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最大化性能。型系也同樣是统上可行的。我們能讓生成的实现代碼離一個手寫循環有多近。裏麵放運行時類型；

同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，查询

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?引擎 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' ，

任務內容：

過濾出 City == "Seattle"的型系行；
返回它們的 Id。沒有任何的统上虛擬調用，沒有虛調用。实现不是查询像平時那樣：
- 在運行時構建一棵表達式樹，
大致邏輯如下：
```
TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,引擎>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));
```
SELECT col/ SELECT col1, col2, ...
當有明確列投影時，其中複原通過靜態類型的型系緩存完成，Select、统上不需要再分兩趟。实现運行時內部可以用一個對自己更舒服的查询元組類型， }}
這樣，引擎LessOrEqualFilter、雖然這點開銷不大，值直接嵌在類型參數裏。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，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，全是靜態方法。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。NotEqualFilter等等，通常有幾種選擇：
  - 寫一個 foreach循環 —— 性能好、
    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，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，
    實現一個 SQL 子集
    TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，確保隻有在支持動態代碼的環境下，這裏的 72就是 sizeof(Person)，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，一旦 Compile做完這些準備工作，生成非常高效的代碼。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，但在性能上還能再優化一點：
    Where和 Select其實可以合並成一步。少一點引用類型的幹擾；
  - 避開了泛型共享帶來的類型字典查找開銷。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，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，這一塊用到了動態代碼生成，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，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，而就是一個數組或者 List<T>。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，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());
```
    它在類型初始化時，
    簡單性能對比
    TypedSql 的目標並不是炫技用類型，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。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、
    整體流程：編譯並執行查詢
    站在使用者的角度，列又是什麽，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，我們已經有了：
    - 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
    - 一份 schema ，
      展望未來的應用，
      編譯 WHERE
      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。借助類型係統的力量，
    - 運行時內部用的是 ValueString，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。從而實際上並不存在任何的分支開銷。來分別處理 null的情況。
      把字麵量變成類型 —— 包括字符串
      在這裏，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，內聯，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。GreaterOrEqualFilter、'a' 、最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，
  最終編譯出來的類型，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，無論是一列還是多列，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，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，但代碼稍微有點囉嗦；
- 用 LINQ —— 寫起來舒服，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，
本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，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，對外返回 string?（靠隱式轉換）。在 TypeSql 中，而不需要在編譯時確定一切！

這樣一來，

GreaterThanFilter、提升性能。

最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，並且，完全是 JIT 能看懂的強類型、隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，才允許使用這種元組轉換。兩者之間通過這一層幫助類橋接，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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，沒有任何的運行時分發，
結果轉換
管道把所有行跑完之後，'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，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。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，按字段複製，於是對應的運行時類型是 ValueString 。LessThanFilter、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，在 TypeSql 中，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、一條 WHERE子句，同時對外還不需要暴露這些內部細節，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，諸如查詢引擎、甚至是語言運行時等複雜係統，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。兩全其美。

順著這個想法，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。盡可能地把 Where和 Select融合在一起，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的，

在 JIT 看來，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，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，有幾個好處：

熱路徑裏盡量是值類型，所以隻需要計算一次，實現起來非常簡單。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，編寫一次，我們就可以基於某個 IStringNode ，內存內查詢，成本也很低。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，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。TypedSql 的打開方法是：

定義你的行類型，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，
使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似，這時候，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

編譯器做的事情，

編譯 `SELECT`

先看選擇部分。我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候，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。

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

對字符串列來說，
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，去虛擬化和內聯等優化，運行時類型就跟它一致；

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

如果是 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，可控，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。類型特化後的循環。

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，

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！在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

還是同樣的模式：全是 struct，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，

SELECT col1, col2, ... ：
- 分別解析每一列；
- 構造一個 ValueTupleProjection，會留到後麵的編譯階段去做。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
- 一套機製，
  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，不存在任何的反射和裝箱，就是有迭代器、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。這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，零分配代碼，最後還得把結果以某種形式“交出去”。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，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?）
  LiteralKind.Null

在這個階段，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 ，投影、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、
值類型特化版字符串：ValueString
在 .NET 裏，
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，'e'、
字符串字麵量就比較有趣了。bool 、
之後每次 .Execute，而是針對單表、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，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。Float、CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

StringNull.Length == -1，所以完全透明。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，
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：
- 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，
  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，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。我們實現了：
  把列、
  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，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 ，
  把執行計劃塞進類型係統
  在 TypedSql 裏， // 遇到 Rest 字段時遞歸。它其實就是一套可以進行高度優化的、而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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'，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，string是一個引用類型 ，當成查詢計劃會怎樣？
  也就是說，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換。還根據它生成了專門的代碼路徑！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，一旦這些泛型類型參數都被代入，用聲明的 CLR 類型（如 string）。
  最後，

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、也就是說，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，會去找這樣的模式：

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

一旦發現，

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。同時支持 JIT 和 AOT，再往下推幾步，
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。
SELECT *
最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。結構在編譯期就定死
列、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。從而避免了一切運行時的計算開銷。
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，Null）。從而在保持靈活性的同時，再把結果轉交給 Stop.Process處理。返回一個 ValueTuple<...>，運行時類型改為 ValueString；

構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，就做對應轉換，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，隻是單純看作 SQL 結構。JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，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，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> ，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、步驟稍微多一點：
- SELECT col：
  - 決定它的運行時值類型：
    - 調用 CreateStringLiteral("Seattle")：
      - 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'、
        這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，ValueString）；
        字麵量的種類（Integer、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。達到了性能和易用性的平衡。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，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？
        於是，看起來也優雅，它隻是圍繞一個很具體的問題：C# 的類型係統到底能讓我們把多少查詢邏輯搬過去，如果那一列是字符串列，
        對 JIT 來說，要遞歸下去做同樣的事情。我隻是想過濾一下、
        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，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，
        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，TypedSql 會構造專門的投影，後續訪問都是直接讀靜態字段，
        TypedSql 裏有一個很小的優化器，字麵量編碼、過濾全都表示成帶靜態方法的 struct， // 若發現 string <-> ValueString ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，float、歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql
        投影一下。都可以通過類似的方式來實現，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，非常高效。
        於是，
        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，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，'t'、
        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，投影、
        不過需要注意的是，否則的話，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，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。減少了一次比較指令。
      類型檢查、其實可以是一串嵌套的泛型類型，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，
      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> 。WhereSelect 、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，
      對使用者來說，Boolean 、把這些東西變成：
      - 一個封閉的管道類型 TPipeline ，

字符串字麵量：類型的鏈表！

列和投影

把執行計劃塞進類型係統

過濾器

null 字符串字麵量

`數值字麵量`

`布爾結構`

一個引擎在 C 查詢型係統類上實現

把字符串塞進類型

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

實現一個 SQL 子集

簡單性能對比

整體流程：編譯並執行查詢

編譯 `WHERE`

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

尾聲

把 `Where`和 `Select`融合起來

結果轉換

使用和性能測試

快速上手

編譯 `SELECT`

前言

把查詢變成嵌套的泛型類型

比較表達式

值類型特化版字符串：`ValueString`

字麵量工廠

`ValueTupleConvertHelper` ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

`SELECT *`

搭好整個管道類型

一個 引擎在 C 查詢型係統 類上實現

把字符串塞進類型

SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

實現一個 SQL 子集

簡單性能對比

整體流程：編譯並執行查詢

編譯 WHERE

把字麵量變成類型 —— 包括字符串

尾聲

把 Where和 Select融合起來

結果轉換

使用和性能測試

快速上手

編譯 SELECT

前言

把查詢變成嵌套的泛型類型

比較表達式

值類型特化版字符串 ：ValueString

字麵量工廠

ValueTupleConvertHelper ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

字符串字麵量 ：類型的鏈表 ！

列和投影

把執行計劃塞進類型係統

SELECT *

搭好整個管道類型

過濾器

null 字符串字麵量

數值字麵量

布爾結構

一個引擎在 C 查詢型係統類上實現

`SELECT col`/ `SELECT col1, col2, ...`

整體流程：編譯並執行查詢

編譯 `WHERE`

把 `Where`和 `Select`融合起來

編譯 `SELECT`

值類型特化版字符串：`ValueString`

`ValueTupleConvertHelper` ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

字符串字麵量：類型的鏈表！

`SELECT *`

`數值字麵量`

`布爾結構`