一般情况下，我做设计时，很有可能会使用上图这种结构。粘合层使用什么方式完全是随客观情况来定的。（粘合层一般有把不一致的东西粘合在一个系统中这个作用，用流行的话来说，OO和关系数据库不匹配，有阻抗，粘合层就是想办法让两个不大对脾气的人协力完成系统的目标）
业务逻辑层控制产品的业务逻辑，而持久化层提供业务对象的持久化功能。但是持久化层，可能也并不清楚对象和数据库表结构之间的关系。而是要粘合层来处理。
对持久化层来讲，我只知道把数据存储到数据库中了，至于对象的几个属性是否拼成一个字段来保存了，还是一个字段对应一个属性，甚至一个属性劈开成几个字段，都和业务逻辑层、持久化层无关。他们只关心，从外部来看，这个对象有哪些属性就可以。
这么来看，粘合层有几种选择，首选（也是最流行的）就是使用ORM机制，例如Hibernate；第二，自己做一个粘合层，和第一种做法基本一致；第三，使用数据库的机制(例如存储过程、触发器、数据库自定义函数)来进行粘合。
我们把（1）和（2）看成一种思路，到底使用程序中使用粘合层和使用数据库粘合层，哪种更好呢？就像很多人说的，没有最好，只有合适不合适。
说一个简单的粘合层，比如我的产品要支持多种数据库，那么，我的代码中，如果所有的查询都是直接从表查询的，在跨数据库时，就会面临一个问题，比如有些内容，在Oracle中可以设计成一个表，但是在SQLServer中需要设计成两个表才行，那么，移植部分就会非常痛苦。但是如果我的查询都是对应视图的，管你几个表，只要某个视图能向程序提供需要的数据就行，那么Oracle里一个表，SQLServer的两个表，设计上就*多了。这样，这些视图就可以称之为“粘合层”，避免了“表”和代码的硬挂接，留下了一些设计上扩展和变更的余地。
代码中的粘合层，例如使用ORM，我就不多写了，ITEye的很多高手比我精通。
1.在生产环境下，可以通过直接修改存储过程的方式修改业务逻辑（或bug），而不用重启服务器。但这一点便利被许多人滥用了。有人直接就在正式服务器上修改存储过程，而没有经过完整的测试，后果非常严重。
2.执行速度快。存储过程经过编译之后会比单独一条一条执行要快。但这个效率真是没太大影响。如果是要做大数据量的导入、同步，我们可以用其它手段。
3.减少网络传输。存储过程直接就在数据库服务器上跑，所有的数据访问都在服务器内部进行，不需要传输数据到其它终端。但我们的应付服务器通常与数据库是在同一内网，大数据的访问的瓶颈会是硬盘的速度，而不是网速。
4.能够解决presentation与数据之间的差异，说得文艺青年点就是解决OO模型与二维数据持久化之间的阻抗。 领域模型和数据模型的设计可能不是同一个人（一个是SA，另一个是DBA），两者的分歧可能会很大——这不奇怪，一个是以OO的思想来设计，一个是结构化 的数据来设计，大家互不妥协——你说为了软件的弹性必须这么设计，他说为了效率必须那样设计，为了抹平鸿沟，就用存储过程来做数据存储的逻辑映射（把属性 映射到字段）。好吧，台下已经有同学在叨咕ORM了。
5.方便DBA优化。所有的SQL集中在一个地方，DBA会很高兴。这一点算是ORM的软肋。不过按照CQRS框架的思想，查询是用存储过程还是ORM，还真不是问题——DBA对数据库的优化，ORM一样会受益。况且放在ORM中还能用二级缓存，有些时候效率还会更高。
弊端：
1.SQL本身是一种结构化查询语言，加上了一些控制（赋值、循环和异常处理等），但不是OO的，本质上还是过程化的，面对复杂的业务逻辑，过程化的处理会很吃力。这一点算致命伤。
2.不便于调试。基本上没有较好的调试器，很多时候是用print来调试，但用这种方法调试长达数百行的存储过程简直是噩梦。好吧，这一点不算啥，C#/java一样能写出噩梦般的代码。
3.没办法应用缓存。虽然有全局临时表之类的方法可以做缓存，但同样加重了数据库的负担。如果缓存并发严重，经常要加锁，那效率实在堪忧。
4.无法适应数据库的切割（水平或垂直切割）。数据库切割之后，存储过程并不清楚数据存储在哪个数据库中。
5.精通SQL的新手越来越少——不要笑，这是真的，我面试过N多新人，都不知道如何创建全局临时表、不知道 having、不知道聚集索引和非聚集索引，更别提游标和提交叉表查询了。好吧，这个缺点算是凑数用的，作为屌丝程序员，我们的口号是：没有不会的，只有 不用的。除了少数有语言洁癖的人，我相信精通SQL只是时间问题。
在实际的过程中，我的做法是：
（1）坚决不能把业务过程写在数据库中
（2）在设计过程中，因为大多数时候，数据存取效率必须考虑，所以会使用一些数据库机制来做粘合层，这部分，都安排给组内精通数据库的工程师（例如之前我们产品组有一个DBA，程序方面一般但是能按要求写代码，数据库方面功力很深）来做。
（3）数据库的粘合层，是为了解决数据形式转换的问题
（4）持久层通过粘合层取出的数据，和业务对象是一致的；但实际数据库表中的数据，可能形态、结构和业务对象差的很远，例如一个对象可能分存在两个表中；也可能两个对象存在一个表中（这是粘合层存在的意义）
（5）跨数据库的工作可以由粘合层完成，但是也可以在代码里完成。如果组内没有精通数据库的，代码是优先选择。
