首先表达个人观点，JPA必然是首选的。
个人认为仅仅讨论两者使用起来有何区别，何者更加方便，不足以真正的比较这两个框架。要评判出更加优秀的方案，我觉得可以从软件设计的角度来评判。个人对 mybatis 并不熟悉，但 JPA 规范和 springdata 的实现，设计理念绝对是超前的。软件开发复杂性的一个解决手段是遵循 DDD（DDD 只是一种手段，但不是唯一手段），而我着重几点来聊聊 JPA 的设计中是如何体现领域驱动设计思想的，抛砖引玉。
聚合根和值对象
领域驱动设计中有两个广为大家熟知的概念，entity（实体）和 value object（值对象）。entity 的特点是具有生命周期的，有标识的，而值对象是起到一个修饰的作用，其具有不可变性，无标识。在 JPA中 ，需要为数据库的实体类添加 @Entity 注解，相信大家也注意到了，这并不是巧合。
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@Entity
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@Table(name = "t_order")
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public class Order {
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@Id
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private String oid;
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@Embedded
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private CustomerVo customer;
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@OneToMany(cascade = {CascadeType.ALL}, orphanRemoval = true, fetch = FetchType.LAZY, mappedBy = "order")
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private List<OrderItem> orderItems;
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}
如上述的代码，Order 便是 DDD 中的实体，而 CustomerVo，OrderItem 则是值对象。程序设计者无需关心数据库如何映射这些字段，因为在 DDD 中，需要做的工作是领域建模，而不是数据建模。实体和值对象的意义不在此展开讨论，但通过此可以初见端倪，JPA 的内涵绝不仅仅是一个 ORM 框架。
仓储
Repository 模式是领域驱动设计中另一个经典的模式。在早期，我们常常将数据访问层命名为：DAO，而在 SpringData JPA 中，其称之为 Repository（仓储），这也不是巧合，而是设计者有意为之。
熟悉 SpringData JPA 的朋友都知道当一个接口继承 JpaRepository 接口之后便自动具备了 一系列常用的数据操作方法，findAll， findOne ，save等。
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public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, String>{
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}
那么仓储和DAO到底有什么区别呢？这就要提到一些遗留问题，以及一些软件设计方面的因素。在这次SpringForAll 的议题中我能够预想到有很多会强调 SpringData JPA 具有方便可扩展的 API，像下面这样：
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public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, String>{
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findByOrderNoAndXxxx(String orderNo,Xxx xx);
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@Transactional
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@Modifying(clearAutomatically = true)
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@Query("update t_order set order_status =?1 where id=?2")
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int updateOrderStatusById(String orderStatus, String id);
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}
但我要强调的是，这是 SpringData JPA 的妥协，其支持这一特性，并不代表其建议使用。因为这并不符合领域驱动设计的理念。注意对比，SpringData JPA 的设计理念是将 Repository 作为数据仓库，而不是一系列数据库脚本的集合，findByOrderNoAndXxxx 方法可以由下面一节要提到的JpaSpecificationExecutor代替，而 updateOrderStatusById 方法则可以由 findOne + save 代替，不要觉得这变得复杂了，试想一下真正的业务场景，修改操作一般不会只涉及一个字段的修改， findOne + save 可以帮助你完成更加复杂业务操作，而不必关心我们该如何编写 SQL 语句，真正做到了面向领域开发，而不是面向数据库 SQL 开发，面向对象的拥趸者也必然会觉得，这更加的 OO。
Specification
上面提到 SpringData JPA 可以借助 Specification 模式代替复杂的 findByOrderNoAndXxxx 一类 SQL 脚本的查询。试想一下，业务不停在变，你怎么知道将来的查询会不会多一个条件 变成 findByOrderNoAndXxxxAndXxxxAndXxxx.... 。SpringData JPA 为了实现领域驱动设计中的 Specification 模式，提供了一些列的 Specification 接口，其中最常用的便是 ：JpaSpecificationExecutor
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public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order,String>,JpaSpecificationExecutor<Order>{
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}
使用 SpringData JPA 构建复杂查询（join操作，聚集操作等等）都是依赖于 JpaSpecificationExecutor 构建的 Specification 。例子就不介绍，有点长。
请注意，上述代码并不是一个例子，在真正遵循 DDD 设计规范的系统中，OrderRepository 接口中就应该是干干净净的，没有任何代码，只需要继承 JpaRepository （负责基础CRUD）以及 JpaSpecificationExecutor （负责Specification 查询）即可。当然， SpringData JPA 也提供了其他一系列的接口，根据特定业务场景继承即可。
乐观锁
为了解决数据并发问题，JPA 中提供了 @Version ，一般在 Entity 中 添加一个 Long version 字段，配合 @Version 注解，SpringData JPA 也考虑到了这一点。这一点侧面体现出，JPA 设计的理念和 SpringData 作为一个工程解决方案的双剑合璧，造就出了一个伟大的设计方案。
复杂的多表查询
很多人青睐 Mybatis ，原因是其提供了便利的 SQL 操作，自由度高，封装性好……SpringData JPA对复杂 SQL 的支持不好，没有实体关联的两个表要做 join ，的确要花不少功夫。但 SpringData JPA 并不把这个当做一个问题。为什么？因为现代微服务的架构，各个服务之间的数据库是隔离的，跨越很多张表的 join 操作本就不应该交给单一的业务数据库去完成。解决方案是：使用 elasticSearch做视图查询 或者 mongodb 一类的Nosql 去完成。问题本不是问题。
总结
真正走进 JPA，真正走进 SpringData 会发现，我们并不是在解决一个数据库查询问题，并不是在使用一个 ORM 框架，而是真正地在实践领域驱动设计。
（再次补充：DDD 只是一种手段，但不是唯一手段）
第二名回答
lexburne 兄说的也很不错了，不过我还想在补充2点，来消除大家对使用spring data jpa 的误解
spring data jpa 的好处我相信大家都了解，就是开发速度很快，很方便，大家不愿意使用spring data jpa 的地方通常是因为sql 不是自己写的，不可控，复杂查询不好搞，那么下面我要说的就是其实对于这种需求，spring data jpa 是完全支持的！！
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第一种方式:@query 注解指定nativeQuery,这样就可以使用原生sql查询了,示例代码来自官方文档:
2.如果单靠sql搞不定怎么办？必须要写逻辑怎么办?可以使用官方文档3.6.1 节：Customizing individual repositories 提供的功能去实现，先看官方文档的代码:
我来解释下上面的代码，如果搞不定的查询方法，可以自定义接口，例如CustomizedUserRepository ，和他的实现了类，然后在这个实现类里用你自己喜欢的dao 框架，比如说mybatis ,jdbcTemplate ,都随意，最后在用UserRepository 去继承CustomizedUserRepository接口，就实现了和其他dao 框架的组合使用！！
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interface CustomizedUserRepository {
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void someCustomMethod(User user);
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}
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class CustomizedUserRepositoryImplimplementsCustomizedUserRepository {
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public void someCustomMethod(User user) {
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// Your custom implementation
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}
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}
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interface UserRepository extends CrudRepository<User, Long>, CustomizedUserRepository {
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// Declare query methods here
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}
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public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
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@Query(value = "SELECT * FROM USERS WHERE EMAIL_ADDRESS = ?1", nativeQuery = true)
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User findByEmailAddress(String emailAddress);
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}
那么下面我在总结1下，有了上面介绍的2种功能，你还在担心，使用spring data jpa 会有局限么，他只会加速你的开发速度，并允许你组合使用其他框架，只有好处，没有坏处。。
最后再说1点，我最近在看es ,然后看了下spring data es 的文档，大概扫了1下，我发现，学会spring data 其中某1个系列以后，在看其他的，我发现我都不用花时间学。。直接就可以用，对就是这么神奇～～
第三
工作以来一直是使用 hibernate 和 mybatis，总结下来一般传统公司、个人开发（可能只是我）喜欢用jpa，互联网公司更青睐于 mybatis
原因：，而mybatis 更加灵活。开发迭代模式决定的，传统公司需求迭代速度慢，项目改动小，hibernate可以帮他们做到一劳永逸；而互联网公司追求快速迭代，需求快速变更，灵活的 mybatis 修改起来更加方便，而且一般每一次的改动不会带来性能上的下降，hibernate经常因为添加关联关系或者开发者不了解优化导致项目越来越糟糕（本来开始也是性能很好的）
1、mybatis官方文档就说了他是一个半自动化的持久层框架，相对于全自动化的 hibernate 他更加的灵活、可控
2、mybatis 的学习成本低于 hibernate。hibernate 使用需要对他有深入的理解，尤其是缓存方面，作为一个持久层框架，性能依然是第一位的。
hibernate 它有着三级缓存，一级缓存是默认开启的，二级缓存需要手动开启以及配置优化，三级缓存可以整合业界流行的缓存技术 redis，ecache 等等一起去实现
hibernate 使用中的优化点：
1、缓存的优化
2、关联查询的懒加载（在开发中，还是不建议过多使用外键去关联操作）
jpa（Java Persistence API） 与 hibernate 的关系：
Jpa是一种规范，hibernate 也是遵从他的规范的。
springDataJpa 是对 repository 的封装,简化了 repository 的操作
第四
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数据分析型的OLAP应用适合用MyBatis，事务处理型OLTP应用适合用JPA。
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越是复杂的业务，越需要领域建模，建模用JPA实现最方便灵活。但是JPA想用好，门槛比较高，不懂DDD的话，就会沦为增删改查了。
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复杂的查询应该是通过CQRS模式，通过异步队列建立合适查询的视图，通过视图避免复杂的Join，而不是直接查询领域模型。
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从目前的趋势来看OLAP交给NoSQL数据库可能更合适
第五
使用了一段时间jpa，而mybatis是之前一直在用的，不说区别是啥，因为有很多人比较这两个框架了！
从国内开源的应用框架来看，国内使用jpa做orm的人还是比较少，如果换成hibernate还会多一些，所以面临的风险可能就是你会用，和你合作的人不一定会用，如果要多方协作，肯定要考虑这个问题！
灵活性方面，jpa更灵活，包括基本的增删改查、数据关系以及数据库的切换上都比mybatis灵活，但是jpa门槛较高，另外就是更新数据需要先将数据查出来才能进行更新，数据量大的时候，jpa效率会低一些，这时候需要做一些额外的工作去处理！
现在结合Springboot有Springdata jpa给到，很多东西都简化了，感兴趣并且有能力可以考虑在公司内部和圈子里推广！学习栈码云仓库中有之前做的关于Springboot整合JPADemo:
https://gitee.com/learning_stack_database/learnstack.git
第六
1.相对来说，jpa的学习成本比mybatis略高
2.公司业务需求频繁变更导致表结构复杂，此处使用mybatis比jpa更灵活
3.就方言来讲，一般公司选定数据库后再变更微乎其微，所以此处方言的优势可以忽略
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