CAMINO TEMPORAL

Evolución

COMIENZO

Tarjetas perforadas

1890

Archivos secuenciales

1950

Modelos jerarquicos

1960

Sistemas de gestión relacionales

1980

Orientadas a objetos

1990

Modelos relacionales

1970

NoSQL

2000

Nube y Big data

2010

Bases de datos

FINAL

Introducido por Herman Hollerith para el censo de EE. UU., las tarjetas perforadas eran hojas de papel con agujeros que representaban datos. Eran una forma primitiva de almacenamiento y procesamiento de datos. Tecnología: Tarjetas perforadas

Datos almacenados secuencialmente en soportes magnéticos. El acceso a los datos era lineal, lo que significaba que para encontrar información, era necesario leer los datos en el orden en que estaban almacenados. Tecnología: Archivos en cinta magnética y discos

Datos organizados en una estructura de árbol con nodos padre e hijo. Ejemplo: IBM Information Management System (IMS). Facilita relaciones uno a muchos, pero es inflexible para relaciones más complejas. Tecnologías: Sistemas de bases de datos jerarquicas

Integración de conceptos de programación orientada a objetos (POO) en el almacenamiento de datos. Los datos se almacenan en forma de objetos, como en la programación orientada a objetos, permitiendo un mapeo más natural entre el código y la base de datos. Ejemplos: ObjectDB, GemStone/S. Tecnología: Modelos de bases de datos orientadas a objetos

Propuesto por Edgar F. Codd, el modelo relacional organiza datos en tablas (relaciones) y usa el lenguaje SQL para consultar y manipular datos. Ofrece flexibilidad y facilidad para manejar relaciones complejas. Ejemplos: IBM System R, Oracle Database. Tecnologías: Lenguaje SQL y modelos relacionales

Diseñadas para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos, con esquemas flexibles. Incluye tipos como bases de datos clave-valor (Redis), bases de datos de documentos (MongoDB), bases de datos de columnares (Cassandra) y bases de datos de grafos (Neo4j). Tecnología: Modelos de datos no relacionales

Servicios como Amazon RDS, Google Cloud SQL y Azure SQL Database permiten a las empresas almacenar y gestionar datos en la nube con escalabilidad y alta disponibilidad. Las tecnologías Big Data, como Apache Hadoop y Apache Spark, permiten el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos distribuidos y no estructurados. Tecnología: Servicios de bases de datos en la nube, tecnologías Big Data

La tecnología relacional se consolida con el desarrollo de DBMS comerciales como Oracle, IBM DB2 y Microsoft SQL Server. Introducción de características como integridad referencial, transacciones y recuperación ante fallos. Tecnología: Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) comerciales