當你從單筆資料的自動化，開始邁向需要處理成千上百筆資料的複雜流程時，一個核心的程式設計概念便會浮上檯面：「迴圈 (Loop)」。你可能會想，如何在 n8n 中實現一個迴圈，讓工作流能夠聰明地一筆一筆處理從 Google Sheets、資料庫或 API 來的海量資料？
如果你直覺地在 n8n 節點庫中搜尋 “Loop” 或 “For Each”，你會發現一個驚人的事實：n8n 並沒有一個專門叫做「迴圈」的節點。這並非 n8n 的功能缺失，恰恰相反，這是它設計哲學中最高明的部分之一。n8n 將迴圈的概念內化到了它的核心運作機制中，提供了兩種強大的模式來處理多筆資料：一種是幾乎讓你感受不到存在的「自動化迴圈」，另一種則是讓你擁有精準控制權的「手動批次迴圈」。
這篇文章將是你最完整的 n8n 迴圈實戰指南。我們將徹底解析這兩種迴圈模式的運作原理與天壤之別，並透過實戰情境對決，教你何時該用哪一種。最後，我們還會深入探討處理「巢狀資料」等進階迴圈技巧，讓你真正成為 n8n 多筆資料處理的高手。
模式一：n8n 的隱藏預設技 — 看不見的「自動化迴圈」
n8n 之所以讓許多使用者感到驚艷，就在於其極度直觀的「隱性迴圈」機制。這個概念是所有 n8n 使用者都必須理解的基石。
什麼是自動化迴圈？
簡單來說，n8n 中絕大多數的執行節點（Action Nodes），預設都會自動對從上游傳來的所有資料 (Items) 逐一執行一次。你不需要任何額外的設定，這個迴圈就會自然發生。
把它想像成一個自動化的工廠作業員：
- 上游傳來 50 個箱子 (50 個 Items)。
- 作業員的任務是為每個箱子貼上標籤 (例如
Set節點的功能)。 - 作業員不會問你「我是不是要做 50 次？」，他會二話不說，拿起第一個箱子、貼標籤、送走；再拿起第二個、貼標籤、送走……直到全部 50 個箱子都處理完畢。
這就是 n8n 的預設行為。一個 Google Sheets 節點讀取了 50 列資料，它就會輸出 50 個 Items。下游的 Send Email 節點接收到這 50 個 Items 後，就會自動執行 50 次，發送 50 封客製化的 Email。整個過程行雲流水，你看不到任何傳統迴圈的語法，但迴圈的實質效果卻已經完美達成。
自動化迴圈的優勢
- 極致簡潔： 你的工作流畫布可以保持乾淨的線性結構，大幅提升可讀性。
- 直觀易懂： 你只需要專注在「單一筆資料」要如何被處理，n8n 會自動幫你將這個邏輯應用到所有資料上。
模式二：需要精準控制？Split In Batches 節點登場
自動化迴圈雖然方便，但在某些進階情境下，我們需要奪回對迴圈的精準控制權。這時候，Split In Batches 節點就是你的手動排檔桿。這個節點的核心功能是將大量的 Items 切割成固定大小的「批次 (Batch)」，它主要解決以下兩大問題：
應用一：批次處理以應對 API 速率限制
這是 Split In Batches 最重要的用途。幾乎所有外部 API 服務都有速率限制（Rate Limit），例如「每分鐘最多請求 60 次」。如果你有 300 筆資料要透過 API 更新，n8n 的自動迴圈會在幾秒內就發出 300 次請求，立刻就會超過限制而被封鎖。
解決方案：
- 在資料來源與
HTTP Request節點之間，插入一個Split In Batches節點。 - 將
Batch Size(批次大小) 設定為60。 - 在
Split In Batches和HTTP Request之間，再插入一個Wait節點，設定等待60秒。
如此一來，流程會先處理第一批 60 筆資料，然後暫停一分鐘，再處理下一批，完美地將請求頻率控制在 API 的安全範圍內。
應用二：實現「逐一執行」的 For-Each 迴圈
有時候，你希望確保每一筆資料都嚴格地按照順序、一筆處理完才處理下一筆。這時，你只需要將 Batch Size 設定為 1。
這個設定會將每一筆 Item 都當作一個獨立的批次，強制下游的節點「一次只做一件事」。這在處理有前後依賴性的任務時（例如，必須先成功建立用戶 A，才能用用戶 A 的 ID 去建立訂單 A）非常關鍵。
實戰情境對決：自動迴圈 vs. Split In Batches
讓我們透過兩個情境，來看看這兩種模式的實際應用與選擇時機。
| 情境 | 任務目標 | 最佳選擇 | 原因分析 |
| 行銷郵件群發 | 從 CRM 讀取 1000 位 VIP 客戶，為每人寄送一封客製化的生日祝福信。 | 自動化迴圈 (不需額外節點) | 寄送郵件的任務之間沒有相互依賴，可以平行高速處理。n8n 的自動迴圈機制能以最高效率完成任務。 |
| 電商庫存同步 | 從 ERP 讀取 500 項商品庫存異動，透過 API 更新到 Shopify 官網。Shopify API 限制每秒 2 次請求。 | Split In Batches | 這是典型的速率限制問題。必須使用 Split In Batches (Batch Size: 2) 搭配 Wait (1 秒) 來精準控制請求節奏，確保流程穩定不失敗。 |
判斷法則： 當你的任務可以「平行處理」且沒有外部限制時，請信賴 n8n 的自動迴圈。當任務需要「控制節奏」或「嚴格排序」時，就使用 Split In Batches。
進階迴圈技巧：處理「巢狀資料」中的迴圈
一個常見的進階挑戰是：單一筆訂單資料 (一個 Item) 中，可能包含了多個購買品項的陣列 (Nested Array)。如果你想對「每一個購買品項」都執行一次動作（例如，逐一查詢各品項的庫存），該怎麼辦？
這時，n8n 的自動迴圈無法直接處理到這麼深的層級。你需要一個能將巢狀陣列「攤平」的工具。
- 目標： 一筆訂單資料
{"order_id": 101, "line_items": [{"prod_id": "A"}, {"prod_id": "B"}]}，要針對line_items裡的 A 和 B 商品，分別執行庫存查詢。 - 解決方案： 使用
Split Into Sub-items節點。- 在 Field to Split Out 欄位，指定你要攤平的陣列欄位名稱，在此例中為
line_items。 - 這個節點的輸出，會將原本的 1 筆 Item，變成 2 筆新的 Items。
- Item 1:
{"order_id": 101, "prod_id": "A"} - Item 2:
{"order_id": 101, "prod_id": "B"}
- Item 1:
- 如此一來，下游的庫存查詢節點，就能利用 n8n 的自動迴圈，分別處理 A 和 B 兩筆資料了！
- 在 Field to Split Out 欄位，指定你要攤平的陣列欄位名稱，在此例中為
打破迴圈：如何將多筆資料彙總為單一結果？
學會了如何執行迴圈，也要學會如何「跳出迴圈」。有時候，我們的目的不是為每一筆資料都執行一次動作，而是要將所有資料的結果「彙總」成一個。
- 情境： 你讀取了當天所有的 100 筆訂單資料，但你只想發送「一封」Slack 通知給老闆，告訴他「今日總營業額」。
- 解決方案： 使用
Item Lists節點來終止迴圈。- 在資料來源之後，接上
Item Lists節點。 - Operation: 選擇
Summarize(彙總)。 - Field to Aggregate: 選擇你要計算的欄位，例如
order_amount。 - Aggregation: 選擇
Sum(加總)。
- 在資料來源之後，接上
這個節點會「吃掉」所有傳入的 100 個 Items，然後只輸出一個 Item，裡面包含一個 sum 欄位。這樣，下游的 Slack 節點因為只收到一個 Item，就只會執行一次，完美達成你的彙總報告需求。
結語
n8n 在迴圈處理的設計上，採取了一種極度優雅且高效的哲學。它移除了傳統程式設計中繁瑣的迴圈語法，讓使用者能夠專注於核心的業務邏輯。
讓我們再次總結 n8n 的迴圈心法：
- 相信自動化： 對於大多數平行任務，n8n 的「自動迴圈」是你最可靠的預設選項。
- 精準控制用
Split In Batches： 當需要控制速率或確保執行順序時，用它來實現「批次處理」或「逐一執行」。 - 深入巢狀用
Split Into Sub-items： 處理 Item 內部陣列的迴圈問題。 - 彙總結果用
Item Lists： 當你需要從多筆資料計算出單一結果時，用它來打破迴圈。
你之所以找不到一個叫做 “Loop” 的節點，正是因為迴圈的能力已經無所不在地融入到 n8n 的每一個角落。理解並善用這兩種模式，你就能充滿信心地處理任何規模的資料，打造出更強大、更穩健的自動化工作流。
