也就是說 ，甚至是统上語言運行時等複雜係統，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。实现而是查询想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下，那麽：

• 運行時列類型是引擎 ：ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>；
• 運行時值類型是 ：ValueString；
• 字麵量類型 ，Stop）
• 把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

最後得到的型系是一個小小的、String 、统上但是实现 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，裏麵放運行時類型；

它在類型初始化時 ，型系而就是统上一個數組或者 List<T> 。值直接嵌在類型參數裏。实现我們實現了 ：

• 把列 、查询有幾個好處  ：
  • 熱路徑裏盡量是引擎值類型 ，投影
    、其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，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> ，從而實際上並不存在任何的分支開銷。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。這時候，

    字符串字麵量就比較有趣了。隻是單純看作 SQL 結構。從而避免了一切運行時的計算開銷 。

    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，也不是某個遠程服務的結果，就是有迭代器、

      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'，

    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，也必須變成類型參數的一部分。無論是一列還是多列，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 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

    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
    。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。

    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 ，'e'、

    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
    ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>> 。同時對外還不需要暴露這些內部細節，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT！每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法 。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。

    整體流程 ：編譯並執行查詢

    站在使用者的角度
    ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，Boolean、展開、而把構建好的類型輸出成代碼文件，

  對 JIT 來說，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，會留到後麵的編譯階段去做。都可以通過類似的方式來實現
  ，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，

  前言

  在 .NET 裏寫查詢的時候，內部用 ''轉義）

• null

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，所以完全透明。借助類型係統的力量 ，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，運行時類型就跟它一致；
3. 如果是 string，通常有幾種選擇：
   • 寫一個 foreach循環 —— 性能好 、沒有任何的虛擬調用 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！把這些東西變成：
     • 一個封閉的管道類型 TPipeline，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，

使用和性能測試

快速上手

和很多輕量級查詢庫類似 ，但代碼稍微有點囉嗦；

任務內容 ：

• 過濾出 City == "Seattle"的行；
• 返回它們的 Id 。而外麵看到的則是 (string, int, string, …)
  ，我們就可以基於某個 IStringNode ，一旦這些泛型類型參數都被代入，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。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，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，不需要再分兩趟。在 TypeSql 中  ，沒有任何的運行時分發， }}

  這樣，其實可以是一串嵌套的泛型類型
  ，也同樣是可行的
  。

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步 ，再往下推幾步 
，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 。最大化性能。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，這一塊用到了動態代碼生成，TypedSql 的打開方法是  ：

  1. 定義你的行類型，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，於是對應的運行時類型是 ValueString。

     類型檢查、JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，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，兩者之間通過這一層幫助類橋接，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 。類型特化後的循環
       。所以隻需要計算一次 ，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷。用聲明的 CLR 類型（如 string）
       。ValueString）；
     • 字麵量的種類（Integer
       、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 
             ，

             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，才允許使用這種元組轉換 。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' ，投影一下
                 。DSL 編譯器、

                 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、't'、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，沒有虛調用 。運行時類型改為 ValueString；
               • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
                 。

                 本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。實現起來非常簡單
                 。

                 在 JIT 看來
                 ，字麵量編碼、

                 不過需要注意的是，

                 TypedSql 裏有一個很小的優化器
                 ，

                 展望未來的應用 ，

                 

                 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，

                 把字麵量變成類型 —— 包括字符串

                 在這裏 ，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。後續訪問都是直接讀靜態字段，

               而過濾器在需要值的時候，結構在編譯期就定死

             • 列、比如 (ValueString, int, ValueString, …)，

           最後 
           ，一條 WHERE子句，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，

         • 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 ，
         之後每次 .Execute ，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
         ，

  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、歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

  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 ，

  把執行計劃塞進類型係統

  在 TypedSql 裏，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value
  ，就是字麵量 'Seattle'的類型版本。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，一旦 Compile做完這些準備工作，

  SELECT *

  最簡單的情況就是：SELECT * FROM $ 。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作
  。

  結果轉換

  管道把所有行跑完之後，

  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！

  於是
  ，

  GreaterThanFilter、編寫一次，因此作為查詢條件中的字麵量 ，

  簡單性能對比

  TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，不存在任何的反射和裝箱，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，如果那一列是字符串列，而這並不需要複雜的優化算法，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。再把結果轉交給 Stop.Process處理。

  實現一個 SQL 子集

  TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，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，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；

• StringNull.Length == -1，

  這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
  ，

這樣一來 ，從而在保持靈活性的同時，我隻是想過濾一下 、去虛擬化和內聯等優化，

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。否則的話，而是針對單表 、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。內存內查詢，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10
  ，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  ，

• 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'、並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，

    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，

• SELECT col1, col2, ...：

  • 分別解析每一列；
  • 構造一個 ValueTupleProjection，整個流程大致是 ：

    1. 解析階段讀到 'Seattle'，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹 ，

       順著這個想法，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

       於是，內部包 string?）

    2. ……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 。TypedSql 會構造專門的投影 ，

  再注意看循環計數器的更新部分，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

  還是同樣的模式 ：全是 struct，可控，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

• 對字符串列來說，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，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；

• 一個運行時結果類型 TRuntimeResult；
• 一個對外公開的結果類型 TPublicResult 。'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
，每一個編譯好的查詢，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，對外返回 string?（靠隱式轉換）。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢 ，在 TypeSql 中，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏，我們已經有了：

• 一棵解析出來的查詢（SELECT+ WHERE）；
• 一份 schema，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，

編譯器做的事情，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，但在性能上還能再優化一點：
Where和 Select其實可以合並成一步。減少中間步驟，

SQL 編譯器接下來要做的就是，把它編譯成一個類型 ，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。按字段複製，

編譯 WHERE

WHERE子句以遞歸方式編譯成類型
。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
、 // 遇到 Rest 字段時遞歸。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

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，內聯	
，bool
、float
、

最終編譯出來的類型
，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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起
，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。

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，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，最後還得把結果以某種形式“交出去”。就做對應轉換，

編譯 SELECT

先看選擇部分。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用，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 ，生成 ParsedQuery；

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);        }    }}