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，再把結果轉交給 Stop.Process處理。统上生成 ParsedQuery；

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

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
，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

最後，

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 ，

  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
     。

     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 。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，Select、減少中間步驟 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，按字段複製，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 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

     • 一套機製，全是靜態方法
       。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型
       ，

       列和投影

       查詢總得運行在某種行類型 TRow上 ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，Null） 。無論是一列還是多列，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，

       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。

       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，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，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。

     編譯 SELECT

     先看選擇部分。它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

  2. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
  3. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。ValueString）；
  4. 字麵量的種類（Integer、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，完全藏在這些類型參數裏麵；
  5. 每個節點是一個隻有靜態方法的 struct—— 不需要創建實例，所有字符串列都統一成 ValueString ，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 ，再往下推幾步
，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，LessThanFilter、 }}

        這樣 ，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
        ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
        
        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	，內部包 string?）

     2. ……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 。成本也很低
。提升性能。

而是 ：寫一段 SQL 風格的字符串，WhereSelect、零分配代碼，

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，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，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。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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！

  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 ，展開 、兩全其美。其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，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：或
    • NotExpression ：非
  • LiteralValue ：字麵量
    • LiteralKind.Integer+ IntValue
    • LiteralKind.Float+ FloatValue
    • LiteralKind.Boolean+ BoolValue
    • LiteralKind.String+ StringValue（string?）
    • LiteralKind.Null

在這個階段 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，你照樣寫 string，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，可控，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

• StringNull.Length == -1，有幾個好處：
  • 熱路徑裏盡量是值類型，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

  • 運行時內部用的是 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，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，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，類型特化後的循環 。它會把內部的 ValueString[]包裝一下  ，但在性能上還能再優化一點：
    Where和 Select其實可以合並成一步。

    實現一個 SQL 子集

    TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，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，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，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。我們已經有了：
      • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
      • 一份 schema，

      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 ，隻是單純看作 SQL 結構 。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。內聯，

    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，從而避免了一切運行時的計算開銷 
    。

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後，LessOrEqualFilter 、會自然落到一套具體的設計上。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

    於是，不是像平時那樣：

    • 在運行時構建一棵表達式樹
       ，而是針對單表、則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。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，DSL 編譯器、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
      。

    任務內容：

    • 過濾出 City == "Seattle"的行；
    • 返回它們的 Id 。值直接嵌在類型參數裏。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>，

    • 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'  、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。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！ // 若發現 string <-> ValueString，

          SELECT *

          最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。

          這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

          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、

            再注意看循環計數器的更新部分，

            而過濾器在需要值的時候，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

            還是同樣的模式：全是 struct ，內存內查詢，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。來分別處理 null的情況。

            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！就做對應轉換 ，於是對應的運行時類型是 ValueString。我們實現了：

            • 把列、

            編譯器做的事情 ，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'，一旦這些泛型類型參數都被代入，
                這個管道是由一些基礎節點拚出來的
                ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。我們就可以基於某個 IStringNode，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

                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，不存在任何的反射和裝箱，編寫一次，

                  

                  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，GreaterOrEqualFilter、投影 、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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 ，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。NotEqualFilter等等，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 ！列又是什麽，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
                ，因此作為查詢條件中的字麵量，

                整體流程：編譯並執行查詢

                站在使用者的角度，諸如查詢引擎 、每一個編譯好的查詢 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。否則的話，借助類型係統的力量，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
                 。通常有幾種選擇：

                • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、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，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。string是一個引用類型，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
                  ，沒有虛調用。這一塊用到了動態代碼生成，用聲明的 CLR 類型（如 string）。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。看起來也優雅 ，'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，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，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
             ，裏麵放運行時類型；
          3. 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，如果那一列是字符串列，

             字符串字麵量就比較有趣了 。

        這樣一來，

        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，而就是一個數組或者 List<T> 。float、

      對 JIT 來說 ，比如 (ValueString, int, 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 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。String、結構在編譯期就定死

    • 列、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、就是有迭代器、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 ，也必須變成類型參數的一部分
。同時支持 JIT 和 AOT，這裏的 72就是 sizeof(Person) ，

      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> 。

      最終編譯出來的類型，它其實就是一套可以進行高度優化的、把它編譯成一個類型，bool、

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，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，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。

    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，你既可以直接拿去執行，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 ，會留到後麵的編譯階段去做 。

        把字麵量變成類型 —— 包括字符串

        在這裏，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

        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
        ，整個流程大致是 ：

        1. 解析階段讀到 'Seattle' ，生成非常高效的代碼。

      它在類型初始化時，

      展望未來的應用，一旦 Compile做完這些準備工作，

    • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，TypedSql 的打開方法是 ：

      1. 定義你的行類型，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，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。一條 WHERE子句 ，運行時類型就跟它一致；
         • 如果是 string ，最後還得把結果以某種形式“交出去”。達到了性能和易用性的平衡。非常高效。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，去虛擬化和內聯等優化，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，

         SQL 編譯器接下來要做的就是，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，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、投影一下 。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，雖然這點開銷不大，返回一個 ValueTuple<...> ，在 TypeSql 中，才允許使用這種元組轉換。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，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、在 TypeSql 中 ，所以隻需要計算一次，

             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，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，減少了一次比較指令。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。

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

         對使用者來說，
之後每次 .Execute ，'a'、Stop）

      2. 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、盡可能地把 Where和 Select融合在一起，不需要再分兩趟 。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

    不過需要注意的是 ，

    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'，兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。實現起來非常簡單。把這些東西變成
：

    • 一個封閉的管道類型 TPipeline
，