Batch-Processing in n8n: 1000+ Datensätze verarbeiten
Skalieren Sie Ihre n8n-Workflows für massive Datenmengen effizient. Loop-Nodes, Ratenlimits, Punkte-Optimierung und Performance-Best-Practices für AppHighway-APIs.
Auf einen Blick
- Verwenden Sie Loop-Nodes, um große Datenmengen in Batches zu verarbeiten
- Fügen Sie Wait-Nodes zwischen Batches hinzu, um Ratenlimits zu respektieren
- Überwachen Sie Punkteverbrauch mit IF-Nodes, um nicht ohne Punkte dazustehen
- Optimieren Sie Batch-Größe: 10-50 Datensätze pro Batch je nach API
- Verwenden Sie SplitInBatches-Node für automatisches Chunking
- Speichern Sie Fortschritt inkrementell, um Datenverlust bei Fehlern zu vermeiden
Die Batch-Processing-Herausforderung
Die Verarbeitung von 1000+ Datensätzen in n8n erfordert sorgfältige Planung. Ratenlimits, Punkteverbrauch und Speicherverwaltung werden kritisch. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie skalierbare Batch-Workflows erstellen.
Batch-Processing-Strategien
1. SplitInBatches Node (Empfohlen)
Teilt Daten automatisch in Batches auf
Batch Size: 10-50 Datensätze pro Batch
✓ Integriertes Fortschritts-Tracking und Fehlerwiederherstellung
2. Loop Node mit Zähler
Manuelle Loop-Kontrolle für komplexe Logik
Wenn Sie benutzerdefinierte Batch-Logik oder bedingte Verarbeitung benötigen
3. Geplante Batches
Batches über Zeit verarbeiten mit Schedule Trigger
10.000 Datensätze über 24 Stunden verteilen, um Kosten zu minimieren
Nächste Schritte
Meistern Sie großskalige Automatisierung
Batch-Templates herunterladen
Holen Sie sich vorkonfigurierte Batch-Processing-Workflows für häufige Anwendungsfälle.
Mit Fehlerbehandlung kombinieren
Lernen Sie, wie Sie robuste Fehlerbehandlung zu Batch-Workflows hinzufügen.
Mit Vertrauen skalieren
Batch-Processing in n8n mit AppHighway-APIs ermöglicht es Ihnen, massive Datenoperationen zu automatisieren. Mit korrektem Batching, Ratenlimits und Punkte-Optimierung können Sie tausende Datensätze zuverlässig verarbeiten.
Bereit zu skalieren? Laden Sie unsere Batch-Processing-Templates herunter und verarbeiten Sie Ihre ersten 1000 Datensätze heute.