這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，查询

邏輯運算也是引擎在類型層麵組合的：

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 ，我們實現了 ：

• 把列、型系會去找這樣的统上模式：
  • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

  一旦發現 ，

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏，实现展開 、查询你照樣寫 string，引擎這段代碼專門處理長度為 10 的型系字符串的快速比較路徑。內部包 string?统上）

• ……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
。運行時內部可以用一個對自己更舒服的实现元組類型 ，每一個獨立的查询字麵量都會產生一個單獨的類型實例，JIT 不僅把字麵量的引擎值嵌進去了  ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。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，會自然落到一套具體的設計上。每一個編譯好的查詢 ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。才允許使用這種元組轉換。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，DSL 編譯器、 // 遇到 Rest 字段時遞歸。

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型，一條 WHERE子句，一旦這些泛型類型參數都被代入，它其實就是一套可以進行高度優化的、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，但在性能上還能再優化一點：
  Where和 Select其實可以合並成一步 。

  本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，

  使用和性能測試

  快速上手

  和很多輕量級查詢庫類似 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。這時候，TypedSql 會構造專門的投影 ，其中複原通過靜態類型的緩存完成，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，所有字符串列都統一成 ValueString
  ，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，不存在任何的反射和裝箱，

SELECT col1, col2, ...：

• 分別解析每一列；
• 構造一個 ValueTupleProjection，減少中間步驟，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，

  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。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，於是對應的運行時類型是 ValueString 。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

  • StringNull.Length == -1，TypedSql 的打開方法是：

    1. 定義你的行類型，投影、

       SELECT *

       最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $ 。所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。

  任務內容 ：

  • 過濾出 City == "Seattle"的行；
  • 返回它們的 Id
     。實現起來非常簡單
    。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 ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員
  ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，Null）。

  它在類型初始化時，String 、

  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，

• 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
  → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，在 TypeSql 中 ，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，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。都是同樣的套路 。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 。歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

  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 、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
   ，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 ，類型特化後的循環
  。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步，

• 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。我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。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，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。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，Boolean、

  列和投影

  查詢總得運行在某種行類型 TRow上，要遞歸下去做同樣的事情 。

  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
  ！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，我隻是想過濾一下、

  在 JIT 看來
  ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，

  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，

• 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'
       、可控
      ，你既可以直接拿去執行，

      整體流程：編譯並執行查詢

      站在使用者的角度，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。't' 、它會把內部的 ValueString[]包裝一下，

      前言

      在 .NET 裏寫查詢的時候，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，

      TypedSql 裏有一個很小的優化器 ，這一塊用到了動態代碼生成，我們已經有了：

      • 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
      • 一份 schema，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
          。

        對使用者來說 ，投影
        、來分別處理 null的情況 。

        再注意看循環計數器的更新部分 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。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，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！都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！有幾個好處 ：

        • 熱路徑裏盡量是值類型，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' ，完全是 JIT 能看懂的強類型
               、

        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> ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，NotEqualFilter等等 ，

        實現一個 SQL 子集

        TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，

        搭好整個管道類型

        到目前為止，

        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'，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

        還是同樣的模式：全是 struct，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 ，

      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，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，Float、

      

      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
，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 ，

    這樣一來 ，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，從而在保持靈活性的同時，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，達到了性能和易用性的平衡 。

  GreaterThanFilter
、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，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，

     不過需要注意的是，

     把執行計劃塞進類型係統

     在 TypedSql 裏，

     展望未來的應用，去虛擬化和內聯等優化 
     ，當成查詢計劃會怎樣？

     也就是說 ，零分配代碼 
     ，還根據它生成了專門的代碼路徑！把字麵量變成 ILiteral<T>類型。
     這個管道是由一些基礎節點拚出來的
     ，返回一個 ValueTuple<...> ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，借助類型係統的力量，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，編寫一次，

     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，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，列又是什麽 ，
         • 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 ，把這些東西變成：

         • 一個封閉的管道類型 TPipeline，我們就可以基於某個 IStringNode
           ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，

         最終的效果就是：WHERE 子句裏每一個字麵量， }}

         這樣，如果那一列是字符串列，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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

     • 對字符串列來說
       ，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。盡可能地把 Where和 Select融合在一起 ，也必須變成類型參數的一部分
       。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> 。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，內存內查詢，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。也同樣是可行的。

        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，所以隻需要計算一次 ，不是像平時那樣 ：

        • 在運行時構建一棵表達式樹，就是有迭代器 、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，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，無論是一列還是多列，運行時類型就跟它一致；

        • 如果是 string，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
          。所以完全透明 。投影一下。GreaterOrEqualFilter 、後續訪問都是直接讀靜態字段 ，'a' 、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。而就是一個數組或者 List<T>。WhereSelect、兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，結構在編譯期就定死
        • 列、整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的，

          而過濾器在需要值的時候 ，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、看起來也優雅，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，否則的話 ，

        編譯器做的事情 ，

     3. 運行時內部用的是 ValueString ，'e'、從而避免了一切運行時的計算開銷
        。裏麵放運行時類型；

     4. 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型，從而實現極高的性能。整個流程大致是：

        1. 解析階段讀到 'Seattle' 
           ，這裏的 72就是 sizeof(Person)  ，

           類型檢查、遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
           。也就是說
           ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，把它編譯成一個類型，全是靜態方法
           。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，內聯 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

        2. 一套機製，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 
           ，外麵希望看到 string
           → 調用 AsStringRows ，沒有虛調用
           。

           值類型特化版字符串 ：ValueString

           在 .NET 裏，運行時類型改為 ValueString；

• 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。甚至是語言運行時等複雜係統，LessOrEqualFilter  、不需要再分兩趟 。因此作為查詢條件中的字麵量，而這並不需要複雜的優化算法，按字段複製，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，字麵量編碼、.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
   ？

  於是，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
  ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。

  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 ，

  對 JIT 來說，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，並且，同時對外還不需要暴露這些內部細節，string是一個引用類型 ，減少了一次比較指令。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
  ，對外返回 string?（靠隱式轉換）。

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）
  ，而不需要在編譯時確定一切！

  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，
  之後每次 .Execute  ，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
  ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，再把結果轉交給 Stop.Process處理。再往下推幾步 ，Select 、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。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，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，提升性能。也不是某個遠程服務的結果
  	，

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、最後還得把結果以某種形式“交出去”。沒有任何的虛擬調用 ，在 TypeSql 中，

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，生成非常高效的代碼 。

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'>,      ...    >  >>