Porównanie ORMa: Prisma vs TypeORM vs Sequelize w prawdziwym projekcie

Kontekst wyboru ORMa w prawdziwym projekcie

Decyzja „Prisma vs TypeORM vs Sequelize” rzadko jest czysto techniczna. Zwykle miesza się w niej presja deadline’u, różny poziom doświadczenia w zespole, istniejący kod oraz oczekiwania co do dalszego rozwoju projektu. Świadomy wybór ORMa potrafi skrócić development o tygodnie, ale błędna decyzja zemści się przy pierwszej poważniejszej refaktoryzacji lub migracji schematu.

W realnych zespołach wybór ORMa często zapada „przy kawie” – ktoś zna Sequelize sprzed lat, ktoś inny słyszał o Prisma, a jeszcze inny ma dobre doświadczenia z TypeORM. Taki proces bywa szybki, ale chaos w narzędziach wróci jak bumerang: problemy z migracjami, brak spójnych typów, trudności z testami i wydajnością. Dlatego lepiej na początku nazwać kryteria, niż później ratować się work-aroundami.

ORM w projekcie Node.js/TypeScript to nie tylko sposób na wysyłanie zapytań do bazy. To element architektury, który wpływa na strukturę folderów, kontrakty między warstwami, sposób pisania testów, a nawet na tempo onboardingu nowych programistów.

Typy projektów, w których ORM robi największą różnicę

Nie każdy projekt potrzebuje tego samego poziomu „magii” ORMa. Inaczej wygląda sytuacja w lekkim REST API, a inaczej w wieloletnim SaaS z dziesiątkami tabel i migracji.

ORM szczególnie często pojawia się w takich typach projektów:

• SaaS / aplikacje produktowe – dużo encji domenowych, rozbudowane relacje, ciągłe zmiany schematu. ORM pomaga utrzymać spójność między kodem a bazą i przyspiesza wdrażanie nowych funkcji.
• REST API / GraphQL API – przewidywalne operacje CRUD, dużo filtrowania, paginacji i sortowania. Dobre API ORMa oszczędza kod i ułatwia generowanie typów.
• Monolity biznesowe – jedna duża baza, wiele modułów. ORM pełni tu rolę wspólnego języka dla różnych części systemu.
• Mikroserwisy – mniejsze bazy, ale więcej usług. ORM pomaga standaryzować podejście i przyspiesza pracę w zespołach z różnym doświadczeniem.

Im więcej encji i relacji, tym większy sens ma ORM. Im bardziej projekt przypomina „kilka tabel pod raporty”, tym bardziej można rozważyć podejście SQL-first bez ciężkiego ORMa.

Kluczowe kryteria wyboru Prisma, TypeORM lub Sequelize

Przy porównaniu Prisma, TypeORM i Sequelize warto rozpisać kryteria na kartce lub w dokumencie projektowym. Najpraktyczniejsze z nich to:

• Stack i język – jeśli kod jest w TypeScript i zespół stawia na mocne typowanie, Prisma ma dużą przewagę; TypeORM też dobrze integruje się z TS, natomiast Sequelize jest pod tym względem najsłabszy.
• Doświadczenie zespołu – jeśli w zespole są osoby z backgroundem w Java/Spring, podejście dekoratorowe TypeORM może być dla nich naturalne. Ci, którzy lubią query buildery, często szybko łapią styl Prisma.
• Skala projektu – mały backend do MVP wybaczy więcej; przy projekcie planowanym na kilka lat warto myśleć o migracjach, refaktoryzacjach i czytelności modeli.
• Deadline – Prisma pozwala bardzo szybko zacząć, bo generuje typy i API z jednego pliku schema; Sequelize wymaga więcej pracy przy typach; TypeORM wymaga dobrego zrozumienia dekoratorów i migracji.
• Utrzymanie i rozwój – ważna jest stabilność projektu, tempo wydań, jakość dokumentacji i gotowość do migracji między wersjami.

Największy błąd na starcie to wybór „bo tak wszyscy robią”. Kryteria zapisane czarno na białym chronią przed chaotycznymi decyzjami za pół roku, gdy system urośnie.

Gdzie ORM pomaga, a gdzie przeszkadza

ORM to potężne narzędzie, ale nie darmowe. Daje ogromny zysk przy typowych operacjach CRUD, ale może boleśnie ograniczać przy nietypowych, skomplikowanych zapytaniach.

Gdzie ORM pomaga:

• przyspiesza development – brak konieczności pisania surowego SQL dla każdej operacji, autouzupełnianie w IDE, typy dla encji;
• zwiększa bezpieczeństwo – mniej podatności na SQL injection, walidacja typów, lepsza kontrola nad migracjami;
• zapewnia spójność – jedna definicja modelu (lub schematu) na zespół, łatwiejsze dzielenie się wiedzą;
• przydaje się przy refaktoryzacjach – zmiana nazwy kolumny/przeniesienie pola, które propaguje się przez generowany typ.

Gdzie ORM przeszkadza:

• przy bardzo złożonych raportach – często szybciej i czytelniej napisać jeden dobrej jakości SQL niż odwzorowywać go w API ORMa;
• przy maksymalnej optymalizacji – ORM potrafi generować nadmiarowe zapytania, a debugowanie n+1 bywa czasochłonne;
• gdy logika biznesowa miesza się z ORM – stosowanie modeli ORMa bezpośrednio w warstwie domenowej utrudnia utrzymanie kodu i testowanie.

Świadome podejście: traktować Prisma, TypeORM, Sequelize jako narzędzia do 80–90% przypadków, a pozostałe 10–20% pisać ręcznie w SQL lub query builderach dedykowanych.

Dlaczego akurat Prisma, TypeORM i Sequelize

Na rynku ORMa dla Node.js istnieje więcej opcji (Drizzle ORM, Objection.js, MikroORM), ale Prisma, TypeORM i Sequelize to wciąż najczęściej spotykane w realnych projektach kombinacje.

Krótka charakterystyka:

• Prisma – schema-first, mocno typowany ORM z generowaniem klienta TypeScript. Stawia na deklaratywność, czytelne API i minimalizację „magii” runtime’owej, przenosząc ją do etapu generowania kodu.
• TypeORM – podejście code-first z dekoratorami; mocno inspirowany światem JPA/Hibernate. Oferuje zarówno active record, jak i data mapper, obsługuje różne bazy (SQL, NoSQL).
• Sequelize – jeden z najstarszych ORMów w ekosystemie Node.js; bardzo popularny w starszych projektach, dojrzały, ale typowanie TS jest słabsze i API bywa mniej nowoczesne.

Jeśli projekt startuje od zera w TypeScript, Prisma i TypeORM są naturalnymi kandydatami. Sequelize nadal ma sens przy utrzymaniu istniejących systemów i jako baza do migracji na nowocześniejsze rozwiązanie.

Świadomy wybór ORMa zaczyna się od zapisania oczekiwań: jaka baza, jaki rozmiar projektu, jakie wymagania typowania, kto będzie go utrzymywał za dwa lata. Tabelka kryteriów na starcie oszczędza tygodnie walki w przyszłości.

Szybki przegląd: jak myślą Prisma, TypeORM i Sequelize

Te trzy ORM-y rozwiązują podobny problem, ale mentalny model pracy jest zupełnie inny. Zrozumienie, „jak myśli” każde narzędzie, jest ważniejsze niż porównanie pojedynczych funkcji.

Schema-first, code-first i migrations-first

Podstawowa różnica leży w tym, skąd bierze się prawda o schemacie bazy.

• Prisma – schema-first
  Głównym źródłem prawdy jest plik schema.prisma. Tam definiujesz modele, relacje, typy. Na tej podstawie generowany jest klient TypeScript oraz migracje. Ta deklaratywność mocno ułatwia pracę z typami i refaktoryzacjami.
• TypeORM – code-first (z opcją schema/migrations-first)
  Model jest definiowany w klasach z dekoratorami (np. @Entity, @Column). Na ich podstawie powstaje schemat bazy i migracje. Możliwe jest też podejście stricte migrations-first, ale w praktyce większość zespołów opiera się na dekoratorach.
• Sequelize – mieszanka migrations-first i models-first
  Modele definiuje się jako klasy lub funkcje, a osobno opisuje migracje. W starszych projektach często spotyka się „najpierw migracja, potem model”, z ręcznym pilnowaniem spójności między nimi.

Schema-first (Prisma) premiuje przejrzystość i generowanie pomocniczego kodu. Code-first (TypeORM) jest atrakcyjne dla programistów przyzwyczajonych do encji jako klas. Migrations-first (często w Sequelize) daje pełną kontrolę, ale wymaga większej dyscypliny.

Filozofia API i styl pracy z danymi

Drugą dużą różnicą jest styl programowania: query builder vs active record vs data mapper.

• Prisma – kli­ent jako query builder
  Prisma generuje klienta, którego używasz w kodzie jak dobrze typowany query builder. Np. prisma.user.findMany({ where: { email } }). Nie ma tu klas encji, stan jest minimalny, a API jest mocno funkcjonalne i przewidywalne.
• TypeORM – active record i data mapper
  TypeORM pozwala wybierać między dwoma stylami:
  • Active Record – metody na klasach encji (np. User.find(), user.save()), co szybko prowadzi do mieszania domeny z persystencją;
  • Data Mapper – repozytoria (np. userRepository.find()), co lepiej pasuje do clean architecture i DDD.
• Sequelize – modele i instancje
  Praca z danymi odbywa się przez modele (np. User.findAll()) i ich instancje (np. user.save()). To bardzo klasyczny styl ORMa znany z wielu innych języków.

Jeśli lubisz czyste funkcje i odseparowanie logiki domenowej, Prisma lub data mapper w TypeORM będą lepszym wyborem. Jeśli preferujesz obiektowe podejście „model ma swoje metody”, TypeORM w stylu active record i Sequelize będą bardziej naturalne.

Typowanie i integracja z TypeScript

Przy projekcie w TypeScript porównanie Prisma TypeORM Sequelize zaczyna się zwykle od pytania: „jak dobre są typy?”.

• Prisma – pełna integracja z TypeScript, typy generowane na podstawie schematu. Autouzupełnianie dla pól, warunków, relacji. Zmiana w schema.prisma natychmiast widoczna w typach po prisma generate. Jedno ze zdecydowanie najmocniejszych miejsc Prisma.
• TypeORM – integracja z TS jest dobra, ale nie tak „magiczna” jak w Prisma. Definicje encji bazują na klasach TypeScript, więc IDE rozumie typy, ale trzeba pilnować spójności między dekoratorami a typami pól. Przy złożonych relacjach bywa to bardziej podatne na błędy.
• Sequelize – oryginalnie projektowany dla JavaScript, wsparcie dla TypeScript jest dodane później i bywa mniej wygodne. Istnieją wzorce oparte na generykach i klasach, ale całość jest bardziej skomplikowana i mniej intuicyjna niż w Prisma/TypeORM.

W projekcie TS-first Prisma daje najsilniejsze bezpieczeństwo typów przy najmniejszej ilości ręcznej pracy. TypeORM jest w środku – typy działają, ale wymagają dyscypliny. Sequelize ma największy dług historyczny, jeśli chodzi o TS.

Dojrzałość, ekosystem i tempo rozwoju

Każdy ORM ma inny „wiek mentalny” i inne tempo rozwoju.

• Prisma – stosunkowo młodszy, ale bardzo dynamiczny projekt, silny nacisk na dokumentację, community i integracje (np. z Next.js, tRPC, GraphQL). Szybko reaguje na potrzeby rynku, wprowadza kolejne funkcje (np. klient edge, lepsze wsparcie dla raw SQL).
• TypeORM – dojrzały, szeroko używany, z bogatym ekosystemem. Rozwój bywał okresami wolniejszy, ale nadal jest aktywnie utrzymywany. Dużo artykułów, tutoriali, przykładów produkcyjnych.
• Sequelize – bardzo dojrzały i stabilny, ale rozwijany mniej agresywnie niż Prisma. Ogromna baza istniejących projektów, mnóstwo odpowiedzi na Stack Overflow. Częściej używany w starszych kodach niż w nowych TS-first projektach.

Przy długoterminowym projekcie ważna jest nie tylko popularność, ale też kierunek rozwoju narzędzia. Prisma mocno inwestuje w developer experience, TypeORM zapewnia szeroką kompatybilność, Sequelize broni się stabilnością w istniejących projektach.

Zanim zostanie wybrany konkret, warto przejrzeć changelog, liczbę otwartych issue, częstotliwość wydań i aktualność dokumentacji. To prosty filtr na to, czy ORM „jeszcze rośnie”, czy już tylko jest utrzymywany.

Setup i ergonomia: pierwsza godzina z każdym ORMem

Pierwsze 60 minut z nowym narzędziem mówi bardzo dużo o ergonomii. Poniżej porównanie Prisma, TypeORM i Sequelize w scenariuszu: nowy projekt Node.js/TypeScript, Postgres, prosty model User/Post.

Instalacja i konfiguracja połączenia

Przyjmijmy, że startujesz z pustym projektem TS i masz lokalny Postgres.

• Prisma
  • instalacja: npm install prisma @prisma/client;
  • inicjalizacja: npx prisma init – tworzy schema.prisma oraz .env z DATABASE_URL;
  • konfiguracja: w schema.prisma ustawiasz provider (np. postgresql) i connection string.
• TypeORM
  • instalacja: npm install typeorm reflect-metadata pg (plus typescript jeśli jeszcze nie ma);

  Modele, encje i pierwsze zapytania

  Kiedy połączenie z bazą działa, zaczyna się właściwa zabawa: definicja modeli i wykonanie pierwszych zapytań. Tu różnice między Prisma, TypeORM i Sequelize stają się bardzo namacalne.

  • Prisma – modele w schema.prisma
    Dla prostego bloga definicja użytkownika i posta może wyglądać tak:

    model User {
      id      Int     @id @default(autoincrement())
      email   String  @unique
      name    String?
      posts   Post[]
    }
    
    model Post {
      id        Int     @id @default(autoincrement())
      title     String
      content   String?
      author    User    @relation(fields: [authorId], references: [id])
      authorId  Int
    }

    Po npx prisma generate masz typowanego klienta:

    const user = await prisma.user.create({
      data: {
        email: 'test@example.com',
        posts: {
          create: { title: 'Pierwszy post' },
        },
      },
    });
    
    const posts = await prisma.post.findMany({
      where: { authorId: user.id },
      include: { author: true },
    });

    Nie dotykasz klas, nie myślisz o dekoratorach – pracujesz na prostych obiektach.

  • TypeORM – encje jako klasy
    Ten sam model w podejściu code-first:

    import { Entity, PrimaryGeneratedColumn, Column, OneToMany, ManyToOne } from 'typeorm';
    
    @Entity()
    export class User {
      @PrimaryGeneratedColumn()
      id!: number;
    
      @Column({ unique: true })
      email!: string;
    
      @Column({ nullable: true })
      name?: string;
    
      @OneToMany(() => Post, (post) => post.author)
      posts!: Post[];
    }
    
    @Entity()
    export class Post {
      @PrimaryGeneratedColumn()
      id!: number;
    
      @Column()
      title!: string;
    
      @Column({ nullable: true })
      content?: string;
    
      @ManyToOne(() => User, (user) => user.posts)
      author!: User;
    }

    W stylu Data Mapper pobierasz repozytorium:

    const userRepo = dataSource.getRepository(User);
    const postRepo = dataSource.getRepository(Post);
    
    const user = await userRepo.save(
      userRepo.create({
        email: 'test@example.com',
      }),
    );
    
    const post = await postRepo.save(
      postRepo.create({
        title: 'Pierwszy post',
        author: user,
      }),
    );
    
    const posts = await postRepo.find({
      where: { author: { id: user.id } },
      relations: { author: true },
    });

    Tu wyraźnie działa świat klas i dekoratorów – bliższy programistom z Java/.NET.

  • Sequelize – modele z definicją pól
    W nowoczesnym stylu z klasami:

    import { Model, DataTypes } from 'sequelize';
    import { sequelize } from './sequelize';
    
    class User extends Model {}
    User.init(
      {
        id: { type: DataTypes.INTEGER, autoIncrement: true, primaryKey: true },
        email: { type: DataTypes.STRING, unique: true, allowNull: false },
        name: { type: DataTypes.STRING },
      },
      { sequelize, modelName: 'User' },
    );
    
    class Post extends Model {}
    Post.init(
      {
        id: { type: DataTypes.INTEGER, autoIncrement: true, primaryKey: true },
        title: { type: DataTypes.STRING, allowNull: false },
        content: { type: DataTypes.TEXT },
      },
      { sequelize, modelName: 'Post' },
    );
    
    User.hasMany(Post, { foreignKey: 'authorId' });
    Post.belongsTo(User, { as: 'author', foreignKey: 'authorId' });

    I sample query:

    const user = await User.create(
      {
        email: 'test@example.com',
        Posts: [{ title: 'Pierwszy post' }],
      },
      { include: [Post] },
    );
    
    const posts = await Post.findAll({
      where: { authorId: user.id },
      include: [{ model: User, as: 'author' }],
    });

    Kod jest nieco bardziej „przemysłowy”, a typowanie TS wymaga dodatkowego wysiłku.

  Już na tym etapie widać, czy bardziej pasuje ci deklaratywny plik schematu (Prisma), klasy z dekoratorami (TypeORM), czy podejście zbliżone do klasycznych ORMów JS (Sequelize). Warto przejść ten etap w mini-projekcie przed decyzją na kilka lat.

  Migracje: kontrola nad schematem i zmiany w czasie

  Kiedy modele zaczynają żyć, pojawia się temat migracji. To tutaj różnice w filozofii odbijają się najmocniej na codziennej pracy.

  • Prisma – migracje generowane ze schematu
    Po zmianie schema.prisma uruchamiasz:

    npx prisma migrate dev --name add_user_profile

    Prisma:

    • analizuje różnice w schemacie,
    • generuje SQL w folderze prisma/migrations,
    • aplikuje zmiany do bazy.

    Masz czytelny SQL, ale rzadko piszesz go ręcznie. W środowiskach CI/CD ustawiasz:

    npx prisma migrate deploy

    żeby odtworzyć migracje na produkcji. Zespół myśli w kategoriach „zmiana modelu → migracja”, bez dotykania surowego DDL na co dzień.

  • TypeORM – generowanie vs ręczne migracje
    Przy podejściu code-first możesz:
    • wygenerować migrację z różnic encje ↔ baza:

      npx typeorm migration:generate -n AddUserProfile

    • napisać migrację ręcznie:

      export class AddUserProfile1680000000000 implements MigrationInterface {
        public async up(queryRunner: QueryRunner): Promise<void> {
          await queryRunner.query(
            `ALTER TABLE "user" ADD COLUMN "bio" character varying`,
          );
        }
      
        public async down(queryRunner: QueryRunner): Promise<void> {
          await queryRunner.query(`ALTER TABLE "user" DROP COLUMN "bio"`);
        }
      }

    Taki mix daje sporą elastyczność, ale wymaga większej dyscypliny: generowane migracje trzeba przeglądać, a przy bardziej ryzykownych zmianach (np. refaktor relacji many-to-many) często i tak kończy się na ręcznym SQL.

  • Sequelize – migracje jako pierwszy obywatel
    Tu migracje historycznie są w centrum:

    module.exports = {
      up: async (queryInterface, Sequelize) => {
        await queryInterface.addColumn('Users', 'bio', {
          type: Sequelize.STRING,
          allowNull: true,
        });
      },
      down: async (queryInterface, Sequelize) => {
        await queryInterface.removeColumn('Users', 'bio');
      },
    };

    Kod migracji piszesz ręcznie lub generujesz puste szkielety CLI. Daje to pełną kontrolę nad SQL, ale sprawia, że spójność między modelami a migracjami jest w całości w rękach zespołu.

  Jeśli projekt mocno rośnie i zmiany schematu są częste, wygodny system migracji potrafi uratować tygodnie. Opłaca się w tym miejscu zainwestować w automatykę zamiast ciągle łatać migracje ręcznie na produkcji.

  Wydajność i skalowanie w prawdziwym ruchu

  Na małych danych ORM-y są podobne. Prawdziwe różnice wychodzą przy setkach tysięcy rekordów, skomplikowanych raportach i wysokim QPS. Tutaj liczy się nie tylko „jak szybko działa ORM”, ale przede wszystkim: jak łatwo kontrolować generowany SQL.

  Kontrola nad zapytaniami i N+1

  Problem N+1 (dużo małych zapytań zamiast jednego większego) pojawia się w każdym ORMię. Różne narzędzia dają różne mechanizmy, żeby nad tym zapanować.

  • Prisma – jawne include i selektywne pola
    Typowy case:

    const posts = await prisma.post.findMany({
      include: { author: true },
    });

    Prisma generuje JOIN-y zamiast strzelać do bazy per rekord. Do tego możesz dociąć ilość danych:

    const posts = await prisma.post.findMany({
      select: {
        id: true,
        title: true,
        author: {
          select: { id: true, email: true },
        },
      },
    });

    Masz pełną kontrolę nad „shape” odpowiedzi, co zmniejsza rozmiar payloadu i przyspiesza serializację.

  • TypeORM – leniwe vs eager relations
    Tu sporo zależy od konfiguracji relacji:
    • lazy loading (kiedyś popularne) łatwo generuje N+1: każde user.posts może triggerować osobne zapytanie;
    • eager loading i explicit relations w find działają podobnie do include w Prisma.

    const users = await userRepo.find({
      relations: { posts: true },
    });

    Przy bardziej złożonych raportach sens ma QueryBuilder:

    const data = await userRepo
      .createQueryBuilder('user')
      .leftJoinAndSelect('user.posts', 'post')
      .where('user.isActive = :isActive', { isActive: true })
      .getMany();

    Daje to sporą moc, ale też wymaga większej znajomości SQL i samego TypeORM.

  • Sequelize – include, atrybuty i surowe zapytania
    Klasyczna konfiguracja:

    const posts = await Post.findAll({
      include: [{ model: User, as: 'author', attributes: ['id', 'email'] }],
      attributes: ['id', 'title'],
    });

    Sequelize też pozwala na finezyjne sterowanie JOIN-ami. Przy bardziej złożonych przypadkach bardzo często ląduje się na sequelize.query z ręcznym SQL:

  const [rows] = await sequelize.query(
    `SELECT u.id, u.email, COUNT(p.id) as postCount
     FROM "Users" u
     LEFT JOIN "Posts" p ON p."authorId" = u.id
     GROUP BY u.id`,
  );

  Im większy ruch i bardziej skomplikowane raporty, tym częściej i tak sięga się po „czysty” SQL. Dobrze, jeśli ORM nie utrudnia tego, tylko dorzuca wygodny kanał ucieczki.

  Batchowanie, paginacja i cięższe raporty

  W realnych aplikacjach raporty często robią SELECT-y z kilkoma JOIN-ami, agregacjami, filtrowaniem i paginacją. Przykład: lista użytkowników z liczbą postów, filtrowana po dacie.

  • Prisma – agregacje i paginacja out of the box

    const data = await prisma.user.findMany({
      where: { createdAt: { gte: fromDate } },
      take: 20,
      skip: 40,
      orderBy: { createdAt: 'desc' },
      include: {
        _count: {
          select: { posts: true },
        },
      },
    });

    W wielu przypadkach takie podejście wystarcza, bez pisania customowego SQL. Gdy trzeba, raw query:

    const result = await prisma.$queryRaw<{ id: number; postCount: number }[]>`
      SELECT "userId" as id, COUNT(*) as "postCount"
      FROM "Post"
      GROUP BY "userId"
    `;

    Dodatkowy plus: typowanie wyniku dzięki generykom.

  • TypeORM – QueryBuilder do cięższej artylerii

    const qb = userRepo
      .createQueryBuilder('user')
      .leftJoin('user.posts', 'post')
      .where('user.createdAt >= :fromDate', { fromDate })
      .groupBy('user.id')
      .select('user.id', 'id')
      .addSelect('COUNT(post.id)', 'postCount')
      .orderBy('user.createdAt', 'DESC')
      .take(20)
      .skip(40);
    
    const rows = await qb.getRawMany();

    QueryBuilder daje ogromną elastyczność i jest bardzo blisko SQL. Dla części zespołów to plus, dla innych – próg wejścia.

  • Sequelize – Query Builder SQL-owy w stylu JS

    const users = await User.findAll({
      where: { createdAt: { [Op.gte]: fromDate } },
      attributes: [
        'id',
        [sequelize.fn('COUNT', sequelize.col('Posts.id')), 'postCount'],
      ],
      include: [{ model: Post, attributes: [] }],
      group: ['User.id'],
      order: [['createdAt', 'DESC']],
      limit: 20,
      offset: 40,
      subQuery: false,
    });

    API jest potężne, ale czasem mniej czytelne, zwłaszcza dla osób przyzwyczajonych do TS-first i mocnego typowania.

  Jeśli planujesz rozbudowane raportowanie, opłaca się już teraz napisać 2–3 próbne zapytania „z górnej półki” i spojrzeć, z którym ORM-em pisze się je sprawniej.

  

  Testowanie, DDD i architektura aplikacji

  ORM ma bezpośredni wpływ na to, jak testujesz i jak układasz warstwy aplikacji. Tu najwięcej mówi podejście do separacji domeny od persystencji.

  Praca z domeną i czyste modele

  Dobrze ułożona architektura pozwala traktować ORM jako szczegół implementacyjny, a nie serce całego systemu. Każdy z trzech ORM-ów wymusza inne kompromisy.

  • Prisma – brak klas encji = więcej wolności
    Modele domenowe zwykle są prostymi typami/interfejsami TS lub klasami, które nie wiedzą nic o Prisma. Mapowanie do bazy dzieje się w repozytoriach lub „adapterach”:

    type UserDomain = {
      id: number;
      email: string;
      name?: string;
    };
    
    class PrismaUserRepository {
      constructor(private readonly prisma: PrismaClient) {}
    
      async findByEmail(email: string): Promise<UserDomain | null> {
        const user = await this.prisma.user.findUnique({ where: { email } });
        if (!user) return null;
        return { id: user.id, email: user.email, name: user.name ?? undefined };
      }
    }

    Dzięki temu logika domenowa jest czysta, testowalna w izolacji i niezależna od konkretnego ORMa.

  • TypeORM – pokusa „anemicznej domeny” z dekoratorami
    Jeśli encje są jednocześnie modelami domenowymi, szybko mieszają się odpowiedzialności:

    @Entity()
    export class User {
      @PrimaryGeneratedColumn()
      id!: number;
    
      @Column()
      email!: string;
    
      @Column({ default: false })
      isBlocked!: boolean;
    
      block() {
        this.isBlocked = true;
      }
    }

    W prostych projektach to wygodne. W większych – utrudnia testowanie (trzeba ciągnąć całą infrastrukturę ORM) i rozdzielenie warstw.

    TypeORM poza encjami – podejście „ports & adapters”

    Żeby utrzymać porządek w większym systemie, TypeORM też można schować za czystym interfejsem. Zamiast wpychać dekoratory do modeli domenowych, da się je potraktować jako warstwę persystencji.

    export interface UserRepository {
      findByEmail(email: string): Promise<UserDomain | null>;
      save(user: UserDomain): Promise<void>;
    }
    
    @Entity()
    export class UserEntity {
      @PrimaryGeneratedColumn()
      id!: number;
    
      @Column()
      email!: string;
    
      @Column({ nullable: true })
      name?: string;
    }
    
    export class TypeOrmUserRepository implements UserRepository {
      constructor(
        @InjectRepository(UserEntity)
        private readonly repo: Repository<UserEntity>,
      ) {}
    
      async findByEmail(email: string): Promise<UserDomain | null> {
        const entity = await this.repo.findOne({ where: { email } });
        if (!entity) return null;
        return { id: entity.id, email: entity.email, name: entity.name };
      }
    
      async save(user: UserDomain): Promise<void> {
        const entity = this.repo.create(user);
        await this.repo.save(entity);
      }
    }

    Tu encja jest tylko strukturą do zapisu/odczytu, a prawdziwa logika żyje w serwisach domenowych. Testy jednostkowe operują na interfejsie UserRepository, a TypeORM można bez bólu podmienić na coś innego.

    Jeśli zależy ci na DDD, opłaca się od razu przeciąć pokusę „magicznych encji” i trzymać ORM w adapterach.

    Sequelize i modele klasowe vs „goły” JSON

    Sequelize klasycznie opiera się na modelach powiązanych z tabelami. Z perspektywy DDD to wygodne, ale łatwo wpaść w pułapkę łączenia modeli domenowych z bazowymi.

    const User = sequelize.define('User', {
      email: DataTypes.STRING,
      isBlocked: DataTypes.BOOLEAN,
    });
    
    async function blockUser(userId) {
      const user = await User.findByPk(userId);
      if (!user) throw new Error('Not found');
      user.isBlocked = true;
      await user.save();
    }

    Takie podejście kusi prostotą, ale z czasem logika rozlewa się po modelach, serwisach i kontrolerach. Zdrowsze podejście to traktowanie modeli Sequelize jak DTO bazodanowych i mapowanie do oddzielnych struktur domenowych:

    class UserDomain {
      constructor(
        public readonly id: number,
        public readonly email: string,
        public isBlocked: boolean,
      ) {}
    
      block() {
        this.isBlocked = true;
      }
    }
    
    class SequelizeUserRepository {
      async findById(id: number): Promise<UserDomain | null> {
        const row = await User.findByPk(id);
        if (!row) return null;
        return new UserDomain(row.id, row.email, row.isBlocked);
      }
    
      async save(domain: UserDomain): Promise<void> {
        await User.upsert({
          id: domain.id,
          email: domain.email,
          isBlocked: domain.isBlocked,
        });
      }
    }

    Logika ląduje w klasach domenowych, a Sequelize zostaje tam, gdzie jego miejsce – w infrastrukturze.

    Testy jednostkowe i integracyjne z ORMem

    Każdy z trzech ORM-ów da się sensownie testować, ale podejście jest trochę inne.

    • Prisma najczęściej testuje się przez:
      • mockowanie warstwy repozytoriów (np. w serwisach domenowych);
      • testy integracyjne z prisma migrate dev i bazą w Dockerze;
      • w prostszych projektach – z sqlite jako baza testowa.

      // przykład mocka w serwisie
      const prismaMock = {
        user: {
          findUnique: vi.fn(),
        },
      };
      
      const repo = new PrismaUserRepository(prismaMock as any);

    • TypeORM oferuje duży wachlarz:
      • baza „in-memory” dla SQLite;
      • testowe connection z inną bazą niż produkcyjna;
      • mockowanie repozytoriów przez interfejsy.

      const userRepoMock: UserRepository = {
        findByEmail: vi.fn().mockResolvedValue(null),
        save: vi.fn(),
      };

    • Sequelize łączy się zwykle z osobną bazą testową:
      • możesz trzymać schemat w migracjach i robić db:migrate przed testami;
      • w testach jednostkowych – izolować logikę od modeli Sequelize i mockować tylko repozytoria.

    Dobra strategia: wszystko, co jest „czystą logiką”, testuj bez ORMa; z samym ORMem spotykaj się tylko w testach integracyjnych.

    Praca zespołowa i ergonomia na co dzień

    ORM w małym projekcie solo może wyglądać bajkowo. Prawdziwy obraz wychodzi przy 6–10 osobach, kilkunastu feature branchach i ciągłych zmianach schematu.

    Krzywa uczenia i „developer experience”

    Prisma, TypeORM i Sequelize różnią się tym, jak szybko nowa osoba wchodzi na obroty i ile błędów jest w stanie popełnić po drodze.

    • Prisma:
      • schemat jest deklaratywny i stosunkowo prosty;
      • silne typowanie i podpowiedzi w IDE mocno prowadzą za rękę;
      • trudniej „zepsuć” dane przez przypadkowe duże UPDATE bez WHERE (przy bardziej złożonych operacjach szybko widać, co się dzieje).
    • TypeORM:
      • dużo opcji, trybów, driverów – łatwo się zgubić na starcie;
      • relacje i lazy loading potrafią zaskoczyć w produkcji, jeśli ktoś nie doczyta dokumentacji;
      • przy dużym doświadczeniu z SQL i JPA/Entity Framework – bardzo naturalny model mentalny.
    • Sequelize:
      • prosty start dla osób znających JS, trochę mniej przyjazny dla purystycznego TS;
      • dużo legacy w dokumentacji i przykładach – czasem trudno od razu wybrać „nowocześniejszy” pattern;
      • sporo magii pod spodem (np. aliasy, pluralizacja), co wymaga uważnego czytania logów SQL.

    Jeśli w zespole są głównie mniej doświadczeni backendowcy, przewaga Prisma w ergonomii potrafi być ogromna już po pierwszym sprincie.

    Kolidujące migracje i merge konflikty

    Gdy kilka osób naraz grzebie w schemacie, migracje stają się źródłem konfliktów. Każdy ORM rozgrywa to inaczej i to czuć na codziennych code review.

    • Prisma:
      • źródłem prawdy jest schema.prisma, migracje są „pochodną”;
      • konflikty zwykle dotyczą pliku schematu – da się je względnie łatwo rozwiązać ręcznie;
      • po rebase: prisma migrate dev --name whatever i masz spójny stan.
    • TypeORM:
      • w podejściu „kodu jako schematu” konflikty lądują w encjach i w plikach migracji;
      • automatyczne generowanie migracji po rebase bywa zdradliwe – czasem lepiej napisać je ręcznie;
      • wymaga dyscypliny: jedna zmiana schematu = jedna konkretnie nazwana migracja.
    • Sequelize:
      • migracje są pisane ręcznie, więc konflikt to zwykle „kto pierwszy ten lepszy”;
      • czasem dwie migracje z różnych branchy próbują dodać tę samą kolumnę – takie rzeczy testy potrafią wyłapać dopiero po deployu na staging;
      • dobra praktyka: prefiksy w nazwach migracji i dokładne opisy w commitach.

    Jeśli wiesz, że zespół będzie często zmieniał schemat, zaplanuj od razu prosty workflow merge’owania i „sanity check” migracji przed wejściem na main.

    Code review i czytelność zmian

    Kiedy dochodzi do przeglądania PR-ów, ergonomia kodu generowanego przez ORM przekłada się na realny czas pracy.

    • Prisma – zmiany w schema.prisma są bardzo czytelne:

      model User {
        id    Int    @id @default(autoincrement())
        email String @unique
      - name  String?
      + name  String  @default("")
      }

      Reviewer widzi od razu, co się zmienia w modelu biznesowym, bez grzebania w migracjach.

    • TypeORM – trzeba patrzeć jednocześnie na encje i migracje. Różnica pomiędzy:

    @Column({ nullable: true })
    bio?: string;

    a

    @Column({ nullable: false, default: '' })
    bio!: string;

    może oznaczać sporą zmianę w danych. Bez ogarniętych recenzji łatwo przepuścić coś, co zaboli przy deployu.

    • Sequelize – większość zmian w schemacie widać właśnie w migracjach. To ułatwia izolowanie „co dokładnie zrobimy z bazą”:

    await queryInterface.changeColumn('Users', 'bio', {
      type: Sequelize.STRING,
      allowNull: false,
      defaultValue: '',
    });

    Zespół DBA lub osoba odpowiedzialna za infrastrukturę ma jasny obraz operacji; minusem jest ryzyko rozjazdu między modelami a migracjami.

    Ekosystem, narzędzia i integracje

    ORM rzadko żyje w próżni. W prawdziwym projekcie dochodzi monitoring, panel admina, narzędzia do seeda danych, feature flagi czy BI.

    CLI, generatory i praca z monorepo

    Przy większym monorepo każdy dodatkowy krok konfiguracyjny boli. ORMy mają różny poziom „plug and play” w takim środowisku.

    • Prisma:
      • CLI jest dość dopracowane – generowanie klienta, migracje, seedy w jednym miejscu;
      • w monorepo (Nx, Turborepo) dobrze współpracuje z cachingiem i buildami inkrementalnymi;
      • generowany klient można wrzucić do osobnego pakietu (np. @acme/db) i wielokrotnie używać.
    • TypeORM:
      • CLI jest bardziej „surowe”, choć funkcjonalne – generowanie migracji, schema sync;
      • przy TS/ESM konfiguracja potrafi zająć chwilę, zwłaszcza z dynamicznym importem;
      • w monorepo często ląduje w dedykowanym pakiecie z configiem dopasowanym do wielu serwisów.
    • Sequelize:
      • CLI nastawiony na migracje i seedy – bardzo przydatne w projektach, gdzie baza jest wspólna dla kilku aplikacji;
      • w TS wymaga dodatkowych kroków (np. sequelize-typescript lub własne definicje);
      • dużym plusem są czytelne seedy – świetne do przygotowywania danych demo.

    Jeśli planujesz kilka serwisów w jednym repo, przetestuj, jak ORM radzi sobie z różnymi konfiguracjami dla dev, test i prod – oszczędzi to wielu nerwów.

    Adminy, panele i narzędzia BI

    Często dochodzi potrzeba szybkiego panelu admina lub integracji z narzędziami BI. Tu kluczowe jest to, jak łatwo ORM współgra z innymi klockami.

    • Prisma dobrze dogaduje się z:
      • narzędziami typu prisma studio – prosty panel do podglądu i edycji danych;
      • headless CMS / admin (np. custom panel na Next.js) – dzięki typowanemu klientowi łatwo budować bezpieczne endpointy;
      • systemami raportowania opartymi o raw SQL, bo $queryRaw nie staje na przeszkodzie.
    • TypeORM:
      • niektórzy łączą go z narzędziami typu AdminJS – encje są bogatym źródłem metadanych (typy, relacje);
      • przy dobrej strukturze encji generowanie CRUD-ów adminowych jest stosunkowo proste;
      • do poważniejszego BI i tak zwykle wjeżdża oddzielny zestaw widoków SQL lub data warehouse.
    • Sequelize:
      • świetnie sprawdza się tam, gdzie panel admina jest pierwszym klientem bazy;
      • modele są łatwo introspekowalne, co ułatwia generowanie formularzy i tabel;
      • surowe zapytania upraszczają integrację z już istniejącymi widokami lub materializowanymi tabelami.

    Jeśli w roadmapie masz wewnętrzny panel, dobrze już teraz spojrzeć, który ORM najmniej utrudni jego budowę.

    Dług technologiczny i migracja między ORM-ami

    Decyzja „jaki ORM” to trochę zakład, że nie będziesz chciał go zmieniać. Rzeczywistość bywa inna: zmiana stacku, nowe wymagania, większa skala.

    Jak łatwo się „uwiązać” do konkretnego ORMa

    Im więcej logiki trafi w specyficzne API ORMa, tym drożej będzie z niego wyjść. Niezależnie od wyboru stosuj kilka prostych reguł.

    • Trzymaj ORM w warstwie infrastruktury:
      • repozytoria, adaptery, serwisy bazodanowe – tu może być Prisma/TypeORM/Sequelize;
      • logika domenowa widzi tylko interfejsy i zwykłe typy.

    Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

    Prisma vs TypeORM vs Sequelize – który ORM wybrać do nowego projektu w TypeScript?

    Jeśli startujesz od zera w TypeScript i zależy ci na mocnych typach oraz szybkim starcie, Prisma jest najczęściej najbezpieczniejszym wyborem. Masz jedno źródło prawdy w pliku schema.prisma, automatycznie generowane typy i bardzo czytelne API, co mocno przyspiesza development i refaktoryzacje.

    TypeORM lepiej pasuje, gdy zespół ma doświadczenie z Java/Spring, kojarzy wzorce JPA/Hibernate i lubi dekoratory oraz encje jako klasy. Sequelize z kolei ma sens głównie wtedy, gdy utrzymujesz starszy projekt albo migrujesz istniejący kod krok po kroku, bo typowanie i ergonomia są wyraźnie słabsze.

    Najlepszy ruch na start: spisz na kartce wymagania (TypeScript, skala projektu, planowany czas życia systemu, doświadczenie zespołu) i skonfrontuj je z powyższym podziałem.

    Kiedy ORM w ogóle ma sens, a kiedy lepiej pisać czysty SQL?

    ORM najbardziej pomaga w projektach z wieloma encjami, relacjami i częstymi zmianami schematu – typowy SaaS, złożone REST/GraphQL API czy monolit biznesowy. W takich przypadkach zyskujesz spójność modeli, lepsze typowanie i dużo szybsze dodawanie nowych funkcji.

    Jeżeli twój projekt to kilka tabel pod raporty, proste integracje lub „jednorazowe” ETL, ciężki ORM może być przesadą. Wtedy lepsze bywa podejście SQL-first (np. Knex, Drizzle, surowy SQL), bo masz pełną kontrolę nad zapytaniami i brak dodatkowej warstwy abstrakcji.

    Dobry kompromis: używaj ORMa do 80–90% typowych operacji CRUD, a najbardziej skomplikowane raporty i optymalizacje pisz w czystym SQL lub dedykowanym query builderze.

    Czy Prisma, TypeORM i Sequelize nadają się do mikroserwisów?

    Tak, wszystkie trzy mogą działać w mikroserwisach, ale nie w każdym scenariuszu są tak samo wygodne. W małych, autonomicznych usługach Prisma często wygrywa szybkością wdrażania (schema-first, gotowe typy) i czytelnym API, co przyspiesza tworzenie kolejnych mikroserwisów w tym samym standardzie.

    TypeORM bywa dobry w większych zespołach, gdzie ludzie myślą „encjami” i chcą podobnego podejścia jak w monolicie – ułatwia to onboarding, gdy wszędzie obowiązują te same wzorce dekoratorów. Sequelize zwykle pojawia się tam, gdzie mikroserwis jest częścią starszego ekosystemu i trzeba zachować kompatybilność z istniejącym kodem.

    Jeśli budujesz nową architekturę mikroserwisową, ustal jeden ORM i styl pracy na cały zespół – unikniesz chaosu narzędzi i łatwiej będziesz dzielić się wiedzą między usługami.

    Jak wybór ORMa wpływa na architekturę projektu Node.js/TypeScript?

    ORM nie jest tylko „biblioteką do bazy danych” – wpływa na strukturę folderów, sposób definiowania modeli i kontraktów między warstwami. Prisma sprzyja podejściu schema-first oraz wyraźnemu oddzieleniu warstwy dostępu do danych (wygenerowany klient) od reszty aplikacji.

    TypeORM naturalnie prowadzi do encji jako klas, dekoratorów i wzorców znanych z świata Javy. Często modele ORMa lądują blisko logiki biznesowej, więc trzeba pilnować, by nie mieszać dwóch warstw zbyt mocno. W Sequelize typowe jest podejście migrations-first/models-first, które wymaga dyscypliny, żeby nie zgubić spójności między modelami a migracjami.

    Dobry nawyk: od razu zdecydować, gdzie w projekcie leży „warstwa ORM” i nie pozwalać, żeby modele przenikały bezpośrednio do domeny czy warstwy prezentacji.

    Prisma vs TypeORM – co wybrać pod kątem typowania w TypeScript?

    Prisma ma przewagę, jeśli chodzi o doświadczenie z typami. Z jednego pliku schematu generuje klienta z pełnym typowaniem modeli, relacji, filtrów i wyników zapytań. IDE podpowiada ci praktycznie wszystko, a zmiana schematu od razu odbija się na typach, co mocno zmniejsza liczbę błędów.

    TypeORM również dobrze wspiera TypeScript, ale typowanie jest w większym stopniu pochodną tego, jak napiszesz klasy, dekoratory i repozytoria. Wymaga to zwykle więcej ręcznej pracy i dyscypliny, zwłaszcza w większych projektach i przy złożonych relacjach.

    Jeżeli twoim celem są maksymalnie silne typy przy minimalnej ilości boilerplate’u, Prisma daje bardziej „z pudełka” dopracowane doświadczenie.

    Czy ORM szkodzi wydajności? Kiedy lepiej z niego zrezygnować?

    ORM zawsze dodaje trochę narzutu – generuje złożone zapytania, czasem robi dodatkowe odczyty, a debugowanie problemów typu n+1 potrafi zająć czas. Przy bardzo obciążonych systemach raportowych lub tam, gdzie każda milisekunda ma znaczenie, ręcznie pisany SQL bywa nie do pobicia.

    To nie oznacza jednak, że trzeba całkowicie porzucać ORM. W praktyce najskuteczniejsze jest podejście mieszane: ORM do większości logiki biznesowej i typowych operacji, a krytyczne fragmenty (raporty, batch processing, skomplikowane joiny) w czystym SQL lub dedykowanym query builderze.

    Dobry sygnał do „zejścia niżej”: gdy zaczynasz pisać absurdalnie złożone zapytania w API ORMa tylko po to, żeby odwzorować jedno, konkretne, skomplikowane zapytanie SQL.

    Czy ma sens migrować stary projekt z Sequelize na Prisma lub TypeORM?

    Tak, ale tylko z jasnym celem. Migracja z Sequelize na Prisma lub TypeORM jest opłacalna, gdy planujesz dalszy rozwój projektu, potrzebujesz lepszego typowania, łatwiejszych migracji i czystszego API. Jeśli system jest „zamrożony”, a zmiany są sporadyczne, taka operacja może się nie zwrócić.

    Przy migracji dobrymi kandydatami są moduły, które intensywnie się rozwijają albo sprawiają obecnie najwięcej problemów (testy, migracje, typowanie). Możesz przenosić je stopniowo – np. nowe funkcje pisać już w Prisma/TypeORM, a stary kod Sequelize wygaszać etapami.

    Jeżeli czujesz, że każda refaktoryzacja modeli w Sequelize boli i trwa za długo, to jasny znak, że przesiadka na nowocześniejszy ORM może dać realny zysk.

    Co warto zapamiętać

    • Wybór między Prisma, TypeORM i Sequelize nie jest czysto techniczny – wpływają na niego deadline, doświadczenie zespołu, istniejący kod i planowany czas życia projektu, więc decyzję trzeba podjąć świadomie, a nie „przy kawie”.
    • ORM najmocniej pomaga w złożonych, wieloletnich projektach (SaaS, monolity, API z wieloma encjami i relacjami), natomiast przy prostych raportowych bazach spokojnie wystarczy podejście SQL-first bez ciężkiego ORMa.
    • Kluczowe kryteria wyboru to: stack (TypeScript vs JS), poziom typowania, doświadczenie zespołu, skala projektu, presja czasu oraz jakość utrzymania narzędzia; spisanie tych kryteriów z wyprzedzeniem chroni przed kosztowną zmianą ORMa po kilku miesiącach.
    • ORM świetnie przyspiesza typowe CRUD-y, zwiększa bezpieczeństwo (mniej SQL injection), dba o spójność modeli i ułatwia refaktoryzacje, ale bywa kulą u nogi przy bardzo złożonych raportach czy ekstremalnej optymalizacji zapytań.
    • Pragmatyczne podejście to używanie ORMa do 80–90% standardowych przypadków, a dla pozostałych 10–20% pisać surowy SQL lub korzystać z dedykowanych query builderów – bez religijnego trzymania się jednego narzędzia.
    • Prisma daje najsilniejsze wsparcie dla TypeScript (schema-first, generowany klient, szybki start), TypeORM jest naturalny dla osób z Java/Spring (dekoratory, podejście code-first), a Sequelize wciąż dominuje w starszych projektach, choć ma słabsze typowanie i mniej nowoczesne API.