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);        }    }}

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，後續訪問都是直接讀靜態字段，內存內查詢，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，

   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，也就是說，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。值直接嵌在類型參數裏。外麵希望看到 string
       → 調用 AsStringRows，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，並且，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，從而在保持靈活性的同時，Boolean、
       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'，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。最大化性能。可控，從而實際上並不存在任何的分支開銷。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。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
       。NotEqualFilter等等，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題
       ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑
       。
       把字麵量變成類型 —— 包括字符串
       在這裏	
       ，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，如果那一列是字符串列，都可以通過類似的方式來實現	，借助類型係統的力量，這裏的 72就是 sizeof(Person)
       ，
       這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，其中複原通過靜態類型的緩存完成，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，列又是什麽，

     • SELECT col1, col2, ...：

       • 分別解析每一列；
       • 構造一個 ValueTupleProjection，

         簡單性能對比

         TypedSql 的目標並不是炫技用類型，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，非常高效。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，編寫一次，有幾個好處 ：

         • 熱路徑裏盡量是值類型，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！我們已經有了
           ：
           • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
           • 一份 schema ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。但代碼稍微有點囉嗦；
           • 用 LINQ —— 寫起來舒服，結構在編譯期就定死
           • 列  、一旦 Compile做完這些準備工作 ，而這並不需要複雜的優化算法 ，Float、每一個編譯好的查詢
             ，要遞歸下去做同樣的事情。字麵量編碼 、

             搭好整個管道類型

             到目前為止 ，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 。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！

               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。

                 GreaterThanFilter、

                 把執行計劃塞進類型係統

                 在 TypedSql 裏 ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。雖然這點開銷不大 ，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，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，WhereSelect、就做對應轉換，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，也不是某個遠程服務的結果
，

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 ，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、這一塊用到了動態代碼生成，無論是一列還是多列
  ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，隻是單純看作 SQL 結構。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

  於是 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
  。LessOrEqualFilter
  、

  過濾器

  過濾器的接口長這樣：

  internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}

  一個最常用的比較過濾器形式，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，'S'……

StringNode<Char<'S'>,  StringNode<Char<'e'>,    StringNode<Char<'a'>,      StringNode<Char<'t'>,        StringNode<Char<'t'>,          StringNode<Char<'l'>,            StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>>>>>>>

StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
。

而是：寫一段 SQL 風格的字符串 ，實現起來非常簡單。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，而是針對單表、不是像平時那樣：

• 在運行時構建一棵表達式樹 ，內聯，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。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'
      ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。
      之後每次 .Execute，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 、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

      還是同樣的模式
      ：全是 struct，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

    • 對字符串列來說 ，不存在任何的反射和裝箱，完全是 JIT 能看懂的強類型 、

    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），

      TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，GreaterOrEqualFilter 、兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，

      SELECT *

      最簡單的情況就是
      ：SELECT * FROM $。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。零分配代碼 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

      展望未來的應用，

      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
      ！而不是為 string泛型實例化一個具體類型，於是對應的運行時類型是 ValueString。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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，會留到後麵的編譯階段去做。'a' 、

      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 ，

      於是，會去找這樣的模式 ：

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

      一旦發現
      ，string是一個引用類型 ，

    它在類型初始化時，去虛擬化和內聯等優化，

    最後組合出一個過濾器類型：

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

    到這一步 ，

    列和投影

    查詢總得運行在某種行類型 TRow上，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 ！

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候，

  

  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
  ，看起來也優雅  ，一條 WHERE子句 ，

  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 ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。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 ，所以完全透明。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 ，成本也很低。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> 
。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 ，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，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道
，否則的話，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。bool、

上個跑分結果：

可以看到：TypedSql 在時間和分配上無限逼近 foreach，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，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value 
，從而實現極高的性能。把這些東西變成 ：

• 一個封閉的管道類型 TPipeline
  ，

  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。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
     ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，而不需要在編譯時確定一切 ！過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量
，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 ，

這樣一來，

最後，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，

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，

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，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 ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 
  ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，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 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
• 一套機製，ValueString）；
• 字麵量的種類（Integer、

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似，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 ，再往下推幾步，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，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 ，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 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，

對 JIT 來說 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。

最終編譯出來的類型 ，會自然落到一套具體的設計上。

結果轉換

管道把所有行跑完之後，

在 JIT 看來 ，

不過需要注意的是 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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，所有字符串列都統一成 ValueString，沒有虛調用。諸如查詢引擎、隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

   再注意看循環計數器的更新部分 ，

2. 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'、TypedSql 會構造專門的投影，再把結果轉交給 Stop.Process處理。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，

     對使用者來說
     ，LessThanFilter 、

     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 ，類型特化後的循環。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，甚至是語言運行時等複雜係統
      ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，沒有任何的運行時分發 ，Select、也必須變成類型參數的一部分。但在性能上還能再優化一點
     ：
     Where和 Select其實可以合並成一步。

     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>。整個流程大致是
        ：

       1. 解析階段讀到 'Seattle' ，TypedSql 的打開方法是 ：

          1. 定義你的行類型 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，

             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 、而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 
               ，你照樣寫 string，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 ，展開、我們實現了：

               • 把列、不需要再分兩趟。都是同樣的套路。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
                 ，把它編譯成一個類型，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，也同樣是可行的
                 。運行時類型改為 ValueString；

             • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。

             編譯器做的事情，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
，

     任務內容 ：

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

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

       這樣，也可以把它輸出到代碼裏然後通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。投影 、Null）
       。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

       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，

       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 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

       順著這個想法 ，同時支持 JIT 和 AOT，來分別處理 null的情況
         。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。

       整體流程 ：編譯並執行查詢

       站在使用者的角度 ，我隻是想過濾一下
       、沒有任何的虛擬調用，float 、

     編譯 SELECT

     先看選擇部分  。這就是一張普通的靜態調用圖而已。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
     ，

     而過濾器在需要值的時候，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。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，裏麵放運行時類型；
     • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，才允許使用這種元組轉換
       。
       這個管道是由一些基礎節點拚出來的 
       ，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。返回一個 ValueTuple<...> ，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，在 TypeSql 中，所以隻需要計算一次，從而避免了一切運行時的計算開銷 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，它其實就是一套可以進行高度優化的、

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
、一旦這些泛型類型參數都被代入 ，