这是一个很老的问题了，经常在论坛上看到，很多人也写了相关的文章。我在这方面拥有较多的经验，我也谈一下我的看法吧。
我曾经实现过金蝶EAS BOS的多数据支持引擎，脚本引擎，也作过O-R Mapping的预研工作，曾经对多个O-R Mapping产品做过研究。
C++、Java、C#都源自Algol，这系列语言也称为Imperative语言，中文翻译为命令式语言。命令式语言建立在冯*诺依曼体系结构上，程序员必须处理变量管理、变量复制。这样的结果是增加了执行的效率，但带来了程序开发的艰苦。
LISP、Schema、Haskell等语言属于函数式语言，函数式语言基于数学函数，不使用变量或者赋值语句产生结果，使用函数的应用、条件表示和递归作为执行控制。函数式语言是更高级的程序设计语言，和命令式语言相比，编写更少的代码，更高的开发效率，这是函数式语言的明确有点。很多编程技术都首先应用于函数式语言，例如范型、垃圾收集等。很多函数式语言都增加了一些命令式语言的特征，增加效率和易用性。
SQL语言是一个领域专用语言，专门用于处理关系数据。他具备一些函数式语言的特征，在处理关系数据方面非常直观和简介。在处理选择、投影、聚合、排序等等操作方面，显然比在Java或者C#中要方便得多。SQL也是易学易用。很多非程序员都掌握SQL，在金蝶，大多需求人员都熟练掌握SQL。SQL的解释需要损耗一定的性能，在对性能极端要求的情况下，通常不使用关系数据库。例如Google Account采用Berkeley DB等。
现在关系数据库已经发展很成熟，数据库的一些技术发展得很好，包括事务等，其中一些从数据库中发展起来的技术，还应用到操作系统中了。在前些年面向对象技术狂热的时候，作了很多面向对象数据库的研究，但是都没有取得较大的成功。在主流的关系数据库中，大多都包括了面向对象的支持，例如Oracle、Sybase，都具备了很丰富的面向对象功能，但是很少任用。
现在有人跟我说起db4o这样的数据库，我认为db4o不会取得成功，因为他在错误的方向发展。
现在关系数据库最流行，最流行的应用开发语言包括Java、C#等，都是面向对象命令式语言。开发语言需要访问关系数据库，需要转换，转换的过程比较繁琐，于是就诞生了O-R Mapping技术。这是一种妥协的结果，面向对象技术在数据库领域无法取得成功，在面向对象开发语言中，就需要一种对象－关系映射技术。我相信，这种妥协产生的技术，会越来越流行。
我也认为，这是一个正确的选择。就如高级语言不会尝试取代汇编，无论高级语言有多好，最多在其上增加抽象层。例如Java使用bytecode、C#使用IL这样，使用一种抽象层，而不是尝试取代汇编。
O-R Mapping技术除了简单映射之外，需要一种OQL，混合SQL和面向对象特征，提供映射方便的同时，保留关系数据库提供的强大功能。例如聚合、排序等关系运算必须在OQL中提供。由于程序中的返回结果，有时不需要映射成对象，所以OQL必须提供另外一种功能，数据查询。很多O-R Mappping产品都提供了基于对象的OQL和基于数据的OQL。
这导致包括三个部分：
1、应用程序使用OQL
2、O-R Mapping解释或者编译OQL
3、对象数据库负责数据处理
如果O-R Mapping使用解释的方式处理OQL，则会包括产生SQL、组装对象等操作。效率通常都不会很好，现在的O-R Mapping产品基本都是基于解释的方式处理。
如果O-R Mapping使用编译的方式，可以优化产生SQL，动态创建SQL存储过程，减少SQL交互的过程，能够获得很好的性能，可以做到比绝
大多数人直接使用SQL性能都要好。我曾经做过一个实验性的实现，取得很好的效果，可惜由于种种原因，没有继续下去。
我认为，下一代的O-R Mapping产品，都将会采用编译的方式，因为在很多情形下，特别是复杂对象的处理方面，可以有大幅度的性能提升，在某些场景下，可以数倍甚至数十倍的性能提升。
一直不是很看好Hibernate，因为其主要作者gavin对编译技术不了解，2.x版本的HQL语法很搞笑，实现也是很搞笑的，简单的文本替换，看到让人目瞪口呆。3.0之后加入了HQL的AST（抽象语法树），但这不是他本人的做的，其他爱好者加入进来，3.1还是没有很好融合进来。之后的版本我就没有继续关注了。
我觉得O-R Mapping完全就是一种编译技术，不懂编译技术的人去作这件事清总会有些不妥。这不单是Hibernate的问题，也是其他O-R Mapping产品的问题。
我的观点：
1、Java、C#、C++等语言在处理关系数据方面没有优势。SQL是关系数据处理的领域专用语言（DSL），更适合处理关系数据，提供强大的功能。
2、关系数据是主流，希望应用开发人员使用O-R Mapping，而不懂关系数据库，这是不现实的。
3、O-R Mapping技术还有很大发展空间，以后在功能、性能等方面都会有重大提升，最终成熟。