Daten zusammenführen
Daten zusammenzuführen bedeutet, mehrere Datenströme zu einem einzigen zusammenzuführen. Je nach Anforderungen deines Workflows kannst du verschiedene Nodes verwenden, um dies zu erreichen:
- Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Datenströmen oder Nodes: Verwende den Merge-Node, um Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einzigen Datensatz zusammenzuführen.
- Zusammenführen von Daten aus mehreren Ausführungen eines Nodes für verschiedene Items innerhalb einer Workflow-Ausführung: Nutze einen Code-Node, um komplexe Szenarien zu bewältigen, bei denen Daten aus mehreren Ausführungen eines oder mehrerer Nodes innerhalb derselben Workflow-Ausführung zusammengeführt werden sollen.
- Vergleichen und Zusammenführen von Daten: Verwende den Compare Datasets-Node, um Datenströme vor dem Zusammenführen zu vergleichen und basierend auf dem Vergleichsergebnis die zusammengeführten Daten auszugeben.
Die folgenden Abschnitte erläutern jede dieser Methoden im Detail.
Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Datenströmen
Wenn dein Workflow verzweigt ist, kannst du mehrere unabhängige Datenströme wieder zu einem einzigen zusammenführen.
Ein Beispiel-Workflow zeigt verschiedene Arten des Zusammenführens: Datensätze anhängen, nur neue Einträge beibehalten sowie nur bereits vorhandene Einträge beibehalten. Die Dokumentation zum Merge-Node enthält detaillierte Beschreibungen zu jeder Zusammenführungsart.
Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Nodes
Auch wenn dein Workflow nicht in mehrere unabhängige Datenströme verzweigt, kannst du den Merge-Node verwenden, um Daten aus zwei vorgelagerten Nodes zusammenzuführen. Dies ist besonders nützlich, wenn du Daten aus mehreren Nodes zu einem einzigen Datensatz kombinieren möchtest.
Zusammenführen der Daten zweier vorgelagerter Nodes
Zusammenführen von Daten aus mehreren Node-Ausführungen
Mit einem Code-Node kannst du Daten zusammenführen, die aus mehreren Ausführungen eines Nodes für verschiedene Items innerhalb einer Workflow-Ausführung stammen – besonders nützlich in Schleifenszenarien.
Node-Ausführung vs. Workflow-Ausführung
Dieser Abschnitt beschreibt das Zusammenführen von Daten, die innerhalb einer einzigen Workflow-Ausführung durch mehrere Ausführungen eines bestimmten Nodes (z. B. in einer Schleife) entstehen.
Siehe diesen Beispiel-Workflow, der mithilfe der Nodes Loop Over Items und Wait mehrfache Ausführungen simuliert.
Vergleichen, Zusammenführen und erneutes Aufteilen
Der Compare Datasets-Node vergleicht Datenströme vor dem Zusammenführen und gibt die Ergebnisse in bis zu vier separaten Datenströmen aus – etwa für neue, fehlende, geänderte oder identische Einträge.
Ein konkretes Anwendungsbeispiel findest du in diesem Beispiel-Workflow.