定义 

D-ORM是NO-ORM中最典型的代表，是一种更高抽象的动态ORM
与传统ORM最显著的区别是:

• 更高的抽象
• 一切基于动态基于运行时

与传统ORM（如Hibernate、Entity Framework等）相比，D-ORM可以在运行时根据用户需求和业务场景，动态生成和执行SQL，而无需编译或运行前预先定义好实体类和数据库表结构。

也可以根据业务逻辑的需求动态地创建、修改或删除数据库表结构。

这使得D-ORM更加灵活和适应性强，能够处理更加复杂和多变的数据持久化需求。

在数据中台、可视化、低代码、SAAS、自定义表单、异构数据库迁移同步、物联网车联网数据处理、数据清洗、运行时自定义报表/查询条件/数据结构、爬虫数据解析等动态应用场景中有着广泛的应用。

困境 

在传统的ORM框架中，需要生成大量呆板低效的模板文件，特别是在sql生成过程中，需要各种便利判断，占据了编码环节大量的时间成本。而在数据计算过程中，VO DTO等实体类丝毫没有发挥其应有的价值。

这还只是低效的问题，通过时间，人海毕竟还是可以解决的。

但是遇到动态场景时，ORM已经完全不能胜任。

就如结构化数据库保存非结构化数据一样绕路。如mysql代替neo4j+mongodb+redis一样困难。

场景已经变了，路已经不是原来的路

原来有明确固定的实体，确定了实体后在这个基础上生成一系列的模板，

如订单类，产品类，不同的系统中这几个类还是大同小异的，无非也就是属性可能不同，最多也就是属性间可能组合出笛卡尔积，无论怎么千变万化，设计和编码阶段还是看得见的。

而在动态场景中，实体虽然还在，但在设计和编码阶段是看不到的，只有在运行时才能看到，并且也不固定而是随时可能变化，如动态表单场景中，不同的业务会定义不同的表单，随着业务的发展表单也会随之变化。

破局 

这时ORM已经完全找不着路了。为了适应动态场景，可以：

• 通过动态生成的DML创建/更改数据库对象
• 创建具有大量稀疏物理列的表，并且仅使用"重叠"逻辑架构所需的表
• 创建一个"长而窄"表，将动态列值存储为行，然后需要对其进行透视处理以创建一个"短而宽"行集，其中包含特定实体的所有值
• 也可以利用MongoDB等非关系型数据库

但是无论采用什么方式，都需要一个能够与之相配合的ORM，只不过ORM所要面对的不再是静态的数据结构，而是动态数据结构，不再是数据而是元数据。

• 对象已经不是原来静态的对象，而是需要一个高度抽象的动态对象，需要能够囊括原来所有的对象。
• 对象与表，属性与列不再是一一对应，属性也没有固定的数据类型，而是需要更加详细复杂的定义。
  这里还要还原一下“面向对象”中对象的概念，对象不是只有get/set/注解这么弱
  需要把数据及对数据的操作封装在一起，作为一个相互依存的整体，并实现高度的抽象
  要关注元数据，不再关注姓名、姓别等具体属性
  应该能提供统一的数学计算能力，如结果集的聚合、过滤、行列转换、格式、方差、分组等
• sql也不能写在配置文件里了，需要在运行时动态生成。 既然表与列已经不固定，那SQL自然也无法提前定义了。
• 数据源也不能在配置文件中枚举了 因为在数据中台场景中可能在运行时随时出现各种各样的数据源。
• 在此基础之上的业务逻辑，数据存取都要适应动态环境。

如果把这些主要的问题都解决了，那就已经蜕变成前文所说的D-ORM了。

历史原因 

NO-ORM并不是一个新生事物，早在No-SQL兴起时，NO-ORM就应该随之协同发展了。

其之所以发展缓慢，主要原因在于随着windows,互联网,移动互联网三次爆发，传统的软件系统也井喷式的发展，天量资金和人才的涌入，让业界没有动力考虑其动态性，复用性，基本上来一个定制一个，来两个，再组建个团队。

而在这种环境下成长起来的程序员，和培训机构，也把ORM作为了软件开发事实上的标准。在高薪以及模板式的流水中，如果说起另一种事物会开发人员产生一种天然的陌生感甚至抵触感。

不管你是不是埋头的那一个，都应该能感觉到高薪已经很难持续，模板式的流水也已经没有了生存空间。

现状 

虽磁AI的逐渐成熟，许多传统的应用被赋予了更强的动态处理能力。这对应用背后的数据库，以及操作数据库的插件提出了更高的要求，模板式的流水已经很难适应动态场景的需求。

特别是受疫情米国及行业下行压力的影响，野蛮式别说发展了，生存都难以保障。各大厂的降本已经持续了很长一段时间，然而降本只能残喘，增效才能保证长远的发展。

对于后台开发团队来说，NO-ORM已经成了重要的破局方式之一。而D-ORM作为领域内优秀的代表也越来越受到关注。

虽然在传统的业务系统中，很少有D-ORM的身影，但是在开篇说过的几种应用场景中D-ORM已经无处不在了

应用 

• 低代码是D-ORM应用最多的领域之一。由于其交付快、响应快，灵活度高、成本低等特点，传统的应用系统及头部的大厂基本都已经提前布局了低代码。
  如阿里的钉钉，腾讯的企业微信以及金蝶用友等传统办公软件。遗憾的是几个比较有影响的产品都不开源，所以也不是很清楚其内部具体如何实现的。
• 异构数据迁移或汇聚作为大数据、数据中台的重要组成部分，由于第三方数据源的不可按及多样性，也是D-ORM天然的应用场景。如阿里开源的一个datax,这个产品只是单纯的编辑sql，
  所以如果遇到大规模的数据迁移，写sql这一步就能劝退一大批人才。如果有D-ORM的加持应该就简单多了。
• 自定义表单、自定义报表、动态查询条件作为工作流必不可少的一部分，是提交工作效率、解放程序员时间和精力的重要手段，更是衡量一个工作流成熟度的重要标志之一，由于工作流的本质就是一个自定义的过程，所以在带过定义过程中，到处是对D-ORM的应用。
  开源工作流引擎发展的历史比较久，发JBPM从1.0发展到Activiti5已经开源有20多年时间。
• 另外在数据可视货、网络爬虫、物联网领域对D-ORM也有较多的应用。