数据计算层是指介于数据持久层和应用程序层之间，负责计算来自数据持久层的数据，并将计算结果返回应用程序层的层次。JAVA的数据计算层主要是为了降低应用程序层和数据持久层之间的耦合性，分担它们的计算压力。它应当符合如下特征：
1.可以统一的计算来自任意数据持久层的数据，不仅包括数据库，也包括非数据库的Excel/Txt/XML。其中对最常见的结构化数据的计算是重点。
2.可以统一的进行不同种类数据源之间的相互计算。不仅包括异种数据库之间，也包括数据库和非数据库之间的计算。
3.数据库和计算层、计算层和JAVA代码之间要有尽量低的耦合性，可以方便移植。
4.可以是非JAVA架构，但必须能和JAVA方便的集成。
5.要有较高的开发效率，包括脚本编写，可读性，调试，日常维护。
6.复杂计算目标和大数据计算是流行趋势，数据计算层应该能直接支持。
考察了5种数据计算层:Hibernate，集算器，SQL，iBatis，R languae。考察的指标包括：成熟度、低耦合性、脚本编写、集成、界面友好性、性能、复杂计算、大数据支持、非数据库计算、跨库计算、调试方便性。
Hibernate
Hibernate是轻量级的ORM框架，由Gavin King创造，现在属于JBOSS。它是非分布式环境中(intranet)中优秀的数据计算层。它具有彻底的基于对象的访问方式，而集算器和iBatis只能算半对象或类对象。
Hibernate几乎做到了计算脚本、JAVA代码、数据库之间的彻底解耦。但计算能力不足使它仍然在很多地方依靠SP/SQL，这是个尴尬的问题。
另外EJB的JPA属于数据计算层协议，但考虑到Hibernate是实际上的JPA，所以不介绍它了。
成熟度：4星。经过10多年的市场检验，Hibernate已经非常成熟。
低耦合性：4星，这是Hibernate出现的原因。但本地SQL仍然是不可避免的，难以完美移植。
脚本编写：2星。Hibernate的计算方式是对象引用和HQL，前者最容易，给5星；但后者的学习难度比SQL高，而且调试极困难，开发效率不如SQL，2星；另外有些计算还是不得不依靠SQL，2种语言混用，困难，给2星。平均3星。
集成：2星。Hibernate是纯java架构，只需要复制jar包和N个映射文件，并利用好session，入门比较容易。但驾驭Hibernate的缓存是必修课，这需要极高的架构设计能力，不建议普通程序员接触。当然，ORM的这种天生的缺陷在其他数据计算层并不存在。
界面友好性：0星。Hibernate有对象生成器；但缺乏最重要的HQL图形化设计界面，等于没有GUI。
性能：3星。支持3级缓存，虽然一定不如SQL，但据我个人经验其综合性能达到了SQL的60%。
复杂计算：0星。不支持复杂计算。需要依靠SQL/外部工具实现。
大数据支持：1星。不直接支持hadoop架构，但有人在研究。
非数据库计算：0星。不直接支持非数据库的计算。
跨库计算：0星。不直接支持库间的计算。每个HQL只支持单库。
调式方便性：0星。很难调试，对程序员来讲，这是致命的。
