Evolucin de la base de datos

2020

1979

1990

1976

1986

1970

1984

1968

1983

1960

Evolución de las bases de datos

1960: Nacimiento de las bases de datos. El concepto de bases de datos comienza a desarrollarse con el almacenamiento de datos en tarjetas perforadas y cintas magnéticas.

Desarrollo del Modelo Jerárquico. IBM introduce el modelo jerárquico con el software IMS (Information Management System), que organiza los datos en una estructura de árbol.

ANSI (American National Standards Institute) establece SQL (Structured Query Language) como el estándar de consulta para bases de datos relacionales.

Se aprueba SQL como estándar por ANSI y ISO (International Organization for Standardization).

Se desarrolla el concepto de bases de datos distribuidas, donde los datos se almacenan en diferentes ubicaciones físicas, pero se manejan como un solo sistema.

Se introducen bases de datos para la web y aplicaciones en Internet. MySQL y PostgreSQL se convierten en alternativas populares de bases de datos relacionales de código abierto.

Introducción de las bases de datos orientadas a objetos (OODBMS). Estas bases de datos almacenan datos en objetos, integrando conceptos de la programación orientada a objetos.

Peter Chen presenta el Modelo Entidad-Relación (ER). Esta representación gráfica facilita la estructuración y modelado de datos.

Edgar F. Codd introduce el Modelo Relacional. Publica el artículo "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks", que sienta las bases teóricas de las bases de datos relacionales.

Oracle lanza la primera base de datos comercial basada en el modelo relacional.

Martinez Anaya Marlene Jacqueline

futuro

2010

2021

2009

2020

2003

2015

2000

2012

1997

Se desarrollan las bases de datos multidimensionales para soportar aplicaciones de análisis de datos y procesamiento analítico en línea (OLAP).

Crecimiento de bases de datos NoSQL, como respuesta a las necesidades de datos no estructurados y escalabilidad horizontal. MongoDB, Cassandra y CouchDB son algunos ejemplos.

Surgen bases de datos en la nube, como Amazon DynamoDB, que ofrecen almacenamiento escalable y administrado en plataformas de computación en la nube.

Crecimiento de bases de datos multi-modelo, como ArangoDB y OrientDB, que permiten trabajar con múltiples modelos de datos (relacionales, gráficos, documentos) en un solo sistema.

Crecimiento de bases de datos en memoria, como Redis y Memcached, que almacenan datos en la memoria RAM para un acceso extremadamente rápido.

Tendencias actuales y futuras: Enfoque en la integración de bases de datos cuánticas, mejora del rendimiento de almacenamiento en la nube, y bases de datos más seguras y privadas utilizando tecnologías blockchain.

: Aumento de bases de datos autónomas y basadas en inteligencia artificial, como Oracle Autonomous Database, que utilizan machine learning para autoadministrarse, mejorar el rendimiento y la seguridad.

Google desarrolla Bigtable, una base de datos NoSQL orientada a columnas, utilizada para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados.

Apache Hadoop y MapReduce introducen conceptos para el procesamiento distribuido de grandes volúmenes de datos (Big Data).

Popularización de las bases de datos NoSQL y NewSQL, que buscan combinar la escalabilidad de NoSQL con las garantías de consistencia de las bases de datos relacionales tradicionales.

1960

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