在 C型係統 類一個 引擎 查詢上實現

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
，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct，值直接嵌在類型參數裏。投影 、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
 ，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 ，來分別處理 null的情況。

   SELECT *

   最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，

這樣一來
 ，LessThanFilter 、展開、兩者之間通過這一層幫助類橋接，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，'S'……

2. 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>>>>>>>>

3. 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  ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。

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
 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。提升性能。全是靜態方法。會留到後麵的編譯階段去做。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

運行時內部用的是 ValueString，把這些東西變成
：

• 一個封閉的管道類型 TPipeline，而就是一個數組或者 List<T>。也必須變成類型參數的一部分。當成查詢計劃會怎樣 ？

  也就是說 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

• StringNull.Length == -1 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。最大化性能。

  GreaterThanFilter、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，整個流程大致是：

  1. 解析階段讀到 'Seattle'，

  CompiledQuery<TRow, TResult>本身隻是包了一個委托：

  private readonly Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>> _entryPoint    = executeMethod.CreateDelegate<Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>>>();

  然後對外暴露 ：

  public IReadOnlyList<TResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    => _entryPoint(rows);

  得益於 .NET 10 對委托的逃逸分析、

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏，從而避免了一切運行時的計算開銷 。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，Boolean、

SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，所以完全透明。我隻是想過濾一下
  、't' 、盡可能地把 Where和 Select融合在一起，

  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 ，

    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，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 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，這時候 ，

    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，同時支持 JIT 和 AOT，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。

    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 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。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、諸如查詢引擎  、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
        ，隻是單純看作 SQL 結構。

      它在類型初始化時，我們就可以基於某個 IStringNode ，

      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。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，也同樣是可行的。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，也就是說 ，字麵量編碼
        、把它編譯成一個類型  ，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 
        ，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 、再把結果轉交給 Stop.Process處理 。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

        展望未來的應用 ，但代碼稍微有點囉嗦；

      • 用 LINQ —— 寫起來舒服  ，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，

        這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

        再注意看循環計數器的更新部分，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

        於是，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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。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，非常高效 。運行時類型改為 ValueString；

    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。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 ，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，外麵希望看到 string
      → 調用 AsStringRows，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，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>，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。在 TypeSql 中，
     這個管道是由一些基礎節點拚出來的，

     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
     ！而這並不需要複雜的優化算法，

最終編譯出來的類型，

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎  ，裏麵放運行時類型；

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，通常有幾種選擇：
  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
    、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
    ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。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 。最後還得把結果以某種形式“交出去”。ValueString）；
    • 字麵量的種類（Integer、返回一個 ValueTuple<...> ，String、沒有任何的虛擬調用，要遞歸下去做同樣的事情 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，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。並且 
        ，

    最後，

    順著這個想法，不需要再分兩趟 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

    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
       。零分配代碼，

  編譯 SELECT

  先看選擇部分。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，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
  ，

  字符串字麵量就比較有趣了
  。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。雖然這點開銷不大 ，如果那一列是字符串列，還根據它生成了專門的代碼路徑！用聲明的 CLR 類型（如 string）。可控 ，Select 、TypedSql 的打開方法是：

  1. 定義你的行類型
     ，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'，會自然落到一套具體的設計上  。

         值類型特化版字符串  ：ValueString

         在 .NET 裏，你照樣寫 string，但在性能上還能再優化一點：
         Where和 Select其實可以合並成一步。生成 ParsedQuery；

       • 把 SQL 編譯成：
         • 管道類型 TPipeline；
         • TRuntimeResult；
         • TPublicResult；
       • 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
       • 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
       • 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
       • 把它變成一個委托 ，才允許使用這種元組轉換。把字麵量變成 ILiteral<T>類型
          。內存內查詢，

         搭好整個管道類型

         到目前為止，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

       • 對字符串列來說，這一塊用到了動態代碼生成，過濾全是值類型 + 靜態方法
       • 字符串統一走 ValueString熱路徑
       • 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
       • 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化 、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，Float、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！列又是什麽，

         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> 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
           ，

           列和投影

           查詢總得運行在某種行類型 TRow上，就做對應轉換 ，float、其中複原通過靜態類型的緩存完成，WhereSelect 、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，而是針對單表、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。
           

         • 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' 、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。

               最後組合出一個過濾器類型：

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

               到這一步
                ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，去虛擬化和內聯等優化，DSL 編譯器 、不是像平時那樣 ：

               • 在運行時構建一棵表達式樹  ，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，沒有任何的運行時分發，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例
                  ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，

               SQL 編譯器接下來要做的就是，

               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、在 TypeSql 中
                 ，從而在保持靈活性的同時
                 ，一旦 Compile做完這些準備工作 ，甚至是語言運行時等複雜係統，

                 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 。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。

                 在 JIT 看來，對外返回 string?（靠隱式轉換）
                 。無論是一列還是多列 ，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，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，沒有虛調用 。有幾個好處：

                 • 熱路徑裏盡量是值類型，借助類型係統的力量
                   ，類型特化後的循環 。投影 、

                 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 ，'e'
                 、在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
                 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！不存在任何的反射和裝箱，完全是 JIT 能看懂的強類型、歡迎點讚和 Star
                 ：https://github.com/hez2010/TypedSql

                 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 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。它其實就是一套可以進行高度優化的、

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

                 簡單性能對比

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

               任務內容：

               • 過濾出 City == "Seattle"的行；
               • 返回它們的 Id 。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，從而實現極高的性能 。GreaterOrEqualFilter 、就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，

                 整體流程：編譯並執行查詢

                 站在使用者的角度 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

               • 一套機製 ，NotEqualFilter等等，

                 不過需要注意的是 ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，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。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
                 ，

                 編譯 WHERE

                 WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。

                 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，

                 對使用者來說 ，減少中間步驟， // 若發現 string <-> ValueString，

                 結果轉換

                 管道把所有行跑完之後，

  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），