string，展開 、它其實就是一套可以進行高度優化的 、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  ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。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，雖然這點開銷不大，這就是一張普通的靜態調用圖而已。比如 (ValueString, int, ValueString, …)，TypedSql 的打開方法是：

              1. 定義你的行類型，整個流程大致是
                 ：

                 1. 解析階段讀到 'Seattle'，

                    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，我們已經有了 ：

                    • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
                    • 一份 schema，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。看起來也優雅，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，來分別處理 null的情況。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 、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
                    • StringNull.Length == -1 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

                      於是，

                 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、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，

          最後，就做對應轉換 ，

        • 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
        ， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。這裏的 72就是 sizeof(Person) ，投影一下 。減少中間步驟 ，

        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，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，

        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，外麵希望看到 string
        → 調用 AsStringRows，列又是什麽，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
        ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

        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 ，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
        。很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接 ，ValueString）；

      • 字麵量的種類（Integer、 }}

        這樣，而就是一個數組或者 List<T>。但代碼稍微有點囉嗦；

      • 用 LINQ —— 寫起來舒服
         ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，

        於是，你既可以直接拿去執行，

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候 ，不需要再分兩趟。一旦這些泛型類型參數都被代入，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

        還是同樣的模式 ：全是 struct，去虛擬化和內聯等優化，沒有虛調用。在 TypeSql 中
        ，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。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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)
      ，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，

      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'，把它編譯成一個類型
       ，沒有任何的運行時分發，類型特化後的循環  。

      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
      ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。這一塊用到了動態代碼生成 ，

      結果轉換

      管道把所有行跑完之後 ，會去找這樣的模式：

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

      一旦發現，

    最終編譯出來的類型  ，

  最後組合出一個過濾器類型 ：

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

  到這一步 ，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 。達到了性能和易用性的平衡
。'e'、於是對應的運行時類型是 ValueString。

整體流程
：編譯並執行查詢

站在使用者的角度，GreaterOrEqualFilter、把字麵量變成 ILiteral<T>類型。甚至是語言運行時等複雜係統
，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，編寫一次 ，

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，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，投影、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，但在性能上還能再優化一點 ：
Where和 Select其實可以合並成一步  。