Was sind Change Streams?

Question

Accepted Answer

**Change Streams** ermöglichen es Anwendungen, sich **in Echtzeit auf Änderungen** in MongoDB-Daten zu **abonnieren** — und erhalten Benachrichtigungen, wenn Dokumente eingefügt, aktualisiert oder gelöscht werden. Sie ermöglichen reaktive, ereignisgesteuerte Features (Echtzeit-Updates, Synchronisierung, Trigger) ohne Datenbankabfragen. Basieren auf dem Replica-Set-Oplog.

## Auf Änderungen warten

```js
// watch a collection for changes — get notified in real time
const changeStream = db.collection("orders").watch();

changeStream.on("change", (change) => {
  console.log(change.operationType);   // "insert", "update", "delete", "replace"
  console.log(change.fullDocument);     // the changed document (for inserts/updates)
  // react: push to websockets, update a cache, trigger a workflow, etc.
});
```

Ein Change Stream gibt für jede Änderung (insert/update/delete) ein Ereignis aus, mit Details darüber, was sich geändert hat — damit die Anwendung in Echtzeit reagieren kann.

## Filtern und Fortsetzen

```js
// watch only specific changes with an aggregation pipeline filter
db.collection("orders").watch([
  { $match: { operationType: "insert", "fullDocument.status": "urgent" } }
]);

// resume from where you left off (resilient to disconnections)
db.collection("orders").watch([], { resumeAfter: lastChangeToken });
```

Sie können Änderungen **filtern** (nur bestimmte Operationen oder Dokumente beobachten) und nach einer Unterbrechung **fortsetzen** (mit einem Resume Token) — wodurch Change Streams widerstandsfähig werden.

## Häufige Anwendungsfälle

```text
✓ REAL-TIME features — push live updates to clients (websockets) when data changes
✓ SYNCING — keep a cache, search index (Elasticsearch), or another system in sync
✓ EVENT-DRIVEN architecture — trigger workflows/notifications on data changes
✓ AUDITING — log changes; analytics on data modifications
→ All WITHOUT polling the database repeatedly (efficient, real-time)
```

## Change Streams vs. Polling

```text
❌ POLLING — repeatedly query "what changed?" → inefficient, latency, load on the DB
✅ CHANGE STREAMS — the database PUSHES changes to you in real time → efficient, instant
→ The right way to react to data changes (requires a replica set).
```

## Warum es wichtig ist

Change Streams sind eine wertvolle MongoDB-Funktion zum Erstellen von **echtzeitbasierten, reaktiven, ereignisgesteuerten Anwendungen**, daher ist das Verständnis dafür nützliches Senior-Level-Wissen für moderne Anwendungen, die Live-Datenflussfähigkeit benötigen.

Der Kernwert besteht darin, Anwendungen in die Lage zu versetzen, **in Echtzeit auf Datenänderungen zu reagieren** — durch Push-Benachrichtigungen, wenn Dokumente eingefügt, aktualisiert oder gelöscht werden — was wichtige Funktionen ermöglicht: **Echtzeit-Features** (Live-Updates an Clients über WebSockets übertragen, wenn sich Daten ändern — ein häufiges Bedürfnis für kollaborative Apps, Dashboards, Benachrichtigungen), **Synchronisierung** (Caches, Suchindizes wie Elasticsearch oder andere Systeme konsistent mit MongoDB halten, wenn sich Daten ändern), **ereignisgesteuerte Architektur** (Workflows, Benachrichtigungen oder Verarbeitung bei Datenänderungen auslösen) und **Auditing**.

Der Schlüsselvorteil besteht darin, all dies **ohne Polling** zu tun — Change Streams lassen die Datenbank Änderungen sofort und effizient an die Anwendung *übertragen*, und ersetzen das verschwenderische, höher-Latenz-Muster, wiederholtes Abfragen von "Was hat sich geändert?" (das die Datenbank belastet und Verzögerung hat).

Das Verständnis, wie man Collections beobachtet, Änderungen filtert (nur relevante Operationen/Dokumente), und nach Unterbrechungen fortgesetzt wird (mit Resume Tokens für Widerstandsfähigkeit), deckt die praktische Verwendung ab.

Zu wissen, dass Change Streams ein Replica Set erfordern, ist auch relevant.

Da Echtzeit-Reaktivität und das Halten von Systemen synchron zunehmend wichtige Anwendungsanforderungen sind, und da Change Streams eine effiziente, Push-basierte Möglichkeit bieten, auf MongoDB-Datenänderungen zu reagieren (weit besser als Polling), ist das Verständnis von Change Streams — was sie tun, ihre Anwendungsfälle (Echtzeit-Features, Synchronisierung, ereignisgesteuerte Verarbeitung), die Resume-/Filter-Funktionen und der Vorteil gegenüber Polling — wertvolles Senior-Level-Wissen für den Aufbau moderner, reaktiver MongoDB-Anwendungen, eine nützliche Funktion für das häufige Bedürfnis, auf Datenänderungen in Echtzeit zu reagieren, und ein Thema, das das Verständnis von ereignisgesteuerten und echtzeitbasierten Anwendungsmustern mit MongoDB widerspiegelt.