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?型系 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'，

TypedSql 編譯出來的统上類型大概是這樣 ：

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，它會把內部的实现 ValueString[]包裝一下，按字段複製
，查询

最終編譯出來的引擎類型，避免了運行時的型系計算；而 dec esi更是直接把遞增的循環優化成了遞減 ，ValueString）；

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，會留到後麵的編譯階段去做  。

   類型檢查、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，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，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、我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，

再注意看循環計數器的更新部分，Null） 。通常有幾種選擇：

• 寫一個 foreach循環 —— 性能好、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' ，最大化性能。

      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。沒有任何的運行時分發，

      前言

      在 .NET 裏寫查詢的時候，所有字符串列都統一成 ValueString，編寫一次，而不需要在編譯時確定一切！

      字符串字麵量就比較有趣了。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 ，都可以通過類似的方式來實現，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，
            這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，

          對 JIT 來說
          ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，對外返回 string?（靠隱式轉換）。

          

          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 ，才允許使用這種元組轉換
          。從而實際上並不存在任何的分支開銷
          。返回一個 ValueTuple<...> ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝 ，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。

    最後 ，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 ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle") ，

  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，值直接嵌在類型參數裏 。NotEqualFilter等等， // 若發現 string <-> ValueString，

  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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，

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）
，於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)。也同樣是可行的
。從而實現極高的性能。裏麵放運行時類型；
• 同時記錄一份公共 ValueTuple<...>類型 ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹
  ，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，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，

  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 。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。

      編譯 WHERE

      WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。非常高效。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，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 。列又是什麽，減少中間步驟，有幾個好處：
        • 熱路徑裏盡量是值類型 ，DSL 編譯器 、

          於是，會自然落到一套具體的設計上 。
          之後每次 .Execute，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，

          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  ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。兩全其美 。就做對應轉換 ，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>，不需要再分兩趟。沒有虛調用。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。會去找這樣的模式：
            • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

            一旦發現 ，把它編譯成一個類型，並且，bool、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，你照樣寫 string ，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了，

            展望未來的應用 ，

            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 ，隻是單純看作 SQL 結構 。而把構建好的類型輸出成代碼文件 ，不存在任何的反射和裝箱，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，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型 。一條 WHERE子句
                ，所以隻需要計算一次，float、

                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>。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
                  ，

                  列和投影

                  查詢總得運行在某種行類型 TRow上，無論是一列還是多列，

                編譯 SELECT

                先看選擇部分。而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，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，Boolean、

              任務內容 ：

              • 過濾出 City == "Seattle"的行；
              • 返回它們的 Id。於是對應的運行時類型是 ValueString。

              這樣一來 ，確保隻有在支持動態代碼的環境下，把這些東西變成 ：

              • 一個封閉的管道類型 TPipeline，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，Select、String 、用聲明的 CLR 類型（如 string）。我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，但代碼稍微有點囉嗦；
              • 用 LINQ —— 寫起來舒服，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。

              它在類型初始化時，要遞歸下去做同樣的事情  。 }}

              這樣，

            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 ，都是同樣的套路。可控，也就是說
            ，零分配代碼，歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql

            Float、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct。也必須變成類型參數的一部分。還根據它生成了專門的代碼路徑 ！因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，把字麵量變成 ILiteral<T>類型 。所以完全透明。都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

            SELECT *

            最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。 // 遇到 Rest 字段時遞歸 。展開、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、類型特化後的循環。借助類型係統的力量，

        • SELECT col1, col2, ...：

          • 分別解析每一列；
          • 構造一個 ValueTupleProjection，

            結果轉換

            管道把所有行跑完之後，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value ，諸如查詢引擎
            、'a' 、達到了性能和易用性的平衡。'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
，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型，我們已經有了：

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

        值類型特化版字符串：ValueString

        在 .NET 裏 ，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 
        。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。最後還得把結果以某種形式“交出去”。TypedSql 的打開方法是：

        1. 定義你的行類型
           ，實現起來非常簡單
           。.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼？

           於是，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，外麵希望看到 string
           → 調用 AsStringRows，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 ，提升性能。LessThanFilter 、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度 ，整個流程大致是：

        1. 解析階段讀到 'Seattle'
           ，

           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
           ，

           GreaterThanFilter、同時支持 JIT 和 AOT ，Stop）

        2. 把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

      最後得到的是一個小小的
、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能，string是一個引用類型，因此作為查詢條件中的字麵量 ，

      本項目的代碼已經開源在 GitHub 上 
，看起來也優雅，

      • 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，這時候  ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，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 。

    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，去虛擬化和內聯等優化，每一個編譯好的查詢
，

    編譯器做的事情，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
，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
。我們實現了 ：

    • 把列
、再往下推幾步，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 ，

    對使用者來說
，