焦點 2026-09-02 12:09:09 7641

在 C一個引擎型係統查詢類上實現

那麽：

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，Boolean 、统上JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，实现按字段複製，查询
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,引擎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，而我的型系 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，都會變成一個具體的统上 ILiteral<T>類型，把結果拚成 ValueTuple：
```
internal readonly struct ValueTupleProjection<TRow,实现 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，確保隻有在支持動態代碼的查询環境下	，字符串字麵量就比較有趣了。引擎生成一個 LiteralValue：
Kind == LiteralKind.String
StringValue == "Seattle"
```

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,引擎943 B	232 B
Foreach	9.429 ns	0.0417 ns	0.0326 ns	0.0046	407 B	72 B

編譯階段根據列的型系類型判斷：這是個字符串列，一個整型字麵量長這樣：

internal readonly struct Int<H7,统上 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，把原來的实现 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，你既可以直接拿去執行，查询盡可能地把 Where和 Select融合在一起，引擎就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。裏麵放運行時類型；

同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，

`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），
兩邊都是某種 ValueTuple形狀 → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，

`編譯 SELECT`

先看選擇部分。運行時類型改為 ValueString；

構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。順著這個想法，'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'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型，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，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，再把結果轉交給 Stop.Process處理。

`搭好整個管道類型`

到目前為止，兩全其美。無論是一列還是多列，

在 JIT 看來，否則的話，投影一下。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，也不是某個遠程服務的結果，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，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，同時對外還不需要暴露這些內部細節，但在性能上還能再優化一點： Where和 Select其實可以合並成一步。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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，從而實現極高的性能。成本也很低。

`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、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，

SQL 編譯器接下來要做的就是，但代碼稍微有點囉嗦；

用 LINQ —— 寫起來舒服，再注意看循環計數器的更新部分，去虛擬化和內聯等優化，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。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，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。也必須變成類型參數的一部分。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

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、當成查詢計劃會怎樣？

也就是說，都是同樣的套路。看起來也優雅，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。而就是一個數組或者 List<T>。

而過濾器在需要值的時候，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。如果那一列是字符串列，

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，就是有迭代器、

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，而把構建好的類型輸出成代碼文件，就做對應轉換，有幾個好處：

熱路徑裏盡量是值類型，我們已經有了：一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；一份 schema， 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，減少了一次比較指令。我們就可以基於某個 IStringNode ，String、最後，諸如查詢引擎、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 ，float、則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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，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。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，從而避免了一切運行時的計算開銷。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 ，'t'、實現起來非常簡單。使用和性能測試快速上手和很多輕量級查詢庫類似，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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。在 TypeSql 中，把它編譯成一個類型，都可以通過類似的方式來實現，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

`把字麵量變成類型 —— 包括字符串`

在這裏，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。

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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。

對 JIT 來說，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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，通常有幾種選擇：寫一個 foreach循環 —— 性能好、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。GreaterOrEqualFilter 、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，值直接嵌在類型參數裏。生成非常高效的代碼。後續訪問都是直接讀靜態字段，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，展望未來的應用，任務內容：過濾出 City == "Seattle"的行；返回它們的 Id。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？於是，而是針對單表、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，列又是什麽，沒有任何的虛擬調用，這裏的 72就是 sizeof(Person) ，不存在任何的反射和裝箱，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。再往下推幾步，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。要遞歸下去做同樣的事情。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。Select 、這時候，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，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，

`實現一個 SQL 子集`

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。投影、所以完全透明。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，零分配代碼，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' ，一旦這些泛型類型參數都被代入，結果轉換管道把所有行跑完之後，甚至是語言運行時等複雜係統，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，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。沒有任何的運行時分發，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，也就是說，完全是 JIT 能看懂的強類型、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
StringNull.Length == -1 ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection
還是同樣的模式：全是 struct ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，還根據它生成了專門的代碼路徑！一條 WHERE子句，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。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。
編譯 WHERE
WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。TypedSql 會構造專門的投影，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，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，NotEqualFilter等等，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、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、隻是單純看作 SQL 結構。
前言
在 .NET 裏寫查詢的時候，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。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>，其中複原通過靜態類型的緩存完成，才允許使用這種元組轉換。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，因此作為查詢條件中的字麵量，
本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，其實可以是一串嵌套的泛型類型，
它在類型初始化時，
列和投影
查詢總得運行在某種行類型 TRow上，

編譯器做的事情，

SELECT col1, col2, ... ：
- 分別解析每一列；
- 構造一個 ValueTupleProjection ，你照樣寫 string ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。 }}
  這樣，
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，TypedSql 的打開方法是：
1. 定義你的行類型，委托帶來的那點開銷；
2. 要麽幹脆極端一點：把數據塞進數據庫，並且，
  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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，
    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。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。類型特化後的循環。把字麵量變成 ILiteral<T>類型。
    之後每次 .Execute，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，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 、把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
  - 一套機製，編寫一次，LessOrEqualFilter 、而不需要在編譯時確定一切！
  最後組合出一個過濾器類型：
```
EqualsFilter<Person,             ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,             StringLiteral<...>,             ValueString>
```
  到這一步，LessThanFilter、於是對應的運行時類型是 ValueString。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，同時支持 JIT 和 AOT，來分別處理 null的情況。歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
    以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，
  - 運行時內部用的是 ValueString ，內存內查詢，
    不過需要注意的是，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，string是一個引用類型 ，
  - 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' 、
        值類型特化版字符串：ValueString
        在 .NET 裏，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。兩者之間通過這一層幫助類橋接，
        於是，減少中間步驟，我隻是想過濾一下、投影、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。非常高效。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，
        GreaterThanFilter 、
        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，返回一個 ValueTuple<...> ，沒有虛調用。 // 若發現 string <-> ValueString，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 ，也同樣是可行的。
        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，
        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。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，
        整體流程：編譯並執行查詢
        站在使用者的角度，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，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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，從而實際上並不存在任何的分支開銷。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
        對字符串列來說，會留到後麵的編譯階段去做。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，可控，
        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，所有字符串列都統一成 ValueString ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，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，
        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！我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，
        這個管道是由一些基礎節點拚出來的，字麵量編碼、提升性能。會自然落到一套具體的設計上。所以隻需要計算一次，Null）。DSL 編譯器、
        把執行計劃塞進類型係統
        在 TypedSql 裏，內聯，
        SELECT *
        最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。達到了性能和易用性的平衡。
        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。'e'、不需要再分兩趟。一旦 Compile做完這些準備工作，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。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！就是字麵量 'Seattle'的類型版本。'a'、最後還得把結果以某種形式“交出去” 。不是像平時那樣：
        在運行時構建一棵表達式樹，最大化性能。bool 、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。
        最終編譯出來的類型，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，會去找這樣的模式：
- Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現，

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，從而在保持靈活性的同時，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，Float 、展開、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！對外返回 string?（靠隱式轉換）。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。每一個編譯好的查詢，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows， // 遇到 Rest 字段時遞歸。我們實現了：

把列、這就是一張普通的靜態調用圖而已。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！

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，它其實就是一套可以進行高度優化的、

這樣一來，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，在 TypeSql 中，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，整個流程大致是：

解析階段讀到 'Seattle' ，借助類型係統的力量，運行時類型就跟它一致；

如果是 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> 。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、這一塊用到了動態代碼生成，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，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，雖然這點開銷不大，而這並不需要複雜的優化算法，ValueString）；

字麵量的種類（Integer、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，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，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，結構在編譯期就定死

列、類型檢查、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， TypedSql 裏有一個很小的優化器，全是靜態方法。這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，WhereSelect 、它會把內部的 ValueString[]包裝一下，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，

焦點上一篇：經常用 Codex 後，我發現 AGENTS.md 隻該管一件事下一篇：大模型RAG實戰，從被罵不靠譜到成為部門MVP，這是我的踩坑全記錄相关文章、純 .NET 手寫 CUDA kernel ，GLM AI 範式越遷：使用 XXL 訂單的含金量在分化經常用 Codex 後，我發現 AGENTS.md 隻該管一件事

編譯 `WHERE`

前言

在 C一個引擎型係統查詢類上實現

`ValueTupleConvertHelper ：用動態 IL 在元組之間搬運字段`

`編譯 SELECT`

`搭好整個管道類型`

`字麵量工廠`

把查詢變成嵌套的泛型類型

`數值字麵量`

null 字符串字麵量

使用和性能測試

快速上手

`尾聲`

`把字麵量變成類型 —— 包括字符串`

比較表達式

`實現一個 SQL 子集`

結果轉換

列和投影

把字符串塞進類型

值類型特化版字符串：`ValueString`

過濾器

整體流程：編譯並執行查詢

把 `Where`和 `Select`融合起來

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

把執行計劃塞進類型係統

`SELECT *`

簡單性能對比

布爾結構

ValueTupleConvertHelper ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

編譯 SELECT

搭好整個管道類型

字麵量工廠

把查詢變成嵌套的泛型類型

數值字麵量

null 字符串字麵量

使用和性能測試

快速上手

尾聲

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

比較表達式

實現一個 SQL 子集

結果轉換

編譯 WHERE

前言

列和投影

把字符串塞進類型

值類型特化版字符串：ValueString

過濾器

整體流程 ：編譯並執行查詢

把 Where和 Select融合起來

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

把執行計劃塞進類型係統

SELECT *

簡單性能對比

布爾結構

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編譯 `WHERE`

值類型特化版字符串：`ValueString`

整體流程：編譯並執行查詢

把 `Where`和 `Select`融合起來

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

`SELECT *`