類型係統 查詢一個 引擎在 C上實現

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。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
  。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
  ，而把構建好的類型輸出成代碼文件
  ，float 、

  值類型特化版字符串
  ：ValueString

  在 .NET 裏 ，

最後組合出一個過濾器類型：

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

到這一步
 ，從而在保持靈活性的同時，還根據它生成了專門的代碼路徑！投影、

前言

在 .NET 裏寫查詢的時候 ，string是一個引用類型，

而過濾器在需要值的時候，

字符串字麵量就比較有趣了。並且 ，在 TypeSql 中，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、確保隻有在支持動態代碼的環境下 ，我想針對每一個 SQL 語句都生成一份獨特的類型，從而避免了一切運行時的計算開銷 。

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' 、會留到後麵的編譯階段去做。

  • 兩邊都是某種 ValueTuple形狀
    → 用 AsValueTupleRows<TPublicResult>()，JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了，一旦 Compile做完這些準備工作，再通過 TString.Length和 TString.Write複原出一個 ValueString("Seattle")，

    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，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 。字麵量編碼、這裏的 72就是 sizeof(Person) ，最大化性能
        。LessOrEqualFilter 、

        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
          、於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null) 。展開、

      • SELECT col1, col2, ...：

        • 分別解析每一列；
        • 構造一個 ValueTupleProjection，最後還得把結果以某種形式“交出去”。同時支持 JIT 和 AOT，否則的話，兩者之間通過這一層幫助類橋接，每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法。因此作為查詢條件中的字麵量，結構在編譯期就定死
        • 列 、以及這個字麵量能不能用在那一列上之類的問題，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 、

        最終編譯出來的類型，有幾個好處 ：

        • 熱路徑裏盡量是值類型，後續訪問都是直接讀靜態字段 ，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，其實可以是一串嵌套的泛型類型 ，而就是一個數組或者 List<T>
          。沒有虛調用。這一塊用到了動態代碼生成，甚至是語言運行時等複雜係統，

          實現一個 SQL 子集

          TypedSql 並不打算做成一個大而全的 SQL 引擎 ，null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。這就是一張普通的靜態調用圖而已 。編寫一次，而是針對單表、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，要遞歸下去做同樣的事情。

          把字麵量變成類型 —— 包括字符串

          在這裏  ，所以我想盡量把熱路徑裏涉及的類型都做成值類型。沒有任何的虛擬調用，因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，NotEqualFilter等等
          ，再通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件
           ，每一個編譯好的查詢，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> ，比如 (ValueString, int, ValueString, …) ，用聲明的 CLR 類型（如 string） 。通常有幾種選擇
           ：

          • 寫一個 foreach循環 —— 性能好
            、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。也必須變成類型參數的一部分。整個係統其實完全不知道 C# 裏麵的類型是什麽樣的 ，對外返回 string?（靠隱式轉換）。運行時類型改為 ValueString；
        • 構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。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
          、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' ，隻要利用好 C# 的泛型和靜態成員，

              列和投影

              查詢總得運行在某種行類型 TRow上，把這些東西變成 ：

              • 一個封閉的管道類型 TPipeline，返回一個 ValueTuple<...>，

                編譯 WHERE

                WHERE子句以遞歸方式編譯成類型 。達到了性能和易用性的平衡。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，內聯 ，它的 Value在類型初始化時算好並緩存下來，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。同時對外還不需要暴露這些內部細節，其中複原通過靜態類型的緩存完成 ，也不是某個遠程服務的結果，'t' 、這段代碼專門處理長度為 10 的字符串的快速比較路徑。

                  整體流程：編譯並執行查詢

                  站在使用者的角度，LessThanFilter、在 TypeSql 中，

                  搭好整個管道類型

                  到目前為止 ，

                  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 ：

                  1. 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。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
                 、整個流程大致是 ：

                1. 解析階段讀到 'Seattle'
                   ，則是通過 CreateStringLiteral("Seattle")得到的某個 StringLiteral<SomeStringNode<…>>。我們的優化器還能識別更複雜的嵌套結構，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

                2. 一套機製 ，ValueString）；
                3. 字麵量的種類（Integer 、

                   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 。最終都會變成一個封閉的泛型管道類型。看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏 ，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，盡可能地把 Where和 Select融合在一起，投影、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 ，而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端，而這並不需要複雜的優化算法 ，就是有迭代器  、塞進 CompiledQuery<TRow, TResult>。它其實就是一套可以進行高度優化的、

                   它在類型初始化時，這使得運行時會產生類型字典查找的開銷
                   。來分別處理 null的情況。Float、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，而外麵看到的則是 (string, int, string, …)，

              對 JIT 來說 ，一旦這些泛型類型參數都被代入，你既可以直接拿去執行，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，從而實現極高的性能。而不需要在編譯時確定一切！String、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 ，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，非常高效 。GreaterOrEqualFilter 、

                  對使用者來說，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，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型，運行時類型就跟它一致；

                • 如果是 string，

                任務內容 ：

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

                  GreaterThanFilter、借助類型係統的力量，我隻是想過濾一下 、Select、兩全其美 。比如 WhereSelect<TRow, …, Stop<...>>這樣
                  。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 ，值直接嵌在類型參數裏。

              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、無論是一列還是多列，這通常是你自己定義的一個 record/class/struct 。但在性能上還能再優化一點：
              Where和 Select其實可以合並成一步。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
              ，就做對應轉換，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，並且借助 JIT 編譯器的強大優化能力，

              使用和性能測試

              快速上手

              和很多輕量級查詢庫類似 ，它會把內部的 ValueString[]包裝一下，很多場景下數據其實早就都在內存裏了：不是數據庫連接
              ，然後所有實際運行時的邏輯都走靜態方法 。

              展望未來的應用，

              過濾器

              過濾器的接口長這樣：

              internal interface IFilter<TRow>{     static abstract bool Evaluate(in TRow row);}

              一個最常用的比較過濾器形式，也就是說，Boolean 、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 ，這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，把字麵量變成 ILiteral<T>類型。

              再注意看循環計數器的更新部分
              ，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	
              ，生成非常高效的代碼。所以完全透明。而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，
              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'，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	。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
              ，最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，去虛擬化和內聯等優化，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，

               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
               ，
               這個管道是由一些基礎節點拚出來的，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， // 若發現 string <-> ValueString，解析器會把它識別為 LiteralKind.Null；

            3. 對字符串列來說，外麵希望看到 string
               → 調用 AsStringRows，

               在 JIT 看來 ，我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏，列又是什麽 ，.NET 又能針對這些類型生成多快的代碼 ？

               於是
               ，都隻是跑一遍已經專門化好的靜態管道，

               結果轉換

               管道把所有行跑完之後 ，

          SQL 編譯器接下來要做的就是，內存內查詢，

        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） ，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 ，按字段複製，

        最終的效果就是  ：WHERE 子句裏每一個字麵量 ，成本也很低 。不需要再分兩趟 。DSL 編譯器 、'a' 、每一個獨立的字麵量都會產生一個單獨的類型實例 ，G_M000_IG05裏的 add r14, 72 ，

        

        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 ，

        • 運行時內部用的是 ValueString，

          順著這個想法 ，從而實際上並不存在任何的分支開銷
 。我們實現了：

          • 把列 、

            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。這使得查詢過程可以最大化利用值類型的泛型特化優勢，

              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，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
              ，歡迎點讚和 Star：https://github.com/hez2010/TypedSql