یک workflow که ۲۰۰ رکورد را بدون مشکل پردازش می‌کند، ممکن است با ۲۰ هزار رکورد متوقف شود. راهنمای n8n برای batch processing روی سه مسئله تمرکز دارد: محدودیت حافظه، سقف درخواست‌های API و مشخص‌بودن اینکه کدام کارها واقعاً تمام شده‌اند.
در batch processing، داده‌ها جمع می‌شوند و به‌صورت گروهی پردازش می‌شوند؛ روشی مناسب برای گزارش‌ها، هماهنگ‌سازی زمان‌بندی‌شده داده و تغییرات انبوهی که نتیجه فوری نمی‌خواهند. قرارگرفتن این کارها در یک workflow، مسیر اجرای آن‌ها میان برنامه‌ها، databaseها و APIها و رفتار هنگام خطا را در یک محل مشخص می‌کند.
الگوی اول، chunking است: شکستن مجموعه بزرگ به گروه‌های کوچک‌تر که یکی‌یکی از workflow عبور می‌کنند. گروه کوچک‌تر حافظه کمتری مصرف می‌کند و جداکردن موارد ناموفق را آسان‌تر می‌کند؛ گروه بزرگ‌تر می‌تواند سربار پردازش هر گروه را کاهش دهد. اندازه مناسب به ظرفیت مرحله بعد بستگی دارد.
الگوی دوم، Rate Limiting است. کوچک‌کردن گروه‌ها کافی نیست؛ ارسال سریع آن‌ها همچنان می‌تواند از سقف درخواست‌های API عبور کند. راهنما افزودن مکث میان درخواست‌ها یا گروه‌ها و تنظیم retry را پیشنهاد می‌کند. در n8n، ابزارهای Loop Over Items و Wait سرعت ارسال را کنترل می‌کنند و HTTP Request هم گزینه داخلی Batching دارد.
الگوی سوم، مدیریت خطای هر مورد است: موارد ناموفق از موارد موفق جدا شوند تا retry یا رسیدگی جداگانه به آن‌ها، کار تمام‌شده را تکرار نکند. حذف موارد تکراری هم یکی از راه‌های ساخت عملیاتی است که idempotent باشد. راهنما برای نوشتن در database، به‌روزرسانی رکورد موجود بر اساس شناسه یکتا را مثال می‌زند. ذخیره checkpoint پس از پایان هر گروه نیز امکان ادامه از آخرین نقطه موفق را فراهم می‌کند.
در پیاده‌سازی با n8n باید میان عبور گروهیِ موارد و ارسال یک گروه در یک درخواست تفاوت گذاشت: Split Out موارد را جدا می‌کند، اما Aggregate آن‌ها را دوباره در یک آرایه جمع می‌کند تا سیستم مقصد، در صورت پشتیبانی، آن را یک درخواست API حساب کند.
برای حجم‌های بزرگ‌تر، راهنما استفاده از sub-workflow با خروجی محدود برای مدیریت حافظه و توزیع اجراها میان workerها در queue mode را مطرح می‌کند. توصیه نهایی آن، شروع با اندازه‌ای قابل‌تحمل، آزمایش زیر بار واقعی و تنظیم اندازه گروه یا سرعت پردازش بر اساس رفتار مشاهده‌شده است.
