Timeline Educación

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Linea Del Tiempos De La BD

1960s: Teoría Relacional y Primeros Sistemas 1960: Edgar F. Codd, en IBM, empieza a trabajar en el concepto de bases de datos relacionales. 1969: IBM introduce el Sistema de Gestión de Bases de Datos (DBMS) llamado System R, basado en el modelo relacional que Codd había propuesto.

1960´s

1970s: Modelo Relacional y SQL 1970: Edgar F. Codd publica su influyente artículo "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks", que establece el modelo relacional. 1974: Se desarrolla el lenguaje SQL (Structured Query Language) en IBM, para interactuar con bases de datos relacionales. 1979: Relational Software (hoy Oracle) lanza Oracle Database, uno de los primeros sistemas de gestión de bases de datos relacionales comerciales.

1070´s

1990s: Bases de Datos Orientadas a Objetos y NoSQL 1990: Introducción de bases de datos orientadas a objetos como ObjectStore, que permiten almacenar y manipular datos como objetos. 1995: La primera versión comercial de MySQL es lanzada, proporcionando una alternativa de código abierto a los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. 1998: Surge la primera generación de bases de datos NoSQL, como MongoDB y CouchDB, para manejar datos no estructurados y semi-estructurados.

1990´s

2000´s

2000s: Crecimiento de las Bases de Datos NoSQL y Big Data2000: El concepto de "Big Data" empieza a ganar tracción, impulsado por el crecimiento en la cantidad de datos generados.2008: Google lanza Bigtable y Apache Hadoop es presentado, ambos fundamentales para el procesamiento y almacenamiento de grandes volúmenes de datos.2009: Se populariza la base de datos NoSQL, como Cassandra y Redis, para necesidades específicas de escalabilidad y rendimiento.

En la década de 1950, el concepto de bases de datos estaba en sus etapas iniciales. Los sistemas para almacenar datos eran bastante primitivos y se basaban en archivos secuenciales. En ese tiempo, las computadoras se utilizaban principalmente para el procesamiento de datos en lugar de para la gestión avanzada de bases de datos.

1950´s

2010s: La Era del Cloud y Bases de Datos en la Nube2010: Amazon Web Services (AWS) lanza Amazon RDS (Relational Database Service), que permite a las empresas utilizar bases de datos en la nube.2014: Se lanza Microsoft Azure SQL Database, otra importante oferta de bases de datos en la nube.2015: La tecnología de bases de datos en memoria, como Redis y Memcached, se vuelve popular para aplicaciones que requieren alta velocidad de acceso a datos.

2010´s

1980s: Expansión y Normalización 1980: Se funda el ANSI (American National Standards Institute) para estandarizar SQL. 1983: Se publica el estándar SQL-86, que formaliza el lenguaje SQL. 1984: IBM lanza DB2, un DBMS relacional importante que se convierte en un estándar en la industria

1980´s

2020s: Inteligencia Artificial y Automatización2020: Se empieza a integrar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los sistemas de gestión de bases de datos para optimizar la administración y el análisis de datos.2021: Las bases de datos de grafos, como Neo4j y Amazon Neptune, ganan popularidad para aplicaciones que requieren un análisis de relaciones complejas.2023: La computación en la nube y la integración de plataformas híbridas se consolidan, con una creciente importancia de los sistemas de bases de datos multi-modelo que permiten la integración de diferentes tipos de datos en un solo sistema.

2020´s