在这些情况下，可能更倾向于采用更直接的方法。例如，我们可以转向使用 Active Record。此外，尽管 DAO 提供了一种抽象，但有时会导致与特定持久性框架的紧密耦合。例如，在使用 JPA 的 Java 应用程序中，它依赖于 JPA 实体和底层 ORM。
如果您更换工具或迁移到另一个持久性框架，灵活性就会受到限制，这可能会带来问题。鉴于这些弱点，更现代的设计模型通常被认为是 CAD 的演变。
这就是存储库模式的情况，它允许更好地与面向领域的架构（DDD 或领域驱动设计）集成。它提供了更丰富的接口，并封装了复杂的业务规则。
在某些环境中，Active Record模式是首选。然后，业务对象承担起保存其数据的责任，这有时会使得 DAO 变得多余。尽管 DAO 非常强大且受欢迎，但必须根据项目的复杂性和技术环境谨慎应用。
数据访问对象的趋势和未来
随着新架构的出现和技术的进步，DAO 模型也在不断发展和适应。微服务架构的出现深刻改变了数据管理方式。每个微服务通常都有自己的数据库，这意味着 DAO 需要管理多个连接并集成分布式事务。
这使得访问管理变得复杂，但也加强了 DAO 提供的抽象的需要。它促进不同数据库之间的通信并保持一致的结构。
无服务器架构也越来越受欢迎，而且由于 DAO 的运行时间很短，因此必须更加轻量、响应更快。同样，对实时数据处理系统（如流式传输或事件驱动解决方案）的需求不断增长，要求 DAO 适应并改变其实施方式。
在这些环境中，数据不再只是静态地提取，而是必须实时处理。例如，Apache Kakfa或Redis等数据库需要采用不同的方法来管理对连续数据流的访问。
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人工智能和自动化的进步也影响着智能 CAD 的发展。利用人工智能，一些 DAO 能够根据使用模式和系统负载自动优化数据库查询。
在机器学习环境中，DAO 还需要处理大量复杂数据来为算法提供信息并保持高效。随着Oracle 自治数据库等自治数据库的发展，我们还可以期待 DAO 能够自动化其某些功能。
跨多个数据库的查询优化、事务管理和负载平衡大部分可以委托给智能系统。另一个趋势是像 GraphQL 这样的API 解决方案，越来越多的开发人员采用它们。它们为数据查询方式提供了更大的灵活性。
为了与这些现代接口保持一致，DAO 必须提供更多动态访问点，并允许客户端准确指定所需的数据，而不是遵循严格的查询模式。
通过确保业务逻辑和数据访问之间的完全分离，DAO在可维护性、可移植性和可测试性方面具有许多优势。这就是为什么它仍然是各种软件环境（如 Python、Java 或 .NET）中数据管理的基本设计模式！
尽管最近出现了微服务架构、实时数据库和无服务器解决方案等技术发展，但该模型仍在不断适应并保持其相关性。
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