别再一条条处理数据了，学会这一招，效率提升 10 倍
笔者在 N8N 大学后台收到了很多新手的困惑：为什么我从数据库或 API 拿到的数据是一条一条的，但我需要把它们打包成一个数组（List）发给下一个接口？比如，把 100 个用户 ID 拼成一个数组传给批量处理接口。
如果你还在用复杂的 JavaScript 代码节点或者傻傻地手动循环，那你一定要看完这篇干货。今天，N8N 大学就带你彻底搞懂 Aggregate 节点，这可是数据聚合的“核武器”。
Aggregate 节点到底是个啥？
简单来说，Aggregate 节点就是一个“打包工”。它的核心任务只有一个：把散落的“砖头”（Items）按照你的要求，砌成一堵“墙”（一个数组对象）。
在 n8n 的世界里，数据流是由一个个 Item 组成的。如果你的上游节点输出了 10 个 Item，而你的下游接口只需要接受 1 个包含这 10 条数据的 Item，你就必须使用 Aggregate 节点来进行“聚合”。
实战演练：三步搞定数据合并
光说不练假把式。我们模拟一个场景：你抓取了商品列表，每条数据是一个商品，现在需要把它们合并成一个 `products` 数组传给库存系统。
第一步：准备测试数据
为了方便理解，我们使用 Set 节点手动模拟生成 3 条数据。如果你是连接的真实数据库或 HTTP 请求，可以跳过这一步。
- 添加 Set 节点，Mode 选择 "Manual"。
- 在 Inputs 里添加 3 条数据，每条数据包含 `id` 和 `name`。
第二步：配置 Aggregate 节点
这是最核心的一步。添加 Aggregate 节点，你会看到几个关键参数，千万别填错：
- Aggregate Operation (聚合操作)：这里必须选择
Aggregate to a list。这是 n8n 给你的最直白的选项。 - Options -> Keep Only Set Fields (仅保留设置字段)：默认是关闭的。如果你勾选了它，n8n 会丢弃掉原始数据里其他的元数据，只保留你指定的字段。通常建议保持默认或根据需要设置。
第三步：定义输出字段 (Field to Aggregate)
这是最容易卡住新手的地方。在 Aggregate 节点的 "Fields to Aggregate" 区域：
- Name：输入你想要的数组名称，比如
product_list（注意：不要加 $ 符号）。 - Include：选择
Keep，或者直接输入json。这意味着我们要把整个 JSON 对象都塞进去。
运行一下，你会发现原本 3 个 Item 变成了 1 个 Item，里面包含了一个名为 product_list 的数组，数组里就是那 3 条数据。
避坑指南：90% 的人都在参数上翻车
笔者提示： Aggregate 节点没有复杂的逻辑，但参数名称非常容易让人误解，特别是 "Field to Aggregate" 这一块。
很多同学在这里会填错，导致输出的不是列表而是一堆乱码。请记住：
- Name 列：是你最终生成的 JSON 数组的键名（Key）。
- Include 列：决定了你要把原始 Item 的什么内容放进这个数组里。
如果你只想保留某个字段（比如只保留 ID），你可以在 Include 里填 `id` 或者使用 JSON 表达式 {{ $json.id }}。如果想保留整个对象，填 json 即可。
为什么要用 Aggregate，而不是写代码？
有些技术背景的同学可能会问：我用 JavaScript 代码节点写个 return [{json: items}] 不就完事了吗？为什么要多此一举？
原因有三：
- 可视化清晰：在复杂的流程中，看到 Aggregate 节点，你就知道这里发生了数据结构的形态变化，维护性极强。
- 容错率高：手写代码容易出现语法错误、数据类型转换错误，而 n8n 的原生节点经过了大量验证。
- 非技术人员友好：对于不懂代码的业务人员，配置几个下拉框比看懂一段 JS 代码要容易得多。
FAQ：关于 Aggregate 的常见问题
1. Aggregate 后的数据，后续节点怎么使用？
聚合后的数据变成了一个 Item，后续节点（如 HTTP Request）会接收这个 Item。如果你的 HTTP Request Body 需要引用这个数组，可以使用表达式 {{ $json.product_list }}（假设你的字段名是 product_list）。
2. 我想按条件聚合怎么办？
Aggregate 节点本身不支持复杂的分组聚合（像 SQL 的 Group By）。如果你需要按用户 ID 分组把订单合并，你需要先用 Sort 节点排序，然后使用 Split Out 或者 Code 节点来实现更复杂的逻辑。但在简单的“全量打包”场景下，Aggregate 是最优解。
3. 数据量很大（比如几千条）会有性能问题吗？
n8n 处理几千条数据通常没问题。但如果你的数据量达到了几万甚至几十万，Aggregate 节点可能会占用大量内存。这时候建议分批次处理，或者在源头（如数据库查询）就限制数量。
总结与资源
Aggregate 节点是 n8n 数据处理流中的“变形金刚”，它解决了“多对一”的数据结构转换问题。掌握了它，你就掌握了数据聚合的主动权。
在 N8N 大学，我们不仅教你点对点的操作，更希望你能理解数据流转的底层逻辑。如果你在实操中遇到了其他数据结构的难题，欢迎在评论区留言，笔者会挑选高频问题进行深度拆解。
