在 Android 项目中，展示本地数据是一个常见需求。然而，当数据量较大时，如果我们不采用分页加载的方式，应用加载速度会显著下降，用户等待时间会增加，从而影响整体用户体验。因此，对于本地数据的分页加载处理，分页技术变得尤为重要。
本文将介绍两种实现本地数据分页的方案：
- 通过查询语句实现分页
- 通过 Paging3 与 Room 结合实现分页
方案一：通过查询语句实现分页
这种方法通过 Room 的 SQL 查询直接实现分页，是较为传统的做法。我们首先定义对应的 Room 查询方法：
Room 查询的定义
@Dao
interface ArticleDao {
@Insert(onConflict = OnConflictStrategy.REPLACE)
suspend fun insertAll(articles: List<Article>)
@Query("SELECT * FROM articles ORDER BY id ASC LIMIT :limit OFFSET :offset")
fun getArticlesInRange(limit: Int, offset: Int): List<Article>
}
在此基础上，通过自定义 PagingSource 来实现分页功能。
自定义 PagingSource 实现
class LoadPagingSource(private val pageCount:Int = 10): PagingSource<Int, DownloadEntity>() {
override fun getRefreshKey(state: PagingState<Int, DownloadEntity>): Int? {
return null
}
override suspend fun load(params: LoadParams<Int>): LoadResult<Int, DownloadEntity> {
return try {
val page = params.key ?: FIRST_PAGE_INDEX
val taskList = ArticleDao.getArticlesInRange(page, 10)
if (taskList.isNullOrEmpty()){
if (page == 1){
LoadResult.Page(data = emptyList(), prevKey = 0, nextKey = 2)
}else{
LoadResult.Error(ServerException("taskList.isNullOrEmpty()"))
}
}else{
LoadResult.Page(data = taskList, prevKey = null, nextKey = null)
}
}catch (t:Throwable){
LoadResult.Error(ServerException(t))
}
}
companion object {
private const val FIRST_PAGE_INDEX = 1
}
}
优点与不足
- 优点：
-
- 直接操作 Room 数据库，逻辑清晰简单。
- 易于控制分页的实现细节，比如分页大小和偏移量。
- 不足：
-
- 数据库更新后无法自动反映，需要手动重新加载数据。
- 如果数据量较大，查询效率可能不够高，用户体验受限。
对于实时性要求较高的场景，该方案可能无法完全满足需求，因此我们可以考虑更高级的方案——Paging3 与 Room 结合。
方案二：通过 Paging3 与 Room 结合实现分页
Paging3 是 Jetpack 提供的一个强大的分页加载库，与 Room 深度集成后，可以轻松实现高效、实时的分页加载。与第一种方案相比，Paging3 自动处理数据变更并支持更复杂的分页操作。
Room 数据源定义
@Daointerface ArticleDao { @Query("SELECT * FROM articles ORDER BY id ASC")
fun getPagedRecords(): PagingSource<Int, Article>
}
Room 提供的 PagingSource 会自动根据分页配置进行查询，无需额外处理。
使用 Paging3 配置分页
以下是如何通过 Paging3 配置分页的示例：
fun getListLocalDataByPage(dao: RecordDao): Flow<PagingData<Record>> {
preTime = 0L
return Pager(
config = PagingConfig(
pageSize = 30,
enablePlaceholders = false
),
pagingSourceFactory = { dao.getPagedRecords() }
).flow.cachedIn(viewModelScope)
}
Paging3 与 Room 结合的优势
- 实时数据更新：
- Room 的 PagingSource 会监听数据库的变化。当数据更新（如插入或删除）时，UI 会自动刷新，不需要手动重新加载数据。
- 性能优化：
- Paging3 会自动管理分页数据的内存使用，按需加载数据并回收不必要的资源，从而优化大数据量场景的性能。
- 扩展性强：
- 可以方便地与在线数据源结合，支持多数据源混合分页。 提供了丰富的配置选项，如占位符、分页大小等，可以满足不同场景的需求。
- 简化开发：
- 通过与 Room 的集成，开发者无需再手动管理分页逻辑，只需专注于业务逻辑。
对比与总结
| 特点 | 查询语句实现分页 | Paging3 与 Room 结合 |
|---|---|---|
| 实现复杂度 | 需要手动处理分页逻辑，代码量较多 | 通过集成 Room 和 Paging3，代码更简洁 |
| 性能 | 查询效率较低，大数据量场景可能存在性能瓶颈 | 高效内存管理和分页加载，适合大数据量场景 |
| 数据更新支持 | 数据库更新需手动刷新 | 数据库变化自动监听，UI 自动刷新 |
| 开发难度 | 简单直观，适合简单场景 | 稍有门槛，但功能强大，适合复杂场景 |
建议：
- 如果项目中数据量较少且变更不频繁，可以使用查询语句实现分页。
- 如果数据量大或需要实时更新，优先选择 Paging3 与 Room 的结合方案。
