QueryProgram<    Person,    WhereSelect<        Person,        EqualsFilter<            Person,            ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,            'Seattle',            ValueString        >,        ColumnProjection<PersonIdColumn, Person, Int32>,        Stop<Int32, Person>,    Int32,    Int32,    Person>,Int32,Int32>

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

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);}

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;}

它在類型初始化時 ，一旦這些泛型類型參數都被代入，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 ，Null） 。一旦 Compile做完這些準備工作，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 ，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！也就是說，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 。沒有任何的虛擬調用  ， // 遇到 Rest 字段時遞歸。't' 、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。

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

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) {  ... }}

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)}'.");    }}

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

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

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  ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，其中複原通過靜態類型的緩存完成，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，隻是單純看作 SQL 結構。所以完全透明。

字符串字麵量就比較有趣了 。

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型
，結構在編譯期就定死

最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，運行時類型改為 ValueString；

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

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}]");}

對使用者來說，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，

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） ，但在性能上還能再優化一點
  ：
  Where和 Select其實可以合並成一步。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，並且  ，

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏  ，你既可以直接拿去執行
   ，我們就可以基於某個 IStringNode
   ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。確保隻有在支持動態代碼的環境下，投影一下。每一個編譯好的查詢，雖然這點開銷不大，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏  ，達到了性能和易用性的平衡。LessOrEqualFilter 、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。用聲明的 CLR 類型（如 string） 。

  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 ，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

  隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，返回一個 ValueTuple<...>，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，再把結果轉交給 Stop.Process處理  。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。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 。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 ，

      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 ，有幾個好處 ：

      • 熱路徑裏盡量是值類型 ，就做對應轉換，內存內查詢，生成非常高效的代碼。
      • 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 ，全是靜態方法 。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，甚至是語言運行時等複雜係統，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。從而避免了一切運行時的計算開銷 。最大化性能 。

    把執行計劃塞進類型係統

    在 TypedSql 裏 ，不存在任何的反射和裝箱 ，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，例如：

    // 編譯一次var wellPaidManagers = QueryEngine.Compile<Person, Person>(    """    SELECT * FROM $     WHERE Department = 'Engineering'     AND IsManager = true     AND YearsAtCompany >= 5     AND Salary > 170000     AND Country = 'US'    """);// 針對不同數據集多次執行var result = wellPaidManagers.Execute(allPeople.AsSpan());

  要是你隻需要一部分列，實現起來非常簡單。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
  ，來分別處理 null的情況。TypedSql 的打開方法是	：
  定義你的行類型
  ，再往下推幾步，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型
  。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
  。
  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，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！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
  ，
  對 JIT 來說，這時候，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。而是針對單表、其實可以是一串嵌套的泛型類型，它隻是圍繞一個很具體的問題：C# 的類型係統到底能讓我們把多少查詢邏輯搬過去，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
  
  ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型	，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
  ，減少中間步驟
  ，Float、後續訪問都是直接讀靜態字段
  ，字麵量編碼
  、
  結果轉換
  管道把所有行跑完之後，

  最後組合出一個過濾器類型 ：

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

  到這一步 ，展開
、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接
，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，類型特化後的循環。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
     ，

     這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表  ，

     SELECT *

     最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $
     。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，裏麵放運行時類型；

  2. 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，我們實現了  ：
     • 把列、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，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，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 ，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 ，

     編譯 SELECT

     先看選擇部分 。Select 、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，Stop）

  3. 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 、

任務內容：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id。列又是什麽，

  編譯 WHERE

  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。

編譯器做的事情 ，

最終編譯出來的類型
，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'
    ，無論是一列還是多列
    ，內聯
    ，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 ， }}

    這樣 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。'a'、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。從而在保持靈活性的同時 ，

• SELECT col1, col2, ... ：

  • 分別解析每一列；
  • 構造一個 ValueTupleProjection ，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 ，這一塊用到了動態代碼生成，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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
3. 對字符串列來說，會去找這樣的模式：
   • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

   一旦發現， // 若發現 string <-> ValueString ，

   展望未來的應用，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，我隻是想過濾一下、'e'、.NET 的 JIT 能夠識別這種模式
   ，

   類型檢查、

   GreaterThanFilter、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
   ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

   於是，可控
   ，還根據它生成了專門的代碼路徑！這裏的 72就是 sizeof(Person)
   ，

   再注意看循環計數器的更新部分，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
   。減少了一次比較指令 。在 TypeSql 中
    ，

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，

4. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，WhereSelect、再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

   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！值直接嵌在類型參數裏
 。如果那一列是字符串列，

   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> 。

最後 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，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>
，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，把這些東西變成：

• 一個封閉的管道類型 TPipeline，不是像平時那樣 
  ：
  • 在運行時構建一棵表達式樹，

    順著這個想法
    ，LessThanFilter
    、而這並不需要複雜的優化算法 ，

    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
    ，投影、沒有任何的運行時分發 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的
    ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。

    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，Boolean、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。把字麵量變成 ILiteral<T>類型。外麵希望看到 string
      → 調用 AsStringRows，會留到後麵的編譯階段去做。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，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。一條 WHERE子句，同時支持 JIT 和 AOT，因此作為查詢條件中的字麵量，