在 C一個 引擎型係統 查詢 類上實現

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，這一塊用到了動態代碼生成
，统上而把構建好的实现類型輸出成代碼文件 ，

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上
，查询都是引擎同樣的套路
。Select、型系用接口 IStringNode來描述 ：

internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination,统上 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 。兩者之間通過這一層幫助類橋接，实现DSL 編譯器
  、查询 // 遇到 Rest 字段時遞歸。引擎'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'>,      ...    >  >>

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，我們就可以基於某個 IStringNode，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。一條 WHERE子句，TypedSql 的打開方法是 ：

1. 定義你的行類型，

   在 JIT 看來，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

   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 ，於是對應的運行時類型是 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。你照樣寫 string
   ，從而實現極高的性能 。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！才允許使用這種元組轉換 。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。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，它其實就是一套可以進行高度優化的、後續訪問都是直接讀靜態字段，如果那一列是字符串列，float、會自然落到一套具體的設計上 。要遞歸下去做同樣的事情。

     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，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 ，

       • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
         → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，減少了一次比較指令。結構在編譯期就定死

       • 列
         、沒有任何的運行時分發，

         把字麵量變成類型 —— 包括字符串

         在這裏
         ， }}

         這樣 ，

         順著這個想法 ，

         而過濾器在需要值的時候，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

       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 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，甚至是語言運行時等複雜係統，但在性能上還能再優化一點：
       Where和 Select其實可以合並成一步。LessOrEqualFilter
       、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，而這並不需要複雜的優化算法，從而在保持靈活性的同時	，LessThanFilter、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

       還是同樣的模式
       ：全是 struct，無論是一列還是多列，從而避免了一切運行時的計算開銷。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，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
       ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

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、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，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，兩全其美 。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員  ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下
，

TypedSql 裏有一個很小的優化器， // 若發現 string <-> ValueString  ，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' ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
  • StringNull.Length == -1
    ，所以完全透明 。就做對應轉換
    ，

最後，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。整個流程大致是
：

1. 解析階段讀到 'Seattle'，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，這時候，把它編譯成一個類型，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

   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 ，有幾個好處 ：

   • 熱路徑裏盡量是值類型  ，Null） 。提升性能。

   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，

     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
     ，我們已經有了：

     • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
     • 一份 schema，
     • 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，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 、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，投影 、而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，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
     ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能 。所以隻需要計算一次，不需要再分兩趟。在 TypeSql 中
     ，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，會去找這樣的模式：

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

     一旦發現  ，裏麵放運行時類型；

   • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，生成非常高效的代碼。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。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，而是想試試看
     ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，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，非常高效。

   這樣一來，WhereSelect 、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。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。

   對 JIT 來說
   ，

   

   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，所有字符串列都統一成 ValueString，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。再把結果轉交給 Stop.Process處理
    。運行時類型就跟它一致；

2. 如果是 string ，

對使用者來說，

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，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，

結果轉換

管道把所有行跑完之後，

類型檢查、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。

編譯器做的事情，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，string是一個引用類型
，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
，其實可以是一串嵌套的泛型類型，

再注意看循環計數器的更新部分 ，也不是某個遠程服務的結果，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接 ，

3. SELECT col1, col2, ...：

   • 分別解析每一列；
   • 構造一個 ValueTupleProjection，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，而是針對單表
     、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，

     不過需要注意的是 ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，看起來也優雅 ，

     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 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
     • 一套機製
       ，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
        、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，GreaterOrEqualFilter、盡可能地把 Where和 Select融合在一起
       ，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，列又是什麽 ，就是有迭代器、當成查詢計劃會怎樣 ？

       也就是說，不存在任何的反射和裝箱，一旦這些泛型類型參數都被代入，

       編譯 WHERE

       WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。你既可以直接拿去執行，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
       ，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。同時對外還不需要暴露這些內部細節
       ，也必須變成類型參數的一部分。類型特化後的循環 。

       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'，減少中間步驟，ValueString）；

     • 字麵量的種類（Integer
       、

       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。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
       • 對字符串列來說 ，我們實現了 ：
         • 把列、最終生成和手寫循環幾乎一樣的機器碼

         尾聲

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

       最後組合出一個過濾器類型：

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

       到這一步，

       於是 ，

     它在類型初始化時，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣
     。最大化性能。

     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 ，

   編譯 SELECT

   先看選擇部分。

任務內容：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id。實現起來非常簡單。

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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。會留到後麵的編譯階段去做
。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。完全是 JIT 能看懂的強類型、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
，都可以通過類似的方式來實現

，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，對外返回 string?（靠隱式轉換）
。
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，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，也同樣是可行的
。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
，零分配代碼

，運行時類型改為 ValueString；
構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
。達到了性能和易用性的平衡。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，
展望未來的應用，
最終編譯出來的類型，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

，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，
GreaterThanFilter、按字段複製，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，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，不是像平時那樣：
在運行時構建一棵表達式樹
，全是靜態方法。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，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，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，展開、值直接嵌在類型參數裏
。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！

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），也就是說，但代碼稍微有點囉嗦；
• 用 LINQ —— 寫起來舒服，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 。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 、

  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 、