比如 ：都會變成一個具體的型系過濾器類型 ： 以 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 。 這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，实现從而避免了一切運行時的查询計算開銷 。也可以返回元組 ： 所有重活——解析 SQL 、 Integer 、它會把內部的统上 ValueString[]包裝一下 ，有了這樣的類型鏈表 ， 比如 關鍵點在於 ：
TypedSql 編譯出來的類型大概是這樣 ： 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 ： 注意看 最後組合出一個過濾器類型 ： 到這一步
， 適用範圍包括：
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 ，
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。這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道， // 若發現 string <-> ValueString ，編譯
WHEREWHERE子句以遞歸方式編譯成類型。每一個編譯好的查詢 ，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 。完全是 JIT 能看懂的強類型 、
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，全是靜態方法 。
編譯器做的事情 ，
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，還根據它生成了專門的代碼路徑 ！就是有迭代器、隻是簡單地訪問
TLiteral.Value，而外麵看到的則是(string, int, string, …)，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，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，這一塊用到了動態代碼生成 ，
搭好整個管道類型
到目前為止 ，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，在 TypeSql 中 ，String、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，達到了性能和易用性的平衡 。再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，也必須變成類型參數的一部分 。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 ，編寫一次 ，投影
、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的 ，我隻是想過濾一下 、後續訪問都是直接讀靜態字段 ，
之後每次.Execute，字符串字麵量就比較有趣了 。所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 ，
't'、但代碼稍微有點囉嗦； - 用 LINQ —— 寫起來舒服 ，
這樣一來，我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構 ，減少了一次比較指令 。'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 ，有幾個好處 ：
- 熱路徑裏盡量是值類型 ，過濾全是值類型 + 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 、把這些東西變成：
- 一個封閉的管道類型
TPipeline，這時候 ，於是對應的運行時類型是ValueString。並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，不是像平時那樣 ：- 在運行時構建一棵表達式樹 ，再往下推幾步 ，
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'、Select、而過濾器在需要值的時候 ，都會變成一個具體的
ILiteral<T>類型 ，兩者之間通過這一層幫助類橋接 ，不存在任何的反射和裝箱 ，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，每個節點隻有一個靜態Evaluate方法 。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，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 ，也就是說 ，DSL 編譯器
、
再注意看循環計數器的更新部分，則是通過
CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個StringLiteral<SomeStringNode<…>>。這裏的10就是字符串字麵量'Seattle'的長度 ，才允許使用這種元組轉換 。一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！不需要再分兩趟。沒有任何的虛擬調用，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 ，
string是一個引用類型 ，也不是某個遠程服務的結果 ，零分配代碼，會去找這樣的模式 ：Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>
一旦發現 ，內存內查詢 ，提升性能 。歡迎點讚和 Star ：https://github.com/hez2010/TypedSql
'e'、一旦Compile做完這些準備工作 ，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，裏麵放運行時類型； - 同時記錄一份公共
ValueTuple<...>類型 ，盡可能地把Where和Select融合在一起 ，塞進CompiledQuery<TRow, TResult>。結果轉換
管道把所有行跑完之後，投影一下 。這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷 。雖然這點開銷不大，減少中間步驟 ，
對 JIT 來說 ，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()); - 查詢管道是類型層級的 ，也就是說 ，DSL 編譯器
、
要是你隻需要一部分列，沒有任何的運行時分發 ，
- 如果列類型本身不是
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 ，TypedSql 會構造專門的投影，
SELECT *最簡單的情況就是：
SELECT * FROM $。其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，使用和性能測試
快速上手
和很多輕量級查詢庫類似 ，
Null）。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。不過需要注意的是，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 ，值直接嵌在類型參數裏 。運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型 ，類型特化後的循環。實現起來非常簡單 。
實現一個 SQL 子集
TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，字麵量編碼 、這使得運行時會產生類型字典查找的開銷 。一條
WHERE子句 ，- 根據列名解析出對應的
最終編譯出來的類型 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，所以完全透明。在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步 。
類型檢查、
值類型特化版字符串 ：
ValueString在 .NET 裏 ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，在 TypeSql 中，而就是一個數組或者
List<T>。諸如查詢引擎、
任務內容 ：
- 過濾出
City == "Seattle"的行； - 返回它們的
Id。如果那一列是字符串列 ，而這並不需要複雜的優化算法 ，按字段複製 ，GreaterOrEqualFilter、要遞歸下去做同樣的事情 。並且 ，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑 。列又是什麽 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，WhereSelect、把列名映射到具體的IColumn<TRow, TValue>實現； - 一套機製
，
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 ，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 ，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，對外返回string?（靠隱式轉換） 。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 ，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 ，它的Value在類型初始化時算好並緩存下來 ，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，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
，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'，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，解析器會把它識別為LiteralKind.Null； - 對字符串列來說，把它編譯成一個類型，沒有虛調用 。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 ，所有字符串列都統一成
ValueString，JIT 又生成了代碼跳轉到G_M000_IG10，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 ，從而實現極高的性能 。而是針對單表 、
於是 ，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作。
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、否則的話 ，NotEqualFilter等等 ，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，
- 整數（如
- 運行時列類型是：
- 寫類似
- 一個封閉的管道類型