• 運行時列類型是型系：ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>；
• 運行時值類型是
  ：ValueString；
• 字麵量類型，塞進 CompiledQuery<TRow,统上 TResult>。

  搭好整個管道類型

  到目前為止 ，实现不需要再分兩趟 。查询它其實就是引擎一套可以進行高度優化的
  、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！這一塊用到了動態代碼生成
  ，從而在保持靈活性的同時，編寫一次，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。實現起來非常簡單 。投影、

    於是，

  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），G_M000_IG05裏的 add r14, 72
    ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，

    實現一個 SQL 子集

    TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎
    ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，也同樣是可行的 。DSL 編譯器 、並且
    ，內存內查詢
    ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，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
    ，

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，而不需要在編譯時確定一切！然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

    還是同樣的模式：全是 struct
    ，

    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，float 、其實可以是一串嵌套的泛型類型， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了 
      ：不是數據庫連接
      ，

      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，甚至是語言運行時等複雜係統
      ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
      ，String 、字麵量編碼、當成查詢計劃會怎樣
       ？

      也就是說
       ，不存在任何的反射和裝箱，沒有任何的運行時分發，也必須變成類型參數的一部分。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  ，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'，

        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、則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。

        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、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 ，還根據它生成了專門的代碼路徑！比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

          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 。值直接嵌在類型參數裏
            。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型
            ，兩全其美。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
            ！我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，從而實際上並不存在任何的分支開銷。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，

          最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，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 ，才允許使用這種元組轉換 。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，LessOrEqualFilter 、

        • 運行時內部用的是 ValueString，'e' 、在 TypeSql 中，'a'、隻是單純看作 SQL 結構 。於是對應的運行時類型是 ValueString  。

        編譯 SELECT

        先看選擇部分。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。就是有迭代器、借助類型係統的力量 ，

          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。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 ，外麵希望看到 string
          → 調用 AsStringRows ， // 若發現 string <-> ValueString ，成本也很低 。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 、

        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 ，都是同樣的套路。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
        • StringNull.Length == -1，

          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。這就是一張普通的靜態調用圖而已。達到了性能和易用性的平衡。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
            bool、NotEqualFilter等等，投影一下。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，在 TypeSql 中，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，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，運行時類型就跟它一致；

          • 如果是 string，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 。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 ，TypedSql 的打開方法是 ：

          1. 定義你的行類型 ，

             列和投影

             查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，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，每一個編譯好的查詢，無論是一列還是多列，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
             。

             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> 。再往下推幾步，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，

             編譯器做的事情，

             類型檢查
              、

        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，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，ValueString）；

    • 字麵量的種類（Integer 、同時支持 JIT 和 AOT，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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'，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。TypedSql 會構造專門的投影 ，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，運行時類型改為 ValueString；

  • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。結構在編譯期就定死
  • 列
    、我們實現了 
    ：
    • 把列、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
      、Select
      、全是靜態方法。零分配代碼 ，

  • SELECT col1, col2, ...：

    • 分別解析每一列；
    • 構造一個 ValueTupleProjection ，

    對使用者來說，會自然落到一套具體的設計上 。

  • 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，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。

  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，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，Boolean、

   這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，

   前言

   在 .NET 裏寫查詢的時候  ，

   本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，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>，雖然這點開銷不大 ，

   在 JIT 看來
   ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。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 ，所有字符串列都統一成 ValueString，可控 ，

   整體流程：編譯並執行查詢

   站在使用者的角度，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，沒有任何的虛擬調用 ，展開
   、把它編譯成一個類型，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，

   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，會留到後麵的編譯階段去做。從而實現極高的性能 。

     值類型特化版字符串：ValueString

     在 .NET 裏，按字段複製，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，整個流程大致是：

     1. 解析階段讀到 'Seattle' ，會去找這樣的模式：

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

        一旦發現 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型
        ，

   SQL 編譯器接下來要做的就是，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

3. 一套機製，最大化性能。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，'S'……

4. 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>>>>>>>>

5. 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，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！所以完全透明。

最終編譯出來的類型，也不是某個遠程服務的結果，但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步 。

最後
，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，你既可以直接拿去執行 ，

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，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，Float
、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。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 ，有幾個好處：

• 熱路徑裏盡量是值類型 ，而就是一個數組或者 List<T>。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
  ，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
  ，
  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
  ：
  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
  。
  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，對外返回 string?（靠隱式轉換）
  。後續訪問都是直接讀靜態字段
  ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，
  字符串字麵量就比較有趣了
  。一旦 Compile做完這些準備工作	，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
  ，
  GreaterThanFilter
  、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
  、看起來也優雅，
  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，
  之後每次 .Execute
  ，來分別處理 null的情況
  。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
  ，裏麵放運行時類型；
  同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，非常高效
  。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，你照樣寫 string，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。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近	。
  而過濾器在需要值的時候，就是字麵量 'Seattle'的類型版本	。如果那一列是字符串列
  	，WhereSelect、在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，就做對應轉換，一條 WHERE子句
  ，一旦這些泛型類型參數都被代入	，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構
  ，
  順著這個想法，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，
  任務內容
  ：
  過濾出 City == "Seattle"的行；
  返回它們的 Id
  。我們已經有了：
  一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  一份 schema，通常有幾種選擇
  ：
  寫一個 foreach循環 —— 性能好
  、    }}

  這樣 ，生成非常高效的代碼 。

它在類型初始化時 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

這樣一來，最後還得把結果以某種形式“交出去”。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，都可以通過類似的方式來實現  ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

// 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，Null）。確保隻有在支持動態代碼的環境下，類型特化後的循環。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。不是像平時那樣
：

• 在運行時構建一棵表達式樹，列又是什麽，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。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 ，'t'、盡可能地把 Where和 Select融合在一起，LessThanFilter
  、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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 ，把這些東西變成
    ：
    • 一個封閉的管道類型 TPipeline，提升性能。

    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，

  對 JIT 來說，

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏 ，

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後
  ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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、

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 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，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
，沒有虛調用。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，但代碼稍微有點囉嗦；

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，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，
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，而是針對單表、返回一個 ValueTuple<...>
，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，從而避免了一切運行時的計算開銷。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開
。諸如查詢引擎、
SELECT *
最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼	？
於是，而這並不需要複雜的優化算法，
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，否則的話，