n8n “Run Once for All Items“和“Run Once for Each Item“区别

在 n8n 中， “Run Once for All Items” 和 “Run Once for Each Item” 是代码节点（Code Node）的两种执行模式，它们的核心区别在于 如何处理输入数据 以及 代码的执行次数。以下是详细对比：

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1. 执行次数

- Run Once for All Items（默认模式）：

• 代码在整个工作流中只执行一次，无论输入数据中有多少条记录（Items）。
• 所有输入数据会被合并为一个整体传递给代码节点，代码需要自行处理所有数据。

- Run Once for Each Item：

• 代码会为每个输入记录（Item）单独执行一次。
• 每个 Item 被独立处理，代码需要针对单个数据条目操作。

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2. 数据处理方式

- Run Once for All Items：

• 输入数据是一个包含所有 Items 的数组（items），代码需要遍历或统一处理这个数组。
• 适合需要全局处理或跨多个数据条目操作的场景（例如汇总统计、批量转换）。
• 示例：

  // 假设输入数据是 3 个 Item
  const allItems = items; // items 是一个包含所有数据的数组
  const result = allItems.map(item => {return { json: { processed: item.json.value * 2 } };
  });
  return result;
  

- Run Once for Each Item：

• 输入数据是单个 Item（item），代码直接针对当前 Item 操作。
• 适合需要逐条处理或依赖单个数据条目的场景（例如发送通知、独立计算）。
• 示例：

  // 每个 Item 单独处理
  const processedValue = item.json.value * 2;
  return { json: { processed: processedValue } };
  

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3. 性能差异

- Run Once for All Items（高）：

• 性能更高，因为代码仅执行一次，减少了重复调用的开销。
• 但需要手动处理数据遍历逻辑，代码复杂度可能较高。

- Run Once for Each Item（低）：

• 性能较低，因为代码会多次执行（次数等于输入 Item 数量）。
• 但逻辑更简单，适合需要独立处理的场景。

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4. 适用场景

- 选择 “Run Once for All Items” 的场景：

• 需要跨多个数据条目进行聚合或全局操作（如生成汇总报告、批量数据清洗）。
• 输入数据量较大时，追求性能优化。
• 示例：将多个订单数据合并生成一个总账单。

- 选择 “Run Once for Each Item” 的场景：

• 每个数据条目需要独立处理（如逐条发送邮件、独立计算指标）。
• 逻辑简单且不需要跨条目依赖。
• 示例：为每个用户注册事件发送独立的欢迎邮件。

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5. 配置方法

在代码节点的设置中，可以通过以下方式切换模式：

1. 打开代码节点（Code Node）的配置面板。

2. 找到 “Mode”（模式）选项。

3. 选择 “Run Once for All Items” 或 “Run Once for Each Item”。

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6. 注意事项

- 性能敏感场景：如果输入数据量很大（例如数万条），优先选择 “Run Once for All Items”。

- 代码兼容性：某些功能（如 this 上下文绑定）可能因模式不同而表现不同。

- 数据结构：两种模式的输入/输出数据结构不同，需根据模式调整代码逻辑。

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总结

特性	Run Once for All Items	Run Once for Each Item
执行次数	1 次	与输入 Item 数量相同
输入数据	所有 Item 的数组	单个 Item
适用场景	全局处理、批量操作	逐条独立处理
性能	更高（适合大数据量）	较低（适合小数据量或简单逻辑）
代码复杂度	需手动遍历数据	直接操作单个数据条目

根据具体需求选择合适的模式，可以显著提升工作流的效率和可维护性。