↔️ Airtable 批处理

该工作流适合以下人群：
- 数据分析师：需要定期将数据批量上传至 Airtable 的用户。
- 项目经理：希望通过自动化流程来减少手动数据输入的时间。
- 开发者：需要将数据与 Airtable API 集成的开发人员。
- 业务运营人员：希望通过数据整合提高工作效率的团队成员。

此工作流解决了以下问题：
- 批量数据处理：能够高效地将多个记录上传至 Airtable，支持 upsert、insert 和 update 模式。
- 避免 API 限制：通过设置等待时间，防止触发 Airtable 的速率限制，确保数据上传的稳定性。
- 灵活的字段合并：支持根据指定字段进行记录的合并，确保数据的准确性和一致性。

工作流的详细步骤如下：
1. 手动触发：用户通过点击‘测试工作流’手动启动工作流。
2. 生成随机数据：使用 DebugHelper 节点生成测试数据，模拟真实数据环境。
3. 分割数据：通过 SplitOut 节点将输入数据分割成更小的批次，以便后续处理。
4. 批量处理：使用 SplitInBatches 节点将数据分成每批 10 条记录。
5. 条件判断：通过 Switch 节点根据输入的 mode 决定执行的操作（upsert、insert 或 update）。
6. 数据编辑：根据需要更新或插入记录，使用 Set 节点调整字段数据。
7. API 请求：通过 httpRequest 节点将数据发送到 Airtable API，支持重试机制以应对临时错误。
8. 处理速率限制：在遇到速率限制（HTTP 429）时，工作流会自动等待 0.2 秒 或 5 秒 以防止再次触发限制。
9. 返回结果：合并所有的 API 响应结果，返回更新和创建的记录信息。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 修改字段映射：在 Set Fields 节点中，根据需要调整要上传的字段，确保字段名称与 Airtable 表中的列名一致。
- 调整批量大小：在 SplitInBatches 节点中，可以更改 batchSize 参数，以适应不同的数据量。
- 更改 API 请求类型：在 Switch 节点中，用户可以根据需求选择不同的 mode，以适应不同的操作需求。
- 增加错误处理逻辑：用户可以在 if 节点中添加更多的条件判断，以应对不同的错误情况或响应状态。
- 连接其他工作流：通过 ExecuteWorkflow 节点，可以将此工作流与其他 n8n 工作流连接，形成更复杂的自动化流程。