前言
JPA 和 Mybatis 的争论由来已久，还记得在 2 年前我就在 spring4all 社区就两者孰优孰劣的话题发表了观点，我当时是力挺 JPA 的，这当然跟自己对 JPA 熟悉程度有关，但也有深层次的原因，便是 JPA 的设计理念契合了领域驱动设计的思想，可以很好地指导我们设计数据库交互接口。这两年工作中，逐渐接触了一些使用 Mybatis 的项目，也对其有了一定新的认知。都说认知是一个螺旋上升的过程，随着经验的累积，人们会轻易推翻过去，到了两年后的今天，我也有了新的观点。本文不是为了告诉你 JPA 和 Mybatis 到底谁更好，而是尝试求同存异，甚至是在项目中同时使用 JPA 和 Mybatis。什么?要同时使用两个 ORM 框架，有这个必要吗?别急着吐槽我，希望看完本文后，你也可以考虑在某些场合下同时使用这两个框架。
ps. 本文讨论的 JPA 特指 spring-data-jpa。
建模
- @Entity
- @Table(name = "t_order")
- public class Order {
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- @Id
- private String oid;
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- @Embedded
- private CustomerVo customer;
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- @OneToMany(cascade = {CascadeType.ALL}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "order")
- private List
orderItems; - }
JPA 最大的特点是 sqlless，如上述的实体定义，便将数据库的表和 Java 中的类型关联起来了，JPA 可以做到根据 @Entity 注解，自动创建表结构;基于这个实体实现的 Repository 接口，又使得 JPA 用户可以很方便地实现数据的 CRUD。所以，使用 JPA 的项目，人们很少会提到”数据库设计“，人们更关心的是领域建模，而不是数据建模。
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"my" targetRuntime="MyBatis3"> -
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"com.mysql.jdbc.Driver" connectionURL="" - userId="" password=""/>
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"" targetProject="" /> -
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"" targetProject="" /> -
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"moe.cnkirito.demo.mapper" /> -
- <table tableName="t_order" domainObjectName="Order" />
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Mybatis 用户更多使用的是逆向工程，例如 mybatis-generator 插件根据如上的 xml 配置，便可以直接将表结构转译成 mapper 文件和实体文件。
code first 和 table first 从结果来看是没有区别的，差异的是过程，所以设计良好的系统，并不会仅仅因为这个差异而高下立判，但从指导性来看，无疑设计系统时，更应该考虑的是实体和实体，实体和值对象的关联，领域边界的划分，而不是首先着眼于数据库表结构的设计。
建模角度来看，JPA 的领域建模思想更胜一筹。
数据更新
聊数据库自然离不开 CRUD，先来看增删改这些数据更新操作，来看看两个框架一般的习惯是什么。
JPA 推崇的数据更新只有一种范式，分成三步：
- 先 findOne 映射成实体
- 内存内修改实体
- 实体整体 save
你可能会反驳我说，@Query 也存在 nativeQuery 和 JPQL 的用法，但这并不是主流用法。JPA 特别强调”整体 save“的思想，这与领域驱动设计所强调的有状态密不可分，即其认为，修改不应该是针对于某一个字段：”update table set a=b where colomonA=xx“ ，而应该反映成实体的变化，save 则代表了实体状态最终的持久化。
先 find 后 save 显然也适用于 Mybatis，而 Mybatis 的灵活性，使得其数据更新方式更加地百花齐放。路人甲可以认为 JPA 墨守成规不懂变通，认为 Mybatis 不羁放纵爱自由;路人乙也可以认为 JPA 格式规范易维护，Mybatis 不成方圆。这点不多加评判，留后人说。
从个人习惯来说，我还是偏爱先 find 后整体 save 这种习惯的，不是说这是 JPA 的专利，Mybatis 不具备;而是 JPA 的强制性，让我有了这个习惯。
数据更新角度来看，JPA 强制使用 find+save，mybatis 也可以做到这一点，胜者：无。
数据查询
JPA 提供的查询方式主要分为两种
- 简单查询：findBy + 属性名
- 复杂查询：JpaSpecificationExecutor
简单查询在一些简单的业务场景下提供了非常大的便捷性，findBy + 属性名可以自动转译成 sql，试问如果可以少写代码，有谁不愿意呢?
复杂查询则是 JPA 为了解决复杂的查询场景，提供的解决方案，硬是把数据库的一些聚合函数，连接操作，转换成了 Java 的方法，虽然做到了 sqlless，但写出来的代码又臭又长，也不见得有多么的易读易维护。这算是我最不喜欢 JPA 的一个地方了，但要解决复杂查询，又别无他法。
而 Mybatis 可以执行任意的查询 sql，灵活性是 JPA 比不了的。数据库小白搜索的最多的两个问题：
- 数据库分页怎么做
- 条件查询怎么做
Mybatis 都可以轻松的解决。
千万不要否认复杂查询：如聚合查询、Join 查询的场景。令一个 JPA 用户抓狂的最简单方式，就是给他一个复杂查询的 case。
- select a,b,c,sum(a) where a=xx and d=xx group by a,b,c;
来吧，展示。可能 JPA 的确可以完成上述 sql 的转义，但要知道不是所有开发都是 JPA 专家，没人关心你用 JPA 解决了多么复杂的查询语句，更多的人关心的是，能不能下班前把这个复杂查询搞定，早点回家。
在回到复杂数据查询需求本身的来分析下。我们假设需求是合理的，毕竟项目的复杂性难以估计，可能有 1000 个数据查询需求 JPA 都可以很方便的实现，但就是有那么 10 几个复杂查询 JPA hold 不住。这个时候你只能乖乖地去写 sql 了，如果这个时候又出现一个条件查询的场景，出现了 if else 意味着连 @Query 都用不了，完全退化成了 JdbcTemplate 的时代。
那为什么不使用 Mybatis 呢?Mybatis 使用者从来没有纠结过复杂查询，它简直就是为之而生的。
如今很多 Mybatis 的插件，也可以帮助使用者快速的生成基础方法，虽然仍然需要写 sql，但是这对于开发者来说，并不是一件难事。
不要质疑高并发下，JOIN 操作和聚合函数存在的可能性，数据查询场景下，Mybatis 完胜。
性能
本质上 ORM 框架并没有性能的区分度，因为最终都是转换成 sql 交给数据库引擎去执行，ORM 层面那层性能损耗几乎可以忽略不计。
但从实际出发，Mybatis 提供给了开发者更高的 sql 自由度，所以在一些需要 sql 调优的场景下会更加灵活。
可维护性
前面我们提到 JPA 相比 Mybatis 丧失了 sql 的自由度，凡事必有 trade off，从另一个层面上来看，其提供了高层次的抽象，尝试用统一的模型去解决数据层面的问题。sqlless 同时也屏蔽了数据库的实现，屏蔽了数据库高低版本的兼容性问题，这对可能存在的数据库迁移以及数据库升级提供了很大的便捷性。
同时使用两者
其他细节我就不做分析了，相信还有很多点可以拿过来做对比，但我相信主要的点上文都应该有所提及了。进行以上维度的对比并不是我写这篇文章的初衷，更多地是想从实际开发角度出发，为大家使用这两个框架提供一些参考建议。
在大多数场景下，我习惯使用 JPA，例如设计领域对象时，得益于 JPA 的正向模型，我会优先考虑实体和值对象的关联性以及领域上下文的边界，而不用过多关注如何去设计表结构;在增删改和简单查询场景下，JPA 提供的 API 已经是刻在我 DNA 里面的范式了，使用起来非常的舒服。
在复杂查询场景下，例如
- 包含不存在领域关联的 join 查询
- 包含多个聚合函数的复杂查询
- 其他 JPA 较难实现的查询
我会选择使用 Mybatis，有点将 Mybatis 当做数据库视图生成器的意味。坚定不移的 JPA 拥趸者可能会质疑这些场景的存在的真实性，会质疑是不是设计的漏洞，但按照经验来看，哪怕是短期方案，这些场景也是客观存在的，所以听我一言，尝试拥抱一下 Mybatis 吧。
随着各类存储中间件的流行，例如 mongodb、ES，取代了数据库的一部分地位，重新思考下，本质上都是在用专业的工具解决特定场景的问题，最终目的都是为了解放生产力。数据库作为最古老，最基础的存储组件，的确承载了很多它本不应该承受的东西，那又何必让一个工具或者一个框架成为限制我们想象力的沟壑呢?
两个框架其实都不重，在 springboot 的加持下，引入几行配置就可以实现两者共存了。
我自己在最近的项目中便同时使用了两者，遵循的便是本文前面聊到的这些规范，我也推荐给你，不妨试试。
