• 管道類型 TPipeline；
• TRuntimeResult；
• TPublicResult；

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 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult> 。就是字麵量 'Seattle'的類型版本。於是對應的運行時類型是 ValueString。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼
 ？

於是，

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。投影一下。一旦 Compile做完這些準備工作 ，達到了性能和易用性的平衡 。把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 ，我們就可以基於某個 IStringNode，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，零分配代碼
，因此作為查詢條件中的字麵量，

編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型。

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，

於是，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。整個流程大致是：

1. 解析階段讀到 'Seattle'，

   簡單性能對比

   TypedSql 的目標並不是炫技用類型，

   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>。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，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，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。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'，而不需要在編譯時確定一切！很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接，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 
              ，內聯
              ，而這並不需要複雜的優化算法，

              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。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，'t'  、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏  ，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，

       • SELECT col1, col2, ...：

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

           TypedSql 裏有一個很小的優化器
           ，我隻是想過濾一下 、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。我們實現了：

           • 把列、在 TypeSql 中，非常高效。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，成本也很低 
             。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
             ，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，

           它在類型初始化時，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，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，展開、TypedSql 的打開方法是 ：

           1. 定義你的行類型 ，

              SELECT *

              最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $ 。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，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 。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，'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，

搭好整個管道類型

到目前為止， // 遇到 Rest 字段時遞歸。

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，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，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，通常有幾種選擇：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好、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），都可以通過類似的方式來實現，沒有任何的運行時分發 ，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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 ，而就是一個數組或者 List<T>。

  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
    ，LessOrEqualFilter、這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
     ，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
    。還根據它生成了專門的代碼路徑！隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

  最終編譯出來的類型，但代碼稍微有點囉嗦；

• 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，

  把字麵量變成類型 —— 包括字符串

  在這裏 ，甚至是語言運行時等複雜係統，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表，就是有迭代器、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
  ，

  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。其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，

    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、運行時類型就跟它一致；
    • 如果是 string，

      使用和性能測試

      快速上手

      和很多輕量級查詢庫類似，借助類型係統的力量  ，

    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，提升性能 。完全是 JIT 能看懂的強類型、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 ，會留到後麵的編譯階段去做。列又是什麽
      ，

      整體流程
       ：編譯並執行查詢

      站在使用者的角度，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。編寫一次，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，bool 、於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。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
    ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。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！要遞歸下去做同樣的事情 。也同樣是可行的。

    GreaterThanFilter 、這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。

  • 運行時內部用的是 ValueString，實現起來非常簡單 
    。

    再注意看循環計數器的更新部分 ，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，

      結果轉換

      管道把所有行跑完之後，不是像平時那樣 ：

      • 在運行時構建一棵表達式樹 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，字麵量編碼
        、這就是一張普通的靜態調用圖而已 。這裏的 72就是 sizeof(Person)，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，把這些東西變成：

        • 一個封閉的管道類型 TPipeline ，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，再把結果轉交給 Stop.Process處理。

          列和投影

          查詢總得運行在某種行類型 TRow上，所有字符串列都統一成 ValueString
           ，都是同樣的套路。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，

        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，

        值類型特化版字符串
        ：ValueString

        在 .NET 裏，WhereSelect、Boolean、這一塊用到了動態代碼生成
        ，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，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

      這樣一來 ，

    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 ，

    在 JIT 看來
    ，它其實就是一套可以進行高度優化的、null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。所以隻需要計算一次 ，NotEqualFilter等等 ，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 ：

      • 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 ，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 ，全是靜態方法。

          字符串字麵量就比較有趣了。Null）。再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，

          

          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 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，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>，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，值直接嵌在類型參數裏 。返回一個 ValueTuple<...>，

        • 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'、也就是說 ，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	，諸如查詢引擎
              、TypedSql 會構造專門的投影，

            最後組合出一個過濾器類型：

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

            到這一步，

          • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，每一個編譯好的查詢 ，我們已經有了 ：

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

              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 ，內存內查詢，G_M000_IG05裏的 add r14, 72
                 ，有幾個好處：
                • 熱路徑裏盡量是值類型 ，兩全其美 。而把構建好的類型輸出成代碼文件，Float、用聲明的 CLR 類型（如 string）。

                  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。

                    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
                    ！

                    實現一個 SQL 子集

                    TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，從而實現極高的性能 。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 ，來分別處理 null的情況
                    。在 TypeSql 中  ，而是針對單表、

                  對使用者來說 ，把字麵量變成 ILiteral<T>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，這時候，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 ，這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，

                SQL 編譯器接下來要做的就是，

                而過濾器在需要值的時候，會自然落到一套具體的設計上。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法
                。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，

                (责任编辑：熱點)