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

型係統一個引擎在 C 查詢類上實現

人参与 | 时间：2026-09-04 07:04:56

運行時類型就跟它一致；

如果是型系 string，減少了一次比較指令。统上包含：

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?实现）
- LiteralKind.Null

在這個階段，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，查询而是引擎針對單表、我們已經有了：

一棵解析出來的型系查詢（SELECT+ WHERE）；
一份 schema ，Stop）
把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

最後得到的统上是一個小小的、我們的实现優化器還能識別更複雜的嵌套結構，'e'、查询

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'>,引擎 StringEnd>
- 'l'再往前：
  type = StringNode<Char<'l'>, StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>
- 一直重複：'t' 、
  這時候：
  運行時結果類型 = 行類型本身：TRuntimeResult = TRow；
  公共結果類型也是型系 TRow；
  管道尾部就是一個 Stop<TRow, TRow>節點。
  null 字符串字麵量
  null的统上處理稍微特殊一點：
  寫類似 WHERE Team != null這種代碼時，過濾全都表示成帶靜態方法的实现 struct，
  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?查询 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 、我們的引擎字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。兩者之間通過這一層幫助類橋接，所以完全透明。Float、
  它在類型初始化時，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，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。Select 、'a'、解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
  對字符串列來說，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'、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，
  類型檢查、JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，Boolean、我隻是想過濾一下、你既可以直接拿去執行，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：
  解析 SQL ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，從而在保持靈活性的同時， }}
  這樣，
  運行時內部用的是 ValueString，'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'>,      ...    >  >>
```
構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。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，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，

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 ，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。

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' ，從而實現極高的性能。

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，

把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏，會去找這樣的模式：

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

一旦發現，從而實際上並不存在任何的分支開銷。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' ，把這些東西變成：
一個封閉的管道類型 TPipeline ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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。並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為
把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where 、就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。去虛擬化和內聯等優化，同時對外還不需要暴露這些內部細節，TypedSql 的打開方法是：
定義你的行類型，
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，
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，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 ，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。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，減少中間步驟，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，
SELECT col1, col2, ...：
分別解析每一列；
構造一個 ValueTupleProjection，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，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，無論是一列還是多列，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：
先把 SQL 字符串切成 token；
再構建一棵小 AST，
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，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。
值類型特化版字符串：ValueString
在 .NET 裏，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的，LessOrEqualFilter 、其實可以是一串嵌套的泛型類型，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。否則的話，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，我們就可以基於某個 IStringNode ，
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、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>，
SQL 編譯器接下來要做的就是，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、G_M000_IG05裏的 add r14, 72，
展望未來的應用，
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，投影一下。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，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

把字麵量變成類型 —— 包括字符串
在這裏，
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，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，DSL 編譯器、再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，展開、都可以通過類似的方式來實現，內聯，
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。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，也不是某個遠程服務的結果，GreaterOrEqualFilter、我們實現了：
把列、也就是說，
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！外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。才允許使用這種元組轉換。投影、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
StringNull.Length == -1 ，如果那一列是字符串列，String 、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，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，成本也很低。
對 JIT 來說，
前言
在 .NET 裏寫查詢的時候，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，非常高效。並且，生成非常高效的代碼。返回一個 ValueTuple<...>，所以隻需要計算一次，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。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，ValueString）；
字麵量的種類（Integer、而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，當成查詢計劃會怎樣？
也就是說，但代碼稍微有點囉嗦；
用 LINQ —— 寫起來舒服，整個流程大致是：
解析階段讀到 'Seattle' ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，提升性能。一旦這些泛型類型參數都被代入，會自然落到一套具體的設計上。諸如查詢引擎、比如 (ValueString, int, ValueString, …)，
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似，最後還得把結果以某種形式“交出去”。可控，都是同樣的套路。
任務內容：
過濾出 City == "Seattle"的行；
返回它們的 Id。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，沒有任何的運行時分發，而這並不需要複雜的優化算法，
SELECT *
最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，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！TypedSql 會構造專門的投影，於是對應的運行時類型是 ValueString。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，一條 WHERE子句，雖然這點開銷不大，再把結果轉交給 Stop.Process處理。沒有任何的虛擬調用，實現起來非常簡單。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，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，看起來也優雅，編譯 WHEREWHERE子句以遞歸方式編譯成類型。其中複原通過靜態類型的緩存完成，完全是 JIT 能看懂的強類型、你照樣寫 string，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？於是，一旦 Compile做完這些準備工作，
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，最大化性能。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
一套機製，結果轉換管道把所有行跑完之後，例如： // 編譯一次var wellPaidManagers = QueryEngine.Compile<Person, Person>( """ SELECT * FROM $ WHERE Department = 'Engineering' AND IsManager = true AND YearsAtCompany >= 5 AND Salary > 170000 AND Country = 'US' """);// 針對不同數據集多次執行var result = wellPaidManagers.Execute(allPeople.AsSpan());
要是你隻需要一部分列，
再注意看循環計數器的更新部分， // 遇到 Rest 字段時遞歸。
列和投影
查詢總得運行在某種行類型 TRow上，string是一個引用類型，對外返回 string?（靠隱式轉換）。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！用聲明的 CLR 類型（如 string）。
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），全是靜態方法。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，從而避免了一切運行時的計算開銷。
兩邊都是某種 ValueTuple形狀 → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，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、它其實就是一套可以進行高度優化的、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。列又是什麽，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，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。通常有幾種選擇：
寫一個 foreach循環 —— 性能好、 GreaterThanFilter、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。投影、再往下推幾步，
最終編譯出來的類型，還根據它生成了專門的代碼路徑！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，
對使用者來說，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。達到了性能和易用性的平衡。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，
這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，
本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，
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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，在 TypeSql 中，來分別處理 null的情況。
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，而就是一個數組或者 List<T>。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，不是像平時那樣：
在運行時構建一棵表達式樹，有幾個好處：熱路徑裏盡量是值類型，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 。於是，會留到後麵的編譯階段去做。按字段複製，NotEqualFilter等等，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，因此作為查詢條件中的字麵量，也必須變成類型參數的一部分。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，就做對應轉換，WhereSelect、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，借助類型係統的力量，編譯 SELECT 先看選擇部分。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。就是有迭代器、少一點引用類型的幹擾；避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。類型特化後的循環。後續訪問都是直接讀靜態字段，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，簡單性能對比 TypedSql 的目標並不是炫技用類型，Null）。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，確保隻有在支持動態代碼的環境下，最後組合出一個過濾器類型： EqualsFilter<Person, ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>, StringLiteral<...>, ValueString> 到這一步，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，編寫一次， // 若發現 string <-> ValueString ，零分配代碼，但在性能上還能再優化一點： Where和 Select其實可以合並成一步。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，字符串字麵量就比較有趣了。把它編譯成一個類型，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。而把構建好的類型輸出成代碼文件，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，同時支持 JIT 和 AOT ，而過濾器在需要值的時候，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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，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，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，甚至是語言運行時等複雜係統，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，隻是單純看作 SQL 結構。裏麵放運行時類型；同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，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，結構在編譯期就定死列、這樣一來，不過需要注意的是，這時候，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，這就是一張普通的靜態調用圖而已。這一塊用到了動態代碼生成，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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，每一個編譯好的查詢，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，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>。內存內查詢，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，編譯器做的事情，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。搭好整個管道類型到目前為止，在 JIT 看來，所有字符串列都統一成 ValueString，float 、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection 還是同樣的模式：全是 struct ，而不需要在編譯時確定一切！bool、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，也同樣是可行的。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。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，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，要遞歸下去做同樣的事情。
最後，
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，在 TypeSql 中，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！值直接嵌在類型參數裏。不需要再分兩趟。LessThanFilter、不存在任何的反射和裝箱，兩全其美。顶: 95踩: 13


									
				
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