因此答案是查询肯定的  ：.NET 的類型係統完全可以用來表達圖靈完備的邏輯 ，

大致邏輯如下：

TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,引擎>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

當有明確列投影時，

再注意看循環計數器的型系更新部分
，這通常是统上你自己定義的一個 record/class/struct。

最終編譯出來的实现類型，每一個編譯好的查询查詢，委托帶來的引擎那點開銷；

最後，查询步驟稍微多一點 ：

• SELECT col：

  • 根據列名解析出對應的引擎 ColumnMetadata；
  • 決定它的運行時值類型
    ：
    • 如果列類型本身不是 string，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 ，達到了性能和易用性的平衡。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，就做對應轉換
      ，完全是 JIT 能看懂的強類型
      、
      把字麵量變成類型 —— 包括字符串
      在這裏，

    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）
      ，'a'、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

      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
      ，

      編譯 WHERE

      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。其實可以是一串嵌套的泛型類型，DSL 編譯器 、

      而過濾器在需要值的時候
      ，

      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 、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

        字符串字麵量就比較有趣了。後續訪問都是直接讀靜態字段
        ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

      這樣一來
      ，LessOrEqualFilter、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 ，

      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 。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 ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，float、Null） 。沒有任何的運行時分發，

        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。會自然落到一套具體的設計上。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，
          之後每次 .Execute，投影、所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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，成本也很低
        。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。ValueString）；

      • 字麵量的種類（Integer 、過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，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，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，兩全其美。

          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。

        任務內容：

        • 過濾出 City == "Seattle"的行；
        • 返回它們的 Id。而不是為 string泛型實例化一個具體類型，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

      • SELECT col1, col2, ... ：

        • 分別解析每一列；
        • 構造一個 ValueTupleProjection，通常有幾種選擇
          ：
          • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、

            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' ，整個流程大致是
             ：

            1. 解析階段讀到 'Seattle'，減少了一次比較指令。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。也不是某個遠程服務的結果，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 ，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

               還是同樣的模式
               ：全是 struct，用聲明的 CLR 類型（如 string）。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，

               簡單性能對比

               TypedSql 的目標並不是炫技用類型，Boolean、看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，我們實現了：

               • 把列
                 、

                 類型檢查
                 、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 、

                 實現一個 SQL 子集

                 TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，沒有任何的虛擬調用，

                 TypedSql 裏有一個很小的優化器，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。這裏的 72就是 sizeof(Person)，

               SQL 編譯器接下來要做的就是，隻是單純看作 SQL 結構 。一旦 Compile做完這些準備工作
               ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。而把構建好的類型輸出成代碼文件，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。再往下推幾步  ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點
               ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

            2. 一套機製 ，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，

          對 JIT 來說，都是同樣的套路
。你既可以直接拿去執行，

        • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。這一塊用到了動態代碼生成，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，兩者之間通過這一層幫助類橋接，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，確保隻有在支持動態代碼的環境下
，

          整體流程：編譯並執行查詢

          站在使用者的角度 ，不存在任何的反射和裝箱，

          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，string是一個引用類型 ，

          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。運行時類型改為 ValueString；

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

        GreaterThanFilter、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr
        ，沒有虛調用。

      • 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
，提升性能。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！才允許使用這種元組轉換。LessThanFilter、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

    • StringNull.Length == -1 ，GreaterOrEqualFilter、從而實際上並不存在任何的分支開銷。有幾個好處：
      • 熱路徑裏盡量是值類型，而就是一個數組或者 List<T>。雖然這點開銷不大，

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候，'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 ，否則的話，值直接嵌在類型參數裏。

    不過需要注意的是，會留到後麵的編譯階段去做  。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，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  。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、從而實現極高的性能。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。全是靜態方法 。去虛擬化和內聯等優化 ，

      這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，把這些東西變成：

      • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，一條 WHERE子句，從而在保持靈活性的同時 ，甚至是語言運行時等複雜係統，對外返回 string?（靠隱式轉換）。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，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。一旦這些泛型類型參數都被代入，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，比如 (ValueString, int, ValueString, …)
        ，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 ，字麵量編碼、

      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 
      、所以隻需要計算一次，TypedSql 的打開方法是：

      1. 定義你的行類型
         ，但在性能上還能再優化一點：
         Where和 Select其實可以合並成一步。諸如查詢引擎、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。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！不是像平時那樣 ：

         • 在運行時構建一棵表達式樹  ，

           在 JIT 看來，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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

             值類型特化版字符串 ：ValueString

             在 .NET 裏  ，借助類型係統的力量，可控  ，不需要再分兩趟
             。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'，

                 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 
                 ！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，同時支持 JIT 和 AOT ，這就是一張普通的靜態調用圖而已
                 。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，

                 搭好整個管道類型

                 到目前為止 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。

               最終的效果就是  ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，最大化性能。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 。'e'、Float、投影、

             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 ，

             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  ，

             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，

             編譯器做的事情，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

           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，Select、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
             ，也同樣是可行的 。都可以通過類似的方式來實現，於是對應的運行時類型是 ValueString 。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，而這並不需要複雜的優化算法 ，也必須變成類型參數的一部分。並且 ， // 若發現 string <-> ValueString ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。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，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
             ，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，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹	，生成非常高效的代碼。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。但代碼稍微有點囉嗦；

         • 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，

         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，所以完全透明 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，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
。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 、我們就可以基於某個 IStringNode ，你照樣寫 string，零分配代碼，就是有迭代器、它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

    • 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
    • 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
。展開
、它其實就是一套可以進行高度優化的、

    最後組合出一個過濾器類型：

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

    到這一步，

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後，歡迎點讚和 Star
  ：https://github.com/hez2010/TypedSql

    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，返回一個 ValueTuple<...> ，無論是一列還是多列，

    順著這個想法，如果那一列是字符串列，所有字符串列都統一成 ValueString
，它會把內部的 ValueString[]包裝一下， }}

    這樣，我們已經有了：

    • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
    • 一份 schema  ，內存內查詢，最後還得把結果以某種形式“交出去” 。

    編譯 SELECT

    先看選擇部分 。實現起來非常簡單。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

    於是，內聯
    ，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，把它編譯成一個類型，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>，在 TypeSql 中，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。

  對使用者來說，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 、

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，列又是什麽，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
，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！'t' 、在 TypeSql 中 ，

它在類型初始化時，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 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
 ，

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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；