Pagination API tự động: Cách xử lý khi API chỉ trả 100 bản ghi mỗi lần

Chào các bạn, mình là Hải đây, kỹ sư automation ở Sài Gòn. Hôm nay, mình muốn cùng các bạn đi sâu vào một vấn đề mà mình và nhiều anh em làm automation, đặc biệt là những ai làm việc với API, hay gặp phải: Pagination API tự động.

Trong thế giới số hóa ngày nay, việc lấy dữ liệu từ các hệ thống khác nhau thông qua API là chuyện thường ngày. Tuy nhiên, không phải lúc nào API cũng trả về tất cả dữ liệu bạn cần trong một lần gọi. Rất nhiều API được thiết kế theo cơ chế “phân trang” (pagination), nghĩa là họ sẽ chỉ trả về một số lượng bản ghi nhất định mỗi lần gọi, ví dụ 100 bản ghi/lần. Điều này tưởng chừng đơn giản, nhưng khi chúng ta cần xử lý hàng ngàn, hàng chục ngàn bản ghi, việc tự động hóa quá trình này lại trở thành một bài toán không hề nhỏ. Làm sao để lấy hết dữ liệu mà không bỏ sót, không bị chậm, không gây quá tải cho hệ thống nguồn? Đó chính là câu chuyện mình muốn chia sẻ với các bạn hôm nay.

Bài viết này sẽ đi từ những vấn đề thực tế mình gặp, đến giải pháp tổng quan, hướng dẫn chi tiết cách triển khai, những lỗi thường gặp, cách mở rộng, chi phí, và cả những con số cụ thể. Hy vọng nó sẽ là một tài liệu hữu ích cho hành trình tự động hóa của các bạn.

---

Workflow Automation với Pagination API tự động: Cách xử lý khi API chỉ trả 100 bản ghi/lần

1. Tóm tắt nội dung chính

Trong bài viết này, mình sẽ cùng các bạn khám phá sâu về cách xử lý hiệu quả khi làm việc với các API phân trang (pagination), đặc biệt là khi API chỉ trả về một số lượng bản ghi giới hạn (ví dụ: 100 bản ghi/lần). Chúng ta sẽ đi qua các nội dung sau:

• Vấn đề thực tế: Những tình huống “dở khóc dở cười” mà mình và khách hàng thường xuyên gặp phải khi xử lý dữ liệu phân trang.
• Giải pháp tổng quan: Một cái nhìn tổng thể về cách tiếp cận để giải quyết bài toán này.
• Hướng dẫn chi tiết: Các bước cụ thể để xây dựng một quy trình tự động hóa lấy dữ liệu phân trang.
• Template tham khảo: Một mẫu quy trình có thể áp dụng ngay.
• Lỗi phổ biến: Những “chướng ngại vật” thường gặp và cách khắc phục.
• Mở rộng quy mô: Làm thế nào để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ.
• Chi phí thực tế: Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí triển khai.
• Số liệu trước – sau: Minh chứng cho hiệu quả của việc tự động hóa.
• FAQ: Những câu hỏi thường gặp.
• Lời kêu gọi hành động: Khuyến khích các bạn áp dụng kiến thức đã học.

2. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

Là một kỹ sư automation, mình thường xuyên phải làm việc với các hệ thống khác nhau, và API là một phần không thể thiếu. Có một vấn đề mà mình gặp đi gặp lại, không chỉ với khách hàng mới mà đôi khi chính mình cũng “quên” mất nếu không cẩn thận: API trả dữ liệu theo từng trang (pagination).

Ví dụ điển hình nhất là khi mình làm dự án cho một công ty thương mại điện tử lớn ở Sài Gòn. Họ muốn tự động hóa việc đồng bộ danh sách đơn hàng từ hệ thống quản lý bán hàng (POS) sang hệ thống ERP. API của hệ thống POS này rất hay, cung cấp đầy đủ dữ liệu, nhưng nó có một “quy tắc ngầm” là mỗi lần gọi, chỉ trả về tối đa 100 đơn hàng.

Ban đầu, khi mới nhận yêu cầu, mình chỉ nghĩ đơn giản là gọi API một lần, lấy dữ liệu về và xử lý. Kết quả là gì? Chỉ lấy được 100 đơn hàng đầu tiên của ngày hôm đó, bỏ sót hàng ngàn đơn hàng còn lại. Khách hàng thì “bốc hỏa” vì dữ liệu không khớp, dẫn đến sai sót trong báo cáo tài chính và quản lý kho.

Một trường hợp khác, mình làm cho một agency marketing. Họ cần lấy danh sách tất cả các bài đăng từ một nền tảng mạng xã hội để phân tích. API của nền tảng này cũng áp dụng pagination, nhưng tệ hơn nữa là nó chỉ cho phép lấy tối đa 50 bài đăng mỗi lần. Nếu không xử lý pagination, họ chỉ có được một phần rất nhỏ dữ liệu, không đủ để đưa ra chiến lược.

Vấn đề này không chỉ là việc lấy thiếu dữ liệu, mà còn là hiệu năng và tài nguyên. Nếu mình gọi API liên tục, không kiểm soát, có thể gây quá tải cho server của hệ thống nguồn, dẫn đến việc API bị chậm, trả về lỗi, hoặc thậm chí bị khóa IP tạm thời. Điều này ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động kinh doanh của khách hàng.

Lưu ý quan trọng: Việc hiểu rõ cách API xử lý pagination là bước đầu tiên và quan trọng nhất để tránh những sai sót tốn kém về sau. Đừng bao giờ giả định API sẽ trả về toàn bộ dữ liệu bạn cần trong một lần gọi.

3. Giải pháp tổng quan (Text Art)

Để giải quyết bài toán pagination API, chúng ta cần một quy trình có khả năng lặp đi lặp lại việc gọi API cho đến khi lấy hết tất cả dữ liệu. Dưới đây là một sơ đồ đơn giản minh họa cách tiếp cận:

+-----------------+
|  Bắt đầu quy trình |
+-----------------+
        |
        v
+-----------------+
|  Gọi API lần 1  |
|  (với tham số   |
|   page=1,       |
|   limit=100)    |
+-----------------+
        |
        v
+-----------------+
|  Kiểm tra dữ liệu |
|  trả về có trống |
|  không?        |
+-----------------+
    /       \
   /         \
  Có         Không
 /             \
v               v
+-----------------+   +-----------------+
|  Kết thúc quy   |   |  Lưu trữ dữ liệu |
|     trình       |   |   lấy được      |
+-----------------+   +-----------------+
                           |
                           v
                     +-----------------+
                     |  Tăng biến đếm  |
                     |  trang (page++) |
                     +-----------------+
                           |
                           v
                     +-----------------+
                     |  Kiểm tra xem   |
                     |  còn trang nào  |
                     |  cần lấy không? |
                     |  (vd: nếu số    |
                     |  bản ghi < limit)|
                     +-----------------+
                         /       \
                        /         \
                       Có         Không
                      /             \
                     v               v
            +-----------------+   +-----------------+
            |  Gọi API lần kế |   |  Kết thúc quy   |
            |  (với page mới) |   |     trình       |
            +-----------------+   +-----------------+

Về cơ bản, chúng ta sẽ:

1. Gọi API lần đầu tiên với tham số trang (page) là 1 và giới hạn (limit) là số lượng bản ghi tối đa mà API cho phép (ví dụ: 100).
2. Kiểm tra kết quả trả về:
   • Nếu không có dữ liệu nào được trả về hoặc số lượng bản ghi ít hơn giới hạn, điều đó có nghĩa là chúng ta đã lấy hết dữ liệu.
   • Nếu có dữ liệu được trả về và số lượng bằng giới hạn, chúng ta cần tiếp tục lấy các trang tiếp theo.
3. Lặp lại: Tăng biến đếm trang lên 1 (hoặc sử dụng các tham số khác tùy thuộc vào cách API định nghĩa pagination, ví dụ: next_page_token) và gọi lại API cho đến khi không còn dữ liệu nào được trả về.
4. Thu thập và xử lý: Trong mỗi lần gọi thành công, chúng ta sẽ thu thập dữ liệu và lưu trữ lại.

Có hai kiểu pagination phổ biến mà mình hay gặp:

• Offset/Limit (hoặc Page/PageSize): Đây là kiểu phổ biến nhất, bạn chỉ định số trang hoặc số bản ghi bỏ qua (offset) và số lượng bản ghi muốn lấy (limit). Ví dụ: GET /api/items?page=2&limit=100.
• Cursor-based (hoặc Token-based): Kiểu này sử dụng một “con trỏ” hoặc “token” để chỉ định vị trí bắt đầu cho lần gọi tiếp theo. API sẽ trả về token cho trang tiếp theo trong kết quả. Ví dụ: GET /api/items?limit=100&after_cursor=abcxyz123. Kiểu này thường hiệu quả hơn cho các hệ thống có lượng dữ liệu thay đổi liên tục.

Trong bài viết này, mình sẽ tập trung vào kiểu Offset/Limit vì nó phổ biến hơn và dễ hình dung.

4. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Để triển khai một quy trình tự động hóa lấy dữ liệu phân trang, chúng ta có thể sử dụng các công cụ như Zapier, Make (Integromat), hoặc viết code tùy chỉnh bằng Python, Node.js… Ở đây, mình sẽ minh họa bằng cách tiếp cận chung, có thể áp dụng cho hầu hết các công cụ.

Giả định:
* API của chúng ta sử dụng page và limit làm tham số.
* limit tối đa là 100.
* API trả về một mảng các đối tượng và thông tin về tổng số bản ghi (hoặc chúng ta có thể suy luận khi số lượng trả về ít hơn 100).

Các bước thực hiện:

Bước 1: Khởi tạo biến và gọi API lần đầu

• Tạo một biến để lưu trữ tất cả dữ liệu lấy được, ban đầu là một mảng rỗng.
• Tạo một biến currentPage và gán giá trị 1.
• Gọi API với page = currentPage và limit = 100.

// Ví dụ logic trong code (Python-like)
all_data = []
currentPage = 1
api_limit = 100

response = call_api("your_api_endpoint", params={"page": currentPage, "limit": api_limit})

Bước 2: Xử lý kết quả trả về và kiểm tra điều kiện lặp

• Lấy dữ liệu từ phản hồi của API.
• Kiểm tra xem có dữ liệu trả về không và số lượng bản ghi có ít hơn api_limit không.
  • Nếu API trả về một mảng rỗng, hoặc số lượng bản ghi < api_limit, thì chúng ta đã lấy hết dữ liệu.
  • Nếu số lượng bản ghi == api_limit, chúng ta cần tiếp tục lặp.

// Ví dụ logic trong code (Python-like)
data_from_api = response.json().get("items", []) // Giả định API trả về mảng 'items'

if not data_from_api or len(data_from_api) < api_limit:
    // Đã lấy hết dữ liệu
    all_data.extend(data_from_api)
    // Kết thúc quy trình
else:
    // Còn dữ liệu, tiếp tục lặp
    all_data.extend(data_from_api)
    currentPage += 1
    // Quay lại Bước 1 hoặc Bước 3

Bước 3: Lặp lại việc gọi API

• Nếu điều kiện ở Bước 2 cho thấy còn dữ liệu, chúng ta sẽ lặp lại việc gọi API với currentPage đã tăng lên.
• Quá trình này sẽ tiếp tục cho đến khi điều kiện dừng (không còn dữ liệu hoặc số lượng ít hơn api_limit) được thỏa mãn.

Sử dụng công cụ no-code/low-code (ví dụ: Make/Integromat):

Các công cụ này thường có sẵn các module cho phép bạn lặp lại một hành động. Bạn có thể sử dụng module “Iterator” hoặc thiết lập một vòng lặp có điều kiện.

• Module 1: HTTP Request – Cấu hình gọi API với tham số page và limit.
• Module 2: Iterator – Lặp qua từng phần tử trong mảng dữ liệu trả về từ API.
• Module 3: Add to Array/Collection – Thêm dữ liệu từ mỗi lần lặp vào một mảng lớn hơn.
• Module 4: Router/Condition – Kiểm tra xem có cần gọi API tiếp theo không. Nếu có, quay lại Module 1 với page tăng lên. Nếu không, chuyển sang bước xử lý cuối cùng.

Lưu ý về tham số API:

• Offset/Limit: Phổ biến nhất, ví dụ: page=1, limit=100.
• PageNumber/PageSize: Tương tự Offset/Limit.
• Next Page Token: Nếu API dùng kiểu này, bạn cần lấy next_page_token từ phản hồi và sử dụng nó cho lần gọi tiếp theo.

Best Practice: Luôn đọc kỹ tài liệu API để hiểu rõ cách họ triển khai pagination. Sai sót trong việc hiểu tham số có thể dẫn đến việc lấy thiếu hoặc lấy thừa dữ liệu.

5. Template quy trình tham khảo

Dưới đây là một template quy trình đơn giản, có thể áp dụng cho nhiều tình huống. Mình sẽ mô tả dưới dạng các bước logic.

Tên quy trình: Tự động lấy toàn bộ dữ liệu từ API phân trang.

Mục tiêu: Lấy tất cả các bản ghi từ một API mà chỉ trả về tối đa 100 bản ghi mỗi lần gọi.

Các bước:

1. Khởi tạo:
   • all_records = [] (Mảng để lưu trữ tất cả dữ liệu)
   • current_page = 1 (Biến đếm trang hiện tại)
   • api_limit = 100 (Giới hạn bản ghi mỗi lần gọi API)
   • has_more_data = True (Cờ để kiểm soát vòng lặp)
2. Vòng lặp chính (While has_more_data is True):
   • Gọi API:
     • Endpoint: `https://api.example.com/items`
     • Method: GET
     • Parameters:
       • page: current_page
       • limit: api_limit
     • Headers: (Nếu có, ví dụ: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY)
   • Xử lý phản hồi:
     • Lấy dữ liệu từ phản hồi (ví dụ: response_data = response.json().get('data', [])).
     • Kiểm tra điều kiện dừng:
       • Nếu response_data rỗng HOẶC len(response_data) < api_limit:
         • has_more_data = False
         • Thêm response_data vào all_records.
       • Ngược lại (nếu len(response_data) == api_limit):
         • Thêm response_data vào all_records.
         • Tăng current_page: current_page = current_page + 1.
         • Quan trọng: Thêm một khoảng chờ nhỏ (delay) giữa các lần gọi API để tránh làm quá tải server nguồn (ví dụ: 1-5 giây).
   • Xử lý lỗi API (Nếu có):
     • Nếu gọi API bị lỗi (ví dụ: status code 5xx, 429 Too Many Requests):
       • Ghi log lỗi.
       • Thử lại sau một khoảng thời gian (retry mechanism).
       • Nếu thử lại nhiều lần vẫn thất bại, có thể dừng quy trình và thông báo cho người quản lý.
3. Sau vòng lặp:
   • all_records bây giờ chứa toàn bộ dữ liệu đã lấy được.
   • Thực hiện các hành động tiếp theo với all_records (ví dụ: lưu vào database, gửi báo cáo, xử lý thêm).

Ví dụ cấu hình trong Make (Integromat):

[Module 1: HTTP - Make a request]
  URL: https://api.example.com/items
  Method: GET
  Query String:
    page: {{add(variables("current_page"); 1)}}  // Sử dụng biến và hàm để tăng trang
    limit: 100
  Headers: ...

[Module 2: Set variable - current_page]
  Name: current_page
  Value: {{add(variables("current_page"); 1)}} // Tăng biến sau mỗi lần gọi thành công

[Module 3: Array aggregator - Collect all records]
  Input: Data from Module 1 (e.g., response.json().get('data', []))

[Module 4: Filter]
  Condition: {{length(Module 1.data) == 100}} // Chỉ tiếp tục nếu trả về đủ 100 bản ghi

// Module 4 sẽ quyết định xem có chạy lại Module 1 hay không.
// Nếu điều kiện Filter là FALSE, quy trình sẽ chuyển sang các module tiếp theo sau vòng lặp.

6. Những lỗi phổ biến & cách sửa

Khi làm việc với pagination API, có một số “cạm bẫy” mà mình và các bạn khác hay mắc phải. Nắm rõ chúng sẽ giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức.

1. Lỗi: Lấy thiếu dữ liệu vì không xử lý hết các trang.

• Nguyên nhân: Chỉ gọi API một lần hoặc không có logic lặp lại đủ số trang.
• Cách sửa:
  • Triển khai vòng lặp có điều kiện: Như đã mô tả ở phần trên, sử dụng cờ has_more_data hoặc kiểm tra số lượng bản ghi trả về.
  • Kiểm tra kỹ tài liệu API: Đảm bảo bạn hiểu đúng tham số pagination (page/limit, cursor, next page token).

2. Lỗi: Gây quá tải cho server nguồn (API bị chậm, trả về lỗi 5xx, bị khóa IP).

• Nguyên nhân: Gọi API quá nhanh, liên tục mà không có độ trễ.
• Cách sửa:
  • Thêm Delay: Sau mỗi lần gọi API thành công, hãy thêm một khoảng chờ (delay) từ 1 đến 5 giây (hoặc lâu hơn tùy vào giới hạn của API).
  • Kiểm tra Rate Limit: Nhiều API có giới hạn số lượng yêu cầu trong một khoảng thời gian nhất định (Rate Limit). Hãy tuân thủ giới hạn này. Nếu API trả về lỗi 429 Too Many Requests, bạn cần dừng lại và thử lại sau.

3. Lỗi: Xử lý sai dữ liệu trả về (ví dụ: mảng rỗng, cấu trúc JSON khác mong đợi).

• Nguyên nhân: API có thể trả về cấu trúc JSON khác nhau tùy thuộc vào tình huống (ví dụ: mảng rỗng khi không có dữ liệu, hoặc có thể có các trường khác nhau).
• Cách sửa:
  • Kiểm tra kỹ cấu trúc JSON: Luôn kiểm tra cấu trúc dữ liệu trả về, đặc biệt là tên của mảng chứa các bản ghi.
  • Xử lý trường hợp ngoại lệ: Viết code để xử lý trường hợp API trả về mảng rỗng hoặc không có dữ liệu.

4. Lỗi: Vòng lặp vô hạn.

• Nguyên nhân: Logic kiểm tra điều kiện dừng vòng lặp bị sai, khiến cho has_more_data luôn là True.
• Cách sửa:
  • Kiểm tra lại điều kiện dừng: Đảm bảo rằng khi không còn dữ liệu, biến has_more_data sẽ được đặt thành False. Ví dụ, nếu bạn chỉ dựa vào len(data) == api_limit, thì khi API trả về 99 bản ghi, vòng lặp sẽ dừng, nhưng nếu nó trả về 100 bản ghi mà đó là trang cuối cùng, vòng lặp vẫn tiếp tục. Nên kết hợp cả hai điều kiện: len(data) < api_limit HOẶC data rỗng.

5. Lỗi: Xử lý lỗi API không hiệu quả (không thử lại, không ghi log).

• Nguyên nhân: Không có cơ chế xử lý khi API trả về lỗi.
• Cách sửa:
  • Triển khai cơ chế thử lại (Retry Mechanism): Nếu API trả về lỗi tạm thời (ví dụ: 503 Service Unavailable), hãy thử lại sau một khoảng thời gian. Số lần thử lại và khoảng thời gian chờ có thể tăng dần (exponential backoff).
  • Ghi log chi tiết: Ghi lại thông tin về lỗi (status code, thông báo lỗi, thời gian xảy ra) để dễ dàng debug.

Cảnh báo: Việc không xử lý lỗi API đúng cách có thể khiến quy trình tự động hóa của bạn bị “chết” giữa chừng mà bạn không hề hay biết, dẫn đến dữ liệu bị thiếu hoặc không cập nhật.

7. Khi muốn scale lớn thì làm sao

Khi lượng dữ liệu cần xử lý tăng lên hàng triệu bản ghi, hoặc tần suất xử lý cần nhanh hơn, chúng ta cần nghĩ đến việc scale hệ thống.

Các yếu tố cần cân nhắc khi scale:

• Hiệu năng của công cụ/nền tảng:
  • No-code/Low-code (Zapier, Make): Các nền tảng này có giới hạn về số lượng “operation” (thao tác) mỗi tháng, thời gian chạy tối đa của một kịch bản, và băng thông xử lý. Nếu bạn cần xử lý lượng dữ liệu cực lớn, bạn có thể cần các gói dịch vụ cao cấp hơn hoặc chuyển sang giải pháp tự code.
  • Tự code (Python, Node.js): Bạn có toàn quyền kiểm soát hiệu năng, nhưng cần tự quản lý hạ tầng.
• Hạ tầng:
  • Nếu tự code, bạn cần cân nhắc việc chạy trên server riêng (VPS, Cloud Server như AWS EC2, Google Cloud Compute Engine) hoặc sử dụng các dịch vụ serverless (AWS Lambda, Google Cloud Functions). Serverless thường là lựa chọn tốt để scale vì nó tự động điều chỉnh tài nguyên theo nhu cầu.
• Tối ưu hóa việc gọi API:
  • Parallel Processing (Xử lý song song): Thay vì gọi API tuần tự từng trang, bạn có thể chia nhỏ công việc và gọi nhiều trang cùng lúc. Ví dụ: Nếu bạn cần lấy 1000 bản ghi, bạn có thể chia thành 10 yêu cầu song song, mỗi yêu cầu lấy 100 bản ghi.
    • Lưu ý: Việc này đòi hỏi API nguồn phải hỗ trợ và bạn phải quản lý tốt các kết nối để tránh làm quá tải server nguồn.
  • Batch API Calls: Một số API cho phép bạn gửi nhiều yêu cầu trong một lần gọi duy nhất (batch request). Nếu API của bạn hỗ trợ, đây là cách rất hiệu quả để giảm số lượng request.
  • Cursor-based Pagination: Như đã đề cập, kiểu pagination này thường hiệu quả hơn cho việc scale vì nó không phụ thuộc vào số trang cố định mà dựa vào vị trí thực tế của dữ liệu.
• Quản lý dữ liệu:
  • Lưu trữ tạm thời hiệu quả: Khi xử lý lượng lớn dữ liệu, việc lưu trữ tạm thời vào bộ nhớ có thể không khả thi. Cân nhắc lưu vào các hệ thống lưu trữ trung gian như Redis, hoặc ghi trực tiếp vào database.
  • Xử lý dữ liệu theo đợt (Chunking): Thay vì cố gắng xử lý toàn bộ dữ liệu cùng một lúc, hãy chia nhỏ thành các “chunk” (ví dụ: 1000 bản ghi mỗi chunk) và xử lý từng chunk.

Câu chuyện thật về Scale:

Mình từng làm việc với một khách hàng là sàn thương mại điện tử. Họ cần lấy dữ liệu tất cả sản phẩm từ một nền tảng bán hàng để đưa lên sàn của họ. Ban đầu, họ dùng một tool tự động hóa đơn giản, chỉ lấy được khoảng 50.000 sản phẩm. Tuy nhiên, tổng số sản phẩm thực tế lên đến hơn 500.000.

Khi mình phân tích, mình thấy API của nền tảng đó chỉ cho phép lấy tối đa 50 sản phẩm/lần và không có cơ chế next_page_token rõ ràng, chỉ dựa vào offset. Nếu cứ gọi tuần tự, sẽ mất rất nhiều thời gian và có nguy cơ bị timeout.

Giải pháp mình đưa ra là:
1. Tối ưu hóa việc gọi API: Thay vì gọi 1 lần/trang, mình thiết kế một hệ thống có thể gọi 10-20 API request song song cho các trang khác nhau.
2. Sử dụng Worker Pool: Mình viết code bằng Python, sử dụng thư viện concurrent.futures để quản lý các worker (tiến trình) gọi API song song.
3. Lưu trữ vào Redis: Dữ liệu lấy về được lưu tạm thời vào Redis để đảm bảo tốc độ và khả năng truy cập.
4. Retry với Exponential Backoff: Thiết lập cơ chế thử lại thông minh khi gặp lỗi API.

Kết quả là, thời gian lấy toàn bộ 500.000+ sản phẩm giảm từ vài ngày xuống còn khoảng 2-3 giờ. Chi phí hạ tầng cũng không tăng quá nhiều vì mình sử dụng các dịch vụ serverless và tối ưu hóa tài nguyên.

Quan trọng: Khi scale, đừng quên cân bằng giữa tốc độ và sự ổn định. Việc gọi API quá nhanh có thể gây ra nhiều lỗi hơn là mang lại lợi ích.

8. Chi phí thực tế

Chi phí cho việc tự động hóa pagination API có thể rất đa dạng, tùy thuộc vào cách bạn triển khai và quy mô của dự án. Dưới đây là các yếu tố chính ảnh hưởng đến chi phí:

1. Chi phí nền tảng Automation (No-code/Low-code):

• Zapier/Make (Integromat): Các nền tảng này thường tính phí dựa trên số lượng “task” (thao tác) hoặc “operation” (hoạt động) mà quy trình của bạn thực hiện mỗi tháng.
  • Ví dụ: Nếu API của bạn trả về 100 bản ghi/lần và bạn cần lấy 10.000 bản ghi, bạn sẽ cần khoảng 100 lần gọi API (10.000 / 100). Mỗi lần gọi API, xử lý dữ liệu, lưu trữ… có thể tính là nhiều task.
  • Chi phí: Có thể từ vài chục đô la đến vài trăm đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào số lượng task và tính năng cần thiết.
• Các nền tảng khác: Có thể có các mô hình tính phí khác nhau (ví dụ: theo số lượng kịch bản, theo số người dùng).

2. Chi phí hạ tầng (Nếu tự code):

• Server/VPS: Nếu bạn chạy code trên server riêng, chi phí sẽ bao gồm tiền thuê server hàng tháng (từ vài đô la cho VPS nhỏ đến hàng trăm đô la cho server mạnh).
• Cloud Functions/Serverless: Các dịch vụ như AWS Lambda, Google Cloud Functions thường tính phí theo số lần thực thi và thời gian chạy. Đối với các tác vụ chạy không thường xuyên hoặc theo sự kiện, chi phí có thể rất thấp. Tuy nhiên, nếu chạy liên tục hoặc xử lý lượng lớn dữ liệu, chi phí có thể tăng lên.
• Database/Lưu trữ: Chi phí cho việc lưu trữ dữ liệu tạm thời hoặc dữ liệu cuối cùng (ví dụ: Redis, PostgreSQL, S3).

3. Chi phí nhân lực/thời gian phát triển:

• Đây thường là chi phí lớn nhất, đặc biệt là khi bạn cần xây dựng một giải pháp phức tạp.
  • Nếu thuê ngoài: Chi phí có thể từ vài trăm đến vài nghìn đô la cho một dự án tùy độ phức tạp.
  • Nếu tự làm: Thời gian của bạn là vàng bạc. Một quy trình phức tạp có thể mất vài ngày đến vài tuần để xây dựng và debug.

4. Chi phí API của bên thứ ba (Nếu có):

• Một số API có thể tính phí dựa trên số lượng request bạn thực hiện. Hãy kiểm tra kỹ điều khoản sử dụng của API nguồn.

Câu chuyện thật về chi phí:

Mình có một khách hàng là công ty logistics. Họ cần lấy dữ liệu vận đơn từ một hệ thống của đối tác để cập nhật vào hệ thống của mình. API của đối tác này có giới hạn 100 bản ghi/lần và không có phí cho mỗi request, nhưng họ có giới hạn 10.000 request/ngày.

Ban đầu, mình dùng Make. Với lượng dữ liệu khoảng 500.000 vận đơn, mỗi lần gọi API là 100 bản ghi, ta cần 5.000 lần gọi. Mỗi lần gọi API, xử lý, lưu vào database có thể tính là 3-4 operation. Tổng cộng, mỗi lần chạy quy trình sẽ tốn khoảng 15.000 – 20.000 operation. Gói Make cao cấp nhất có thể đáp ứng được, với chi phí khoảng 200 USD/tháng.

Tuy nhiên, sau đó, họ muốn chạy quy trình này hàng giờ để cập nhật gần như real-time. Với tần suất đó, chi phí Make sẽ đội lên rất cao. Mình đã đề xuất chuyển sang giải pháp tự code bằng Python, chạy trên AWS Lambda.

• Chi phí AWS Lambda: Với tần suất chạy hàng giờ, mỗi lần chạy lấy khoảng 5000 bản ghi (tức 50 lần gọi API), tổng cộng mỗi ngày sẽ có 24 * 50 = 1200 lần gọi API. Chi phí cho AWS Lambda cho lượng request này là gần như bằng 0 (do có free tier rất lớn).
• Chi phí khác: Chi phí nhỏ cho việc lưu trữ log, hoặc nếu cần dùng thêm dịch vụ khác.

Tổng chi phí cho giải pháp tự code trên AWS Lambda chỉ khoảng vài đô la mỗi tháng, tiết kiệm được đáng kể so với Make. Tuy nhiên, chi phí phát triển ban đầu để xây dựng và triển khai giải pháp này cũng tốn một khoảng thời gian và công sức đáng kể.

Lời khuyên: Luôn ước tính chi phí dựa trên cả nền tảng, hạ tầng và thời gian phát triển. Đôi khi, việc đầu tư ban đầu cho giải pháp tự code có thể mang lại lợi ích lâu dài về chi phí vận hành.

9. Số liệu trước – sau

Để thấy rõ hiệu quả của việc tự động hóa pagination API, chúng ta hãy xem xét một vài con số cụ thể.

Trường hợp 1: Đồng bộ danh sách khách hàng từ hệ thống CRM cũ sang hệ thống mới.

• Trước khi tự động hóa:
  • Phương pháp: Nhân viên sale hoặc admin phải tự vào hệ thống cũ, lọc khách hàng theo các tiêu chí (ví dụ: khách hàng mới trong tháng), copy-paste thủ công sang file Excel, rồi nhập vào hệ thống mới.
  • Thời gian xử lý: Khoảng 2-3 giờ/lần (mỗi tuần).
  • Tỷ lệ sai sót: Khoảng 5-10% (do lỗi copy-paste, nhập liệu).
  • Chi phí nhân công: Khoảng 800.000 – 1.200.000 VNĐ/tuần (tính theo giờ làm việc).
  • Vấn đề khác: Dữ liệu chậm cập nhật, ảnh hưởng đến việc ra quyết định kinh doanh.
• Sau khi tự động hóa:
  • Phương pháp: Xây dựng một quy trình tự động hóa sử dụng API. Quy trình này gọi API của CRM cũ (giả sử trả về 100 bản ghi/lần), lấy toàn bộ danh sách khách hàng mới trong tuần, sau đó gọi API của hệ thống mới để nhập liệu.
  • Thời gian xử lý: Khoảng 5-10 phút/lần (chạy tự động hàng tuần).
  • Tỷ lệ sai sót: Gần như 0% (chỉ có thể có lỗi từ API nguồn).
  • Chi phí nhân công: 0 VNĐ cho việc nhập liệu thủ công.
  • Lợi ích: Dữ liệu luôn được cập nhật, nhân viên có thể tập trung vào công việc chính.

Số liệu hiệu quả:

• Tiết kiệm thời gian: Giảm từ 2-3 giờ xuống còn 5-10 phút mỗi tuần.
• Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí nhân công nhập liệu hàng tháng từ khoảng 3.200.000 – 4.800.000 VNĐ xuống gần như bằng 0 (chỉ còn chi phí vận hành nền tảng/hạ tầng).
• Giảm sai sót: Tỷ lệ sai sót giảm từ 5-10% xuống gần 0%.

Trường hợp 2: Thu thập dữ liệu sản phẩm từ nhiều nhà cung cấp.

• Trước khi tự động hóa:
  • Phương pháp: Nhân viên nhập liệu truy cập website hoặc hệ thống của từng nhà cung cấp, tải về file CSV/Excel (nếu có), hoặc copy-paste thủ công thông tin sản phẩm (tên, giá, mô tả, hình ảnh).
  • Thời gian xử lý: Vài ngày/tuần để cập nhật cho hàng trăm hoặc hàng ngàn sản phẩm từ nhiều nguồn.
  • Khối lượng dữ liệu: Mỗi nhà cung cấp có thể có API trả về 100 sản phẩm/lần.
  • Vấn đề: Rất tốn thời gian, dễ bỏ sót sản phẩm, thông tin lỗi thời.
• Sau khi tự động hóa:
  • Phương pháp: Xây dựng các quy trình tự động hóa riêng cho từng nhà cung cấp. Các quy trình này sử dụng API của nhà cung cấp (với pagination 100 bản ghi/lần), lấy toàn bộ dữ liệu sản phẩm, sau đó xử lý và đưa vào hệ thống quản lý sản phẩm của công ty.
  • Thời gian xử lý: 1-2 giờ/tuần (cho tất cả các quy trình chạy tự động).
  • Khối lượng dữ liệu: Lấy toàn bộ dữ liệu mà không bỏ sót.
  • Lợi ích: Cập nhật thông tin sản phẩm nhanh chóng, chính xác, giúp tăng khả năng cạnh tranh.

Số liệu hiệu quả:

• Tiết kiệm thời gian: Giảm từ vài ngày xuống còn 1-2 giờ/tuần.
• Tăng hiệu suất: Xử lý được lượng dữ liệu lớn hơn nhiều với cùng một nguồn lực.
• Độ chính xác cao: Giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công.

Kết luận: Việc tự động hóa pagination API không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn nâng cao đáng kể độ chính xác và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

10. FAQ hay gặp nhất

Trong quá trình làm việc và chia sẻ về pagination API, mình thường nhận được những câu hỏi tương tự nhau. Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp nhất và câu trả lời của mình:

Q1: API của mình không có tham số page và limit, nó chỉ có offset và count. Mình phải làm sao?

• A: Về cơ bản, offset và count (hoặc limit) hoạt động tương tự như page và limit.
  • offset đại diện cho số lượng bản ghi bạn muốn bỏ qua ở đầu danh sách.
  • count (hoặc limit) đại diện cho số lượng bản ghi bạn muốn lấy.
  • Ví dụ: Để lấy trang đầu tiên (100 bản ghi), bạn gọi với offset=0, count=100. Để lấy trang thứ hai, bạn gọi với offset=100, count=100. Để lấy trang thứ ba, gọi với offset=200, count=100, và cứ thế tiếp tục. Bạn sẽ tăng offset lên count sau mỗi lần gọi.

Q2: API trả về next_page_token thay vì số trang. Cách xử lý thế nào?

• A: Đây là kiểu “cursor-based pagination”, thường hiệu quả hơn cho các hệ thống có dữ liệu thay đổi liên tục.
  • Bước 1: Gọi API lần đầu mà không cần next_page_token (hoặc với một token mặc định nếu API yêu cầu).
  • Bước 2: Lấy dữ liệu trả về và quan trọng nhất là lấy next_page_token từ phản hồi.
  • Bước 3: Nếu next_page_token tồn tại và không rỗng, sử dụng nó cho lần gọi API tiếp theo.
  • Bước 4: Lặp lại quá trình này cho đến khi API trả về mà không có next_page_token hoặc next_page_token là rỗng.
  • Lưu ý: Luôn kiểm tra định dạng và cách sử dụng next_page_token trong tài liệu API.

Q3: Làm sao để biết khi nào thì lấy hết dữ liệu, nếu API không trả về tổng số bản ghi?

• A: Đây là tình huống khá phổ biến. Cách tốt nhất là dựa vào số lượng bản ghi trả về trong mỗi lần gọi:
  • Nếu bạn gọi API với limit=100 và API trả về ít hơn 100 bản ghi, điều đó thường có nghĩa là bạn đã lấy đến trang cuối cùng.
  • Nếu API trả về đúng 100 bản ghi, bạn không thể chắc chắn đó là trang cuối cùng hay chưa. Do đó, bạn vẫn phải thử gọi trang tiếp theo.
  • Nếu bạn gọi trang tiếp theo và API trả về mảng rỗng hoặc ít hơn 100 bản ghi, thì đó chắc chắn là trang cuối cùng.
  • Kết hợp cả hai: Cách an toàn nhất là tiếp tục gọi cho đến khi API trả về ít hơn limit bản ghi, hoặc trả về mảng rỗng.

Q4: Tôi nên dùng tool no-code hay tự code để xử lý pagination?

• A: Lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu và kỹ năng của bạn:
  • Tool no-code (Make, Zapier): Phù hợp cho các tác vụ đơn giản, không quá phức tạp, cần triển khai nhanh, và bạn không có nhiều kinh nghiệm lập trình. Chi phí có thể cao hơn nếu xử lý lượng dữ liệu lớn hoặc tần suất cao.
  • Tự code (Python, Node.js): Phù hợp cho các tác vụ phức tạp, cần tùy chỉnh sâu, xử lý lượng dữ liệu lớn, tần suất cao, hoặc khi bạn muốn kiểm soát hoàn toàn chi phí hạ tầng. Đòi hỏi kiến thức lập trình và quản lý hạ tầng.
  • Lời khuyên: Bắt đầu với no-code để thử nghiệm và làm quen. Nếu thấy chi phí hoặc giới hạn của nó trở thành vấn đề, hãy cân nhắc chuyển sang giải pháp tự code.

Q5: Tôi có nên lưu toàn bộ dữ liệu vào bộ nhớ RAM không?

• A: Không nên, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn.
  • RAM của máy tính hoặc server có giới hạn. Nếu bạn cố gắng lưu hàng triệu bản ghi vào một biến mảng trong bộ nhớ, hệ thống của bạn có thể bị treo hoặc sập.
  • Giải pháp thay thế:
    • Xử lý theo đợt (Chunking): Lấy 100 bản ghi, xử lý ngay, sau đó lấy 100 bản ghi tiếp theo.
    • Lưu vào Database: Sử dụng một database trung gian (như PostgreSQL, MySQL, hoặc thậm chí là NoSQL như MongoDB) để lưu trữ dữ liệu khi lấy về.
    • Sử dụng các dịch vụ lưu trữ tạm thời: Như Redis.

Lời khuyên: Luôn luôn có kế hoạch xử lý dữ liệu sau khi lấy về. Đừng chỉ tập trung vào việc lấy dữ liệu mà quên đi bước xử lý và lưu trữ hiệu quả.

11. Giờ tới lượt bạn

Hy vọng qua bài viết này, các bạn đã có cái nhìn rõ ràng và chi tiết hơn về cách xử lý pagination API một cách tự động và hiệu quả. Vấn đề này tuy nhỏ nhưng lại là “cơn ác mộng” của nhiều anh em làm automation nếu không có phương pháp đúng đắn.

Bây giờ, điều quan trọng nhất là bạn cần áp dụng những kiến thức này vào thực tế.

• Bắt đầu với một API đơn giản: Tìm một API nào đó mà bạn có thể truy cập (có thể là API công khai hoặc API của một dịch vụ bạn đang dùng) và thử xây dựng một quy trình nhỏ để lấy dữ liệu phân trang của nó.
• Thử nghiệm với các công cụ khác nhau: Nếu bạn đang dùng Zapier, hãy thử làm trên Make để xem sự khác biệt. Nếu bạn quen với code, hãy thử viết một script Python đơn giản.
• Ghi lại những gì bạn học được: Mỗi lần gặp một vấn đề mới, hãy ghi chú lại cách bạn giải quyết nó. Đây sẽ là kho kinh nghiệm quý báu cho bạn.
• Đừng ngại mắc lỗi: Lỗi là một phần không thể thiếu của quá trình học hỏi. Quan trọng là bạn học được gì từ những lỗi đó.

Hãy bắt đầu ngay hôm nay với một bước nhỏ. Bạn sẽ ngạc nhiên về những gì mình có thể đạt được.

---

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để đươc trao đổi nhanh hơn nhé.