Что хотят услышать интервьюеры:

Ожидают услышать, что для работы с БД в Flutter обычно используют sqflite или drift для локального хранения, а для удалённых данных — API через http или dio с последующей сериализацией моделей. Важно показать понимание разделения ответственности: UI не должен напрямую ходить в БД, для этого используют репозитории или сервисы. Также ценится знание миграций, кеширования и работы с асинхронностью.

Определение:

В Flutter взаимодействие с базами данных обычно строится вокруг двух сценариев: локальное хранение и работа с удалённым источником данных. Для локальной БД часто применяют SQLite через sqflite, либо более удобный слой поверх него, например drift. Для серверных данных обычно используют REST API или другой backend-интерфейс, а данные маппят в модели Dart и затем сохраняют в локальный кэш при необходимости.

Пример использования:

Типичный сценарий — приложение показывает список задач и должно работать офлайн. Сначала данные загружаются с сервера, затем сохраняются в локальную SQLite-базу, а при следующем запуске приложение читает их из локального хранилища и синхронизирует изменения в фоне.

// Пример чтения и записи через sqflite на концептуальном уровне
final db = await openDatabase('app.db');

await db.insert(
  'tasks',
  {'id': 1, 'title': 'Подготовить отчёт', 'done': 0},
);

final result = await db.query('tasks');

for (final row in result) {
  print(row['title']);
}

Пояснение кода:

В этом примере сначала открывается локальная база app.db. Затем в таблицу tasks добавляется одна запись с полями id, title и done. После этого выполняется запрос всех строк из таблицы, и результат выводится в консоль. На практике такой код обычно не лежит в UI-слое: его выносят в отдельный datasource или repository, чтобы упростить поддержку и тестирование.

Ключевые моменты:

Для локальной БД в Flutter чаще всего используют sqflite или drift.
Для работы с удалёнными данными обычно применяют http или dio.
Данные лучше маппить в модели Dart, а не работать с сырыми map-структурами в UI.
Доступ к БД стоит изолировать в repository/data source, а не смешивать с логикой экрана.
Важно учитывать миграции схемы, обработку ошибок и асинхронную природу операций.
Для офлайн-сценариев полезно сочетать API, локальный кэш и синхронизацию данных.

Какие инструменты и технологии ты используешь для взаимодействия с базами данных в своей практике?