В чём разница между встраиванием и ссылками?

Question

Accepted Answer

**Встраивание** хранит связанные данные *внутри* документа (вложено); **ссылки** хранят их в *отдельных* документах, связанных по id. Это ключевое решение при моделировании данных в MongoDB, с разными компромиссами в отношении производительности чтения, размера данных и сложности обновления.

## Встраивание — вложено в документ

```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
```

## Ссылки — отдельные документы, связанные по 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)
```

## Компромиссы рядом

```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
```

## Гибридный подход (распространённый)

```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
```

## Почему это важно

Понимание встраивания и ссылок — это **основной навык моделирования данных MongoDB**, поэтому это критически важное знание для проектирования эффективных приложений MongoDB.

Это решение — хранить связанные данные внутри документа (встраивание) или в отдельных связанных документах (ссылки) — напрямую определяет производительность чтения приложения, согласованность данных, размер документа и сложность обновления, что делает это самым важным выбором при проектировании MongoDB.

Понимание **компромиссов** критично: **встраивание** даёт быстрое чтение связанных данных одним запросом и атомарные обновления (подходит для отношений "содержит", данных, доступных вместе, ограниченных подданных), но вызывает дублирование (сложность обновления, если данные общие) и рост документа (риск превышить лимит 16МБ при неограниченном росте); **ссылки** хранят данные один раз (простые обновления, отсутствие дублирования, отсутствие проблем с размером, независимое управление), но требуют нескольких запросов или `$lookup` для объединения (медленнее при чтении связанных данных).

Знание того, когда что использовать — встраивать ограниченные, принадлежащие одному, доступные вместе данные; использовать ссылки для больших, общих, независимых или множественных отношений — это критическое умение моделирования.

Понимание распространённого **гибридного подхода** (встраивание подмножества для быстрого чтения, одновременно используя ссылки для полных данных — получение лучшего из обоих) отражает сложный дизайн.

Поскольку это решение глубоко влияет на качество приложения MongoDB (неправильные выборы вызывают медленные запросы, раздутые документы или болезненные обновления), и поскольку это фундаментальный, отличительный навык моделирования MongoDB (без прямого аналога SQL — SQL нормализует по умолчанию), понимание встраивания и ссылок — компромиссов, когда использовать каждый, и гибридных подходов — это необходимое, ценное знание, лежащее в основе эффективного моделирования данных MongoDB и одна из самых важных и часто обсуждаемых тем MongoDB, центральная при проектировании схем, которые хорошо работают для паттернов доступа приложения.