Cuando trabajas con automatizaciones en n8n que involucran miles de registros, el rendimiento puede verse afectado. Este artículo te enseña cómo evitar cuellos de botella, dividir tareas y mantener la estabilidad del sistema.
Índice
- El problema de la saturación
- Estrategias para manejar grandes volúmenes
- Casos de uso prácticos
- Consejos finales
¿Qué ocurre cuando hay demasiados datos?
Los nodos pueden consumir toda la memoria si el workflow no limita lotes o usa streams.
Estrategias de optimización
- Divide los datos en lotes con «SplitInBatches»
- Evita leer toda una API en una sola llamada
- Escribe archivos temporalmente y procesa por partes
- Haz que los nodos funcionen con streams (CSV, JSON, ZIP)
{
"name": "SplitInBatches",
"parameters": {
"batchSize": 100
}
}Casos reales
✔ Automatización de limpieza de base de datos en WooCommerce con +20.000 productos
✔ Lectura de logs desde servidor y envío en partes a Google Sheets
✔ Generación de PDFs con agrupación en lotes para no saturar TCPDF
Consejos finales
- Activa logs y métricas en n8n para detectar cuellos
- Usa la ejecución manual para probar lotes pequeños
- Evita workflows encadenados con datos masivos
Conclusión
n8n puede escalar sin problema si estructuras bien tus flujos. Divide, transforma y procesa paso a paso.
¿Tienes un flujo lento o bloqueado por exceso de datos? Te ayudamos a optimizarlo.