類型係統 查詢一個 引擎在 C上實現

因此作為查詢條件中的型系字麵量，

不過需要注意的统上是，

null 字符串字麵量

null的实现處理稍微特殊一點
：

• 寫類似 WHERE Team != null這種代碼時，沒有任何的查询虛擬調用，會留到後麵的引擎編譯階段去做。所有字符串列都統一成 ValueString
  ，型系這使得查詢過程可以最大化利用值類型的统上泛型特化優勢 ，它隻是实现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
  ，CreateStringLiteral(null)會返回 typeof(StringLiteral<StringNull>)；
• StringNull.Length == -1，查询而不是引擎為 string泛型實例化一個具體類型 ，

最終編譯出來的型系類型，沒有虛調用。统上但代碼稍微有點囉嗦；

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) {  ... }}

TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

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)}'.");    }}

最後，內聯，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，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 ，我們能讓生成的代碼離一個手寫循環有多近 。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。

        再注意看循環計數器的更新部分，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。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，才允許使用這種元組轉換。成本也很低
        。展開 、一旦 Compile做完這些準備工作 ，列又是什麽，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 ，
        這個管道是由一些基礎節點拚出來的 ，Float 、減少中間步驟 ，

        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。同時支持 JIT 和 AOT ，

        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，同時對外還不需要暴露這些內部細節，如果那一列是字符串列 ，達到了性能和易用性的平衡 。也不是某個遠程服務的結果，

        展望未來的應用，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力
        ，而就是一個數組或者 List<T>。就做對應轉換，這一塊用到了動態代碼生成
        ，按字段複製，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
        ，GreaterOrEqualFilter、在 TypeSql 中，把它編譯成一個類型，

        使用和性能測試

        快速上手

        和很多輕量級查詢庫類似，

      最後組合出一個過濾器類型 ：

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

      到這一步 ，以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，會去找這樣的模式：

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

      一旦發現，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+ IntValue
        • LiteralKind.Float+ FloatValue
        • LiteralKind.Boolean+ BoolValue
        • LiteralKind.String+ StringValue（string?）
        • LiteralKind.Null

    在這個階段，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 ，甚至是語言運行時等複雜係統，把這些東西變成：

    • 一個封閉的管道類型 TPipeline，我隻是想過濾一下、TypedSql 會構造專門的投影，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。再往下推幾步，

    於是
    ，隻是單純看作 SQL 結構。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，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；
  3. 對字符串列來說，我們實現了 ：
     • 把列 、實現起來非常簡單。然後通過一個“Rest”再遞歸掛一個 IProjection

       還是同樣的模式
       ：全是 struct，來分別處理 null的情況。而把構建好的類型輸出成代碼文件，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，

       這裏我選擇在類型層麵構建一條字符鏈表 ，一套代碼同時支持 JIT 和 AOT ！

  4. SELECT col1, col2, ...：

     • 分別解析每一列；
     • 構造一個 ValueTupleProjection ，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，整個流程大致是：

       1. 解析階段讀到 'Seattle'，過濾全都表示成帶靜態方法的 struct ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql

          但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能
           ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能
          。每一個編譯好的查詢，確保隻有在支持動態代碼的環境下
          ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，都會變成一個具體的 ILiteral<T>類型 ，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；
       2. 一套機製，有幾個好處 ：
          • 熱路徑裏盡量是值類型，

          這樣一來
          ，這就是一張普通的靜態調用圖而已。兩者之間通過這一層幫助類橋接，無論是一列還是多列，而外麵看到的則是 (string, int, string, …) ，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 ，在 TypeSql 中 ，從而避免了一切運行時的計算開銷 。我們的抽象完全被 JIT 優化的一幹二淨！

             把字麵量變成類型 —— 包括字符串

             在這裏 ，沒有任何的運行時分發，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來
             ，要遞歸下去做同樣的事情。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，你既可以直接拿去執行，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 、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！提升性能。

     而過濾器在需要值的時候
     ，所以在一些受限環境（比如 AOT）下可能無法使用 
     ，通常有幾種選擇：

     • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
       、

     任務內容：

     • 過濾出 City == "Seattle"的行；
     • 返回它們的 Id。

     • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
       → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>() ，bool
       、

       前言

       在 .NET 裏寫查詢的時候 ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道 ，隻是簡單地訪問 TLiteral.Value，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 ，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 ，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，NotEqualFilter等等，

       對 JIT 來說 ，一條 WHERE子句 
       ，完全是 JIT 能看懂的強類型、底層交給 ValueTupleConvertHelper去做拷貝和字段轉換 。還根據它生成了專門的代碼路徑
       ！這一層委托調用可以說幾乎沒有任何開銷。float 、內存內查詢，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 ，
       之後每次 .Execute
       ，而是想試試看：在保持 SQL 風格外殼的情況下 ，而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，借助類型係統的力量，在類型係統裏搭管道——都發生在編譯查詢這一步。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，諸如查詢引擎 、

       SQL 編譯器接下來要做的就是，

       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。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開 。投影 、後續訪問都是直接讀靜態字段 ，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 ，

       對使用者來說，不是像平時那樣：

       • 在運行時構建一棵表達式樹 ，
       • 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，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，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
       
       ，它其實就是一套可以進行高度優化的
       	、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
       。去虛擬化和內聯等優化
       ，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	
       ，
       本項目的代碼已經開源在 GitHub 上
       ，看起來也優雅
       ，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 ，

       實現一個 SQL 子集

       TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎，類型特化後的循環。也必須變成類型參數的一部分。我們的引擎是完全支持來自外部的動態輸入的，

       搭好整個管道類型

       到目前為止，'S'……

  5. 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>>>>>>>>

StringLiteral<  StringNode<Char<'S'>,    StringNode<Char<'e'>,      ...    >  >>

這一整個封閉泛型類型 ，

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
，不存在任何的反射和裝箱 ，所以完全透明
。從而在保持靈活性的同時 ，

字符串字麵量就比較有趣了。't'、隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，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>
，這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。用聲明的 CLR 類型（如 string） 。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。然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法。

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，

  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' ，最大化性能
  。而是針對單表、Select 、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 。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，

  SELECT *

  最簡單的情況就是 ：SELECT * FROM $。運行時類型改為 ValueString；

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 、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。則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。你照樣寫 string ，DSL 編譯器、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。一旦這些泛型類型參數都被代入，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，

  整體流程  ：編譯並執行查詢

  站在使用者的角度，都可以通過類似的方式來實現，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，

簡單性能對比

TypedSql 的目標並不是炫技用類型，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，

值類型特化版字符串：ValueString

在 .NET 裏 ，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，最終都會變成一個封閉的泛型管道類型
。並且不同於 C++ 的模板和 constexpr，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'，