数据合并与拆分#

本章将学习如何合并与拆分数据，以及在哪些场景下执行这些操作具有实际价值。

数据合并#

某些场景下可能需要合并（组合）并处理来自不同数据源的信息。

数据合并可能涉及：

基于多数据源创建统一数据集
在多系统间实现数据同步，包括清除重复数据或当主系统数据变更时同步更新其他系统

单向同步与双向同步

在单向同步中，数据仅沿单一方向同步。某个系统作为唯一可信数据源，当主系统信息变更时，次级系统会自动更新；但若次级系统发生数据变更，则不会反馈至主系统。

在双向同步中，数据在双系统间实现双向同步。任一系统的数据变更都会自动同步到另一系统。

这篇博客教程详细讲解了如何在两个CRM系统间实现单向与双向数据同步。

在n8n中，可通过合并节点融合来自两个不同节点的数据，该节点提供多种合并模式：

注意：组合模式下的字段匹配合并需要指定用于比对的输入字段。这些字段应在不同数据源中包含完全一致的值，以确保n8n能准确实现数据匹配。在合并节点中，这些字段被命名为Input 1 Field和Input 2 Field。

合并节点中的属性输入字段

合并节点中的属性输入字段

点标记法属性输入

若需在合并节点的Input 1 Field和Input 2 Field参数中引用嵌套值，必须以点标记格式输入属性键（需以文本形式输入，不可使用表达式）。

注意

合并节点在界面中也可能显示为"连接"别名。若您熟悉SQL连接操作，这个名称可能更直观。

合并实操练习#

构建一个合并客户数据存储节点与代码节点数据的工作流：

添加合并节点，其Input 1连接至客户数据存储节点，Input 2连接至代码节点
在客户数据存储节点中运行获取所有人员操作
在代码节点中创建包含两个对象的数组，每个对象需包含name、language和country三个属性，其中country属性应包含code和name两个子属性
- 使用客户数据库中的两个角色信息填充这些属性值
- 例如：杰伊·盖茨比的语言为英语，国家名称为美国
在合并节点中尝试不同合并选项

查看参考解决方案

本练习的工作流结构如下：

数据合并练习工作流

数据合并练习工作流

若选择保留匹配项合并选项并以姓名字段作为匹配依据，输出结果示例如下（注意此示例仅显示杰伊·盖茨比，实际结果因选择角色而异）：

保留匹配项合并节点的输出结果

保留匹配项合并节点的输出结果

如需查看节点配置详情，可复制下方JSON工作流代码并粘贴至编辑器界面：

{
"meta": {
	"templateCredsSetupCompleted": true,
	"instanceId": "cb484ba7b742928a2048bf8829668bed5b5ad9787579adea888f05980292a4a7"
},
"nodes": [
	{
	"parameters": {
		"mode": "combine",
		"mergeByFields": {
		"values": [
			{
			"field1": "name",
			"field2": "name"
			}
		]
		},
		"options": {}
	},
	"id": "578365f3-26dd-4fa6-9858-f0a5fdfc413b",
	"name": "Merge",
	"type": "n8n-nodes-base.merge",
	"typeVersion": 2.1,
	"position": [
		720,
		580
	]
	},
	{
	"parameters": {},
	"id": "71aa5aad-afdf-4f8a-bca0-34450eee8acc",
	"name": "When clicking \"Execute workflow\"",
	"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
	"typeVersion": 1,
	"position": [
		260,
		560
	]
	},
	{
	"parameters": {
		"operation": "getAllPeople"
	},
	"id": "497174fe-3cab-4160-8103-78b44efd038d",
	"name": "Customer Datastore (n8n training)",
	"type": "n8n-nodes-base.n8nTrainingCustomerDatastore",
	"typeVersion": 1,
	"position": [
		500,
		460
	]
	},
	{
	"parameters": {
		"jsCode": "return [\n  {\n    'name': 'Jay Gatsby',\n    'language': 'English',\n    'country': {\n      'code': 'US',\n      'name': 'United States'\n    }\n    \n  }\n  \n];"
	},
	"id": "387e8a1e-e796-4f05-8e75-7ce25c786c5f",
	"name": "Code",
	"type": "n8n-nodes-base.code",
	"typeVersion": 2,
	"position": [
		500,
		720
	]
	}
],
"connections": {
	"When clicking \"Execute workflow\"": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Customer Datastore (n8n training)",
			"type": "main",
			"index": 0
		},
		{
			"node": "Code",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	},
	"Customer Datastore (n8n training)": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Merge",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	},
	"Code": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Merge",
			"type": "main",
			"index": 1
		}
		]
	]
	}
},
"pinData": {}
}

循环操作#

某些情况下，您可能需要对数组中的每个元素或每条数据执行相同操作（例如向通讯录中的每个联系人发送消息）。用技术术语来说，您需要遍历数据（通过循环）。

n8n 通常会自动处理这种重复性操作，因为节点会对每个数据项执行一次，因此您无需在工作流中构建循环。

但存在一些节点和操作例外情况，需要您在工作流中构建循环。

若要在 n8n 工作流中创建循环，您需要将某个节点的输出连接到前序节点的输入，并添加 If 节点 来判断何时终止循环。

数据分批处理#

当需要处理海量输入数据、多次执行 Code 节点 或规避 API 速率限制时，最佳实践是将数据分割为批次（组）并逐批处理。

此类处理建议使用 Loop Over Items 节点。该节点会将输入数据按指定批次大小分割，并在每次迭代时返回预设数量的数据。

Loop Over Items 节点执行机制

Loop Over Items 节点 会在所有输入项完成分批并传递至工作流下一节点后自动停止执行，因此无需额外添加 If 节点 来终止循环。

循环/分批练习#

构建一个可读取 Medium 和 dev.to 的 RSS 源的工作流。该工作流应包含三个节点：

一个返回 Medium (https://medium.com/feed/n8n-io) 和 dev.to (https://dev.to/feed/n8n) RSS 源 URL 的 Code 节点。
一个设置 批次大小：1 的 Loop Over Items 节点，用于接收 Code 节点 和 RSS Read 节点 的输入并遍历数据项。
一个通过表达式 {{ $json.url }} 获取 Medium RSS 源 URL 的 RSS Read 节点。
- RSS Read 节点 属于例外节点，仅处理接收到的首条数据项，因此需使用 Loop Over Items 节点 来实现多数据项遍历。

查看解决方案

添加 Code 节点，可通过多种方式编写代码，例如：
- 将模式设置为 对所有项运行一次
- 将语言设置为 JavaScript
- 复制以下代码粘贴至 JavaScript 代码编辑器：

let urls = [
	{
		json: {
		url: 'https://medium.com/feed/n8n-io'
		}
	},
	{
	json: {
		url: 'https://dev.to/feed/n8n'
		} 
	}
]
return urls;

将 Loop Over Items 节点 连接到 Code 节点。
- 将 Batch Size 设置为 1。
Loop Over Items 节点 会自动添加一个名为 "Replace Me" 的节点。将该节点替换为 RSS Read 节点。
- 将 URL 设置为使用来自 Code 节点的 URL：{{ $json.url }}。

本练习的工作流如下所示：

从两个博客获取 RSS 订阅源的工作流

从两个博客获取 RSS 订阅源的工作流

要检查节点的配置，您可以复制下面的 JSON 工作流代码，并将其粘贴到您的编辑器界面中：

{
"meta": {
	"templateCredsSetupCompleted": true,
	"instanceId": "cb484ba7b742928a2048bf8829668bed5b5ad9787579adea888f05980292a4a7"
},
"nodes": [
	{
	"parameters": {},
	"id": "ed8dc090-ae8c-4db6-a93b-0fa873015c25",
	"name": "When clicking \"Execute workflow\"",
	"type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
	"typeVersion": 1,
	"position": [
		460,
		460
	]
	},
	{
	"parameters": {
		"jsCode": "let urls = [\n  {\n    json: {\n      url: 'https://medium.com/feed/n8n-io'\n    }\n  },\n  {\n   json: {\n     url: 'https://dev.to/feed/n8n'\n   } \n  }\n]\n\nreturn urls;"
	},
	"id": "1df2a9bf-f970-4e04-b906-92dbbc9e8d3a",
	"name": "Code",
	"type": "n8n-nodes-base.code",
	"typeVersion": 2,
	"position": [
		680,
		460
	]
	},
	{
	"parameters": {
		"options": {}
	},
	"id": "3cce249a-0eab-42e2-90e3-dbdf3684e012",
	"name": "Loop Over Items",
	"type": "n8n-nodes-base.splitInBatches",
	"typeVersion": 3,
	"position": [
		900,
		460
	]
	},
	{
	"parameters": {
		"url": "={{ $json.url }}",
		"options": {}
	},
	"id": "50e1c1dc-9a5d-42d3-b7c0-accc31636aa6",
	"name": "RSS Read",
	"type": "n8n-nodes-base.rssFeedRead",
	"typeVersion": 1,
	"position": [
		1120,
		460
	]
	}
],
"connections": {
	"When clicking \"Execute workflow\"": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Code",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	},
	"Code": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Loop Over Items",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	},
	"Loop Over Items": {
	"main": [
		null,
		[
		{
			"node": "RSS Read",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	},
	"RSS Read": {
	"main": [
		[
		{
			"node": "Loop Over Items",
			"type": "main",
			"index": 0
		}
		]
	]
	}
},
"pinData": {}
}

数据合并#​

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循环操作#​

数据分批处理#​

循环/分批练习#​

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合并实操练习#

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