ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਕੀ ਹਨ?

Question

Accepted Answer

**ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼** ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ **ਮੰਗੋਡੀਬੀ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਤਬਦੀਲੀਆਂ** ਲਈ ਸਬਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ — ਜਦੋਂ ਡਾਕੂਮੈਂਟਸ ਨੂੰ ਇਨਸਰਟ, ਅੱਪਡੇਟ, ਜਾਂ ਡਿਲੀਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਰੀਐਕਟਿਵ, ਈਵੈਂਟ-ਡ੍ਰਿਵਨ ਫੀਚਰਸ (ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅੱਪਡੇਟਸ, ਸਿੰਕਿੰਗ, ਟ੍ਰਿਗਰਸ) ਡਾਟਾਬੇਸ ਪੋਲਿੰਗ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰੀਪਲਿਕਾ ਸੈਟ oplog ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਹਨ।

## ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ ਦੇਖਣਾ

```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.
});
```

ਇੱਕ ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮ ਹਰੇਕ ਤਬਦੀਲੀ (insert/update/delete) ਲਈ ਇੱਕ ਈਵੈਂਟ ਭੇਜਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਤਬਦੀਲ ਹੋਇਆ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ — ਇਸ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ।

## ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ

```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 });
```

ਤੁਸੀਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ **ਫਿਲਟਰ** ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਓਪਰੇਸ਼ਨਸ ਜਾਂ ਡਾਕੂਮੈਂਟਸ ਦੇਖੋ) ਅਤੇ ਡਿਸਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਬਾਅਦ **ਮੁੜ ਸ਼ੁਰੂ** ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (resume token ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ) — ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਨੂੰ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

## ਆਮ ਵਰਤੋ ਦੇ ਕੇਸ

```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)
```

## ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਬਨਾਮ ਪੋਲਿੰਗ

```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).
```

## ਇਸ ਦੀ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ

ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ **ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ, ਰੀਐਕਟਿਵ, ਈਵੈਂਟ-ਡ੍ਰਿਵਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼** ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੰਗੋਡੀਬੀ ਦੀ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਆਧੁਨਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ ਦੇ ਲਈ ਸੀਨੀਅਰ-ਲੈਵਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ।

ਮੂਲ ਮੁੱਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ **ਡਾਟਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵੱਲ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਨ** ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ — ਜਦੋਂ ਡਾਕੂਮੈਂਟਸ ਨੂੰ insert, update, ਜਾਂ delete ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ push ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: **ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਫੀਚਰਸ** (ਜਦੋਂ ਡਾਟਾ ਤਬਦੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ websockets ਦੁਆਰਾ ਕਲਾਇਂਟਸ ਨੂੰ ਲਾਈਵ ਅੱਪਡੇਟਸ ਭੇਜਣਾ — ਸਹਯੋਗੀ ਐਪਸ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਸ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨਸ ਲਈ ਆਮ ਜ਼ਰੂਰਤ), **syncing** (caches, Elasticsearch ਵਰਗੀਆਂ ਸਰਚ ਇੰਡੈਕਸਸ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮਸ ਨੂੰ ਮੰਗੋਡੀਬੀ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮਾਨ ਰੱਖਣਾ), **ਈਵੈਂਟ-ਡ੍ਰਿਵਨ ਆਰਕਿਟੈਕਚਰ** (ਡਾਟਾ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੇ workflows, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨਸ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟ੍ਰਿਗਰ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ **auditing**।

ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਸਭ **ਪੋਲਿੰਗ ਦੇ ਬਿਨਾਂ** ਕਰਨਾ ਹੈ — ਚੇਞ੍ਜ ਸਟ੍ਰੀਮਜ਼ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ *push* ਕਰਨ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ, ਬੇਕਾਰ, ਵੱਧ ਲੇਟੈਂਸੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ਬਾਰ ਬਾਰ ਅਸਕਾਰ