【n8n教程】：Aggregate节点，数据聚合神器！

如果你经常为如何将散落的数据整合成一个统一的结构而困扰，那么 Aggregate（聚合）节点 就是你的救星。这个节点可以瞬间将数百个分散的数据项变成井井有条的聚合结果。今天我们来一起深入学习它！

什么是 Aggregate 节点？

Aggregate 节点是 n8n 的核心数据处理工具，它的核心作用是将多个数据项合并成一个或少数几个结构化的结果。简单来说，它就像一个"数据收纳器"——无论你的数据有多零散，都能帮你整理得井井有条。

n8n Aggregate 节点的数据聚合流程可视化
n8n Aggregate 节点的数据聚合流程可视化

为什么需要 Aggregate 节点？

想象这样的场景：

这些都是 Aggregate 节点的典型应用场景。它可以将数据处理时间从小时级别降低到秒级别。

Aggregate 节点的两大模式

n8n 为 Aggregate 节点提供了两种工作模式，每种都有特定的使用场景：

模式一：单字段聚合（Individual Fields）

用途：只提取并聚合特定的字段，忽略其他数据。

核心参数：

适用场景：

模式二：全数据聚合（All Item Data）

用途：将完整的数据项（包含所有字段）打包成一个数组。

核心参数：

适用场景：

n8n Aggregate 节点配置界面示例
n8n Aggregate 节点配置界面示例

高级选项详解

除了基础参数外，n8n 还为你提供了强大的高级选项：

选项名适用模式作用
Disable Dot NotationIndividual Fields禁用点符号表示法（如 parent.child），适用于字段名中含有点的情况
Merge ListsIndividual Fields如果字段本身是列表，开启此项会将列表展平而非嵌套
Include Binaries两种保留二进制数据（文件、图片等）在聚合结果中
Keep Missing And Null ValuesIndividual Fields保留空值和 null 在结果中（默认忽略）

实战场景一：收集订单金额

这是最常见的使用场景。假设你有多个订单，需要将所有金额提取出来。

输入数据：


    
    
    
  { "customer": "Alice", "orderId": 101, "amount": 50 }
{ "customer": "Bob", "orderId": 102, "amount": 30 }
{ "customer": "Alice", "orderId": 103, "amount": 20 }

配置步骤：

  1. 1. 添加 Aggregate 节点
  2. 2. 选择 Individual Fields 模式
  3. 3. Input Field Name：amount
  4. 4. 勾选 Rename Field，Output Field Name：all_amounts

输出结果：


    
    
    
  {
  "all_amounts": [50, 30, 20]
}

这样你就得到了一个整洁的数组，可以用于进一步的计算或处理。

实战场景二：整体数据打包

有时候你需要将所有完整的数据项（包括所有字段）打包成一个数组，比如准备发送给某个 API。

输入数据：


    
    
    
  { "customer": "Alice", "orderId": 101, "amount": 50 }
{ "customer": "Bob", "orderId": 102, "amount": 30 }
{ "customer": "Charlie", "orderId": 103, "amount": 20 }

配置步骤：

  1. 1. 添加 Aggregate 节点
  2. 2. 选择 All Item Data 模式
  3. 3. Put Output in Field：orders
  4. 4. Include：选择 All fields

输出结果：


    
    
    
  {
  "orders": [
    { "customer": "Alice", "orderId": 101, "amount": 50 },
    { "customer": "Bob", "orderId": 102, "amount": 30 },
    { "customer": "Charlie", "orderId": 103, "amount": 20 }
  ]
}

完美！所有数据都被整齐地打包到一个数组中。

实战场景三：选择性聚合

有些时候你想聚合数据，但需要排除某些字段。比如，不需要客户名称，只要订单 ID 和金额。

配置步骤：

  1. 1. 添加 Aggregate 节点
  2. 2. 选择 All Item Data 模式
  3. 3. Put Output in Field：payment_records
  4. 4. Include：选择 All Fields Except
  5. 5. Fields To Exclude：customer

输出结果：


    
    
    
  {
  "payment_records": [
    { "orderId": 101, "amount": 50 },
    { "orderId": 102, "amount": 30 },
    { "orderId": 103, "amount": 20 }
  ]
}

完整可执行工作流示例

下面是一个完整的、可以直接在 n8n 中执行的工作流示例。这个工作流从多个订单数据中聚合金额，然后计算统计信息。

工作流步骤：

1. 第一步：生成测试数据


    
    
    
  // 使用 Code 节点，选择 JavaScript
return [
  { json: { customer: 'Alice', orderId: 101, amount: 50 } },
  { json: { customer: 'Bob', orderId: 102, amount: 30 } },
  { json: { customer: 'Alice', orderId: 103, amount: 20 } }
];

2. 第二步：使用 Aggregate 节点

3. 第三步：计算统计信息


    
    
    
  # 使用 Code 节点，选择 Python
# 获取第一个输入项
data = items[^0]['json']
amounts = data['amounts']

# 计算统计值
total = sum(amounts)
min_val = min(amounts)
max_val = max(amounts)
avg = total / len(amounts) if amounts else None

# 返回结果
return [{
  "json": {
    "total": total,
    "min": min_val,
    "max": max_val,
    "average": avg
  }
}]

最终输出：


    
    
    
  {
  "total": 100,
  "min": 20,
  "max": 50,
  "average": 33.33
}

工作流 JSON 导入格式

如果你想直接导入这个工作流到你的 n8n 实例，可以在 n8n 的工作流导入功能中粘贴以下配置（创建一个新工作流，选择"Import from File"或"Import from URL"）：


    
    
    
  {
  "nodes": [
    {
      "parameters": {},
      "name": "Manual Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [250, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "jsCode": "return [\n  { json: { customer: 'Alice', orderId: 101, amount: 50 } },\n  { json: { customer: 'Bob', orderId: 102, amount: 30 } },\n  { json: { customer: 'Alice', orderId: 103, amount: 20 } }\n];"
      },
      "name": "Code - Generate Data",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "typeVersion": 2,
      "position": [450, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "aggregateIndividualFields",
        "fieldsToAggregate": {
          "field": "amount"
        },
        "outputFieldName": "amounts"
      },
      "name": "Aggregate",
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "typeVersion": 1,
      "position": [650, 300]
    },
    {
      "parameters": {
        "pythonCode": "data = items[^0]['json']\namounts = data['amounts']\ntotal = sum(amounts)\nmin_val = min(amounts)\nmax_val = max(amounts)\navg = total / len(amounts) if amounts else None\nreturn [{\n  'json': {\n    'total': total,\n    'min': min_val,\n    'max': max_val,\n    'average': avg\n  }\n}]"
      },
      "name": "Code - Calculate Stats",
      "type": "n8n-nodes-base.code",
      "typeVersion": 2,
      "position": [850, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "Manual Trigger": {
      "main": [[{ "node": "Code - Generate Data", "branch": 0, "index": 0 }]]
    },
    "Code - Generate Data": {
      "main": [[{ "node": "Aggregate", "branch": 0, "index": 0 }]]
    },
    "Aggregate": {
      "main": [[{ "node": "Code - Calculate Stats", "branch": 0, "index": 0 }]]
    }
  }
}

常见错误与解决方案

学习过程中，初学者常犯的错误包括：

错误原因解决方案
聚合后得不到想要的结果选错了聚合模式或字段名拼写错误仔细检查 Input Field Name 是否完全匹配，可以执行前一个节点后通过拖拽自动选择
字段名冲突聚合多个字段时没有重命名输出字段务必为每个聚合字段勾选 Rename Field 并设置不同的 Output Field Name
期望数学运算但没有得到Aggregate 节点只能聚合，不能直接计算使用 Code 节点配合完成计算操作
空值或 null 被意外丢弃没有开启 Keep Missing And Null Values如果需要保留空值，勾选此选项

进阶技巧

技巧一：处理嵌套字段
如果你的数据包含嵌套结构（如 customer.email），确保在 Individual Fields 模式下使用点符号，并根据需要切换 Disable Dot Notation 选项。

技巧二：列表展平
当聚合的字段本身是列表时，开启 Merge Lists 可以将嵌套列表展平为单个数组，避免生成"列表的列表"。

技巧三：二进制数据处理
如果工作流中涉及文件或图片，记得勾选 Include Binaries 确保二进制数据被保留。

总结

Aggregate 节点虽然看起来简单，但它是 n8n 数据处理的基石。无论是：

掌握它，你就掌握了数据整合的核心技能。记住两个关键模式和几个高级选项，你就能轻松应对大多数数据聚合需求！

官方文档[1]
n8n系列教程[2]

引用链接

[1] 官方文档: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.aggregate/
[2] n8n系列教程: https://www.undsky.com/blog/?category=n8n教程#