Airtable 的數據超出上限，3 種常見應對方式
本文探討 Airtable 數據超上限的應對方式，含升級套餐、拆分 Base 同步及搭建自托管系統等方案與適用場景 。
原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/airtable-data-limit-reached-3-common-solutions
最近，我們陸續收到一些用戶的來信。他們大多在業務不斷擴展，團隊規模持續增長的過程中，開始認真思考一個問題：
是不是該從 Airtable，切換到一個更具性價比、能承載更多數據量的工具？
為此我搜索了一些社區討論，也看到了很多開發者遇到類似的困擾。
比如下面這位軟件工程師就發帖求助：Airtable 的 50,000 條記錄限制，已經讓他在構建數據密集型項目時倍感吃力。
Airtable 是一個偉大的產品，它便捷、易用、上手快。
如果你的團隊只有 10 人左右，使用起來會非常順暢，成本也低。但是如果隨時你的業務增長，你可能需要額外考慮一些問題。
比如我們來看一下 Airtable 當前的定價結構：
- Free（免費）— 每個 Base 限制 1,000 條記錄
- Team（$20/人/月）— 限制 50,000 條
- Business（$45/人/月）— 限制 125,000 條
- Enterprise（定制價）— 限制 500,000 條
雖然這些限制在定價頁面上寫得非常清楚，但在實際使用初期往往不太容易察覺。直到某一天你突然發現：系統開始卡頓、自動化規則頻繁報錯、甚至無法繼續添加記錄——這才意識到，問題已經來到眼前。
也許你正是因為遇到了類似問題，才點開了這篇文章。
那么，當你開始遇到數據瓶頸時，接下來可以怎么做？
我們看到不同團隊會采取不同的應對方式：
- 有人選擇升級套餐，盡量把系統撐久一點；
- 有人拆分多個 Base，再用腳本或 API 做跨表同步；
- 也有一些人開始考慮從“表格工具”轉向“更強大的業務系統構建平臺”——特別是那些支持自托管、數據結構更自由的開源產品。
今天這篇文章，就想圍繞這幾種常見做法分享一些思路。希望能幫你找到適合自己的下一步。
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1. 升級套餐：最簡單
如果你認為你的團隊處理的數據量不會再大量增長了，很好，升級套餐是最簡單的做法。
正如這位 Reddit 用戶所說：大多數人都使用不到 5-10k ，要么直接超過 100k。介于兩者之間的不多。
以一個 10 人團隊為例，從 Team 升級到 Business，每人每月價格從 $20 提升到 $45。這樣一年下來，把每個 Base 的記錄數從 5 萬條擴展到 12.5 萬條，你只需要多付 3,000 美元。
| 套餐 | 每 Base 限制 | 單價（年付） |
|---|---|---|
| Team | 50,000 條 | $20/人/月 |
| Business | 125,000 條 | $45/人/月 |
| Enterprise | 500,000 條 | Custom |
不過，一旦數據繼續增長或結構變得復雜，升級套餐的邊際效益就會開始下降。這時，有些團隊會考慮另一種方式：把數據拆分到多個 Base 里。
2. 拆分 Base + 同步腳本
另一種常見的做法，是將數據拆分到多個 Base 中，并通過 Airtable 的 API 或腳本機制進行同步處理。
在社區里，不少開發者都分享了類似經驗。
比如這位提到：
“通常沒有人需要同時對 50 萬條記錄進行可視化編輯或工作流操作。所以我通過 API 做了一些繞過限制的方式，來讓 Airtable 用于編輯交互，而不是記錄數據庫?！?/p>
他的做法是：
- 把 Airtable 當作“工作接口”，只加載團隊當周需要處理的部分數據；
- 數據的完整記錄和歸檔，仍然依賴一個真正的數據庫（如 PostgreSQL、MongoDB），通過腳本或中間服務與 Airtable API 同步。
在技術實現上，通常會：
- 使用定時腳本（如 Node.js + cron job）或自動化平臺（如 Zapier、Make）定期將核心數據寫入 Airtable 供團隊操作；
- 操作完成后，再將更新內容回寫到主數據庫，保持數據一致性；
- 對于敏感或高頻數據，則完全留在主庫中，僅通過接口提供查詢和展示。
假設你用 Node.js + Airtable SDK + PostgreSQL：
// 示例：將 Airtable 中已更新記錄同步回主數據庫
const Airtable = require('airtable');
const { Pool } = require('pg');
// 安全地從環境變量獲取API密鑰和數據庫連接字符串，而非硬編碼
const AIRTABLE_API_KEY = process.env.AIRTABLE_API_KEY;
const AIRTABLE_BASE_ID = process.env.AIRTABLE_BASE_ID;
const DATABASE_URL = process.env.DATABASE_URL;
if (!AIRTABLE_API_KEY || !AIRTABLE_BASE_ID || !DATABASE_URL) {
console.error("請確保設置了AIRTABLE_API_KEY, AIRTABLE_BASE_ID, 和 DATABASE_URL 環境變量。");
process.exit(1);
}
const base = new Airtable({ apiKey: AIRTABLE_API_KEY }).base(AIRTABLE_BASE_ID);
const pg = new Pool({ connectionString: DATABASE_URL });
async function syncUpdatedRecords() {
try {
// 考慮分頁處理，確保能獲取所有未同步記錄
let allRecords = [];
let offset = null;
do {
const response = await base('Orders')
.select({
filterByFormula: 'NOT({Synced} = TRUE)',
pageSize: 100, // 每次請求的記錄數
offset: offset
})
.firstPage(); // 使用firstPage()并手動處理offset
allRecords = allRecords.concat(response);
offset = response.offset;
} while (offset);
for (let record of allRecords) {
const { id, fields } = record;
// 假設Status和UpdatedAt字段存在
const status = fields.Status || null;
const updatedAt = fields.UpdatedAt || new Date().toISOString();
// 寫入主數據庫
await pg.query(`
INSERT INTO orders (airtable_id, status, updated_at)
VALUES ($1, $2, $3)
ON CONFLICT (airtable_id) DO UPDATE SET
status = EXCLUDED.status,
updated_at = EXCLUDED.updated_at
`, [id, status, updatedAt]);
// 標記為已同步
await base('Orders').update(id, { Synced: true });
}
console.log(`成功同步了 ${allRecords.length} 條記錄。`);
} catch (error) {
console.error('同步記錄時發生錯誤:', error);
} finally {
// 確保連接池在腳本完成后關閉，或根據實際情況管理
// await pg.end();
}
}
// 調用同步函數
// syncUpdatedRecords(); // 在生產環境中可能通過cron job或其他調度器調用
// 注意：此示例代碼僅為演示核心邏輯，生產環境需考慮錯誤處理、增量同步、API速率限制、分頁等復雜情況。
這種方式的核心理念是：Airtable 用來交互，數據庫用來存儲，兩者之間用同步邏輯銜接。
在特定場景下，這種“前后端解耦”的做法可以運行得很好，比如商品 SKU 管理、流媒體內容目錄、表單審批等結構穩定、操作可切割的業務。
但它也存在明顯的限制：
- 需要開發能力：需要寫腳本或構建同步機制來維持數據一致性，這要求你需要具備一定的編程和數據庫管理知識。
- 系統復雜度上升：越拆越碎，不僅維護成本隨時間增長而累積，團隊成員在理解和使用整個系統時也會面臨更高的學習和協作門檻。
- 權限和協作難統一：跨 Base 之間的權限配置、視圖管理、審核流程都需要額外開發或人為管理，難以實現全局統一的權限控制和數據洞察。
如果你已經在寫腳本、拆分 Base、維護同步邏輯——那可能說明你正在用 Airtable 做它本身并不擅長的事。
3. 搭建自托管且可擴展結構的系統
如果你能做到第二種方案，這也往往意味著：你已經具備了一定技術能力，可以考慮更靈活的解決方案，比如搭建一個可自定義數據結構和可擴展工作流的自托管系統。
從“用工具”到“搭系統”，你不再是將流程勉強塞進表格里，而是用一個支持復雜結構的平臺，真正把業務模型一步步建出來。
這種思路有幾個顯著變化：
? 數據結構更自由
與其將一個業務拆成 5 個 Base、靠腳本打通，不如用一個具備“關系建?！蹦芰Φ钠脚_，把業務實體一次性建好。
你可以根據實際業務關系創建多表、多對多關系，處理嵌套對象、狀態變化、子流程等復雜情況。
? 流程自動化能力更強
Airtable 的 Automations 足夠輕巧，但當你需要：
- 多級審批
- 條件分支
- 多步驟的串聯動作（比如：審批通過 → 更新客戶狀態 → 自動派發任務 → 發通知）
這時一個具備工作流引擎的平臺就更合適了。你不再是“寫腳本”來彌補流程的斷點，而是“配置”出流程圖。
? 數據更可控、系統更可拓展
當你選擇自托管平臺時，意味著：
- 你的數據完全在自己控制范圍內（比如在本地或專有云部署）
- 你可以使用插件、接口，拓展出任何自己需要的功能，而不是受限于 SaaS 的邊界
- 更重要的是，你不再需要為每個用戶每個月按人頭付費，而是按需、一次性地構建屬于你的系統
這類平臺適合誰？
不是每個人都需要走到這一步。我也看到有用戶，他換到的其他平臺，最后還是回到了 Airtable。原因是他認為 Airtable 的功能、易用性和靈活性無人能及。
但如果你和你的團隊正面臨以下問題：
- 數據結構越來越復雜，表越來越多，權限分配越來越混亂
- 審批流程、任務分發、角色控制無法靠 Airtable 實現
- 數據敏感或部署有合規要求（如金融、醫療、教育等行業）
- 想要長期控制成本，不希望隨著人數增長而無限漲價
那你或許可以考慮試試這些平臺。
你不需要馬上遷移，而是可以從某一個模塊開始，比如 CRM 的一部分功能或工單系統等輕量場景。
如果你有興趣進一步了解這類平臺，這里整理了一些常被團隊采用的選項。每個工具的定位和適用范圍略有不同，具體選擇也取決于你的團隊結構、技術背景和使用目的。
| 工具 | 部署方式 | 特點 | 適用場景 |
|---|---|---|---|
| NocoBase | 自托管 | 配置式建模 + 插件系統 + 工作流引擎 + 精細權限控制 | 需要搭建 CRM、審批系統、項目流程等完整業務系統；關注數據權限與自托管 |
| Appsmith | 自托管 / 云端 | 偏向前端開發，可自定義組件、連接 API | 內部工具構建（如儀表盤、查詢界面）；需要靈活寫代碼的技術團隊 |
| Budibase | 自托管 / 云端 | 表單驅動、流程簡潔，偏輕量級后臺工具 | 小團隊構建報表、審核、表單類應用；追求部署快、維護簡單 |
| Baserow | 云端 / 私有化 | 更像 Airtable，可視化表格界面；支持 API 擴展 | 表格主導的數據錄入與共享需求；輕度使用、希望降低切換成本 |
上表提到的這些工具都是開源項目，支持自托管部署。你可以根據自己的業務需求、部署環境和工程能力，自由選擇適合的方案。
如果你想了解更多 Airtable 的開源替代品，可以閱讀：
GitHub上 Star 數量最多的 Airtable 開源替代者
寫在最后
Airtable 曾經是許多團隊數字化的起點，它降低了搭建工具的門檻，也啟發了我們對數據可視化、流程協作的新想象。但隨著業務的復雜化，我們終究需要面對系統的可擴展性、可控性與性價比。
不同團隊會選擇不同的路徑，沒有一種方式是絕對正確的，重要的是理解你正在解決什么問題，和它對你未來意味著什么。
希望這篇文章能為你提供一個觀察角度。
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浙公網安備 33010602011771號