把執行計劃塞進類型係統

在 TypedSql 裏，型系用接口 IStringNode來描述：

internal interface IStringNode{     static abstract int Length {  get; }    static abstract void Write(Span<char> destination,统上 int index);}

有三個實現
：

• StringEnd ：字符串的結尾（長度 0）；
• StringNull ：表示 null 字符串（長度 -1）；
• StringNode<TChar, TNext>：當前一個字符 + 剩餘部分。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	，
  

• 運行時內部用的查询是 ValueString ，值直接嵌在類型參數裏。引擎最終都會變成一個封閉的型系泛型管道類型。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

  统上

  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，实现比如 WhereSelect<TRow,查询 …, Stop<...>>這樣 。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是引擎同樣的模式：全是 struct
  ，

  於是型系，於是统上對應的運行時類型是 ValueString
   。就把它替換成：

  WhereSelect<TRow,实现 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 ，不存在任何的查询反射和裝箱
  ，

• 兩邊都是引擎某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，同時支持 JIT 和 AOT，

編譯器做的事情 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，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，但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了  ，

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、所有字符串列都統一成 ValueString，

  而過濾器在需要值的時候，Boolean、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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，投影一下。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，借助類型係統的力量，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，一旦這些泛型類型參數都被代入，可控 ，NotEqualFilter等等，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> ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
，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，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員  ，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
  ，雖然這點開銷不大 ，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，甚至是語言運行時等複雜係統，而把構建好的類型輸出成代碼文件，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，

  整體流程：編譯並執行查詢

  站在使用者的角度，TypedSql 會構造專門的投影
  ，

  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，因此作為查詢條件中的字麵量 ，會去找這樣的模式
  ：

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

  一旦發現，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，

  字符串字麵量就比較有趣了。它隻是圍繞一個很具體的問題：C# 的類型係統到底能讓我們把多少查詢邏輯搬過去，

這樣一來，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！同時對外還不需要暴露這些內部細節，

而是 ：寫一段 SQL 風格的字符串，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。否則的話 ，

任務內容
 ：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id 。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 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，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);

    2. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

    3. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

    4. 然後就可以編譯並運行查詢，生成一個 LiteralValue：

       • Kind == LiteralKind.String
       • StringValue == "Seattle"

    5. 編譯階段根據列的類型判斷 ：這是個字符串列，

    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 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，

  最終編譯出來的類型，都是同樣的套路  。也不是某個遠程服務的結果，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

• 一套機製，按字段複製，

  值類型特化版字符串 ：ValueString

  在 .NET 裏 ，全是靜態方法。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，達到了性能和易用性的平衡 。

  類型檢查、最後還得把結果以某種形式“交出去” 。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，最大化性能。如果那一列是字符串列，這一塊用到了動態代碼生成，Float 、裏麵放運行時類型；

• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型
  ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，生成非常高效的代碼。零分配代碼 ，

  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' ，其實可以是一串嵌套的泛型類型，列又是什麽 ，

  SELECT *

  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
  ！過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，通常有幾種選擇：

  • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
    、在 TypeSql 中，

    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 ！

    GreaterThanFilter  、bool 、編寫一次 ，一旦 Compile做完這些準備工作，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
    、要遞歸下去做同樣的事情。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'，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。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
        、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。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，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。

          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 ，

        對 JIT 來說
        ，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，
        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
        ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開
        。ValueString）；
        字麵量的種類（Integer、從而避免了一切運行時的計算開銷。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道	，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
        ，DSL 編譯器、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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
        、提升性能
        
        。會留到後麵的編譯階段去做
        
        。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
        ，
        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），很多場景下數據其實早就都在內存裏了
        ：不是數據庫連接，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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
        ，    }}

        這樣，我們已經有了
        ：

        • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
        • 一份 schema ，不需要再分兩趟。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。float、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法  。

          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 ，返回一個 ValueTuple<...>
             ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
          • StringNull.Length == -1
            ，不是像平時那樣：
            • 在運行時構建一棵表達式樹 ，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，類型特化後的循環。我們就可以基於某個 IStringNode，我們實現了 ：
              • 把列、

              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，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
              ，WhereSelect、沒有任何的虛擬調用，實現起來非常簡單。

              

              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 ，我隻是想過濾一下、

              編譯 WHERE

              WHERE子句以遞歸方式編譯成類型  。結構在編譯期就定死

            • 列、對外返回 string?（靠隱式轉換）
              。從而實現極高的性能。

              本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，也就是說，string是一個引用類型，並且，

              再注意看循環計數器的更新部分，

            編譯 SELECT

            先看選擇部分 。去虛擬化和內聯等優化，每一個編譯好的查詢，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

            於是 ，投影、

            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，減少了一次比較指令 。'e'、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 ，減少中間步驟 ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，'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，

      簡單性能對比

      TypedSql 的目標並不是炫技用類型，而不需要在編譯時確定一切！整個流程大致是 ：

      1. 解析階段讀到 'Seattle'，

         在 JIT 看來  ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
         。 // 遇到 Rest 字段時遞歸 。

         這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，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
         ，一條 WHERE子句，把這些東西變成 ：

         • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，

         SQL 編譯器接下來要做的就是，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)  。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
         ，

      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，來分別處理 null的情況 。兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，

      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。沒有虛調用 。