N8N Data Tables – a love story mit 3 Verbesserungsvorschlägen
Warum die neuen n8n Data Tables mein Workflow-Game komplett verändert haben
Als jemand, der täglich mit Automationen arbeitet, bin ich selten wirklich überrascht – aber als nach einem wöchentlichen Update meines Docker Stacks auf einmal n8n Data Tables angezeigt wurden, da hats „mi fost am scheißer gsetzt“
Vorher war mein Alltag ein Mix aus Google Sheets (aus Faulheit) und MySQL (wenn’s ernst wurde). Jetzt läuft (fast) alles direkt in n8n – schnell, stabil und endlich ohne externe Tools.
Ich hätte ehrlich nicht gedacht, wie performant das Ganze ist. Selbst größere Scraping-Jobs für nixlos.in laufen inzwischen darüber. Trotzdem gibt’s ein paar Punkte, bei denen ich mir noch Verbesserungen wünsche (hab ich übrigens auch im Reddit-Post hier erwähnt) – aber: für fast alles gibt’s Workarounds. Natürlich mit n8n-Workflows 😉
1. Daten löschen – schnell und sauber
Gerade beim Testen oder wenn mal ein Import schiefgeht, wünscht man sich eine „Delete all content“-Funktion.
Die gibt’s aktuell (noch) nicht – also hab ich mir einfach selbst eine gebaut:
Ein manueller Trigger mit einer „Delete all rows“-Node dahinter, und mit einem Klick sind alle Daten wieder weg.
Kleiner Hack, große Wirkung.
2. Daten exportieren – der manuelle Weg
Data Tables sind mächtig, aber (noch) nicht dafür gedacht, in kritischen Produktionssystemen zu laufen.
Wenn man also später auf Postgres, Airtable oder Ähnliches wechseln will, gibt’s derzeit keine Export-Funktion.
Aber hey, Workflow to the rescue:
Manueller Trigger → Get Rows → Airtable: Insert Rows
Das funktioniert top – mit einem Haken: Man muss die Spalten manuell in Airtable anlegen. Was uns direkt zum nächsten Punkt bringt…
3. Spalten erstellen – das fehlende Puzzleteil
Aktuell gibt’s keine Möglichkeit, Spalten automatisch zu erstellen oder eine Tabelle zu duplizieren.
Das führt dazu, dass man bei Experimenten oft sehr viel Zeit mit dem manuellen Aufbau von Tabellen verbringt.
Ich hoffe, das Feature kommt bald – bis dahin heißt es: ein bisschen Geduld und saubere Workflows bauen.
Fazit: Data Tables sind (jetzt schon) ein riesiger Fortschritt
Ich arbeite jetzt täglich damit und kann ehrlich sagen: Data Tables haben meinen Workflow vereinfacht und beschleunigt.
So sehr, dass ich tatsächlich überlege, mein Hosting von SATA-SSD auf M.2 umzuziehen – einfach nur, um noch ein bisschen mehr Speed rauszuholen.
Für mich ist das Feature ein echter Meilenstein – und ich bin gespannt, was n8n da noch nachlegt.