在 C一個 引擎 類型係統上實現 查詢

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。編寫一次 ，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，它其實就是一套可以進行高度優化的、都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，

最後組合出一個過濾器類型 ：

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

到這一步，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 ，每一個編譯好的查詢 ，GreaterOrEqualFilter 、可控，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 ，通常有幾種選擇：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、按字段複製 ，不是像平時那樣：
  • 在運行時構建一棵表達式樹 ，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。

    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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。因此作為查詢條件中的字麵量，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。我們就可以基於某個 IStringNode ，

    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  。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'，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 、要遞歸下去做同樣的事情 。沒有任何的虛擬調用 ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，否則的話，

        任務內容 ：

        • 過濾出 City == "Seattle"的行；
        • 返回它們的 Id
          。這時候，

          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 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。成本也很低。而不需要在編譯時確定一切 ！

          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 ！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，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開
         。而就是一個數組或者 List<T>
         。

         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，減少中間步驟
         ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。

    它在類型初始化時 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，就是有迭代器、

  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 ，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
  ，
  值類型特化版字符串：ValueString
  在 .NET 裏
  ，
  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	。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	，當成查詢計劃會怎樣
  ？
  也就是說，值直接嵌在類型參數裏。並且，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，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
  於是
  ，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，而把構建好的類型輸出成代碼文件	，
  編譯器做的事情
  ，
  TypedSql 編譯出來的類型大概是這樣：
  QueryProgram<    Person,    WhereSelect<        Person,        EqualsFilter<            Person,            ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>,            'Seattle',            ValueString        >,        ColumnProjection<PersonIdColumn, Person, Int32>,        Stop<Int32, Person>,    Int32,    Int32,    Person>,Int32,Int32>
  讓我們來看看 RyuJIT 為我們的查詢方案生成了什麽樣的機器碼
  ：
  G_M000_IG01:                ; prologue       push     r15       push     r14       push     rdi       push     rsi       push     rbp       push     rbx       sub      rsp, 40       mov      rbx, rcxG_M000_IG02:                ; 分配結果數組       mov      esi, dword ptr [rbx+0x08]       mov      edx, esi       mov      rcx, 0x7FFE71F29558       call     CORINFO_HELP_NEWARR_1_VC       mov      rdi, rax       xor      ebp, ebp       mov      rbx, bword ptr [rbx]       test     esi, esi       jle      SHORT G_M000_IG06G_M000_IG03:                ; 初始化循環變量       xor      r14d, r14dG_M000_IG04:                ; 循環體       lea      r15, bword ptr [rbx+r14]       mov      rcx, gword ptr [r15+0x08]       mov      rdx, 0x16EB0400D30       mov      rdx, gword ptr [rdx]       mov      rdx, gword ptr [rdx+0x08]       cmp      rcx, rdx       je       G_M000_IG12       test     rcx, rcx       je       SHORT G_M000_IG05       test     rdx, rdx       je       SHORT G_M000_IG05       mov      r8d, dword ptr [rcx+0x08]       cmp      r8d, dword ptr [rdx+0x08]       je       SHORT G_M000_IG08G_M000_IG05:                ; 更新循環計數器       add      r14, 72       dec      esi       jne      SHORT G_M000_IG04G_M000_IG06:                ; 產生結果對象       mov      rcx, 0x7FFE72227600       call     CORINFO_HELP_NEWSFAST       mov      rbx, rax       lea      rcx, bword ptr [rbx+0x08]       mov      rdx, rdi       call     CORINFO_HELP_ASSIGN_REF       mov      dword ptr [rbx+0x10], ebp       mov      rax, rbxG_M000_IG07:                ; epilogue       add      rsp, 40       pop      rbx       pop      rbp       pop      rsi       pop      rdi       pop      r14       pop      r15       retG_M000_IG08:                ; 字符串長度比較       lea      rax, bword ptr [rcx+0x0C]       add      rdx, 12       mov      ecx, dword ptr [rcx+0x08]       add      ecx, ecx       mov      r8d, ecx       cmp      r8, 10       je       SHORT G_M000_IG10G_M000_IG09:                ; 字符串內容慢速比較       mov      rcx, rax       call     [System.SpanHelpers:SequenceEqual(byref,byref,nuint):bool]       jmp      SHORT G_M000_IG11G_M000_IG10:                ; 字符串內容快速比較       mov      rcx, qword ptr [rax]       mov      rax, qword ptr [rax+0x02]       mov      r8, qword ptr [rdx]       xor      rcx, r8       xor      rax, qword ptr [rdx+0x02]       or       rcx, rax       sete     al       movzx    rax, alG_M000_IG11:                ; 處理比較結果       test     eax, eax       je       SHORT G_M000_IG05G_M000_IG12:                ; 把匹配的 Id 寫入結果數組       mov      ecx, dword ptr [r15+0x30]       lea      rax, bword ptr [rdi+0x10]       lea      edx, [rbp+0x01]       mov      r15d, edx       movsxd   rdx, ebp       mov      dword ptr [rax+4*rdx], ecx       mov      ebp, r15d       jmp      G_M000_IG05
  注意看 G_M000_IG08的 r8, 10	，隻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
  ，
  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。
  SELECT *
  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $	。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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，
  在 JIT 看來	，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	
  。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
  ，
  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'、結構在編譯期就定死
  列、
  SQL 編譯器接下來要做的就是
  ，所有字符串列都統一成 ValueString
  ，零分配代碼，
  編譯 SELECT
  先看選擇部分
  。對外返回 string?（靠隱式轉換）。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。TypedSql 會構造專門的投影
  ，會去找這樣的模式：
  Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
  一旦發現，
  於是，
  最後，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例
  ，
  實現一個 SQL 子集
  TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，
  TypedSql 裏有一個很小的優化器
  	，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，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
  StringNull.Length == -1
  ，
  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）
  
  ，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
  
  。最後還得把結果以某種形式“交出去”。
  使用和性能測試
  快速上手
  和很多輕量級查詢庫類似	，確保隻有在支持動態代碼的環境下
  ，整個流程大致是
  ：
  解析階段讀到 'Seattle'
  ，我們已經有了：
  一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  一份 schema，這裏的 72就是 sizeof(Person)，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，有幾個好處：
  熱路徑裏盡量是值類型，'t'、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，內聯，
  整體流程：編譯並執行查詢
  站在使用者的角度，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，
  不過需要注意的是，而是想試試看	：在保持 SQL 風格外殼的情況下，
  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	，才允許使用這種元組轉換。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，
  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'
  ，'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，借助類型係統的力量，其實可以是一串嵌套的泛型類型
  
  ，比如 (ValueString, int, ValueString, …)，Select、
  簡單性能對比
  TypedSql 的目標並不是炫技用類型	，不需要再分兩趟
  。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，運行時類型就跟它一致；
  如果是 string，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，會自然落到一套具體的設計上。非常高效。
  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，其中複原通過靜態類型的緩存完成，全是靜態方法。LessOrEqualFilter
  、提升性能。雖然這點開銷不大，看起來也優雅，也不是某個遠程服務的結果，來分別處理 null的情況。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
  。
  再注意看循環計數器的更新部分，Float、把它編譯成一個類型，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。減少了一次比較指令
  。
  布爾結構
  給定一個解析後的 WhereExpression樹：
  A AND B→ AndFilter<TRow, TA, TB>；
  A OR B→ OrFilter<TRow, TA, TB>；
  NOT A→ NotFilter<TRow, TA>。
  最終編譯出來的類型，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
  ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10	，不存在任何的反射和裝箱
  ，諸如查詢引擎、再往下推幾步，都會變成一個具體的 ILiteral<T>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
  ，最大化性能。
  最終的效果就是	：WHERE 子句裏每一個字麵量	
  ，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，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
  ，
  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、
  順著這個想法，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏	，沒有虛調用。
  這樣一來
  ，一旦這些泛型類型參數都被代入
  ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
  
  都是同樣的套路
  。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，而這並不需要複雜的優化算法	，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式 ：全是 struct ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，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 ，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，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，展開 
、NotEqualFilter等等，

SELECT col1, col2, ... ：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection 
，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構  ，

對使用者來說 ，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；