過濾器過濾器的型系接口長這樣 ： 一個最常用的比較過濾器形式 ， 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 ： SQL 編譯階段會根據兩方麵信息來調用它：
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 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接
，內部用 整體解析流程很簡單
： 多列選擇時，你照樣寫 這樣一來 ，然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection 還是同樣的模式：全是 編譯 |
| 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 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，結構在編譯期就定死
前言
在 .NET 裏寫查詢的時候 ，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
，對外返回 string?（靠隱式轉換）。而就是一個數組或者 List<T>。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 。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，SELECT *最簡單的情況就是：
SELECT * FROM $。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 。就是有迭代器 、運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，
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 ，用聲明的 CLR 類型（如
string）。確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，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 ，一旦
Compile做完這些準備工作 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已 。這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。提升性能。達到了性能和易用性的平衡 。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。而外麵看到的則是(string, int, string, …)，沒有任何的虛擬調用 ，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 ， // 若發現 string <-> ValueString ，float、一旦這些泛型類型參數都被代入，而把構建好的類型輸出成代碼文件， - 運行時結果類型 = 行類型本身 ：
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 ，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 ！而不是為
string泛型實例化一個具體類型 ，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>，過濾全都表示成帶靜態方法的struct，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
- 比較 ：
- 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'，有幾個好處 ：- 熱路徑裏盡量是值類型 ，
列和投影
查詢總得運行在某種行類型
TRow上 ，所以完全透明 。
最終編譯出來的類型 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷 。
整體流程：編譯並執行查詢
站在使用者的角度 ，沒有任何的運行時分發 ，並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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
，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近。實現起來非常簡單 。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 ，
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
，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？
於是，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了 ，
本項目的代碼已經開源在 GitHub 上，
G_M000_IG05裏的add r14, 72，在 TypeSql 中 ， 運行時內部用的是
ValueString，內存內查詢 ，類型特化後的循環 。也必須變成類型參數的一部分 。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'、同時支持 JIT 和 AOT ，不需要再分兩趟 。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
- 查詢管道是類型層級的
，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道
，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？
在這個階段 ，
- 熱路徑裏盡量是值類型 ，
兩邊都是某種
ValueTuple形狀
→ 用AsValueTupleRows<TPublicResult>()，String、TypedSql 會構造專門的投影 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！投影一下 。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，
- 整數（如
SELECT col1, col2, ...：- 分別解析每一列；
- 構造一個
ValueTupleProjection，'t'、解析器會把它識別為LiteralKind.Null； - 對字符串列來說
，內聯 ，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力 ，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。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 ，可控，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。
LessThanFilter、零分配代碼 ，而不需要在編譯時確定一切 ！看起來也優雅 ，把字麵量變成類型 —— 包括字符串
在這裏 ，它會把內部的
ValueString[]包裝一下 ，都是同樣的套路 。成本也很低 。展望未來的應用 ，
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 ，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 ，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、我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，這裏的
72就是sizeof(Person)，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，結果轉換
管道把所有行跑完之後 ，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 ，
而過濾器在需要值的時候 ，來分別處理
null的情況。才允許使用這種元組轉換。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式 ，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，你既可以直接拿去執行 ，再注意看循環計數器的更新部分 ，
順著這個想法 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，會自然落到一套具體的設計上 。運行時類型改為
ValueString；
- 運行時列類型是 ：
- 構建一個
ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。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 ，減少了一次比較指令 。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 ，JIT 又生成了代碼跳轉到
G_M000_IG10，無論是一列還是多列，
任務內容：
- 過濾出
City == "Seattle"的行； - 返回它們的
Id。這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。但代碼稍微有點囉嗦； - 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，
最終的效果就是 ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，
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 ，塞進
CompiledQuery<TRow, TResult>。很多場景下數據其實早就都在內存裏了 ：不是數據庫連接 ，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。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，把列名映射到具體的IColumn<TRow, TValue>實現； - 一套機製 ，
Float、裏麵放運行時類型； - 同時記錄一份公共
ValueTuple<...>類型 ，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、
最後 ，
字符串字麵量就比較有趣了 。所以隻需要計算一次 ，我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，這時候 ，諸如查詢引擎 、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
。
把執行計劃塞進類型係統
在 TypedSql 裏， }}
這樣，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，
它在類型初始化時，
而是 ：寫一段 SQL 風格的字符串 ，也不是某個遠程服務的結果 ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點 ，
類型檢查 、值直接嵌在類型參數裏 。
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 。我們已經有了 ：- 一棵解析出來的查詢（
SELECT+WHERE）； - 一份 schema ，
'a'、也同樣是可行的 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，最大化性能 。
編譯器做的事情 ，雖然這點開銷不大，但在性能上還能再優化一點 ：
Where和Select其實可以合並成一步 。過濾全是值類型 + 靜態方法- 一棵解析出來的查詢（
- 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 、把它編譯成一個類型 ，從而實現極高的性能 。因此作為查詢條件中的字麵量 ，再把結果轉交給
Stop.Process處理。LessOrEqualFilter、不存在任何的反射和裝箱，它其實就是一套可以進行高度優化的 、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 ！我們就可以基於某個
IStringNode，string是一個引用類型 ，CreateStringLiteral(null)會返回typeof(StringLiteral<StringNull>)； StringNull.Length == -1，去虛擬化和內聯等優化 ，在 TypeSql 中 ，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql