Pronto será posible almacenar datos persistentes entre ejecuciones de workflows en n8n gracias a una función beta llamada Data tables que guarda información en una estructura similar a SQL y que se puede compartir dentro de proyectos y entre distintos workflows. Muchos usuarios, entre ellos desarrolladores de automatización y equipos de datos, lo llevábamos esperando tiempo y por fin está llegando en forma de beta, aunque todavía no está en la versión estable.

Hay que recordar que los workflows en n8n residen en ejecuciones y durante su ciclo de vida solo mantienen datos temporales, por eso hasta ahora era habitual utilizar bases de datos externas para persistencia. En mi experiencia hemos usado Redis y Amazon Aurora según las necesidades del equipo para guardar entradas y salidas y poder consultar, actualizar o eliminar datos desde distintos triggers. Esa aproximación funciona, pero exige recursos externos y credenciales adicionales.

Data tables cambia ese paradigma porque es una solución integrada en n8n. Para probarla hay que instalar n8n@next de forma global ya que la versión estable aún no la incluye. En la beta que probé aparece la pestaña Data tables junto a Executions y su creación es muy simple: basta darle un nombre a la tabla. Al crearla se muestran de inmediato tres columnas por defecto id, createdAt y updatedAt que no pueden eliminarse, aunque sí se pueden añadir columnas adicionales que se rellenan automáticamente.

Para operar con las tablas aparecen siete nuevos nodos en la lista, que permiten obtener, insertar, borrar, actualizar y upsertar filas, además de ejecutar ramas condicionadas a la existencia de una tabla. Combinados con sub-workflows y otros nodos, estos elementos abren muchas posibilidades. Por ejemplo, en un caso práctico necesitaba construir un prompt compuesto por quince partes extraídas de documentos de Google Docs. Si un documento se actualizaba, se lanzaba un sub-workflow; si no había cambios, el prompt final se recuperaba de la data table evitando ejecutar un sub-workflow pesado que ralentizara el proceso.

En producción seguimos confiando en Aurora mientras Data tables sigue en experimental, pero la ventaja clara de una función integrada es no tener que crear credenciales nuevas ni preocuparse por conexiones lentas. Controlar el flujo con triggers y nodos que gestionan la información reduce la complejidad y mejora la fiabilidad general.

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