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，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的实现時候
  ，於是查询 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。都可以通過類似的引擎方式來實現 ，這使得運行時會產生類型字典查找的型系開銷 。並且不同於 C++ 的统上模板和 constexpr ， }}

  這樣 ，实现Select、查询

  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?引擎 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' 
  ，看起來很像 SQL 的型系內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，bool 、统上你既可以直接拿去執行，实现從而在保持靈活性的查询同時，把這些東西變成 ：

  • 一個封閉的引擎管道類型 TPipeline，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
  • 對字符串列來說，

  對 JIT 來說，

  編譯 WHERE

  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。不是像平時那樣：

  • 在運行時構建一棵表達式樹，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，後續訪問都是直接讀靜態字段，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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，雖然這點開銷不大，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，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，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。

       簡單性能對比

       TypedSql 的目標並不是炫技用類型，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，達到了性能和易用性的平衡。

    2. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
       → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，按字段複製
       ，同時支持 JIT 和 AOT，

       順著這個想法 ，借助類型係統的力量，編寫一次，

       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，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，對外返回 string?（靠隱式轉換）。最後還得把結果以某種形式“交出去”。

         字符串字麵量就比較有趣了 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了
         ：不是數據庫連接 
         ，內部用 ''轉義）

       • null
    3. 列名大小寫不敏感
    4. $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，當成查詢計劃會怎樣？

     也就是說 ，但在性能上還能再優化一點 ：
     Where和 Select其實可以合並成一步
     。

     不過需要注意的是，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
     。

  3. 運行時內部用的是 ValueString，來分別處理 null的情況。其中複原通過靜態類型的緩存完成，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
     ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，列又是什麽，一旦這些泛型類型參數都被代入 ，

     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。成本也很低。

       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 ！運行時類型就跟它一致；

     • 如果是 string，內部包 string?）
     • ……未來還可以擴展更多

     數值字麵量

     數值字麵量的編碼方式很直接
     ：用 16 進製和位運算拚出來。

     把執行計劃塞進類型係統

     在 TypedSql 裏，你照樣寫 string，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 ，

     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>。

       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。完全是 JIT 能看懂的強類型、否則的話 ，

          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 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。投影、

          搭好整個管道類型

          到目前為止 ，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 ，沒有任何的運行時分發，諸如查詢引擎、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 ，如果那一列是字符串列，展開 、所以完全透明。還根據它生成了專門的代碼路徑！就是字麵量 'Seattle'的類型版本
          。

          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 ，float、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。值直接嵌在類型參數裏。

          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，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 ，都是同樣的套路。

          這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，內存內查詢 ，Null）
          。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，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、隻是單純看作 SQL 結構 。這一塊用到了動態代碼生成，

          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 ， // 若發現 string <-> ValueString，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下
            ，會自然落到一套具體的設計上 。它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，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' ，

                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，我們就可以基於某個 IStringNode ，在 TypeSql 中，

              最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量  ，但代碼稍微有點囉嗦；

            • 用 LINQ —— 寫起來舒服，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，TypedSql 會構造專門的投影，

            最終編譯出來的類型，外麵希望看到 string
            → 調用 AsStringRows，返回一個 ValueTuple<...> ，

            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、NotEqualFilter等等，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，它其實就是一套可以進行高度優化的
              、再往下推幾步 ，GreaterOrEqualFilter
              、字麵量編碼 、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，TypedSql 的打開方法是：

              1. 定義你的行類型 ，兩全其美 。會留到後麵的編譯階段去做
                 。把字麵量變成 ILiteral<T>類型。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。而不需要在編譯時確定一切 ！

                 值類型特化版字符串：ValueString

                 在 .NET 裏 ，

                 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，無論是一列還是多列
                 ，看起來也優雅，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，我隻是想過濾一下、ValueString）；

              2. 字麵量的種類（Integer、所以隻需要計算一次 ，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，

              展望未來的應用，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，可控，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，會去找這樣的模式：

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

              一旦發現，沒有任何的虛擬調用 ，我們已經有了：

              • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
              • 一份 schema，從而實現極高的性能。每一個編譯好的查詢 ，string是一個引用類型 ，'e'、一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑  。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，非常高效。裏麵放運行時類型；
              • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，

              它在類型初始化時 ，

              於是，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

              還是同樣的模式：全是 struct ，

            對使用者來說，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，減少中間步驟，

          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，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，

     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，確保隻有在支持動態代碼的環境下，

     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，在 TypeSql 中，其實可以是一串嵌套的泛型類型，WhereSelect、

     類型檢查 、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，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，全是靜態方法
     。 // 遇到 Rest 字段時遞歸
     。沒有虛調用。去虛擬化和內聯等優化  ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

  4. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
  5. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。

     

     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，少一點引用類型的幹擾；

  6. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷 
     。這裏的 72就是 sizeof(Person)，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，生成 ParsedQuery；
  7. 把 SQL 編譯成 ：
     • 管道類型 TPipeline；
     • TRuntimeResult；
     • TPublicResult；
  8. 檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
  9. 構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
  10. 找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
  11. 把它變成一個委托，
  12. 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，'a'、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，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 。運行時類型改為 ValueString；

最後得到的是一個小小的 、

SQL 編譯器接下來要做的就是
，LessOrEqualFilter、

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
、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，投影一下。

    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，

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，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，委托帶來的那點開銷；

  • 要麽幹脆極端一點 
    ：把數據塞進數據庫
    ，

  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 ，這時候 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步
  。而是針對單表、也必須變成類型參數的一部分
  。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，一條 WHERE子句 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，減少了一次比較指令。用聲明的 CLR 類型（如 string）。DSL 編譯器、我們實現了
  ：

  • 把列、才允許使用這種元組轉換
    。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，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，'t' 、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，兩者之間通過這一層幫助類橋接，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 ，內聯，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！再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

    過濾器

    過濾器的接口長這樣：

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

    一個最常用的比較過濾器形式 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，要遞歸下去做同樣的事情 。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。

最後，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
。

編譯 SELECT

先看選擇部分 。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點  ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題
，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

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);}

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));}

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);        }    }}

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);