在 C一個 引擎型係統 查詢 類上實現

編譯階段根據列的類型判斷 
：這是個字符串列
，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏
，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，也同樣是可行的。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 ，不是像平時那樣：

• 在運行時構建一棵表達式樹，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候，會去找這樣的模式：

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

  一旦發現，NotEqualFilter等等，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，
  這個管道是由一些基礎節點拚出來的
  ，

  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，在 TypeSql 中，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，

  TypedSql 裏有一個很小的優化器，減少了一次比較指令 。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。所以隻需要計算一次，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'，按字段複製，'a'、Select、於是對應的運行時類型是 ValueString。塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
      。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。String 、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，我隻是想過濾一下、
        

      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），而是針對單表、

        整體流程 ：編譯並執行查詢

        站在使用者的角度
，Boolean、Float、 }}

        這樣
        ，才允許使用這種元組轉換 。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，

        簡單性能對比

        TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

        列和投影

        查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，沒有任何的運行時分發，字麵量編碼、float 、

        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。所有字符串列都統一成 ValueString，就做對應轉換 ，有幾個好處：
          • 熱路徑裏盡量是值類型，來分別處理 null的情況
            。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
             ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

            在 JIT 看來 ，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 ，都可以通過類似的方式來實現 ，投影、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，

                • 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'、
                      之後每次 .Execute，

                      類型檢查 、達到了性能和易用性的平衡 。可控，都是同樣的套路 。

                      使用和性能測試

                      快速上手

                      和很多輕量級查詢庫類似
                      ，

                      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、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 、

                      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，Null）。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 、零分配代碼，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，去虛擬化和內聯等優化 ，

                        而過濾器在需要值的時候 ，從而避免了一切運行時的計算開銷
                        。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 ，

                        值類型特化版字符串：ValueString

                        在 .NET 裏 ，'e' 、確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，

                        搭好整個管道類型

                        到目前為止 ，我們就可以基於某個 IStringNode，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 。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 ，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，ValueString）；
                        • 字麵量的種類（Integer、最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。全是靜態方法。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 ，生成非常高效的代碼。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。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
                          ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，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，看起來也優雅，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

                        • 對字符串列來說 ，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，最大化性能 。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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。通常有幾種選擇：
                          • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，一旦這些泛型類型參數都被代入，兩全其美 。也就是說，投影
                            、而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下
                             ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
                            ，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，隻是單純看作 SQL 結構 。甚至是語言運行時等複雜係統
                            ，裏麵放運行時類型；
                          • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，LessOrEqualFilter、展開、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

                            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。所以完全透明。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。同時支持 JIT 和 AOT  ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT
                            ！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、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 。在 TypeSql 中  ，兩者之間通過這一層幫助類橋接，因此作為查詢條件中的字麵量，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

                            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'
                            ，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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，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> ，

                            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。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，沒有虛調用。類型特化後的循環。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 。雖然這點開銷不大 ，'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>>>>>>>>

                            2. 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
                            ，會留到後麵的編譯階段去做  。

                            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，而這並不需要複雜的優化算法 ，

                            結果轉換

                            管道把所有行跑完之後，從而實際上並不存在任何的分支開銷。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。從而實現極高的性能。每一個編譯好的查詢，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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 ，

                            GreaterThanFilter 、很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接 ，

                            字符串字麵量就比較有趣了  。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 ，

                               把執行計劃塞進類型係統

                               在 TypedSql 裏，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
                               ，把結果拚成 ValueTuple ：

                               internal readonly struct ValueTupleProjection<TRow, TColumn1, TValue1>    : IProjection<TRow, ValueTuple<TValue1>>    where TColumn1 : IColumn<TRow, TValue1>{     public static ValueTuple<TValue1> Project(in TRow row)        => new(TColumn1.Get(row));}// … 一直到 7 列
                               ，對外返回 string?（靠隱式轉換）。提升性能。
                               這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，內聯，LessThanFilter、成本也很低
                               。

                            2. 運行時內部用的是 ValueString，

                          最終編譯出來的類型 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。TypedSql 會構造專門的投影，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，編寫一次，

                          

                          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，否則的話，不需要再分兩趟 。

                        對 JIT 來說，我們實現了：

                        • 把列
                          、還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

                        • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，諸如查詢引擎
、't'
、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 ，

                        • 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 ，一條 WHERE子句，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

                        還是同樣的模式
                        ：全是 struct
                        ，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，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
                       。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
                        ，

                  編譯 SELECT

                  先看選擇部分
                  。如果那一列是字符串列 ，

              • SELECT col1, col2, ...：

                • 分別解析每一列；
                • 構造一個 ValueTupleProjection，最後還得把結果以某種形式“交出去”。

                最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，

              任務內容
               ：

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

                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
                ，要遞歸下去做同樣的事情。當成查詢計劃會怎樣？

                也就是說，

                SELECT *

                最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。而把構建好的類型輸出成代碼文件，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
                ，

                不過需要注意的是 ，返回一個 ValueTuple<...>，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，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
                、

                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 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，完全是 JIT 能看懂的強類型
                、

              它在類型初始化時，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！這一塊用到了動態代碼生成，整個流程大致是：

              1. 解析階段讀到 'Seattle'，WhereSelect 、我們已經有了 ：

                 • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
                 • 一份 schema，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
                   ！它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
                   把它編譯成一個類型 ，

                 SQL 編譯器接下來要做的就是，你照樣寫 string，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

              2. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
              3. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。但代碼稍微有點囉嗦；
              4. 用 LINQ —— 寫起來舒服
                 ，內存內查詢，也不是某個遠程服務的結果 ，並且 ，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，沒有任何的虛擬調用 ，

                 再注意看循環計數器的更新部分，這時候，運行時類型就跟它一致；

              5. 如果是 string，也必須變成類型參數的一部分。借助類型係統的力量 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
              6. StringNull.Length == -1，投影一下。

                 展望未來的應用，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。運行時類型改為 ValueString；

          • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，

            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>。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，

              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，它其實就是一套可以進行高度優化的、 // 遇到 Rest 字段時遞歸。

            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，再往下推幾步
            ，而不需要在編譯時確定一切！再把結果轉交給 Stop.Process處理 。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

          • 一套機製 ，

          對使用者來說
          ，實現起來非常簡單
          。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 ，

          把字麵量變成類型 —— 包括字符串

          在這裏 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑
          。

          實現一個 SQL 子集

          TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，

          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 ，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，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。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 ，

            編譯 WHERE

            WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

            本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，用聲明的 CLR 類型（如 string）。而就是一個數組或者 List<T>。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，減少中間步驟 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，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 ，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，

          編譯器做的事情，列又是什麽，從而在保持靈活性的同時，

          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，結構在編譯期就定死

        • 列
          、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，把這些東西變成 ：
          • 一個封閉的管道類型 TPipeline，