n8n Code节点模式选择指南：Run Once for All Items与Run Once for Each Item
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让数据处理效率翻倍的正确姿势
在n8n工作流开发中，Code节点无疑是功能最强大的工具之一，但它也是最容易误用的节点。特别是当面对"Run Once for All Items"和"Run Once for Each Item"这两种模式时，很多开发者都会感到困惑。今天，我们就来彻底解析这两种模式的区别，帮助你在实际工作中做出最明智的选择。
核心区别：一图看懂两种模式
简单来说，这两种模式的核心差异在于执行次数和数据处理方式：
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Run Once for All Items：代码仅执行一次，处理所有数据项
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Run Once for Each Item：代码为每个数据项单独执行一次
为了更好地理解这一区别，请看下面的对比表格：
| 特性 | Run Once for All Items | Run Once for Each Item |
|---|---|---|
| 执行次数 | 1次，无论有多少输入项 | 与输入项数量相同 |
| 输入数据 | 所有项的数组（ | 单个数据项（ |
| 适用场景 | 全局处理、批量操作 | 逐条独立处理 |
| 性能特点 | 更高（适合大数据量） | 较低（适合小数据量） |
| 代码复杂度 | 需手动遍历数据 | 直接操作单个数据项 |
实战代码示例
场景：处理用户数据
假设我们有一组用户数据，需要为每个用户生成问候语并计算长度。
使用Run Once for All Items模式
// 处理所有数据项的整体逻辑
const allItems = $input.all();
const processedItems = allItems.map(item => {const greeting = `你好, ${item.json.姓名}!`;return {json: {...item.json,greeting: greeting,greeting_length: greeting.length}};
});
return processedItems;这种模式下，代码只执行一次，但需要手动遍历所有数据项。
使用Run Once for Each Item模式
// 针对每个数据项单独处理
const customerName = $input.item.json.姓名;
const greeting = `你好, ${customerName}!`;
$input.item.json.greeting_length = greeting.length;
return $input.item;这种模式下，代码会为每个用户执行一次，直接操作当前数据项。
如何选择：根据场景而非偏好
选择Run Once for All Items当：
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需要进行数据聚合（如计算总和、平均值）
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执行批量操作（如一次性处理所有数据）
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处理大数据量（性能更优）
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需要全局数据视图的操作
典型应用场景：生成月度报告、计算销售统计数据、批量更新用户状态。
选择Run Once for Each Item当：
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每个数据项需要独立处理
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需要逐条调用API（如为每个用户发送邮件）
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处理逻辑简单直接
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数据项之间有依赖关系需要隔离
典型应用场景：发送个性化邮件、独立计算每个用户的得分、逐条验证数据。
性能考量：大数据量下的明智选择
当处理大量数据时，两种模式的性能差异会变得非常明显：
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Run Once for All Items：由于只需要一次初始化执行，处理1000条数据可能只需要100-200ms
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Run Once for Each Item：每条数据都需要独立的执行上下文，处理1000条数据可能需要1-2秒
因此，在数据量超过100条时，除非有特殊需求，否则建议优先考虑Run Once for All Items模式。
实际工作流中的最佳实践
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先测试后实施：在小数据量下测试两种模式的效果，再决定采用哪种。
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保持代码可读性：无论选择哪种模式，都要确保代码清晰易懂，适当添加注释。
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错误处理：在Run Once for All Items中要特别注意错误处理，因为一个错误可能导致整个批量操作失败。
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利用n8n表达式：对于一些简单操作，优先考虑使用n8表达式而非Code节点。
总结：安全与效率并重
选择合适的Code节点模式，不仅关系到工作流的执行效率，更影响后续的维护成本。记住这个黄金法则：
全局操作选"All"，独立处理选"Each"，大数据量优先考虑性能，复杂逻辑注重可读性。
掌握了这两种模式的区别和应用场景，你的n8n工作流开发能力将迈上一个新台阶。无论是处理简单的数据转换，还是构建复杂的业务逻辑，都能得心应手，游刃有余。
希望本篇指南能帮助你在n8n开发中做出更明智的技术选型！如果你有关于Code节点的其他问题，欢迎在评论区讨论。