چرا بسیاری از تیم‌ها ORM را کنار می‌گذارند و سراغ SQL خام می‌روند؟
اخیرا در مدیوم با تعداد زیادی از مقاله‌ها مواجه می‌شوم که یک پیام مشترک دارند:
نکته جالب اینجاست که این تصمیم‌ها معمولاً از سر عشق به SQL گرفته نشده‌اند، بلکه از دل دردسرهای #ORM زاده شده‌اند.
در چند مقاله‌ی اخیر که مطالعه کردم، تیم‌های مختلفی با تکنولوژی‌های مختلف (از #Java + #Postgres گرفته تا #Go + #SQLAlchemy) تجربه‌ی مهاجرت از ORM را به اشتراک گذاشته‌اند — نه فقط برای بهبود سرعت، بلکه برای بازگشت به شفافیت، کنترل و عقلانیت.
⚠️مشکل کجا بود؟ چرا ORM جوابگو نبود؟
اگرچه ORM در شروع پروژه‌ها خیلی مفید است (خصوصاً برای CRUDهای سریع و MVPها)، اما با رشد سیستم، مشکلاتی کم‌کم خود را نشان می‌دهند:
🧨معضل N+1 Query
کوئری‌هایی که ساده به نظر می‌رسند، در باطن ده‌ها یا صدها درخواست اضافه تولید می‌کنند.
🌀 کدهای پیچیده اما غیرشفاف
برای کوئری‌های پیچیده‌تر مثل Window Function، CTE یا Join چندجدولی، باید به انواع annotationها، chainهای مبهم، یا زبان‌های خاص ORM (مثل JPQL) متوسل شد — که در نهایت باز هم می‌رسیم به نوشتن SQL، فقط با دردسر بیشتر.
🔍 ضعف در دیباگ و پروفایلینگ
در ORM، به‌سختی می‌شود فهمید دقیقاً چه کوئری‌ای به دیتابیس رفته. این یعنی دیباگِ کندی‌ها تقریباً کورکورانه است.
💡 ناسازگاری با مدل واقعی داده‌ها
دیتابیس با row و index و join کار می‌کند؛ ORM با کلاس و رابطه شی‌گرایانه. این تطبیق، به‌ویژه در سیستم‌های پیچیده، منجر به کدهایی می‌شود که بیشتر شبیه «جنگیدن با ORM» هستند.
🎯چرا SQL خام یک تفاوت واقعی ایجاد کرد؟
بعد از مهاجرت، همه تیم‌ها روی این دستاوردها تأکید داشتند:
✅ کنترل کامل
می‌دانیم چه کوئری نوشته‌ایم، چه زمانی اجرا می‌شود، و چگونه می‌توان آن را بهینه کرد.
✅ شفافیت
کوئری واضح است، بدون «جادوی مخفی». این یعنی همه تیم — از جونیور تا لید — متوجه می‌شود چه اتفاقی می‌افتد.
✅ هماهنگی بیشتر با منطق دامنه
به‌جای تعریف business logic در repository و annotation، همه‌چیز در لایه‌های مشخص خدماتی و use-case محور قرار می‌گیرد.
✅ استفاده کامل از قدرت دیتابیس
ویژگی‌هایی مثل Window Function، CTE، JSONB و Partial Index که در ORM اغلب یا پشتیبانی نمی‌شوند یا با پیچیدگی زیاد ممکن‌اند، در SQL خام به‌راحتی قابل استفاده‌اند.
📌نگهداری و مقیاس‌پذیری چطور مدیریت شد؟
برای جلوگیری از بی‌نظمی، تیم‌ها:
- کوئری‌ها را در فایل‌های جدا و نسخه‌دار نگه داشتند
- از template و query loaderهای سبک استفاده کردند
- روی هر کوئری تست (یا حداقل EXPLAIN) نوشتند
- قواعد ساده ولی سخت‌گیرانه‌ای برای امنیت (مثل پارامترگذاری) اعمال کردند
در نتیجه، برخلاف تصور اولیه، نگهداشت SQL خام هم قابل مدیریت و حتی لذت‌بخش شد.
💡کی باید ORM را کنار گذاشت؟
تجربه‌ی مشترک تیم‌ها نشان می‌دهد:
✅برای پروژه‌های کوچک، MVPها یا پنل‌های ادمین، ORM عالی است.
✅اما در پروژه‌های داده‌محور، با ترافیک بالا، کوئری‌های پیچیده و نیاز به کنترل عملکرد، ORM به‌جای کمک، تبدیل به مانع می‌شود.
📚 جمع‌بندی
بسیاری از ما با ORMها بزرگ شده‌ایم اما آیا هنوز ORM بهترین ابزار ماست؟ یا فقط آسان‌ترین است؟
در دنیایی که عملکرد، شفافیت و کنترل ارزش بیشتری از سرعت اولیه دارند، شاید وقت آن است که دوباره به SQL خام یا ترکیب آن با ORm فکر کنیم — این بار با بلوغ بیشتر و ابزارهای بهتر.
اخیرا در مدیوم با تعداد زیادی از مقاله‌ها مواجه می‌شوم که یک پیام مشترک دارند:
🔁 «ما #ORM را کنار گذاشتیم و به #SQL خام مهاجرت کردیم — و دیگر برنمی‌گردیم.»
نکته جالب اینجاست که این تصمیم‌ها معمولاً از سر عشق به SQL گرفته نشده‌اند، بلکه از دل دردسرهای #ORM زاده شده‌اند.
در چند مقاله‌ی اخیر که مطالعه کردم، تیم‌های مختلفی با تکنولوژی‌های مختلف (از #Java + #Postgres گرفته تا #Go + #SQLAlchemy) تجربه‌ی مهاجرت از ORM را به اشتراک گذاشته‌اند — نه فقط برای بهبود سرعت، بلکه برای بازگشت به شفافیت، کنترل و عقلانیت.
⚠️مشکل کجا بود؟ چرا ORM جوابگو نبود؟
اگرچه ORM در شروع پروژه‌ها خیلی مفید است (خصوصاً برای CRUDهای سریع و MVPها)، اما با رشد سیستم، مشکلاتی کم‌کم خود را نشان می‌دهند:
🧨معضل N+1 Query
کوئری‌هایی که ساده به نظر می‌رسند، در باطن ده‌ها یا صدها درخواست اضافه تولید می‌کنند.
🌀 کدهای پیچیده اما غیرشفاف
برای کوئری‌های پیچیده‌تر مثل Window Function، CTE یا Join چندجدولی، باید به انواع annotationها، chainهای مبهم، یا زبان‌های خاص ORM (مثل JPQL) متوسل شد — که در نهایت باز هم می‌رسیم به نوشتن SQL، فقط با دردسر بیشتر.
🔍 ضعف در دیباگ و پروفایلینگ
در ORM، به‌سختی می‌شود فهمید دقیقاً چه کوئری‌ای به دیتابیس رفته. این یعنی دیباگِ کندی‌ها تقریباً کورکورانه است.
💡 ناسازگاری با مدل واقعی داده‌ها
دیتابیس با row و index و join کار می‌کند؛ ORM با کلاس و رابطه شی‌گرایانه. این تطبیق، به‌ویژه در سیستم‌های پیچیده، منجر به کدهایی می‌شود که بیشتر شبیه «جنگیدن با ORM» هستند.
🎯چرا SQL خام یک تفاوت واقعی ایجاد کرد؟
بعد از مهاجرت، همه تیم‌ها روی این دستاوردها تأکید داشتند:
✅ کنترل کامل
می‌دانیم چه کوئری نوشته‌ایم، چه زمانی اجرا می‌شود، و چگونه می‌توان آن را بهینه کرد.
✅ شفافیت
کوئری واضح است، بدون «جادوی مخفی». این یعنی همه تیم — از جونیور تا لید — متوجه می‌شود چه اتفاقی می‌افتد.
✅ هماهنگی بیشتر با منطق دامنه
به‌جای تعریف business logic در repository و annotation، همه‌چیز در لایه‌های مشخص خدماتی و use-case محور قرار می‌گیرد.
✅ استفاده کامل از قدرت دیتابیس
ویژگی‌هایی مثل Window Function، CTE، JSONB و Partial Index که در ORM اغلب یا پشتیبانی نمی‌شوند یا با پیچیدگی زیاد ممکن‌اند، در SQL خام به‌راحتی قابل استفاده‌اند.
📌نگهداری و مقیاس‌پذیری چطور مدیریت شد؟
برای جلوگیری از بی‌نظمی، تیم‌ها:
- کوئری‌ها را در فایل‌های جدا و نسخه‌دار نگه داشتند
- از template و query loaderهای سبک استفاده کردند
- روی هر کوئری تست (یا حداقل EXPLAIN) نوشتند
- قواعد ساده ولی سخت‌گیرانه‌ای برای امنیت (مثل پارامترگذاری) اعمال کردند
در نتیجه، برخلاف تصور اولیه، نگهداشت SQL خام هم قابل مدیریت و حتی لذت‌بخش شد.
💡کی باید ORM را کنار گذاشت؟
تجربه‌ی مشترک تیم‌ها نشان می‌دهد:
✅برای پروژه‌های کوچک، MVPها یا پنل‌های ادمین، ORM عالی است.
✅اما در پروژه‌های داده‌محور، با ترافیک بالا، کوئری‌های پیچیده و نیاز به کنترل عملکرد، ORM به‌جای کمک، تبدیل به مانع می‌شود.
📚 جمع‌بندی
بسیاری از ما با ORMها بزرگ شده‌ایم اما آیا هنوز ORM بهترین ابزار ماست؟ یا فقط آسان‌ترین است؟
در دنیایی که عملکرد، شفافیت و کنترل ارزش بیشتری از سرعت اولیه دارند، شاید وقت آن است که دوباره به SQL خام یا ترکیب آن با ORm فکر کنیم — این بار با بلوغ بیشتر و ابزارهای بهتر.
👍5❤1