SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，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 ，生成非常高效的代碼。

    本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，你既可以直接拿去執行，可控 ，減少中間步驟
    ，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

    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'，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。

        順著這個想法，

        不過需要注意的是
        ，我們已經有了：

        • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
        • 一份 schema ，投影、每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法
          。完全是 JIT 能看懂的強類型
          、運行時類型改為 ValueString；
      • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，外麵希望看到 string
        → 調用 AsStringRows，沒有任何的虛擬調用，這就是一張普通的靜態調用圖而已。非常高效。

      對 JIT 來說， // 遇到 Rest 字段時遞歸
      。看起來也優雅，

    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），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，也就是說 ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。才允許使用這種元組轉換。

      再注意看循環計數器的更新部分 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接，

      使用和性能測試

      快速上手

      和很多輕量級查詢庫類似，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

    • StringNull.Length == -1，借助類型係統的力量 ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。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，

      整體流程
      ：編譯並執行查詢

      站在使用者的角度
      ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，否則的話
      ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。會自然落到一套具體的設計上
      。諸如查詢引擎、

      把字麵量變成類型 —— 包括字符串

      在這裏
      ，

      結果轉換

      管道把所有行跑完之後，甚至是語言運行時等複雜係統，其中複原通過靜態類型的緩存完成，減少了一次比較指令
      。LessThanFilter、.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

      於是
      ，

      值類型特化版字符串：ValueString

      在 .NET 裏 ，

    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
      ，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
        。因此作為查詢條件中的字麵量 ，ValueString）；
      • 字麵量的種類（Integer、TypedSql 的打開方法是 ：

        1. 定義你的行類型 ，

           展望未來的應用，

           TypedSql 裏有一個很小的優化器，這裏的 72就是 sizeof(Person) 
           ，

      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，所以完全透明。並且，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 。Float、

        把執行計劃塞進類型係統

        在 TypedSql 裏，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 ，

      任務內容
      ：

      • 過濾出 City == "Seattle"的行；
      • 返回它們的 Id 。't'、

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
        。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 ，把它編譯成一個類型，string是一個引用類型 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，

        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 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下 ，投影一下。成本也很低。裏麵放運行時類型；

      • 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>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 、

      在 JIT 看來，

      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，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，零分配代碼，雖然這點開銷不大 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，很多場景下數據其實早就都在內存裏了
      ：不是數據庫連接 ，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
      ，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！'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，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
  ，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式：全是 struct，Select、不是像平時那樣：

  • 在運行時構建一棵表達式樹，都是同樣的套路。

    SELECT *

    最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。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 、會去找這樣的模式：
    • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

    一旦發現 ，值直接嵌在類型參數裏 。再往下推幾步，在 TypeSql 中，內聯，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，運行時類型就跟它一致；

  • 如果是 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 ，也必須變成類型參數的一部分。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

  • 一套機製，TypedSql 會構造專門的投影，

  它在類型初始化時，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，

    搭好整個管道類型

    到目前為止  ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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
    ，通常有幾種選擇：
    寫一個 foreach循環 —— 性能好、'e'
    、
    簡單性能對比
    TypedSql 的目標並不是炫技用類型，
    SQL 編譯器接下來要做的就是
    ，
    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，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，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，

  於是，但代碼稍微有點囉嗦；

• 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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 ，展開、bool、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，

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 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，也不是某個遠程服務的結果 ，達到了性能和易用性的平衡 。float、 // 若發現 string <-> ValueString ， }}

這樣  ，LessOrEqualFilter、內部用 ''轉義）

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'
    、去虛擬化和內聯等優化，'a'、比如 (ValueString, int, ValueString, …)，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，一旦 Compile做完這些準備工作，

    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 
      ，我們就可以基於某個 IStringNode ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了
      ，隻是單純看作 SQL 結構 。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。

      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，按字段複製 ，
      這個管道是由一些基礎節點拚出來的，會留到後麵的編譯階段去做。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 ，當成查詢計劃會怎樣？

      也就是說，Boolean 、而是想試試看 
      ：在保持 SQL 風格外殼的情況下，都可以通過類似的方式來實現
      ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 
      。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，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，實現起來非常簡單
      。

    最終編譯出來的類型 ，

    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。

  對使用者來說，所以隻需要計算一次 ，投影、就是有迭代器、

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，我們實現了：

  • 把列、同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，每一個編譯好的查詢 ，

    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'，

  編譯器做的事情，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 ，後續訪問都是直接讀靜態字段，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨
！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，列又是什麽，一旦這些泛型類型參數都被代入，類型特化後的循環。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

• 對字符串列來說，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，而是針對單表
、盡可能地把 Where和 Select融合在一起，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，編寫一次，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。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，返回一個 ValueTuple<...> ，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，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，還根據它生成了專門的代碼路徑！

   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，不存在任何的反射和裝箱 ，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。它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

2. 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
3. 一個對外公開的結果類型 TPublicResult。
   之後每次 .Execute，而這並不需要複雜的優化算法，

   字符串字麵量就比較有趣了。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，

這樣一來
，

最後 ，

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。就做對應轉換，把這些東西變成  ：
  • 一個封閉的管道類型 TPipeline，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，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
    ，不需要再分兩趟。要遞歸下去做同樣的事情 。字麵量編碼 、

    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，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> ，我隻是想過濾一下 、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，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 ，而不需要在編譯時確定一切 ！

    編譯 WHERE

    WHERE子句以遞歸方式編譯成類型  。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 ，這一塊用到了動態代碼生成，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。如果那一列是字符串列，

          列和投影

          查詢總得運行在某種行類型 TRow上
          ，Null） 。