• 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?引擎）
  • LiteralKind.Null

• 管道類型 TPipeline；
• TRuntimeResult；
• TPublicResult；

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	
，

SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，最大化性能 。

  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 ，每一個編譯好的查詢
  ，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，沒有虛調用 。投影 、才允許使用這種元組轉換
  。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，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，把它編譯成一個類型，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，

  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' ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！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，類型特化後的循環。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
  • 一套機製 ，

    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，都是同樣的套路。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，

  SQL 編譯器接下來要做的就是，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 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，雖然這點開銷不大 
  ，外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows，其中複原通過靜態類型的緩存完成，DSL 編譯器、

  而過濾器在需要值的時候，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>，

  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 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏 ， // 若發現 string <-> ValueString，從而避免了一切運行時的計算開銷。

  

  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
  ，其實可以是一串嵌套的泛型類型，我隻是想過濾一下
  、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
  ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題
  
  ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
  ，
  一個查詢的入口長這樣：
  internal static class QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>    where TPipeline : IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRow>{     public static IReadOnlyList<TPublicResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    {         var runtime = new QueryRuntime<TRuntimeResult>(rows.Length);        TPipeline.Run(rows, ref runtime);        return ConvertResult(ref runtime);    }    private static IReadOnlyList<TPublicResult> ConvertResult(ref QueryRuntime<TRuntimeResult> runtime)    {         if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.Rows;        }        else if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<ValueString>) && typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>) == typeof(IReadOnlyList<string>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.AsStringRows();        }        else if (RuntimeFeature.IsDynamicCodeSupported && typeof(TRuntimeResult).IsGenericType && typeof(TPublicResult).IsGenericType)        {             return runtime.AsValueTupleRows<TPublicResult>();        }        throw new InvalidOperationException($"Cannot convert query result from '{ typeof(TRuntimeResult)}' to '{ typeof(TPublicResult)}'.");    }}
  可以看到主要有三種情況
  
  ：
  運行時結果類型和公共結果類型一模一樣
  → 直接把 Rows返回就行
  。隻是單純看作 SQL 結構。JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10	，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
  ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
  ，

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，我們實現了 ：

• 把列  、這就是一張普通的靜態調用圖而已。不需要再分兩趟 。完全是 JIT 能看懂的強類型 
  、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。同時支持 JIT 和 AOT，

  TypedSql 裏有一個很小的優化器，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，非常高效 。提升性能。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，String、 }}

  這樣，投影一下 。TypedSql 的打開方法是：

  1. 定義你的行類型，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，運行時類型改為 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' 、內聯
，

  對使用者來說  ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。TypedSql 會構造專門的投影，

  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、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。

    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。你既可以直接拿去執行，

    最終編譯出來的類型 ，

    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，成本也很低。裏麵放運行時類型；
    • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，

    • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
      → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，

      GreaterThanFilter、在 TypeSql 中，

      簡單性能對比

      TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，這一塊用到了動態代碼生成 ，'t' 、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。我們就可以基於某個 IStringNode，

      順著這個想法，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，

      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。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'，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

          於是
          ，我們已經有了 ：

          • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
          • 一份 schema，但在性能上還能再優化一點  ：
            Where和 Select其實可以合並成一步 。來分別處理 null的情況
             。

          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，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，達到了性能和易用性的平衡 。所以完全透明 。去虛擬化和內聯等優化，借助類型係統的力量，

        • 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 ，

      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
      ，就是有迭代器、我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，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 ，不存在任何的反射和裝箱 ，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，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

  最後，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。無論是一列還是多列 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。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，生成一個 LiteralValue：
     • Kind == LiteralKind.String
     • StringValue == "Seattle"

  2. 編譯階段根據列的類型判斷  ：這是個字符串列 ，就做對應轉換 ，

     結果轉換

     管道把所有行跑完之後 ，

     把字麵量變成類型 —— 包括字符串

     在這裏，兩者之間通過這一層幫助類橋接
，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型  。

     於是，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣
。

     實現一個 SQL 子集

     TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎
，如果那一列是字符串列
，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 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。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。會留到後麵的編譯階段去做  。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。Null）。

         再注意看循環計數器的更新部分，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，展開 、

  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、值直接嵌在類型參數裏。而這並不需要複雜的優化算法，把字麵量變成 ILiteral<T>類型
。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

  所有字符串列都統一成 ValueString，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。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，不是像平時那樣
  ：
  • 在運行時構建一棵表達式樹 ，

    使用和性能測試

    快速上手

    和很多輕量級查詢庫類似，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
    。
    之後每次 .Execute ，

    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，但代碼稍微有點囉嗦；
    • 用 LINQ —— 寫起來舒服，這裏的 72就是 sizeof(Person) ，列又是什麽 ，可控 ，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、

      搭好整個管道類型

      到目前為止，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，也必須變成類型參數的一部分。

      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，

    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）
      ，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，而就是一個數組或者 List<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 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。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，返回一個 ValueTuple<...>
    ，內存內查詢 ，實現起來非常簡單 。有幾個好處：

    • 熱路徑裏盡量是值類型
      ，

      展望未來的應用，否則的話 ，編寫一次，運行時類型就跟它一致；

    • 如果是 string ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，

    這樣一來，從而實現極高的性能。再把結果轉交給 Stop.Process處理。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

    • 對字符串列來說，

    編譯 SELECT

    先看選擇部分 。減少了一次比較指令。甚至是語言運行時等複雜係統
    ，從而在保持靈活性的同時 ，生成非常高效的代碼
    。LessThanFilter、字麵量編碼、整個流程大致是 ：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。例如：

       public sealed record Person(    int Id,    string Name,    int Age,    string City,    float Salary,    string Department,    bool IsManager,    int YearsAtCompany,    string Country,    string? Team,    string Level);

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

    3. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

    4. 然後就可以編譯並運行查詢  ，

  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 ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。都可以通過類似的方式來實現 ，string是一個引用類型 
    ，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。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，

          • 運行時內部用的是 ValueString，

            類型檢查 、Select
            、'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
      ，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，LessOrEqualFilter、

      前言

      在 .NET 裏寫查詢的時候，ValueString）；

      • 字麵量的種類（Integer
        、'e'、並且，

        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。比如 (ValueString, int, ValueString, …)，

          SELECT *

          最簡單的情況就是：SELECT * FROM $。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，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 ，諸如查詢引擎、要遞歸下去做同樣的事情。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，結構在編譯期就定死

        • 列 、這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

          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 ，會自然落到一套具體的設計上。一條 WHERE子句 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，bool 、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、而是針對單表、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
         ，通常有幾種選擇 ：
         • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、WhereSelect 、確保隻有在支持動態代碼的環境下，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，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、它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，再往下推幾步，

         編譯 WHERE

         WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。所以隻需要計算一次，

         這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

         不過需要注意的是
         ，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 ，

         列和投影

         查詢總得運行在某種行類型 TRow上，

    對 JIT 來說 ，投影
    、隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，把這些東西變成
    ：

    • 一個封閉的管道類型 TPipeline  ，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 ，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 ，

    它在類型初始化時，

  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，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，因此作為查詢條件中的字麵量  ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>
  。

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