Jaký je rozdíl mezi vkládáním (embedding) a odkazováním (referencing)?

Question

Accepted Answer

**Vkládání (Embedding)** ukládá související data *uvnitř* dokumentu (vnořeně); **odkazování (Referencing)** je ukládá v *samostatných* dokumentech propojených id. Jedná se o hlavní rozhodnutí při modelování dat v MongoDB, se kterým jsou spojeny různé kompromisy týkající se výkonu čtení, velikosti dat a složitosti aktualizací.

## Vkládání (Embedding) — vnořeno v dokumentu

```js
{
  _id: ObjectId("..."),
  title: "My Post",
  author: { name: "Ann", email: "ann@x.com" },   // EMBEDDED author
  comments: [                                      // EMBEDDED comments
    { user: "Bob", text: "Great!" },
    { user: "Carol", text: "Thanks" }
  ]
}
// ✓ ONE query gets the post + author + comments (fast, atomic)
// ✗ if author info changes, must update it in every post embedding it (duplication)
// ✗ document grows with comments → could hit the 16MB limit if unbounded
```

## Odkazování (Referencing) — samostatné dokumenty propojené id

```js
// posts collection
{ _id: ObjectId("p1"), title: "My Post", authorId: ObjectId("u1") }
// users collection
{ _id: ObjectId("u1"), name: "Ann", email: "ann@x.com" }
// comments collection
{ _id: ObjectId("c1"), postId: ObjectId("p1"), user: "Bob", text: "Great!" }

// ✓ author/comments stored ONCE, updated in one place; no document-size issues
// ✓ each entity managed independently
// ✗ need multiple queries or $lookup to combine (slower reads for related data)
```

## Kompromisy vedle sebe

```text
                  Embedding                    Referencing
Reads             ✓ fast (one query)           ✗ multiple queries / $lookup
Data duplication  ✗ duplicated (update many)   ✓ stored once
Document size     ✗ grows (16MB limit risk)    ✓ no size concern
Updates           ✗ update in every copy       ✓ update in one place
Atomicity         ✓ atomic (single document)   ✗ across documents
Best for          contains, accessed-together  shared, large, independent, many
```

## Hybridní přístup (běžný)

```js
// embed a SUBSET for fast reads, reference for the full data
{ title: "Post", author: { _id: ObjectId("u1"), name: "Ann" } }  // enough for display
// → reference (author._id) for full details when needed; embed name for the common read
```

## Proč na tom záleží

Porozumění vkládání vs odkazování je **základní dovedností modelování dat v MongoDB**, takže je nezbytné znalostí pro návrh účinných aplikací MongoDB.

Toto rozhodnutí — ukládání související data uvnitř dokumentu (vkládání) vs v samostatných propojených dokumentech (odkazování) — přímo určuje výkon čtení aplikace, konzistenci dat, velikost dokumentu a složitost aktualizací, což z něj činí nejdůležitější volbu návrhu MongoDB.
\ Pochopení **kompromisů** je klíčové: **vkládání** zajišťuje rychlé jednoúrovňové čtení související data a atomické aktualizace (vhodné pro vztahy „obsahuje-je-v-sobě", data čtená společně, ohraničená poddatá), ale způsobuje duplikaci (složitost aktualizací, pokud data sdílí více míst) a růst dokumentu (s rizikem překročení limitu 16MB při neohraničeném vkládání); **odkazování** ukládá data jen jednou (snadné aktualizace, bez duplikace, bez problémů s velikostí, nezávislá správa), ale vyžaduje více dotazů nebo `$lookup` pro kombinaci (pomalejší čtení související data).

Znalost, která varianta se hodí pro jaký scénář — vkládání pro ohraničená, vlastněná, společně čtená data; odkazování pro velká, sdílená, nezávislá nebo mnoho vztahů — je základním rozhodnutím při modelování.

Pochopení běžného **hybridního přístupu** (vkládání podmnožiny pro rychlé čtení a zároveň odkazování pro úplná data — získání výhod obojího) odráží sofistikovaný návrh.

Protože toto rozhodnutí hluboce ovlivňuje kvalitu aplikace MongoDB (nesprávné volby způsobují pomalé dotazy, nadměrně velké dokumenty nebo bolestivé aktualizace), a protože je to základní, charakteristická dovednost modelování v MongoDB (bez přímého ekvivalentu v SQL — SQL normalizuje automaticky), pochopení vkládání vs odkazování — kompromisů, kdy použít každý přístup a hybridních přístupů — je nezbytná, vysokocenná znalost, která je v srdci efektivního modelování dat MongoDB a jedním z nejdůležitějších a nejčastěji diskutovaných témat MongoDB, které je centrální pro návrh schémat, která se dobře hodí pro přístupové vzory aplikace.