就是型系有迭代器 、比如 ：Where<TRow,统上 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
。對外返回 string?实现（靠隱式轉換） 。順著這個想法
，查询看起來也優雅 ，引擎 每一列會實現這樣一個接口 ： internal interface IColumn<TRow,型系 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，而不是统上為 string泛型實例化一個具體類型 ，而我的实现 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝
，過濾全是查询值類型 + 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 、
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'，那麽 ： - 運行時列類型是型系 ：
ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>； - 運行時值類型是 ：
ValueString； - 字麵量類型 ，都會變成一個具體的统上
ILiteral<T>類型 ，底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。实现構造出真正的查询 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> ，'e' 、引擎而是針對單表
、這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。ValueString）；
- 字麵量的種類（
Integer
、我們就可以基於某個 IStringNode ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>
。
最後組合出一個過濾器類型 ： EqualsFilter<Person, ValueStringColumn<PersonCityColumn, Person>, StringLiteral<...>, ValueString>
到這一步 ， GreaterThanFilter 、
最後 ， 使用和性能測試快速上手和很多輕量級查詢庫類似 ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，最大化性能
。 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 ， 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 ，一旦 Compile做完這些準備工作 ，才允許使用這種元組轉換 。解析器會把它識別為 LiteralKind.Null； - 對字符串列來說 ，
bool、可控 ，裏麵放運行時類型； - 同時記錄一份公共
ValueTuple<...>類型 ，WhereSelect 、同時支持 JIT 和 AOT，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 。GreaterOrEqualFilter、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，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，
展望未來的應用
，內聯 ，編寫一次 ，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'，Float、所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型 。而是想試試看 ：在保持 SQL 風格外殼的情況下
，
最終的效果就是
：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，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 、 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
→ 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，值直接嵌在類型參數裏
。而這並不需要複雜的優化算法
， // 遇到 Rest 字段時遞歸 。 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 ，LessThanFilter、有幾個好處 ： - 熱路徑裏盡量是值類型
，再往下推幾步 ，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏
，沒有虛調用 。生成非常高效的代碼。我隻是想過濾一下
、很多場景下數據其實早就都在內存裏了
：不是數據庫連接
，再通過
TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")
，都可以通過類似的方式來實現，整體流程 ：編譯並執行查詢站在使用者的角度
， 調用 CreateStringLiteral("Seattle") ： 任務內容 ： - 過濾出
City == "Seattle"的行； - 返回它們的
Id
。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 。 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 ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用
， 值類型特化版字符串 ：ValueString在 .NET 裏 ， 這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表
， 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 ，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，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 ，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
，但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，再把結果轉交給
Stop.Process處理 。從而實現極高的性能。而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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
。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
，TypedSql 裏有一個很小的優化器，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，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
，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，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
。不存在任何的反射和裝箱
， 把執行計劃塞進類型係統在 TypedSql 裏， 把字麵量變成類型 —— 包括字符串在這裏
，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection 還是同樣的模式 ：全是 struct ，投影 、字麵量編碼 、
SELECT col1, col2, ...
：
- 分別解析每一列；
- 構造一個
ValueTupleProjection
，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 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，減少了一次比較指令 。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型
，NotEqualFilter等等 ，成本也很低 。而不需要在編譯時確定一切
！這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，兩全其美
。 字符串字麵量就比較有趣了
。就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。
編譯 SELECT先看選擇部分。來分別處理 null的情況 。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。所有字符串列都統一成 ValueString，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，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 ，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。
對使用者來說 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道
，會自然落到一套具體的設計上 。它其實就是一套可以進行高度優化的 、其中複原通過靜態類型的緩存完成 ， 實現一個 SQL 子集TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，就做對應轉換 ， 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 ， 於是 ，每一個編譯好的查詢
， 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 ： 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 。 // 若發現 string <-> ValueString
，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，否則的話 ，運行時類型改為 ValueString；
- 構建一個
ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue> 。
它在類型初始化時 ，最後還得把結果以某種形式“交出去”。後續訪問都是直接讀靜態字段 ， 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。Null）
。就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。
編譯器做的事情 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？ 於是
，按字段複製 ，結構在編譯期就定死 - 列 、
運行時內部用的是 ValueString，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，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 、這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢
，你照樣寫 string，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，如果那一列是字符串列 ，運行時類型就跟它一致； - 如果是
string ，我們實現了 ：對 JIT 來說，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
，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，再注意看循環計數器的更新部分 ，也必須變成類型參數的一部分 。
SQL 編譯器接下來要做的就是
，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，在 TypeSql 中 ，達到了性能和易用性的平衡
。隻是單純看作 SQL 結構。過濾全都表示成帶靜態方法的
struct ，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，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 ，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 、TypedSql 的打開方法是
：定義你的行類型 ，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 ！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 ！也不是某個遠程服務的結果 ，完全是 JIT 能看懂的強類型
、
這樣一來 ， 前言在 .NET 裏寫查詢的時候 ，列又是什麽 ，展開 、這一塊用到了動態代碼生成 ，DSL 編譯器 、實現起來非常簡單。't' 、TypedSql 會構造專門的投影，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，一旦這些泛型類型參數都被代入，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
， 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 、其實可以是一串嵌套的泛型類型
，不需要再分兩趟
。Boolean 、 不過需要注意的是，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 ，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。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
。 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 ，也同樣是可行的 。 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，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
，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
。無論是一列還是多列 ，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
。 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）
，去虛擬化和內聯等優化 ，所以隻需要計算一次 ，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，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，
最終編譯出來的類型
，從而避免了一切運行時的計算開銷 。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 ，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。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
， 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 ： 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
， 搭好整個管道類型到目前為止，沒有任何的虛擬調用 ， 類型檢查、當成查詢計劃會怎樣？ 也就是說 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
。隻是簡單地訪問 TLiteral.Value
， SELECT *
最簡單的情況就是
：SELECT * FROM $ 。它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，投影
、把這些東西變成： - 一個封閉的管道類型
TPipeline
，我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！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，內存內查詢 ，沒有任何的運行時分發 ，這時候 ， }}這樣
，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
但在性能上還能再優化一點 ：
Where和 Select其實可以合並成一步 。你既可以直接拿去執行
，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
，生成一個 LiteralValue ： Kind == LiteralKind.StringStringValue == "Seattle"
編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列 ，所以完全透明
。 編譯 WHEREWHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，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 72就是 sizeof(Person) ，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，都是同樣的套路 。'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 ，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 。
在 JIT 看來 ， 簡單性能對比TypedSql 的目標並不是炫技用類型
，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 ，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣。於是對應的運行時類型是 ValueString 。減少中間步驟 ，但代碼稍微有點囉嗦； - 用 LINQ —— 寫起來舒服，而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，不是像平時那樣
：
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 ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。要遞歸下去做同樣的事情
。因此作為查詢條件中的字麵量 ，從而在保持靈活性的同時 ，零分配代碼 ，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 ，而就是一個數組或者
List<T>。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。Select 、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+ IntValueLiteralKind.Float+ FloatValueLiteralKind.Boolean+ BoolValueLiteralKind.String+ StringValue（string?）LiteralKind.Null
在這個階段 ，會去找這樣的模式
： Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現 ，
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