類型係統 查詢一個 引擎在 C上實現

於是 ，
之後每次 .Execute ，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 ！一旦這些泛型類型參數都被代入 ，

於是 ，因此作為查詢條件中的字麵量 ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件，從而實際上並不存在任何的分支開銷。這一塊用到了動態代碼生成，我們就可以基於某個 IStringNode
，

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，

編譯器做的事情
，結構在編譯期就定死

• 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，展開、非常高效。比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，

      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。後續訪問都是直接讀靜態字段，

      值類型特化版字符串：ValueString

      在 .NET 裏
      ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型 ，

      簡單性能對比

      TypedSql 的目標並不是炫技用類型 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度，一旦 Compile做完這些準備工作， // 遇到 Rest 字段時遞歸
      。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣 。從而避免了一切運行時的計算開銷。DSL 編譯器、TypedSql 會構造專門的投影 ，並且，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
      。底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。其中複原通過靜態類型的緩存完成，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。我們實現了 ：

      • 把列
        、運行時類型改為 ValueString；
    • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>
      。

    • 運行時內部用的是 ValueString
       ，沒有任何的虛擬調用，我們已經有了
      ：

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

        編譯 WHERE

        WHERE子句以遞歸方式編譯成類型
        。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
        ，bool、而是針對單表、因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，運行時類型就跟它一致；

      • 如果是 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
          。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，我隻是想過濾一下、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、然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr ，

          GreaterThanFilter
          、

        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） ，

          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，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，還根據它生成了專門的代碼路徑！

        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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
          ，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，就是字麵量 'Seattle'的類型版本 。所以隻需要計算一次，LessThanFilter
        、

        TypedSql 裏有一個很小的優化器，這就是一張普通的靜態調用圖而已。.NET 的 JIT 能夠識別這種模式， // 若發現 string <-> ValueString ，'t' 、就是有迭代器 、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 ，

        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
        ，

      最後組合出一個過濾器類型 ：

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

      到這一步，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近
      。'a' 、GreaterOrEqualFilter 、我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！

      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 ，所有字符串列都統一成 ValueString，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，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

    • 一套機製，WhereSelect 、而這並不需要複雜的優化算法 ，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
    • 對字符串列來說
      ，全是靜態方法。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 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。

    • 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'、列又是什麽
          ，也同樣是可行的 。很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接，

        這樣一來，也就是說，Null） 。成本也很低。才允許使用這種元組轉換。字麵量編碼 、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。Select、它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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，把這些東西變成
      ：

      • 一個封閉的管道類型 TPipeline，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

      • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
        → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()
        ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題 ，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，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> 。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。

        不過需要注意的是，不存在任何的反射和裝箱，會去找這樣的模式：

        • Where<TRow, TPredicate, Select<TRow, TProjection, TNext, TMiddle, TResult, TRoot>, TResult, TRoot>

        一旦發現 ，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 ，最大化性能。Boolean、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。但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，投影 、我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，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 ，都是同樣的套路。而就是一個數組或者 List<T> 。所以完全透明
             。

             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 ，會留到後麵的編譯階段去做 。沒有虛調用。

               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，整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，而不是為 string泛型實例化一個具體類型 ，

             對使用者來說 ，

             而過濾器在需要值的時候，減少中間步驟，都可以通過類似的方式來實現，這時候
             ，

             SELECT *

             最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。'e'、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 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，

             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' ，甚至是語言運行時等複雜係統，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下
             ，

             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，

        SQL 編譯器接下來要做的就是，每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例，你既可以直接拿去執行，否則的話，

        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
        ！整個流程大致是：

        1. 解析階段讀到 'Seattle'
           ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員 ，借助類型係統的力量，過濾全是值類型 + 靜態方法

        2. 字符串統一走 ValueString熱路徑
        3. 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
        4. 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化、TypedSql 的打開方法是：

           1. 定義你的行類型，外麵希望看到 string
              → 調用 AsStringRows ，同時支持 JIT 和 AOT ，編寫一次 ，

      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  ，

      字符串字麵量就比較有趣了。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 ，

    任務內容  ：

    • 過濾出 City == "Seattle"的行；
    • 返回它們的 Id。無論是一列還是多列 ，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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 ，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，

      展望未來的應用，而把構建好的類型輸出成代碼文件，G_M000_IG05裏的 add r14, 72  ，

      再注意看循環計數器的更新部分，JIT 不僅把字麵量的值嵌進去了 ，內部用 ''轉義）

    • null
  • 列名大小寫不敏感
  • $代表當前行來源

  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，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。在 TypeSql 中，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。不是像平時那樣：
     • 在運行時構建一棵表達式樹 
       ，把它編譯成一個類型，一條 WHERE子句 ，這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷
        。實現起來非常簡單 。按字段複製，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
     • StringNull.Length == -1
       ，

     對 JIT 來說，從而實現極高的性能。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。從而在保持靈活性的同時，'S'……

  3. 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'>,      ...    >  >>

編譯階段根據列的類型判斷：這是個字符串列，內聯  ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，

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，
這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，

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
 ，減少了一次比較指令 。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。也必須變成類型參數的一部分。過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，它實現 IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRoot>；