【n8n教程】：掌握n8n数据处理 – 从基础到实战

在使用n8n进行工作流自动化时，数据处理是核心技能。无论是从API获取数据、转换格式、还是在不同节点之间映射数据，理解n8n的数据结构都是必不可少的。本教程将带你从零开始理解n8n的数据流、数据映射和数据转换，并通过实际案例帮助你快速掌握这一关键能力。

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什么是n8n中的数据？

n8n中的数据是指节点接收和处理的信息。在底层，所有在节点之间传递的数据都遵循一个统一的结构。

核心数据结构

n8n中所有数据都以JSON对象数组的形式传递。每个数据项都有这样的结构：

关键概念：

简单示例

假设你从HTTP请求节点获取了一个用户列表，数据可能是这样的：

这个数组包含了2个item，每个item代表一个用户。

节点如何处理多个数据项

n8n中的每个节点都可以逐个处理多个数据项。这是n8n设计的核心特性。

例子：创建Trello卡片

如果你配置一个Trello节点来”创建卡片”，并使用表达式 来设置卡片名称，当输入包含3个item时：

最后，Trello中会有3张新卡片。

理解这意味着什么

这种设计让你可以：

• 批量处理数据：一次运行处理多条记录
• 避免重复编码：编写一次逻辑，自动应用于所有item
• 构建高效的工作流：无需循环节点就能处理列表

什么是数据映射？

数据映射是指从前一个节点的输出中引用数据，并将其传递给下一个节点的过程。它不涉及数据转换，只是引用。

方法1：拖拽式映射（最直观）

这是初学者最推荐的方法：

步骤：

1. 运行你的工作流以加载数据
2. 打开需要映射数据的节点
3. 在INPUT面板中找到你要使用的数据
4. 点击并按住要映射的字段
5. 拖拽到你要使用的参数字段中
6. n8n会自动生成表达式

例子：

假设你的HTTP Request节点返回了这样的数据：

现在你要在Gmail节点中使用 。只需在INPUT面板中拖拽 字段到Gmail的”收件人名称”参数，n8n会自动生成表达式：

方法2：表达式编辑器（更灵活）

对于更复杂的需求，你可以直接在表达式编辑器中编写：

实际示例：

理解嵌套数据映射

如果你的数据结构是这样的：

你可以这样访问：

为什么需要数据转换？

从外部系统获取的数据格式可能与n8n的标准数据结构不兼容。你需要将其转换为n8n可以处理的格式。

常用的数据转换节点

实际示例：Split Out节点

场景： 你的API返回了这样的数据：

问题： 这是1个item，但你需要为每个产品创建一条记录。

解决方案： 使用Split Out节点，选择要分割的字段为

输出： 3个item，每个代表一个产品

Function节点 vs Code节点

Function节点示例

场景： 你需要为每个用户生成一个欢迎邮件，并创建一个新字段

Code节点示例 – 处理多个item

重要提示： 从n8n 0.166.0版本开始，Function和Code节点会自动处理json键和数组包装，让代码编写更简洁。

什么是数据固定（Data Pinning）？

数据固定是指保存节点的输出数据，并在后续测试中使用这个保存的数据，而不是每次都重新获取。

好处：

• 避免重复调用外部API（节省配额）
• 不依赖外部系统的可用性（离线测试）
• 保证测试数据一致性
• 加快开发速度

如何固定数据

1. 运行节点以加载数据
2. 在OUTPUT面板中找到Pin data按钮
3. 点击Pin data
4. 一个横幅会显示”This data is pinned”

现在，即使外部系统数据改变，下次运行时也会使用固定的数据。

如何编辑固定数据

有时你想测试不同的场景。你可以编辑固定的数据：

1. 在OUTPUT面板中选择JSON标签
2. 点击Edit按钮
3. 修改JSON数据
4. 点击Save保存

这对于测试边界情况非常有用：

• 测试空值
• 测试极端数字
• 测试长文本
• 测试错误情况

什么是项目链接（Item Linking）？

当节点处理多个item时，n8n会自动跟踪每个输出item与哪个输入item相关。这就是项目链接。

自动项目链接规则

n8n会自动尝试链接item：

在表达式中访问链接的item

在表达式编辑器中，你可以访问之前节点中的item：

例子：

假设你有一个工作流：

1. HTTP Request 获取用户
2. Code节点 – 处理用户数据
3. Google Sheets – 将数据写入

在Google Sheets节点中，如果你想引用HTTP Request节点中的原始用户名：

什么是数据表？

数据表是n8n内置的轻量级数据存储，无需外部数据库就可以在工作流中存储和管理数据。

使用场景

• 存储重复运行检查标记（防止重复）
• 存储工作流之间的共享数据
• 创建查找表
• 保存AI工作流的评估数据

快速使用步骤

第一步：创建数据表

1. 进入n8n项目
2. 点击Data tables标签
3. 点击Create Data table
4. 输入表名并添加列

第二步：在工作流中使用

使用Data table节点来：

• 查询数据
• 插入新行
• 更新现有数据

例子：防止重复运行

场景介绍

你需要创建一个工作流，用来：

1. 从模拟API获取产品列表
2. 对产品进行转换和过滤
3. 将数据分解为单个item
4. 添加计算字段
5. 输出最终结果

工作流代码

以下是一个完整的可导入工作流JSON：

工作流说明

节点功能详解：

1. Manual Trigger – 手动触发工作流
2. Simulate API Response – 模拟从API获取的产品列表
   • 返回包含products数组的JSON
3. Split Products – 拆分数据
   • 输入：1个包含4个产品的item
   • 输出：4个独立的item，每个代表一个产品
4. Add Calculated Fields – 使用Set节点添加新字段
   • : 是否有库存（布尔值）
   • : 税金计算（价格×13%）
   • : 最终价格（含税）
5. Filter Low Stock – 过滤操作
   • 只保留库存<100的产品

如何使用这个工作流

步骤1：导入工作流

• 在n8n中点击Import from File
• 将上述JSON保存为文件并导入
• 或直接复制JSON使用Import from URL

步骤2：运行工作流

• 点击Execute Workflow或在Manual Trigger节点点击运行按钮
• 观察每个节点的输出

步骤3：理解数据转换过程

• 在每个节点的OUTPUT面板查看数据如何变化
• 注意数据项数量的变化（1 → 4 → 可能更少）

步骤4：修改和扩展

• 修改产品数据进行测试
• 添加新的过滤条件
• 连接到真实的数据库或API

预期输出示例

执行完整工作流后，最后的Filter Low Stock节点会输出：

注意： 平板（id: 2）被过滤掉了，因为其库存（30）小于100。

✅ n8n所有数据都是JSON对象数组 – 每个item都包含一个json键

✅ 节点逐个处理item – 一个表达式应用于每个item

✅ 数据映射是数据流的基础 – 拖拽或表达式都可以实现

✅ 数据转换处理不兼容的格式 – Split Out、Aggregate等节点是你的工具

✅ 代码节点提供强大的灵活性 – Function和Code节点用于复杂操作

✅ 数据固定加速开发 – 避免重复API调用

✅ 项目链接追踪数据来源 – 高级工作流必须理解

✅ 在小规模数据存储使用数据表 – 无需外部数据库

Q：为什么我的表达式 返回undefined？

A：可能是因为：

1. 字段名拼写错误（JSON大小写敏感）
2. 字段在嵌套对象中 – 使用
3. 该字段不存在 – 检查前一个节点的OUTPUT

Q：如何同时处理多个来源的数据？

A：使用Merge节点来组合多个节点的输出，然后使用表达式访问每个源的数据。

Q：Split Out和Aggregate有什么区别？

A：Split Out将1个包含列表的item分成多个item；Aggregate将多个item组合成1个。它们是相反的操作。

Q：我能在工作流中存储10GB的数据吗？

A：不能。数据表的默认限制是50MB。使用真实数据库（MySQL、PostgreSQL）来存储大规模数据。

官方文档

n8n系列教程