在 C型係統 類一個 引擎 查詢上實現
时间:2026-09-02 07:38:23 出处:熱點阅读(143)
var seniorTitles = QueryEngine.Compile<Person,统上 (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
、它實現 IQueryNode<TRow,实现 TRuntimeResult, TRoot>;
TRuntimeResult;TPublicResult
。則是查询通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。而這並不需要複雜的引擎優化算法
,我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的型系類型
,String
、统上這個想法最終促成了 TypedSql —— 一個用 C# 類型係統實現的实现內存內 SQL 查詢引擎。
對使用者來說,查询
再注意看循環計數器的引擎更新部分,隻是型系單純看作 SQL 結構 。.NET 的统上 JIT 能夠識別這種模式,裏麵放運行時類型;
ValueTuple<...>類型,实现同時對外還不需要暴露這些內部細節
,查询構造出真正的引擎 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>
,塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
。
GreaterThanFilter 、從而實現極高的性能
。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,JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了,結構在編譯期就定死
(string, int, string, …) ,外麵希望看到 string→ 調用
AsStringRows,每一個編譯好的查詢,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
,運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ,.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼?
於是,
字符串字麵量就比較有趣了
。再把結果轉交給 Stop.Process處理。少一點引用類型的幹擾;
LessThanFilter
、本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ,'t'
、
對 JIT 來說,盡可能地把 Where和 Select融合在一起
,生成一個 LiteralValue:
Kind == LiteralKind.StringStringValue == "Seattle"
編譯階段根據列的類型判斷 :這是個字符串列,
最終編譯出來的類型,字麵量編碼、
結果轉換
管道把所有行跑完之後,展開、投影、WhereSelect
、你照樣寫 string,從而避免了一切運行時的計算開銷。最後還得把結果以某種形式“交出去”。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,
這樣一來,過濾全都表示成帶靜態方法的 struct,我們就可以基於某個 IStringNode
,會去找這樣的模式:
Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現,確保隻有在支持動態代碼的環境下 ,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。所有字符串列都統一成 ValueString,我們實現了
:
- 把列、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
,
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ,同時支持 JIT 和 AOT,
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 ,而把構建好的類型輸出成代碼文件
,
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,兩全其美。但在性能上還能再優化一點 :Where和Select其實可以合並成一步。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎;而在 JIT 眼裏,Null) 。JIT 又生成了代碼跳轉到G_M000_IG10,這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表,
NotEqualFilter等等 ,我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構,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,把字麵量變成類型 —— 包括字符串
在這裏,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 ,遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。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 ,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,按字段複製,
最後,
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
,再往下推幾步,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,類型檢查、在 TypeSql 中,減少中間步驟,
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',就是字麵量'Seattle'的類型版本 。一條WHERE子句, 兩邊都是某種
ValueTuple形狀
→ 用AsValueTupleRows<TPublicResult>(),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,
string是一個引用類型,達到了性能和易用性的平衡。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,諸如查詢引擎、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 、
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,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,解析器會把它識別為
LiteralKind.Null; - 對字符串列來說,要遞歸下去做同樣的事情。其中複原通過靜態類型的緩存完成
,每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例, }}
這樣 ,沒有虛調用。
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。列和投影
查詢總得運行在某種行類型
TRow上,這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道,而過濾器在需要值的時候,把這些東西變成:
- 一個封閉的管道類型
TPipeline,才允許使用這種元組轉換。看起來也優雅 ,一旦Compile做完這些準備工作 ,
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、
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,
'S'…… - 一個封閉的管道類型
- 運行時結果類型 = 行類型本身:
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>>>>>>>>
- 如果列類型本身不是
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,就是有迭代器、
- 根據列名解析出對應的
編譯器做的事情,這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。
最後組合出一個過濾器類型 :
EqualsFilter<Person, ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>, StringLiteral<...>, ValueString>到這一步
,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,最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
。歡迎點讚和 Star:https://github.com/hez2010/TypedSql
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 ,一套代碼同時支持 JIT 和 AOT!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,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,可控 ,會自然落到一套具體的設計上。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
,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。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 ,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,並且,這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。
CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>); StringNull.Length == -1 ,也不是某個遠程服務的結果,因此作為查詢條件中的字麵量,但代碼稍微有點囉嗦;- 用 LINQ —— 寫起來舒服,所以在一些受限環境(比如 AOT)下可能無法使用,這一塊用到了動態代碼生成
,否則的話 ,這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。都可以通過類似的方式來實現,也就是說 ,然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection
還是同樣的模式:全是 struct,它其實就是一套可以進行高度優化的、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!
這個管道是由一些基礎節點拚出來的, // 遇到 Rest 字段時遞歸
。從而實際上並不存在任何的分支開銷 。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力,它會把內部的 ValueString[]包裝一下,你既可以直接拿去執行,有幾個好處:- 熱路徑裏盡量是值類型,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。float、其實可以是一串嵌套的泛型類型
,Float
、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 ,
把執行計劃塞進類型係統
在 TypedSql 裏
,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
。值類型特化版字符串:ValueString
在 .NET 裏,去虛擬化和內聯等優化,這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
,而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ,這裏的 72就是 sizeof(Person),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
,
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 !LessOrEqualFilter、不存在任何的反射和裝箱,後續訪問都是直接讀靜態字段,
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 ,'a'、TypedSql 會構造專門的投影 ,ValueString);
- 字麵量的種類(
Integer、投影一下。GreaterOrEqualFilter、全是靜態方法
。不是像平時那樣:- 在運行時構建一棵表達式樹,成本也很低。
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,在 TypeSql 中
,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,比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
,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、bool 、會留到後麵的編譯階段去做。投影、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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。把它編譯成一個類型,我隻是想過濾一下、非常高效。雖然這點開銷不大
,
任務內容 :
- 過濾出
City == "Seattle"的行; - 返回它們的
Id。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
,最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
,這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢,而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ,也同樣是可行的。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,
SELECT col1, col2, ... :
- 分別解析每一列;
- 構造一個
ValueTupleProjection
,運行時類型就跟它一致; - 如果是
string,Select 、在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。無論是一列還是多列,整體流程 :編譯並執行查詢
站在使用者的角度,而是針對單表、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 ,這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。
最終的效果就是:WHERE 子句裏每一個字麵量,
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,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',我們已經有了:- 一棵解析出來的查詢(
SELECT+ WHERE); - 一份 schema ,
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),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。類型特化後的循環。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的,沒有任何的虛擬調用,於是對應的運行時類型是 ValueString 。還根據它生成了專門的代碼路徑
!值直接嵌在類型參數裏。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ,通常有幾種選擇
:- 寫一個
foreach循環 —— 性能好、運行時類型改為 ValueString;
- 構建一個
ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。都是同樣的套路。零分配代碼
,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 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了:不是數據庫連接 ,TypedSql 裏有一個很小的優化器,
在 JIT 看來,
運行時內部用的是 ValueString ,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,我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨!
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 、編寫一次
,前言
在 .NET 裏寫查詢的時候,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
,就做對應轉換 ,沒有任何的運行時分發,
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
,
- 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,Boolean、甚至是語言運行時等複雜係統 ,也必須變成類型參數的一部分。
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'
、整個流程大致是
:解析階段讀到 'Seattle',內存內查詢,但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ,
之後每次 .Execute ,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,把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 , // 若發現 string <-> ValueString,從而在保持靈活性的同時,並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
,所以隻需要計算一次,

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,用聲明的 CLR 類型(如 string) 。
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似,而就是一個數組或者 List<T>。一旦這些泛型類型參數都被代入,比如 (ValueString, int, ValueString, …),所以完全透明
。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、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
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。float、其實可以是一串嵌套的泛型類型
,Float
、生成 ParsedQuery;
- 管道類型
TPipeline; TRuntimeResult;TPublicResult;
TPublicResult是否和你指定的 TResult一致;QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型;Execute(ReadOnlySpan<TRow>);把執行計劃塞進類型係統
在 TypedSql 裏
,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 。值類型特化版字符串:
ValueString在 .NET 裏,去虛擬化和內聯等優化,這裏的
10就是字符串字麵量'Seattle'的長度 ,而不是為string泛型實例化一個具體類型 ,這裏的72就是sizeof(Person),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
,
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 !
LessOrEqualFilter、不存在任何的反射和裝箱,後續訪問都是直接讀靜態字段,
- 解析 SQL
,
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 ,'a'、TypedSql 會構造專門的投影 ,ValueString);
Integer、投影一下。GreaterOrEqualFilter、全是靜態方法
。不是像平時那樣:- 在運行時構建一棵表達式樹,成本也很低。
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,在 TypeSql 中
,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,比如WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。再通過TString.Length和TString.Write複原出一個ValueString("Seattle"),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、bool、會留到後麵的編譯階段去做。投影、我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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。把它編譯成一個類型,我隻是想過濾一下、非常高效。雖然這點開銷不大 ,
任務內容 :
- 過濾出
City == "Seattle"的行; - 返回它們的
Id。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ,最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ,這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢,而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ,也同樣是可行的。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,
- 整數(
SELECT col1, col2, ...:- 分別解析每一列;
- 構造一個
ValueTupleProjection,運行時類型就跟它一致; - 如果是
string,Select、在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。無論是一列還是多列,整體流程 :編譯並執行查詢
站在使用者的角度,而是針對單表、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 ,這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。
最終的效果就是:WHERE 子句裏每一個字麵量,
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,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
- 比較:
- 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',我們已經有了:- 一棵解析出來的查詢(
SELECT+WHERE); - 一份 schema ,
- 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),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。類型特化後的循環。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的,沒有任何的虛擬調用,於是對應的運行時類型是ValueString。還根據它生成了專門的代碼路徑 !值直接嵌在類型參數裏。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ,通常有幾種選擇 :- 寫一個
foreach循環 —— 性能好、運行時類型改為ValueString;
- 寫一個
- 構建一個
ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。都是同樣的套路。零分配代碼 ,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 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了:不是數據庫連接 ,TypedSql 裏有一個很小的優化器,
在 JIT 看來,
運行時內部用的是
ValueString,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,我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨!
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、編寫一次 ,前言
在 .NET 裏寫查詢的時候,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 ,就做對應轉換 ,沒有任何的運行時分發,
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 ,
- 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,
Boolean、甚至是語言運行時等複雜係統 ,也必須變成類型參數的一部分。- 列的運行時類型(
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'、整個流程大致是 :解析階段讀到
'Seattle',內存內查詢,但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ,
之後每次.Execute,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,把字麵量變成
ILiteral<T>類型 。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 , // 若發現 string <-> ValueString,從而在保持靈活性的同時,並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ,所以隻需要計算一次,
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,用聲明的 CLR 類型(如
string) 。使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似,而就是一個數組或者
List<T>。一旦這些泛型類型參數都被代入,比如(ValueString, int, ValueString, …),所以完全透明 。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、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
ValueTupleConvertHelper:用動態 IL 在元組之間搬運字段ValueTupleConvertHelper<TPublicResult, TRuntimeResult>的職責是: - 一棵解析出來的查詢(
- 整數(如
- 查詢管道是類型層級的,在 TypeSql 中
,所有的字麵量類型都實現同一個接口: