为什么我说ORM是一种反模式

上周我在在上讨论了ORM，在那以后有人希望我澄清我的意思。事实上，我曾经写文章讨论过ORM，?但那是在一场关于SQL的大讨论的上下文中，我不应该把这将两件事情混为一谈。 因此，在本文中我将关注ORM本身。同时，我尽力保持简略，因为从我的SQL文章中显而易见

上周我在在上讨论了ORM，在那以后有人希望我澄清我的意思。事实上，我曾经写文章讨论过ORM，?但那是在一场关于SQL的大讨论的上下文中，我不应该把这将两件事情混为一谈。 因此，在本文中我将关注ORM本身。同时，我尽力保持简略，因为从我的SQL文章中显而易见的是：人们倾向于一旦读到让他们发怒的内容就会离开（同时留下一句留言，而不论他们所关注的东西是否在后面会讨论到）。

什么是反模式？

我很高兴地发现Wikipedia有一个相当全面的关于反模式的列表，包括来自编程界及其之外的内容。我之所以称ORM为反模式的原因是因为，反模式的作者定义了用来区分反模式和普通的坏习惯的两个条件，而ORM完全符合这些条件:

1. 它开始的时候看起来很有用，但是从长期来看，坏处要大过好处
2. 存在已验证并且可重复的替代方案

由于第一个因素导致了ORM令人抓狂（对我来说）的流行性：它第一眼看上去像是个好主意，但是当问题更加明显的时候，已经很难离开了。

这对ORM来说是什么意思？

我想说的主要问题在于?ActiveRecord，它由于 Ruby on Rails 而著名， 从那以后已经移植到了许多其他语言。然而，这些问题同样存在于其他的ORM层，比如Java的Hibernate和PHP的Doctrine。

ORM的优点

• 简单：一些ORM层告诉你它们“消除了对SQL的要求”。我至今仍然看到这种承诺在传播。其他一些会更加现实地声称它们可以减少手写SQL的需要，但是仍然允许你在需要的时候使用它。对于简单的模型以及项目的早期，这确实是一个优点：使用ORM，无疑你能够更快地开始启动。然而，你将会走向错误的方向。
• 代码生成：使用ORM从模型中消除用户层面的代码，这一做法开启了通向代码生成的大门。通过对schema的简单描述，“脚手架”模式可以为你的所有表生成一个可工作的界面。更加具有魔力的是，你可以修改你的schema描述，然后重新生成代码，从而消除了CRUD。同样，这在开始的时候确实是可行的。
• 性能“足够好”：我没有看到任何ORM层声称在性能上更加优越。很明显，为了代码的敏捷性需要付出性能的代码。如果哪里变慢了，你总是可以用更加有效的手写SQL覆盖你的ORM方法。不是吗？

ORM的问题

1. 不充分的抽象

ORM最明显的问题是它并不能完全从实现细节中抽象出来。所有主流ORM的文档中到处都引用了SQL的概念。其中一些介绍的时候并不会表明其在SQL中的等价物，而其他一些则将库看作用来生成SQL的过程函数。

抽象的要点在于它应该使问题得以简化。对SQL进行抽象，同时又要求你懂得SQL，这使得你需要学习的东西成倍增加了：首先，你必须理解你正在试图执行的SQL是什么，然后你还要学习ORM的API，来让它为你编写这些SQL。在Hibernate中，为了完成复杂的SQL你甚至需要学第三种语言：HQL，它几乎就是SQL（但又不完全是），其在幕后被翻译成SQL。

ORM的支持者会辩解说并非每个项目都是如此，并非每个人都需要复杂的join，并且ORM是一个"80/20"解决方案，其中80%的用户只需要SQL中20%的功能，ORM可以处理这些问题。我能说的是，我15年来编写web应用的数据库后端的经历表明，事实并非如此。只有在项目刚开始的时候你不需要join和本地join。在那之后，你就要优化和巩固你的查询。即使80%的用户只用到SQL中30%的功能，可是100%的用户都需要打破ORM的抽象才能够完成工作。

2. 不正确的抽象

如果你的项目确实不需要任何关系数据功能，那么ORM可以非常完美地为你工作。但是接下来你又遇到另外一个问题：你用错了了数据存储。关系存储的额外付出是非常高的；这就是为什么NoSQL数据要快得多的重要原因之一。然而，如果你的数据是关系型的，那么额外的付出就是值得的：你的数据库不仅存储数据，它还表达了你的数据，并且可以基于关系概念回答关于它的问题，这比你用过程代码能够做到的要快速得多。

但是，如果你的数据不是关系型的，那么你就是在不适当的场合使用SQL，这为你增加了巨大且不必要的负担；为了让问题更加严重，你在其上又增加了一重额外的抽象。

另一方面，如果你的数据是关系型的，那么你的对象映射最终会失败。SQL是关于关系代数的：SQL的输出不是对象，而是对于某个问题的解答。如果你的对象“是一个”X的实例，并且“拥有一些”Y，且每个Y“属于”Z，那么对象在内存中正确的表达形式是什么？ 它应该是X的属性，或者全部包含在Y中，或者/并且全部包含在Z中？如果你只得到X的属性，那么何时你运行查询来获得Y呢？而且，你是想要其中一个还是全部？现实中，答案是依赖于条件的：这就是为什么我说SQL是对于问题的回答。对象在内存中的表达形式取决于你的意图，然而面向对象设计没有依赖于上下文的表达这样的功能。关系不是对象；对象也不是关系。

3. 多个查询导致失败

这自然的引出了ORM的另一个问题：效率低下。当你获取一个时，你需要哪些属性？ORM并不知道，所以它总是取得全部（或者它要求你告诉它，但是这又打破了抽象）。开始的时候这不成问题，但是当你一次取出上千条纪录的时候，如果你只需要3个属性却不得不取出全部30列，这时就产生了严重的性能问题。许多ORM层非常不善于推断join，从而不得不使用分离的查询来获取关联数据。如前所述，许多ORM层明确声明效率将会有所牺牲，其中一些提供了某些机制来调整引起问题的查询。我从过去的经历中发现的问题表明，很少有只需要调整单个“银弹”查询的情况：应用的数据库后端之所以死掉不是因为其中某一条查询，而是众多的查询引起的。ORM缺少上下文敏感的性质意味着它无法巩固查询，相反必须借助cache或其他机制来进行一定程度的补偿。

那么替代方案是什么?

希望到这里我已经澄清ORM在设计上的一些缺陷。但是要作为一个反模式，还需要存在替代的解决办法。事实上有两个取代方法：

1. 使用对象

如果你的数据是对象，那么停止使用关系数据库。编程界当前正在出现键-值对存储的浪潮，它允许你以闪电般的速度访问优雅的、自我包含的海量数据。没有法律规定编写Web应用的第一步必须安装MySQL。对于对象的每一种表达方式都使用关系数据库是一种过度使用，这也是近几年SQL的名称不太好的原因之一。事实上，问题在于偷懒的设计。

2. 在模型中使用SQL

编程中作任何事情都只有一种正确的方式，这是一种危险的说法。然而根据我的实践，在面向对象的代码中表达关系模型的最佳方法仍然是模型层：将你的所有数据表示封装在一个单独的区域是一个好注意。然而，记住模型层的工作簿在于表达对象，而在于回答问题。提供一个可以回答你的应用程序所包含的问题的API，尽量保持简洁高效。有时候，这些回答显得格格不入，以致于看上去是“错误的”，甚至对于资深的OO开发者也是如此。但是，你可以根据经验来更好地找到其中的普遍性，从而允许你将多个查询方法重构为单个。

类似的，有时候输出会是单个对象X，它很容易表达。 但是也有时候输出是聚合的对象表格，或者单个整数值。你要忍住将这些内容用过多抽象来包装的诱惑，用对象自身的术语来描述。首要的是，不要相信OO能够表达任何对象和所有对象。OO本身是一种优美和灵活的抽象，但关系数据在其范围之外，把它不能表达的东西伪装成对象是ORM的核心与真正的问题。

总结

• ORM最初比编写基于SQL的模型代码更快，也更容易理解
• 它在任何项目早期都是足够有效的
• 不幸的是，这些优点在项目复杂性提升的时候就消失了：抽象被打破，开发者被迫使用并理解SQL
• 完全是非正式的声明，我认为ORM对抽象的破坏不是仅仅涉及20%的项目，而是几乎100%。
• 对象并不足以充分表达关系查询的结果。
• 关系查询映射到对象的不充分性导致了ORM后端应用的效率低下，这些问题普遍分布在应用的各处，并且除了完全放弃ORM之外，没有简单的解决办法。
• 不要对任何问题都使用关系存储与ORM，而是更加仔细地思考你的设计
• 如果你的数据天生就是对象，那么请使用对象存储（"NoSQL"）。它们要比关系数据库快得多。
• 如果你的数据天生就是关系型的，那么关系数据库带来的开销是值得的。
• 把你的关系查询封装在模型层中，设计你的API从而为应用提供数据访问支持；拒绝过分泛化的诱惑。
• 面向对象无法以有效的形式表达关系数据；这是面向对象设计的一个基本限制，ORM无法修复它。