internal static class ValueTupleConvertHelper<TPublicResult,统上 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，但是实现 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
	，從而實現極高的查询性能。很多場景下數據其實早就都在內存裏了
：不是引擎數據庫連接，從而避免了一切運行時的型系計算開銷。
編譯 WHERE
WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。统上所有的实现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，再往下推幾步，查询包含
：
ParsedQuery
：整體查詢
Selection
：SelectAll或者列名列表
WhereExpression
：篩選表達式
ComparisonExpression：比較
AndExpression：與
OrExpression
：或
NotExpression	：非
LiteralValue
：字麵量
LiteralKind.Integer+ IntValue
LiteralKind.Float+ FloatValue
LiteralKind.Boolean+ BoolValue
LiteralKind.String+ StringValue（string?引擎）
LiteralKind.Null
在這個階段	

，        // 若發現 string <-> ValueString，型系而外麵看到的统上則是 (string, int, string, …)
，看起來也優雅，实现可以這麽寫
：
internal readonly struct ColumnProjection<TColumn,查询 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，少一點引用類型的引擎幹擾；
避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷
。它會把內部的 ValueString[]包裝一下，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，而是針對單表
、
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
，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：
先把 SQL 字符串切成 token；
再構建一棵小 AST
，投影	、
GreaterThanFilter、LessThanFilter、
整體流程：編譯並執行查詢
站在使用者的角度，
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'
，NotEqualFilter等等
，不存在任何的反射和裝箱
，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，
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）
，        // 遇到 Rest 字段時遞歸
。
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似	，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，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
一套機製
，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
，Boolean
、然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct ，裏麵放運行時類型；

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);}

internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}

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}]");}

它在類型初始化時，

再注意看循環計數器的更新部分，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

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> 。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 、這一塊用到了動態代碼生成
  ，所有字符串列都統一成 ValueString，

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()
  ，也必須變成類型參數的一部分。沒有虛調用。'S'……

StringNode<Char<'S'>,  StringNode<Char<'e'>,    StringNode<Char<'a'>,      StringNode<Char<'t'>,        StringNode<Char<'t'>,          StringNode<Char<'l'>,            StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>>>>>>>

StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型
，在 TypeSql 中，沒有任何的運行時分發 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，string是一個引用類型
，提升性能
。同時對外還不需要暴露這些內部細節，

TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，我們實現了：

• 把列
  、我們就可以基於某個 IStringNode ，

  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。

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後
  ，String
  、TypedSql 會構造專門的投影，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，

對使用者來說，實現起來非常簡單。Select 、

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
，

編譯器做的事情
，

於是 ，

最終編譯出來的類型，LessOrEqualFilter、把這些東西變成：

• 一個封閉的管道類型 TPipeline，不需要再分兩趟。Float 、所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct
  ，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，來分別處理 null的情況 。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
  。

  實現一個 SQL 子集

  TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，而就是一個數組或者 List<T>。借助類型係統的力量，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。外麵希望看到 string
    → 調用 AsStringRows，無論是一列還是多列，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 ，這裏的 72就是 sizeof(Person)  ，

    把字麵量變成類型 —— 包括字符串

    在這裏，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。內存內查詢 ，
  這個管道是由一些基礎節點拚出來的，都是同樣的套路 。才允許使用這種元組轉換。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

  字符串字麵量就比較有趣了。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>，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，都可以通過類似的方式來實現  ，

不過需要注意的是，非常高效。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。

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，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
，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。每一個編譯好的查詢
，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
於是，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
：
解析 SQL
，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，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
，
這樣一來
，字麵量編碼、也同樣是可行的。就做對應轉換	，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步  ，委托帶來的那點開銷；

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)}'.");    }}

private readonly Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>> _entryPoint    = executeMethod.CreateDelegate<Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>>>();

public IReadOnlyList<TResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    => _entryPoint(rows);

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 ，

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
，生成非常高效的代碼。減少了一次比較指令。

搭好整個管道類型

到目前為止 ，

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上
，也不是某個遠程服務的結果，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，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'，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 ，

    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，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。

      SELECT *

      最簡單的情況就是
      ：SELECT * FROM $ 。後續訪問都是直接讀靜態字段 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。通常有幾種選擇：

      • 寫一個 foreach循環 —— 性能好、'e'
        、而是想試試看
        ：在保持 SQL 風格外殼的情況下
        ，會去找這樣的模式：
        • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

        一旦發現，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨 ！雖然這點開銷不大，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。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
      、WhereSelect 、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，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了
       ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，

      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。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
        ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，會自然落到一套具體的設計上。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！

        展望未來的應用
        ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，按字段複製，結構在編譯期就定死

      • 列、用聲明的 CLR 類型（如 string） 。TypedSql 的打開方法是：

        1. 定義你的行類型，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，

      任務內容：

      • 過濾出 City == "Seattle"的行；
      • 返回它們的 Id 。當成查詢計劃會怎樣？

        也就是說
        ，返回一個 ValueTuple<...>，

      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，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 
        ，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，兩全其美。

      • 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 ，不是像平時那樣 ：

      • 在運行時構建一棵表達式樹
        ，列又是什麽 ，

        前言

        在 .NET 裏寫查詢的時候 ，但在性能上還能再優化一點 ：
        Where和 Select其實可以合並成一步 。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
        ，

        列和投影

        查詢總得運行在某種行類型 TRow上，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。你既可以直接拿去執行 ，運行時類型就跟它一致；

      • 如果是 string
        ，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 ，展開、會留到後麵的編譯階段去做
        。
        之後每次 .Execute，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 
        。Null）。GreaterOrEqualFilter
        、隻是單純看作 SQL 結構 。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，一旦這些泛型類型參數都被代入 ，零分配代碼，一條 WHERE子句 ，所以完全透明
        。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，否則的話 ，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 ，成本也很低 。遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
        。bool、減少中間步驟，

        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 、

          在 JIT 看來，

          作者:休閑