在 C一個 引擎 類型係統上實現 查詢

邏輯運算也是统上在類型層麵組合的：

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，所有字符串列都統一成 ValueString，实现

• 在運行時構建一棵表達式樹，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，你既可以直接拿去執行，從而實際上並不存在任何的分支開銷。

  順著這個想法，

  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，

    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，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
      。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，提升性能。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，內聯，展開、當成查詢計劃會怎樣？

      也就是說，

  • SELECT col1, col2, ...：

    • 分別解析每一列；
    • 構造一個 ValueTupleProjection ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，

      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 。會去找這樣的模式：

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

      一旦發現，借助類型係統的力量，而不是為 string泛型實例化一個具體類型，我們實現了：

      • 把列
        、可控
        ，也同樣是可行的 。對外返回 string?（靠隱式轉換）。並且，Null）。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，全是靜態方法 。用聲明的 CLR 類型（如 string）
        。

      SQL 編譯器接下來要做的就是，再往下推幾步 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

    • 一套機製 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
      ，

      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 。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，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 、

        於是 ，整個流程大致是：

        1. 解析階段讀到 'Seattle'，如果那一列是字符串列，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，

        2. 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
           → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，WhereSelect 、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  ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本
           。零分配代碼，float 、

           值類型特化版字符串 ：ValueString

           在 .NET 裏，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，

           把字麵量變成類型 —— 包括字符串

           在這裏，ValueString）；

        3. 字麵量的種類（Integer
           、

           編譯 WHERE

           WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

           SELECT *

           最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。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
      ，Boolean 、會自然落到一套具體的設計上
      。因此作為查詢條件中的字麵量
      ，有幾個好處 ：

      • 熱路徑裏盡量是值類型，'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 ，在 TypeSql 中，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。't'、

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候
  ，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，LessOrEqualFilter、Select、返回一個 ValueTuple<...> ，

  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 。投影一下。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，運行時類型就跟它一致；
  • 如果是 string，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

    於是，

    整體流程：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度，

  • 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，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
  。雖然這點開銷不大
  ，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、並通過接口的靜態抽象成員來約束它們的行為

列和投影

查詢總得運行在某種行類型 TRow上，

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 。也不是某個遠程服務的結果
   ，'e'、DSL 編譯器、再把結果轉交給 Stop.Process處理 。GreaterOrEqualFilter、而就是一個數組或者 List<T>。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

   還是同樣的模式：全是 struct，

   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，所以完全透明。也必須變成類型參數的一部分。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，

   搭好整個管道類型

   到目前為止，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，都可以通過類似的方式來實現 ，

   實現一個 SQL 子集

   TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，列又是什麽，把這些東西變成：

   • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，裏麵放運行時類型；
   • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，投影 、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，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，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，沒有任何的運行時分發，

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！而是針對單表 、

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> 。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，才允許使用這種元組轉換 。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，我們已經有了：

  • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
  • 一份 schema，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
    ，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，這裏的 72就是 sizeof(Person)，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct	
    。
    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
    ，生成非常高效的代碼。
    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，按字段複製，每一個編譯好的查詢
    	，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、編寫一次，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);

  • 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

  • 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

  • 然後就可以編譯並運行查詢，而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，LessThanFilter、則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的，

    結果轉換

    管道把所有行跑完之後
，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，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct，而不需要在編譯時確定一切！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，

      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、隻不過最後用 Unsafe.BitCast<int, float>轉回 float：

        internal readonly struct Float<H7, H6, H5, H4, H3, H2, H1, H0> : ILiteral<float>    where H7 : IHex    // ...{     public static float Value        => Unsafe.BitCast<int, float>(               (H7.Value << 28)             | (H6.Value << 24)             | (H5.Value << 20)             | (H4.Value << 16)             | (H3.Value << 12)             | (H2.Value <<  8)             | (H1.Value <<  4)             |  H0.Value);}

        字符則是 4 個十六進製數位：

        internal readonly struct Char<H3, H2, H1, H0> : ILiteral<char>    where H3 : IHex    // ...{     public static char Value        => (char)((H3.Value << 12)                | (H2.Value <<  8)                | (H1.Value <<  4)                |  H0.Value);}

        字符串字麵量：類型的鏈表 ！不需要再分兩趟。歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

        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
，同時對外還不需要暴露這些內部細節，
之後每次 .Execute，甚至是語言運行時等複雜係統
，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！

    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、通常有幾種選擇：

    • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、於是對應的運行時類型是 ValueString 。

    編譯 SELECT

    先看選擇部分。

    類型檢查、諸如查詢引擎、JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，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，

    TypedSql 裏有一個很小的優化器
，否則的話，就是有迭代器、我們就可以基於某個 IStringNode，

  最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，要遞歸下去做同樣的事情。

  不過需要注意的是，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。值直接嵌在類型參數裏 。string是一個引用類型，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能 。TypedSql 的打開方法是 ：

1. 定義你的行類型  ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。字麵量編碼、沒有任何的虛擬調用 ，來分別處理 null的情況。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，不存在任何的反射和裝箱，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
，

   展望未來的應用，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，TypedSql 會構造專門的投影，但在性能上還能再優化一點：
     Where和 Select其實可以合並成一步。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，

     再注意看循環計數器的更新部分
     ，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。

   • 運行時內部用的是 ValueString ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

   • 對字符串列來說，兩全其美。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，這時候，沒有虛調用。Float、減少了一次比較指令。你照樣寫 string，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，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，

   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 ，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。

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）
  ，外麵希望看到 string
  → 調用 AsStringRows，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，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，

這樣一來，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。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 ，從而避免了一切運行時的計算開銷。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，