Data mocking#

Data mocking คือการจำลองหรือสร้างข้อมูลปลอมขึ้นมา มีประโยชน์เมื่อพัฒนา workflow โดยการ mock data คุณสามารถ:

หลีกเลี่ยงการเรียกซ้ำไปยังแหล่งข้อมูลของคุณ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่าย
ทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็กที่คาดเดาได้ในระหว่างการพัฒนาเบื้องต้น
หลีกเลี่ยงความเสี่ยงในการเขียนทับข้อมูลจริง (live data): ในช่วงแรกของการสร้าง workflow คุณไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลจริงของคุณ

Mocking with real data using data pinning#

การใช้ data pinning คุณโหลดข้อมูลจริงเข้ามาใน workflow ของคุณ จากนั้น pin ข้อมูลนั้นใน output panel ของ node การใช้วิธีนี้ทำให้คุณมีข้อมูลที่สมจริง โดยมีการเรียกไปยังแหล่งข้อมูลของคุณเพียงครั้งเดียว คุณสามารถ edit pinned data ได้

ใช้วิธีนี้เมื่อคุณต้องการกำหนดค่า workflow ของคุณเพื่อจัดการกับโครงสร้างข้อมูลและ parameters ที่แน่นอนที่มาจากแหล่งข้อมูลของคุณ

วิธี pin data ใน node:

รัน node เพื่อโหลด data
ในมุมมอง OUTPUT เลือก Pin data เมื่อการ pin data ทำงานอยู่ ปุ่มจะถูกปิดใช้งานและแบนเนอร์ "This data is pinned" จะแสดงในมุมมอง OUTPUT

Nodes ที่ส่งออก binary data

คุณไม่สามารถ pin data ได้หากข้อมูล output มี binary data รวมอยู่ด้วย

Generate custom data using the Code or Edit Fields nodes#

คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเองใน workflow ของคุณโดยใช้ Code node หรือ Edit Fields (Set) node

ใน Code node คุณสามารถสร้างชุดข้อมูลใดก็ได้ที่คุณต้องการ และส่งคืนเป็น output ของ node ใน Edit Fields node เลือก Add fields เพื่อเพิ่มข้อมูลที่คุณกำหนดเอง

Edit Fields node เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการทดสอบเล็กๆ หากต้องการสร้างชุดข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ให้ใช้ Code node

Output a sample data set from the Customer Datastore node#

Customer Datastore node มีชุดข้อมูลปลอมให้ใช้งาน เพิ่มและ execute node เพื่อสำรวจข้อมูล

ใช้วิธีนี้หากคุณต้องการข้อมูลทดสอบบางอย่างเมื่อสำรวจ n8n และคุณยังไม่มี use-case จริงที่จะทำงานด้วย