前言：

Java 领域的ORM（Object-Relational Mapping）框架有很多，各家的性能和使用体验如何？本文将对比体验以下的Java ORM框架，包括Spring JDBC、Spring Data JPA + Hibernate、QueryDSL、jOOQ、GraphQL、MyBatis、MyBatis-dynamic-sql、MyBatis-plus、Fluent-mybatis、MyBatis-flex，以帮助开发者选型。

一、性能测试对比

测试背景：

我们以diboot的操作日志表为基准，字段十几个，测试表中数据量约2万条。分别测试对比以下ORM框架：Spring JdbcTemplate、Spring JdbcClient、Spring data JPA、Mybatis、Mybatis-plus、Mybatis-flex。*（其他框架会在使用体验章节介绍） *

测试以下步骤：

循环执行 1000 次读LIKE 查询，重复多次循环执行 1000 次写插入，重复多次测试

测试结果：

（注：因Mybatis-plus 和 Mybatis-flex 存在冲突无法共存，所以我们拆分为2个测试用例分别测试）

总结：

Spring JdbcTemplate 是最接近原生JDBC的性能，以此为基准，Spring 最新的JdbcClient是在JdbcTemplate的基础上在对象映射上做了轻量封装，二者的读写性能都非常优秀。Mybatis 的读写性能仅次于Spring JdbcClient，非常优秀。Mybatis-plus 的读性能较好，在Mybatis的基础上损耗较小，优于Mybatis-flex（二者都是通过Lambda构建查询）。写性能上二者相差不大。JPA的读写性能不如Mybatis-plus（与Mybatis-flex混合测试还会导致无法写入）。

二、使用体验对比

Spring JdbcTemplate、JdbcClient

优点： 接近原生JDBC的性能

缺点： 仅提供了基础的对象映射转换处理，需要在Java中写大量的SQL语句，表多的话很难维护

示例：

<code>// 查询用法示例

List<IamOperationLog> dataList = jdbcClient

.sql("select * from iam_operation_log where business_obj LIKE ?")

.param("%"+keyword+"%")

.query(IamOperationLog.class)

.list();

Spring Data JPA + Hibernate

优点： 有Spring体系的支持，关注对象模型不太关注SQL的简单场景用起来比较容易

缺点： 过度抽象，隐藏了SQL实现，背后的Hibernate驾驭起来也比较困难，复杂SQL条件构建与扩展都不方便

示例：

// 查询用法示例

IamOperationLog iamOperationLog = new IamOperationLog().setBusinessObj(keyword);

List<IamOperationLog> dataList = jpaRepository.findAll(Example.of(iamOperationLog));

QueryDSL

优点： 支持APT自动生成构建SQL所需的DSL类；可以作为JPA方案的补充，扩展完善其查询条件构建等能力

缺点： 国内比较小众，复杂SQL实现繁琐

示例：

// 查询用法示例

List<IamOperationLog> dataList = queryFactory.selectFrom(iamOperationLog)

.where(iamOperationLog.businessObj.like('%'+keyword+'%'))

.fetch();

jOOQ

优点： SQL构建方式相对优雅，写法接近原生SQL

缺点： 数据库支持少（开源版仅支持MySQL、PostgreSQL、SQLite等），国内比较小众

示例：

// 查询用法示例

// 不使用APT生成DSL辅助类，写起来还是挺繁琐的

Query query = create.select(field("BOOK.TITLE"),field("AUTHOR.FIRST_NAME"),field("AUTHOR.LAST_NAME"))

.from(table("BOOK")).join(table("AUTHOR")).on(field("BOOK.AUTHOR_ID").eq(field("AUTHOR.ID")))

.where(field("BOOK.PUBLISHED_IN").eq(2008));

// 使用APT生成DSL辅助类，写起来相对顺畅

Query query = create.select(BOOK.TITLE, AUTHOR.FIRST_NAME, AUTHOR.LAST_NAME)

.from(BOOK).join(AUTHOR)

.on(BOOK.AUTHOR_ID.eq(AUTHOR.ID))

.where(BOOK.PUBLISHED_IN.eq(2008));

List<Object> bindValues = query.getBindValues();

GraphQL

优点： 设计思路新颖

缺点： 只热过一阵子，把查询构建（业务逻辑）交给前端注定过于挑战开发者习惯，尤其是前后端分离场景下

// GraphQL 查询，注意是：前端构建查询请求

author(id: "7") {

id

name

avatarUrl

articles(limit: 2) {

name

urlSlug

}

}

MyBatis

优点： 性能优秀，使用简单，复杂SQL可以写在XML中方便统一维护，复杂项目更可控

缺点： 手写SQL过多，缺失通用Mapper、联表SQL手写复杂

<!-- 查询用法示例 -->

<select id="getMatchedLog" resultType="com.diboot.ormpk.entity.IamOperationLog">code>

select *

from iam_operation_log

where business_obj LIKE #{keyword,jdbcType=VARCHAR}

</select>

MyBatis-dynamic-sql