Table

As Tables permitem criar e gerenciar tabelas de dados personalizadas diretamente no Zoen. Armazene, consulte e manipule dados estruturados nos seus fluxos de trabalho sem precisar de integrações externas de banco de dados.

Por que usar Tables?

• Sem configuração externa: Crie tabelas na hora, sem configurar bancos externos
• Nativas ao fluxo de trabalho: Os dados persistem entre execuções e ficam acessíveis de qualquer fluxo de trabalho no workspace
• Schema flexível: Defina colunas com tipos (string, number, boolean, date, json) e restrições (required, unique)
• Consultas poderosas: Filtre, ordene e pagine dados com operadores no estilo MongoDB
• Amigáveis a agentes: As Tables podem ser usadas como ferramentas por agentes de IA para armazenamento e recuperação dinâmica de dados

Principais recursos:

• Criar tabelas com schemas personalizados
• Inserir, atualizar, fazer upsert e excluir linhas
• Consultar com filtros e ordenação
• Operações em lote para inserts em massa
• Updates e deletes em massa por filtro
• Até 10.000 linhas por tabela, 100 tabelas por workspace

Criando Tables

As Tables são criadas na seção Tables da barra lateral. Cada tabela exige:

• Name: Alfanumérico com underscores (ex.: customer_leads)
• Description: Descrição opcional do propósito da tabela
• Schema: Defina colunas com nome, tipo e restrições opcionais

Tipos de coluna

Restrições de coluna

• Required: A coluna deve ter um valor (não pode ser null)
• Unique: Os valores devem ser únicos em todas as linhas (habilita o matching no upsert)

Usage Instructions

Create and manage custom data tables. Store, query, and manipulate structured data within workflows.

Actions

table_insert_row

Insert a new row into a table. IMPORTANT: You must use the "data" parameter (not "values", "row", "fields", or other variations) to specify the row contents.

Input

Output

table_batch_insert_rows

Insert multiple rows into a table at once (up to ${TABLE_LIMITS.MAX_BATCH_INSERT_SIZE} rows)

Input

Output

table_upsert_row

Insert or update a row based on unique column constraints. If a row with matching unique field exists, update it; otherwise insert a new row. IMPORTANT: You must use the "data" parameter (not "values", "row", "fields", or other variations) to specify the row contents.

Input

Output

table_update_row

Update an existing row in a table. Supports partial updates - only include the fields you want to change. IMPORTANT: You must use the "data" parameter (not "values", "row", "fields", or other variations) to specify the fields to update.

Input

Output

table_update_rows_by_filter

Update multiple rows that match filter criteria. Data is merged with existing row data.

Input

Output

table_delete_row

Delete a row from a table

Input

Output

table_delete_rows_by_filter

Delete multiple rows that match filter criteria. Use with caution - supports optional limit for safety.

Input

Output

table_query_rows

Query rows from a table with filtering, sorting, and pagination

Input

Output

table_get_row

Get a single row by ID

Input

Output

table_get_schema

Get the schema configuration of a table

Input

Output

Filter Operators

Filters use MongoDB-style operators for flexible querying:

Combining Filters

Multiple field conditions are combined with AND logic:

{
  "status": "active",
  "age": {"$gte": 18}
}

Use $or for OR logic:

{
  "$or": [
    {"status": "active"},
    {"status": "pending"}
  ]
}

Sort Specification

Specify sort order with column names and direction:

{
  "createdAt": "desc"
}

Multi-column sorting:

{
  "priority": "desc",
  "name": "asc"
}

Built-in Columns

Every row automatically includes:

These can be used in filters and sorting.

Limits

Notes

• Category: blocks
• Type: table
• Tables are scoped to workspaces and accessible from any workflow within that workspace
• Data persists across workflow executions
• Use unique constraints to enable upsert functionality
• The visual filter/sort builder provides an easy way to construct queries without writing JSON