前言

最近一段时间，我使用golang开发了一个新的ORM库。

为了让这个库更好用，我比较研究了各语言的主流ORM库，发现有一些语言的ORM库确实很好用，而有另外一些语言的库那不是一般的难用。

然后我总结了他们呢的一些共性和差异点，于是形成了本文的主要内容。

本文会先说明什么是SQL编写难题，以及探讨一下 code first 和 database first 的优缺点。 然后依据这两个问题的结论去审视目前主流后端语言java, c#, php, python, go各自的orm库，对比研究下他们的优缺点。最后给出总结和参考文档。

如果你需要做技术选型，或者做技术研究，或者类似于我做框架开发，或者单纯地了解各语言的差异，或者就是想吹个牛，建议保存或收藏。如果本文所涉及到的内容有任何不正确，欢迎批评指正。

温馨提示，本文会有一些戏谑或者调侃成分，并非对某些语言或者语言的使用者有任何歧视意见。 如果对你造成了某些伤害，请多包涵。

什么是SQL编写难题

如果你是做web开发，那么必然需要保存数据到数据库，这个时候你必须熟悉使用sql语句来读写数据库。

sql本身不难，命令也就那几个，关键字也不算多，但是为什么编写sql会成为难题呢？

比如下面的sql

    select * from user

    insert user (name,mobile) values ('tang','18600000000')

它有什么难题？ 简单的单表操作嘛，一点难题没有，但凡学过点sql的程序员都能写出来，并且保证正确。我估计比例能超过90%

但是，如果你需要写下面的sql呢？

    SELECT 
        article.*,
        person.name as person_name 
    FROM article 
    LEFT JOIN person ON person.id=article.person_id 
    WHERE article.type = 0 
    AND article.age IN (18,20)

这个也不复杂，就是你在做查询列表的时候，会经常用到的联表查询。你是否还有勇气说，写出来的sql绝对正确。我估计比例不超过70%

再稍微复杂点，如果是下面的sql？

    SELECT 
        o.*,
        d.department_name,
        (SELECT Sum(so.goods_fee) AS task_detail_target_completed_tem 
         FROM sale_order so 
         WHERE so.merchant_id = '356469725829664768' 
         AND so.create_date BETWEEN (20230127) AND (20230212) 
         AND so.delete_state = 2 
         AND so.department_id = o.department_id
        ) AS task_detail_target_completed 
    FROM task_detail o 
    LEFT JOIN department d ON d.department_id=o.department_id 
    WHERE o.merchant_id = '356469725829664768' 
    AND o.task_id = '356469725972271104768'

这是我项目里真实的sql语句，目的是统计出所有部门在某时间段内各自的业绩。逻辑上也不太复杂，但你是否还有勇气说，写出来的sql绝对正确。我估计比例不超过40%

如上面的sql所示，SQL编写难题在于以下几方面。

要保证字段正确

应该有的字段不能少，不应该有的字段不能多。

比如你把mobile误打成mobike，这属于拼写错误，但是这个拼写错误只有在实际运行的时候才会告诉你字段名错了。

并且项目越大，表越多，字段越多，这种拼写错误发生的可能性越大。以至于可以肯定的说，100%的可能性会出现。

要特别注意sql语法

例如你在查询的时候必须写from，绝对不能误写成form，但是在实际开发过程中，很容易就打错了。

这种错误，也只有运行的时候才会告诉你语法错了。并且sql越复杂，这种语法错误发生的可能性越大。

编辑器不会有sql的语法提示

常见的编码用的软件，对于sql相关的代码，不会有语法提示，也不会有表名提示，字段名提示。

最终的代码质量如何全凭你的眼力,经验,能力。

很显然，既然存在该难题，那么哪个ORM能解决该难题，就应该算得上好，如果不能解决，则不能称之为好。

什么是code first 和 database first

这俩概念并不是新概念，但是我估计大多数开发者并不熟悉。

所谓 code first, 相近的词是 model fist, 意思是模型优先，指的是在设计和开发系统时，优先和重点做的工作是设计业务模型，然后根据业务模型去创建数据库。

所谓 database first，意思是数据库优先，指的是在设计和开发系统时，优先和重点做的工作是创建数据库结构，然后去实现业务。

这里我提到了几个词语，可能在不同的语言里叫法不一样，可能不同的人的叫法也不一样，为了下述方便，我们举例子来说。

code first 例子

假设我是一个对电商系统完全不懂的小白，手头上也没有如何设计电商系统的资料，我和我的伙伴只是模糊地知道电商系统主要业务就是处理订单。

然后我大概会知道这个订单，主要的信息包括哪个用户下单，什么时间下单，有哪几种商品，数量分别是多少，根据这些已有的信息，我可以设计出来业务模型如下

public class OrderModel {
    //订单编号
    Integer orderId;
    //用户编号
    Integer userId;
    //订单时间
    Integer createTime;
    //订单详情(包含商品编号，商品数量)
    String  orderDetail;
}

很简单，对吧，这个模型很匹配我目前对系统的认知。接下来会做各种业务逻辑，最后要做的是将订单模型的数据保存到数据库。但是在保存数据到数据库的时候，就有一些考虑了。

我可以将上面OrderModel业务模型建立一张对应表，里面的4个属性，对应数据表里的4个字段，这完全可以。 但是我是电商小白，不是数据库小白啊，这样存储的话，肯定不利于统计订单商品的。

所以我换一种策略，将OrderModel的信息进行拆分，将前三个属性 orderId, userId, createTime 放到一个新的类里。 然后将 orderDetail 的信息进行再次分解，放到另一个类里

public class OrderEntity {
    Integer orderId;
    Integer userId;
    Integer createTime;
}

public class OrderDetailEntity {
    Integer orderDetailId;
    Integer orderId;
    Integer goodsId;
    Integer goodsCount;
}

最后，在数据库建立两张表order,order_detail，表结构分别对应类OrderEntity,OrderDetailEntity的结构。

至此，我们完成了从业务模型OrderModel到数据表order,order_detail的过程。

这就是 code first ，注意这个过程的关键点，我优先考虑的是模型和业务实现，后面将业务模型数据进行分解和保存是次要的，非优先的。

database first 例子

假设我是一个对电商系统非常熟悉的老鸟，之前做过很多电商系统，那么我在做新的电商系统的时候，就完全可以先设计数据库。

order表放订单主要数据，里面有xxx几个字段，分别有什么作用，有哪些状态值

order_detail表放订单详情数据，，里面有xxx几个字段，分别有什么作用

这些都可以很清楚和明确。然后根据表信息，生成OrderEntity,以及OrderDetailEntity即可开始接下来的编码工作。这种情况下OrderModel可能有，也可能没有。

这就是 database first ，注意这个过程的关键点，我优先考虑的是数据库结构和数据表结构。

两种方式对比

code first 模式下， 系统设计者优先考虑的是业务模型OrderModel， 它可以描述清楚一个完整业务，包括它的所有业务细节（什么人的订单，什么时候的订单，订单包含哪些商品，数量多少），有利于设计者对于系统的整体把控。

database first 模式下， 系统设计者优先考虑的是数据表order,order_detail，他们中任何一张表都不能完整的描述清楚一个完整业务，只能够描述局部细节，不利于设计者对于系统的整体把控。

在这里，调皮的同学会问，在 database first 模式下， 我把order,order_detail的信息一起看，不就知道完整的业务细节了吗？

确实是这样，但这里有一个前提，前提是你必须明确的知道order,order_detail是需要一起看的，而你知道他们需要一起看的前提是你了解电商系统。 如果你设计的不是电商系统，而是电路系统，你还了解吗？还知道哪些表需要一起看吗？

至此，我们可以有以下粗浅的判断：

对于新项目，不熟悉的业务，code first 模式更适合一些

对于老项目，熟悉的业务，database first 模式更合适一些

如果两种模式都可以的话，优先使用 code first 模式，便于理解业务，把控项目

如果哪个ORM支持 code first , 我们可以稍稍认为它更好一些

Java体系的orm

Java语言是web开发领域处于领先地位，这一点无可置疑。它的优点很明显，但是缺点也不是没有。

国内应用比较广泛的orm是Mybatis，以及衍生品Mybatis-plus等

实际上Mybatis团队还出了另外一款产品，MyBatis Dynamic SQL，国内我见用的不多，讨论都较少。英文还可以的同学，可以看下面的文档。

另外还有 jOOQ， 实际上跟 MyBatis Dynamic SQL 非常类似，有兴趣的可以去翻翻

下面，我们举一些例子，来对比一下他们的基本操作

Java体系的Mybatis

单就orm这一块，国内用的最多的应该是Mybatis，说到它的使用体验吧，那简直是一言难尽。

你需要先定义模型,然后编写xml文件用来映射数据,然后创建mapper文件，用来执行xml里定于的sql。 从这个流程可以看出，中间的xml文件起到核心作用，里面不光有数据类型转换，还有最核心的sql语句。

典型的xml文件内容如下

<mapper namespace="xxx.mapper.UserMapper">
    <insert id="insertUser" parameterType="UserEntity">
        insert into user (id,name,mobile)
        values (#{id},#{name},#{mobile})
    </insert>

    <update id="updateUser" parameterType="UserEntity">
        update user set
        name = #{name},
        mobile = #{mobile}
        where id = #{id}
    </update>

    <delete id="deleteUser">
        delete from user where id = #{id}
    </delete>

    <select id="selectUsers" resultType="UserVO">
        select u.*, (select count(*) from article a where a.uid=u.id) as article_count
        from user u
        where u.id = #{id}
    </select>
</mapper>

你在编写这个xml文件的时候，这个手写sql没有本质区别，一定会遇到刚才说到的SQL编写难题。

Java体系的Mybatis-plus

这里有必要提一下 Mybatis-plus，它是国内的团队开发出来的工具，算是对Mybatis的扩展吧，它减少了xml文件内容的编写，减少了一些开发的痛苦。比如，你可以使用如下的代码来完成以上相同的工作

    userService.insert(user);

    userService.update(user);

    userService.deleteById(user);

    List<UserEntity> userList = userService.selectList(queryWrapper);

完成这些工作，你不需要编写任何xml文件，也不需要编写sql语句，如之前所述，减少了一些开发的痛苦。

但是，请你注意我的用词，是减少了一些。

对于连表操作，嵌套查询等涉及到多表操作的事情，它就不行了，为啥不行，因为根本就不支持啊。 遇到这种情况，你就老老实实的去写xml吧，然后你还会遇到刚才说到的SQL编写难题。

Java体系的Mybatis3 Dynamic Sql

值得一提的是Mybatis3 Dynamic Sql，翻译一下就是动态sql。还是刚才说的国内我见用的不多，讨论都较少，但是评价看上去挺好。

简单来说，可以根据不同条件拼接出sql语句。不同于上面的Mybatis，这些sql语句是程序运行时生成的，而不是提前写好的，或者定义好的。

它的使用流程是，先在数据库里定义好数据表，然后创建模型文件，让然后通过命令行工具，将每一个表生成如下的支持文件

public final class PersonDynamicSqlSupport {
    public static final Person person = new Person();
    public static final SqlColumn<Integer> id = person.id;
    public static final SqlColumn<String> firstName = person.firstName;
    public static final SqlColumn<LastName> lastName = person.lastName;
    public static final SqlColumn<Date> birthDate = person.birthDate;
    public static final SqlColumn<Boolean> employed = person.employed;
    public static final SqlColumn<String> occupation = person.occupation;
    public static final SqlColumn<Integer> addressId = person.addressId;

    public static final class Person extends SqlTable {
        public final SqlColumn<Integer> id = column("id", JDBCType.INTEGER);
        public final SqlColumn<String> firstName = column("first_name", JDBCType.VARCHAR);
        public final SqlColumn<LastName> lastName = column("last_name", JDBCType.VARCHAR, "examples.simple.LastNameTypeHandler");
        public final SqlColumn<Date> birthDate = column("birth_date", JDBCType.DATE);
        public final SqlColumn<Boolean> employed = column("employed", JDBCType.VARCHAR, "examples.simple.YesNoTypeHandler");
        public final SqlColumn<String> occupation = column("occupation", JDBCType.VARCHAR);
        public final SqlColumn<Integer> addressId = column("address_id", JDBCType.INTEGER);

        public Person() {
            super("Person");
        }
    }
}

可以看出，这里的主要功能能是将表内的字段，与java项目里的类里面的属性，做了一一映射。

接下来你在开发的时候，就不用关心表名，以及字段名了，直接使用刚才生成的类，以及类下面的那些属性。具体如下

        SelectStatementProvider selectStatement = select(id.as("A_ID"), firstName, lastName, birthDate, employed,occupation, addressId)
        .from(person)
        .where(id, isEqualTo(1))
        .or(occupation, isNull())
        .build()
        .render(RenderingStrategies.MYBATIS3);

        List<PersonRecord> rows = mapper.selectMany(selectStatement);

如上面的代码，好处有以下四点

1. 你不再需要手写sql
2. 也不用在意字段名了，因为使用的都是类，或者属性，编写代码的时候编辑器会有提示，编译的时候如果有错误也会提示，实际运行的时候就不会有问题了。
3. 联表查询，嵌套查询啥的，也都支持
4. 完美避开了SQL编写难题

当然带来了额外的事情，比如你要使用工具来生成PersonDynamicSqlSupport类，比如你要先建表。

先建表这事儿，很明显就属于 database first 模式。

C#体系的orm

C# 在工业领域，游戏领域用的多一些，在web领域少一些。

它也有自己的orm，名字叫 Entity Framework Core, 一直都是微软公司在维护。

下面是一个典型的联表查询

    var id = 1;
    var query = database.Posts
                .Join(database.Post_Metas,
                    post => post.ID,
                    meta => meta.Post_ID,
                    (post, meta) => new { Post = post, Meta = meta }
                )
                .Where(postAndMeta => postAndMeta.Post.ID == id);

这句代码的主要作用是，将数据库里的Posts表，与Post_Metas表做内联操作，然后取出Post.ID等于1的数据

这里出现的Post，以及Meta都是提前定义好的模型，也就是类。 Post.ID 是 Post 的一个属性，也是提前定义好的。

整个功能的优点很多，你不再需要手写sql，不需要关心字段名，不需要生成额外类，也不会有语法错误，你只需要提前定义好模型，完全没有SQL编写难题，很明显就属于 code first 模式。

对比java的Mybatis以及Mybatis3 Dynamic Sql来说，你可以脑补一下下面的场景

PHP体系的orm

php体系内，框架也非常多，比如常见的laravel,symfony，这里我们就看这两个，比较有代表性

PHP体系的laravel

使用php语言开发web应用的也很多，其中比较出名的是laravel框架，比较典型的操作数据库的代码如下

$user = DB::table('users')->where('name', 'John')->first();

这里没有使用模型(就算使用了也差不多)，代码里出现的 users 就是数据库表的名字， name 是 users 表里的字段名，他们是被直接写入代码的

很明显它会产生SQL编写难题

并且，因为是先设计数据库，肯定也属于 database first 模式

PHP体系的symfony

这个框架历史也比较悠久了，它使用了 Doctrine 找个类库作为orm

使用它之前，也需要先定义模型，然后生成支持文件，然后建表，但是在实际使用的时候，还是和laravel一样，表名，字段名都需要硬编码

$repository = $this->getDoctrine()->getRepository('AppBundle:Product');

// query for a single product by its primary key (usually "id")
// 通过主键（通常是id）查询一件产品
$product = $repository->find($productId);

// dynamic method names to find a single product based on a column value
// 动态方法名称，基于字段的值来找到一件产品
$product = $repository->findOneById($productId);
$product = $repository->findOneByName('Keyboard');

// query for multiple products matching the given name, ordered by price
// 查询多件产品，要匹配给定的名称和价格
$products = $repository->findBy(
    array('name' => 'Keyboard'),
    array('price' => 'ASC')
);

很明显它也会产生SQL编写难题

另外，并不是先设计表，属于 code first 模式

python体系的orm

在python领域，有一个非常著名的框架，叫django, 另外一个比较出名的叫flask, 前者追求大而全，后者追求小而精

python体系的django

django推荐的开发方法，也是先建模型，但是在查询的时候，这建立的模型，基本上毫无用处

    res=models.Author.objects.filter(name='jason').values('author_detail__phone','name')
    print(res)
    # 反向
    res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason')  # 拿作者姓名是jason的作者详情
    res = models.AuthorDetail.objects.filter(author__name='jason').values('phone','author__name')
    print(res)

    # 2.查询书籍主键为1的出版社名称和书的名称
    res = models.Book.objects.filter(pk=1).values('title','publish__name')
    print(res)
    # 反向
    res = models.Publish.objects.filter(book__id=1).values('name','book__title')
    print(res)

如上连表查询的代码，values('title','publish__name') 这里面写的全都是字段名，硬编码进去，进而产生sql语句，查询出结果

很显然，它也会产生SQL编写难题

另外，并不是先设计表，属于 code first 模式

python体系的flask

flask本身没有orm，一般搭配 sqlalchemy 使用

使用 sqlalchemy 的时候，一般也是先建模型，然后查询的时候，可以直接使用模型的属性，而无须硬编码

result = session.               
query(User.username,func.count(Article.id)).
join(Article,User.id==Article.uid).
group_by(User.id).
order_by(func.count(Article.id).desc()).
all()

如上 Article.id 即是 Article 模型下的 id 属性

很显然，它不会产生SQL编写难题

另外，并不是先设计表，属于 code first 模式

go体系的orm

在go体系，orm比较多，属于百花齐放的形态，比如国内用的多得gorm以及gorm gen，国外比较多的ent, 当然还有我自己写的 arom

go体系下的gorm

使用gorm，一般的流程是你先建立模型，然后使用类似如下的代码进行操作

type User struct {
  Id  int
  Age int
}

type Order struct {
  UserId     int
  FinishedAt *time.Time
}

query := db.Table("order").
Select("MAX(order.finished_at) as latest").
Joins("left join user user on order.user_id = user.id").
Where("user.age > ?", 18).
Group("order.user_id")

db.Model(&Order{}).
Joins("join (?) q on order.finished_at = q.latest", query).
Scan(&results)

这是一个嵌套查询，虽然定义了模型，但是查询的时候并没有使用模型的属性，而是输入硬编码

很显然，它会产生SQL编写难题

另外，是先设计模型，属于 code first 模式

go体系下的gorm gen

gorm gen 是 gorm 团队开发的另一款产品，和mybaits下的Mybatis3 Dynamic Sql比较像

它的流程是 先创建数据表，然后使用工具生成结构体(类)和支持代码, 然后再使用生成的结构体

它生成的比较关键的代码如下

func newUser(db *gorm.DB) user {
    _user := user{}

    _user.userDo.UseDB(db)
    _user.userDo.UseModel(&model.User{})

    tableName := _user.userDo.TableName()
    _user.ALL = field.NewAsterisk(tableName)
    _user.ID = field.NewInt64(tableName, "id")
    _user.Name = field.NewString(tableName, "name")
    _user.Age = field.NewInt64(tableName, "age")
    _user.Balance = field.NewFloat64(tableName, "balance")
    _user.UpdatedAt = field.NewTime(tableName, "updated_at")
    _user.CreatedAt = field.NewTime(tableName, "created_at")
    _user.DeletedAt = field.NewField(tableName, "deleted_at")
    _user.Address = userHasManyAddress{
        db: db.Session(&gorm.Session{}),

        RelationField: field.NewRelation("Address", "model.Address"),
    }

    _user.fillFieldMap()

    return _user
}

注意看，其中大多数代码的作用是啥？不意外，就是将结构体的属性与表字段做映射关系

_user.Name 对应 name
_user.Age 对应 age

如此，跟mybaits下的Mybatis3 Dynamic Sql的思路非常一致

典型查询代码如下

u := query.User
err := u.WithContext(ctx).
    Select(u.Name, u.Age.Sum().As("total")).
    Group(u.Name).
    Having(u.Name.Eq("group")).
    Scan(&users)

// SELECT name, sum(age) as total FROM `users` GROUP BY `name` HAVING name = "group"

这是一个分组查询，定义了模型，也使用了模型的属性。

但是呢，它需要使用工具生成额外的支持代码，并且需要先定义数据表

很显然，它不会产生SQL编写难题

另外，它是先设计表，属于 database first 模式

go体系下的ent

ent 是 facebook公司开发的Orm产品，与 gorm gen 有相通，也有不同

相同点在于，都是利用工具生成实体与数据表字段的映射关系

不同点在于gorm gen先有表和字段，然后生成实体

ent是没有表和字段，你自己手动配置，配置完了一起生成实体和建表

接下来，看一眼ent生成的映射关系

const (
    // Label holds the string label denoting the user type in the database.
    Label = "user"
    // FieldID holds the string denoting the id field in the database.
    FieldID = "id"
    // FieldName holds the string denoting the name field in the database.
    FieldName = "name"
    // FieldAge holds the string denoting the age field in the database.
    FieldAge = "age"
    // FieldAddress holds the string denoting the address field in the database.
    FieldAddress = "address"
    // Table holds the table name of the user in the database.
    Table = "users"
)

有了映射关系，使用起来就比较简单了

u, err := client.User.
        Query().
        Where(user.Name("realcp")).
        Only(ctx)

注意，这里没有硬编码

它需要使用工具生成额外的支持代码，并且需要先配置表结构

很显然，它不会产生SQL编写难题

另外，它属于先设计表，属于 database first 模式

go体系下的aorm

aorm 是我自己开发的orm库，吸取了ef core 的一些优点，比较核心的步骤如下

和大多数orm一样，需要先建立模型，比如

    type Person struct {
        Id         null.Int    `aorm:"primary;auto_increment" json:"id"`
        Name       null.String `aorm:"size:100;not null;comment:名字" json:"name"`
        Sex        null.Bool   `aorm:"index;comment:性别" json:"sex"`
        Age        null.Int    `aorm:"index;comment:年龄" json:"age"`
        Type       null.Int    `aorm:"index;comment:类型" json:"type"`
        CreateTime null.Time   `aorm:"comment:创建时间" json:"createTime"`
        Money      null.Float  `aorm:"comment:金额" json:"money"`
        Test       null.Float  `aorm:"type:double;comment:测试" json:"test"`
    }

然后实例化它，并且保存起来

    //Instantiation the struct
    var person = Person{}

    //Store the struct object
    aorm.Store(&person)

然后即可使用

    var personItem Person
    err := aorm.Db(db).Table(&person).WhereEq(&person.Id, 1).OrderBy(&person.Id, builder.Desc).GetOne(&personItem)
    if err != nil {
        fmt.Println(err.Error())
    }

很显然，它不会产生SQL编写难题

另外，它属于先设计模型，属于 code first 模式

总结

本文，我们提出了两个衡量orm功能的原则，并且对比了几大主流后端语言的orm，汇总列表如下

单就从这张表来说，不考虑其他条件，在做orm技术选型时，

如果你使用java语言，请选择 MyBatis Dynamic SQL 或者 jOOQ，因为选择他们不会有SQL编写难题

如果你使用c#语言，请选择 ef core, 这已经是最棒的orm了，不会有SQL编写难题，支持code first，并且不需要额外的工作

如果你使用php语言，请选择 laravel 而不是 symfony， 反正都有SQL编写难题，那就挑个容易使用的

如果你使用python语言，请选择 sqlalchemy 库， 不会有SQL编写难题，支持code first，并且不需要额外的工作

如果你使用go语言，请选择 aorm 库， 不会有SQL编写难题，支持code first，并且不需要额外的工作