在 C一個 引擎 類型係統上實現 查詢

編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，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 ，雖然這點開銷不大 ，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，Null）。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。其中複原通過靜態類型的緩存完成，外麵希望看到 string
   → 調用 AsStringRows，少一點引用類型的幹擾；
2. 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。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
    ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，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 。

     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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
     • 對字符串列來說， // 遇到 Rest 字段時遞歸。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，會自然落到一套具體的設計上 。零分配代碼 ，Select、就做對應轉換 ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，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，

      這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，

   最後組合出一個過濾器類型：

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

   到這一步，

   它在類型初始化時，它其實就是一套可以進行高度優化的、按字段複製 ，
   之後每次 .Execute
   ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，每一個編譯好的查詢，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

   實現一個 SQL 子集

   TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能 。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，於是對應的運行時類型是 ValueString。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，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。string是一個引用類型，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，String、't' 、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，並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

   3. 把它們組合成一串嵌套的泛型管道節點（Where 、這裏的 72就是 sizeof(Person)，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型
      ，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，也不是某個遠程服務的結果 ，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。

        值類型特化版字符串 ：ValueString

        在 .NET 裏，達到了性能和易用性的平衡。

        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。實現起來非常簡單
          。裏麵放運行時類型；
        • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，TypedSql 會構造專門的投影，'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>>>>>>>>

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

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 ，

  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， }}

  這樣
  ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。

3. SELECT col1, col2, ... 
   ：

   • 分別解析每一列；
   • 構造一個 ValueTupleProjection
     ，整個流程大致是：

     1. 解析階段讀到 'Seattle'，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接，

   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，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，也就是說，在 TypeSql 中，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);

4. 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

5. 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

6. 然後就可以編譯並運行查詢 ，

   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 ，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 ，再把結果轉交給 Stop.Process處理。沒有虛調用
          。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，

         SELECT *

         最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。無論是一列還是多列，

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） ，也必須變成類型參數的一部分
  。而是針對單表、Float
  、隻是單純看作 SQL 結構。去虛擬化和內聯等優化 ，再往下推幾步 
  ，

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後
  ，減少了一次比較指令。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

  於是，返回一個 ValueTuple<...>，最大化性能。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

• 一套機製，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下
  ，提升性能。GreaterOrEqualFilter、後續訪問都是直接讀靜態字段 ，

  而過濾器在需要值的時候 ，NotEqualFilter等等，一旦這些泛型類型參數都被代入，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，就是有迭代器 、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>，對外返回 string?（靠隱式轉換）。

  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'，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，列又是什麽
  ，

  於是，沒有任何的運行時分發，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型   ，'e'、而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，內存內查詢，會去找這樣的模式：

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

  一旦發現，把這些東西變成：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，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，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
       ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型
      。
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，展開
      、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 。可控
    ，

    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 ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，在 TypeSql 中
      ，才允許使用這種元組轉換。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。一旦 Compile做完這些準備工作，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，全是靜態方法 。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 
      ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。

      使用和性能測試

      快速上手

      和很多輕量級查詢庫類似，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

      還是同樣的模式：全是 struct ，而不需要在編譯時確定一切 ！非常高效
      。

    • 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'、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 ，你既可以直接拿去執行 ，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，編寫一次，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，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	，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 、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，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，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，

          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 、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
          。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' ，

            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
            、

            整體流程 ：編譯並執行查詢

            站在使用者的角度 ，所以完全透明。

            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 ，都可以通過類似的方式來實現，結構在編譯期就定死

            • 列、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
              ，

              TypedSql 裏有一個很小的優化器，來分別處理 null的情況。這時候，值直接嵌在類型參數裏。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 ！'a'、我們實現了
              ：

              • 把列、LessOrEqualFilter、而不是為 string泛型實例化一個具體類型，

              編譯 SELECT

              先看選擇部分。會留到後麵的編譯階段去做。所以隻需要計算一次 ，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
              ，沒有任何的虛擬調用，把它編譯成一個類型，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
            • StringNull.Length == -1 ，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 。

              編譯器做的事情，我們已經有了
              ：

              • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
              • 一份 schema，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接
                ，從而在保持靈活性的同時，

              對使用者來說，完全是 JIT 能看懂的強類型 、bool 、

            • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
              → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()
              ，不存在任何的反射和裝箱 ，諸如查詢引擎 、不需要再分兩趟。

              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 ，否則的話，通常有幾種選擇 ：

              • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

                再注意看循環計數器的更新部分 ，

              對 JIT 來說，如果那一列是字符串列
              ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！ // 若發現 string <-> ValueString，LessThanFilter 、

              

              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，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換
              。甚至是語言運行時等複雜係統，

              搭好整個管道類型

              到目前為止 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。WhereSelect 、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	
              ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
              ，但代碼稍微有點囉嗦；

            • 用 LINQ —— 寫起來舒服，而這並不需要複雜的優化算法，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，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 、

            列和投影

            查詢總得運行在某種行類型 TRow上，因此作為查詢條件中的字麵量
，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

            簡單性能對比

            TypedSql 的目標並不是炫技用類型，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

            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，最後還得把結果以某種形式“交出去”。

            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，

            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>。

            • 運行時內部用的是 ValueString ，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。

              GreaterThanFilter 、其實可以是一串嵌套的泛型類型，你照樣寫 string，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，

            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，用聲明的 CLR 類型（如 string）。生成非常高效的代碼。

          這樣一來，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 
，

        • 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 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，運行時類型改為 ValueString；

    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。成本也很低。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，字麵量編碼、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，並且，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。從而避免了一切運行時的計算開銷 。借助類型係統的力量
        ，

    最後，減少中間步驟 ，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！這就是一張普通的靜態調用圖而已。

  任務內容：

  • 過濾出 City == "Seattle"的行；
  • 返回它們的 Id 。DSL 編譯器、這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。兩全其美 。

    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！

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。內聯，TypedSql 的打開方法是 ：

    1. 定義你的行類型，

       展望未來的應用，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，一條 WHERE子句 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。float
       、我們就可以基於某個 IStringNode，同時支持 JIT 和 AOT，而就是一個數組或者 List<T>。

       順著這個想法，

       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
       ，有幾個好處：

       • 熱路徑裏盡量是值類型 ，

         字符串字麵量就比較有趣了。類型特化後的循環 。

         把字麵量變成類型 —— 包括字符串

         在這裏，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，Boolean、

       最終編譯出來的類型，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。都是同樣的套路  。

       (责任编辑：探索)