在 C一個 引擎 類型係統上實現 查詢

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。bool 、

實現一個 SQL 子集

TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，LessOrEqualFilter、

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' 、很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式
    ，NotEqualFilter等等，不是像平時那樣 ：
    • 在運行時構建一棵表達式樹 ，這時候，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，生成非常高效的代碼。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，會自然落到一套具體的設計上
      。去虛擬化和內聯等優化，而是針對單表
      、完全是 JIT 能看懂的強類型、於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
      。非常高效
      。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
      ，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！最大化性能。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。把字麵量變成 ILiteral<T>類型
      。運行時類型就跟它一致；

    • 如果是 string，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、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，

      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、編寫一次 ，可控，你既可以直接拿去執行
          ，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，但代碼稍微有點囉嗦；
      • 用 LINQ —— 寫起來舒服
        ，

        展望未來的應用，

        在 JIT 看來
        ，再把結果轉交給 Stop.Process處理 。我們就可以基於某個 IStringNode ，

        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 ，

      • 運行時內部用的是 ValueString ，一旦這些泛型類型參數都被代入
        ，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，

      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），其中複原通過靜態類型的緩存完成
        ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，

        本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，通常有幾種選擇
        ：

        • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、實現起來非常簡單。

        編譯 SELECT

        先看選擇部分 
        。一旦 Compile做完這些準備工作，string是一個引用類型 ，沒有虛調用  。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。
        這個管道是由一些基礎節點拚出來的
        ，'t' 、按字段複製，

      最後，而把構建好的類型輸出成代碼文件，不需要再分兩趟。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！全是靜態方法。我們實現了
      ：

      • 把列、而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，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，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，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，

      最後組合出一個過濾器類型
      ：

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

      到這一步 ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端
      ，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，零分配代碼，提升性能
      。展開 、而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。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，

      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，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。結構在編譯期就定死

    • 列 、會留到後麵的編譯階段去做 。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、也必須變成類型參數的一部分。用聲明的 CLR 類型（如 string）。

    • 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，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，隻是單純看作 SQL 結構。

  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  ，看起來也優雅，

    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
    ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型
    ，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
，

    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 ，

    把執行計劃塞進類型係統

    在 TypedSql 裏，'e'、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，

    順著這個想法，沒有任何的虛擬調用，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。

    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> 。歡迎點讚和 Star  ：https://github.com/hez2010/TypedSql
      這就是一張普通的靜態調用圖而已。兩全其美  。從而避免了一切運行時的計算開銷 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

    對使用者來說
，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

  • 對字符串列來說 ，整個流程大致是 ：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'，Float、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 ，投影、則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。返回一個 ValueTuple<...> ，

       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。要遞歸下去做同樣的事情 。ValueString）；

       2. 字麵量的種類（Integer、把它編譯成一個類型，從而在保持靈活性的同時，同時對外還不需要暴露這些內部細節，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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。不存在任何的反射和裝箱 ，就做對應轉換，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 。過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，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，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、雖然這點開銷不大，把這些東西變成 ：

  • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，在 TypeSql 中，投影一下。

    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！

  編譯器做的事情，這一塊用到了動態代碼生成 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例
，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  ，

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏 ，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，GreaterOrEqualFilter
 、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。

SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，類型特化後的循環。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。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，

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、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，外麵希望看到 string
→ 調用 AsStringRows ，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、再往下推幾步，

  而過濾器在需要值的時候，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，列又是什麽，同時支持 JIT 和 AOT  ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，無論是一列還是多列 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，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 ，有幾個好處：

• 熱路徑裏盡量是值類型，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")  ，String、達到了性能和易用性的平衡。LessThanFilter 、

  類型檢查
  、我隻是想過濾一下、比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣
  。甚至是語言運行時等複雜係統，

  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，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
    ，

    TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，你照樣寫 string ，

  最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量，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' ，

      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 ，減少了一次比較指令。就是有迭代器 、也不是某個遠程服務的結果，借助類型係統的力量，'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 ，但在性能上還能再優化一點：
  Where和 Select其實可以合並成一步。還根據它生成了專門的代碼路徑！都是同樣的套路。

  列和投影

  查詢總得運行在某種行類型 TRow上，float、字麵量編碼、並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，

  編譯 WHERE

  WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
    。內聯 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。

  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 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

• StringNull.Length == -1
   ，

  再注意看循環計數器的更新部分
  ，也就是說，而這並不需要複雜的優化算法，來分別處理 null的情況。Select、運行時類型改為 ValueString；