Línea del tiempo bases de datos relacionales
1979
1974
1970
1960
1995/1996
1989/1990
1986
1983
2013
2012
2010
2000
2018
2020
2015
2023
IBM se Une al Mercado
IBM lanza DB2
Tras un desarrollo interno llamado "System R", IBM lanza oficialmente DB2, su propio sistema de gestión de bases de datos relacionales para mainframes. Validó comercialmente el modelo relacional y lo estableció como un estándar para las grandes empresas.
La Primera Implementación Comercial
Oracle lanza la primera base de datos relacional comercial
Larry Ellison, Bob Miner y Ed Oates, inspirados por el trabajo de Codd, fundan Relational Software, Inc. (luego Oracle Corporation) y lanzan Oracle V2, la primera base de datos relacional comercial del mundo. Marcó el inicio de la industria de las bases de datos relacionales.
Edgar F. Codd publica "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"
El investigador de IBM, Edgar F. Codd, propone el modelo relacional en un artículo seminal. Introdujo conceptos revolucionarios como tablas, tuplas (filas), atributos (columnas) y el uso del álgebra relacional para consultar datos, separando la lógica física de la lógica conceptual.
La Respuesta al NoSQL: Soporte Nativo para JSON
(PostgreSQL 9.2), 2014 (MySQL 5.7), 2016 (SQL Server 2016)
Las principales bases de datos relacionales incorporan soporte nativo para el formato JSON (y JSONB en PostgreSQL para un almacenamiento y consulta más eficiente). Esto les permitió competir directamente con las bases de datos NoSQL documentales, permitiendo almacenar y consultar datos semiestructurados dentro de una base de datos ACID, lo mejor de ambos mundos.
Los Primeros Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS)
Surgen los primeros sistemas de bases de datos basados en modelos jerárquicos y de red. Eran rígidos y complejos, lo que creó la necesidad de un modelo más flexible y lógico.
El Nuevo Milenio y las Mejoras de Performance
Enfoque en Escalabilidad y Alta Disponibilidad Para satisfacer las demandas de las aplicaciones web globales, los motores relacionales incorporan características avanzadas como:
- Particionamiento de tablas: Dividir grandes tablas en fragmentos manejables.
- Réplicas de lectura: Para distribuir la carga de consultas.
- Clustering: Múltiples servidores trabajando como uno solo para evitar puntos únicos de fallo.
Título
Usa esta cara para dar más información sobre un tema.
Subtítulo
NewSQL: Reimaginando lo Relacional para Escala Horizontal
Aparición de proyectos clave como CockroachDB (2015), Google Spanner (2012 internalmente, 2017 en cloud), YugabyteDB.
Surge la categoría "NewSQL". Estos sistemas rediseñan los motores relacionales desde cero para distribuir datos automáticamente en un clúster de servidores commodity (escalabilidad horizontal), manteniendo las garantías ACID y el lenguaje SQL. Resuelven el talón de Aquiles tradicional de las bases de datos relacionales: la escalabilidad horizontal.
Nace el Lenguaje SQL
Donald Chamberlin y Raymond Boyce desarrollan SEQUEL
En IBM, Chamberlin y Boyce desarrollan el primer lenguaje de consulta para el modelo relacional, inicialmente llamado SEQUEL (Structured English Query Language), que luego se convertiría en SQL (Structured Query Language). Se diseñó para ser un lenguaje intuitivo y accesible, incluso para usuarios no técnicos.
Título
Usa esta cara para dar más información sobre un tema.
Subtítulo
Raymond Boyce
Donald Chamberlin
La Competencia NoSQL y la Adaptación
Las Bases de Datos Relacionales se Renuevan
Con el auge de Big Data y las aplicaciones web a gran escala, surgieron bases de datos NoSQL (no relacionales). En respuesta, las bases de datos relacionales evolucionaron para ofrecer: Soporte para JSON: Para almacenar y consultar datos semi-estructurados.
Bases de datos relacionales en la nube: Servicios completamente gestionados como Amazon RDS, Azure SQL Database y Google Cloud SQL.
Motores híbridos (NewSQL): Que combinan la consistencia ACID de los sistemas relacionales con la escalabilidad horizontal de NoSQL.
Microsoft Entra en Escena
1989 (lanzamiento de SQL Server 1.0 para OS/2)
El auge de Microsoft SQL Server Microsoft, en asociación con Sybase, lanza SQL Server. Con el tiempo, se independizó y se integró profundamente con el sistema operativo Windows Server y la suite de herramientas de desarrollo .NET, dominando el mercado de las pymes y empresas con infraestructura Microsoft.
SQL se Convierte en Estándar
ANSI estandariza SQL
El Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) publica el primer estándar para el lenguaje SQL (SQL-86 o SQL1). Esto fue crucial para garantizar la portabilidad de las aplicaciones entre diferentes sistemas de bases de datos (Oracle, DB2, SQL Server, etc.).
La Era del Cliente-Servidor y el Código Abierto
Surgen bases de datos para la nueva era: MySQL y PostgreSQL
La popularización de la arquitectura cliente-servidor y el internet exige bases de datos más accesibles.
Usa esta cara de la tarjeta para dar más información sobre un tema. Focalízate en un concepto. Haz que el aprendizaje y la comunicación sean más eficientes.
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MySQL
Un sistema de código abierto extremadamente rápido y fácil de usar, que se convirtió en el pilar de la web (LAMP Stack: Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl).
PostgreSQL
Título
Título
Surge como un proyecto académico de código abierto que extiende el modelo relacional con objetos.
Escribe aquí una descripción breve
Escribe aquí una descripción breve
Separación de Escritura y Lectura (Scale-Out)
Una práctica que se estandariza es el uso de réplicas de sólo lectura. Los servicios en la nube facilitan la creación de múltiples réplicas sincronizadas de una base de datos. La aplicación envía las operaciones de escritura a la instancia principal (writer) y distribuye las costosas operaciones de lectura entre las réplicas, mejorando drasticamente el performance.
Serverless y Auto-Scaling
AWS Aurora Serverless (2018), Azure SQL Serverless (2019), entre otros.
La evolución final de la gestión en la nube: bases de datos relacionales serverless. La capacidad de cómputo y almacenamiento se escala automáticamente a cero (cuando no hay uso) y hacia arriba instantáneamente bajo carga, con un modelo de pago por uso. Esto optimiza costos al máximo y simplifica la administración..
Enfoque en la Sostenibilidad y Optimización de Costos
La optimización ya no se centra sólo en el rendimiento, sino también en el consumo energético y la eficiencia de costos. Herramientas de "FinOps" para analizar el gasto en bases de datos en la nube y features de tuning automático para reducir la huella de carbono se están volviendo prioritarias para las empresas.
Machine Learning Integrado
Características incorporadas en Oracle, SQL Server, Google Cloud SQL.
Los motores de bases de datos comienzan a integrar funcionalidades de Machine Learning e IA directamente en el motor. Esto permite ejecutar modelos de ML sobre los datos directamente dentro de la base de datos, sin necesidad de moverlos a un sistema externo, acelerando drásticamente el análisis predictivo.
Bases de Datos
Adrián Martinez
Created on September 20, 2025
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Línea del tiempo bases de datos relacionales
1979
1974
1970
1960
1995/1996
1989/1990
1986
1983
2013
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2010
2000
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IBM se Une al Mercado
IBM lanza DB2
Tras un desarrollo interno llamado "System R", IBM lanza oficialmente DB2, su propio sistema de gestión de bases de datos relacionales para mainframes. Validó comercialmente el modelo relacional y lo estableció como un estándar para las grandes empresas.
La Primera Implementación Comercial
Oracle lanza la primera base de datos relacional comercial
Larry Ellison, Bob Miner y Ed Oates, inspirados por el trabajo de Codd, fundan Relational Software, Inc. (luego Oracle Corporation) y lanzan Oracle V2, la primera base de datos relacional comercial del mundo. Marcó el inicio de la industria de las bases de datos relacionales.
Edgar F. Codd publica "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks"
El investigador de IBM, Edgar F. Codd, propone el modelo relacional en un artículo seminal. Introdujo conceptos revolucionarios como tablas, tuplas (filas), atributos (columnas) y el uso del álgebra relacional para consultar datos, separando la lógica física de la lógica conceptual.
La Respuesta al NoSQL: Soporte Nativo para JSON
(PostgreSQL 9.2), 2014 (MySQL 5.7), 2016 (SQL Server 2016)
Las principales bases de datos relacionales incorporan soporte nativo para el formato JSON (y JSONB en PostgreSQL para un almacenamiento y consulta más eficiente). Esto les permitió competir directamente con las bases de datos NoSQL documentales, permitiendo almacenar y consultar datos semiestructurados dentro de una base de datos ACID, lo mejor de ambos mundos.
Los Primeros Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS)
Surgen los primeros sistemas de bases de datos basados en modelos jerárquicos y de red. Eran rígidos y complejos, lo que creó la necesidad de un modelo más flexible y lógico.
El Nuevo Milenio y las Mejoras de Performance
Enfoque en Escalabilidad y Alta Disponibilidad Para satisfacer las demandas de las aplicaciones web globales, los motores relacionales incorporan características avanzadas como:
Título
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Subtítulo
NewSQL: Reimaginando lo Relacional para Escala Horizontal
Aparición de proyectos clave como CockroachDB (2015), Google Spanner (2012 internalmente, 2017 en cloud), YugabyteDB.
Surge la categoría "NewSQL". Estos sistemas rediseñan los motores relacionales desde cero para distribuir datos automáticamente en un clúster de servidores commodity (escalabilidad horizontal), manteniendo las garantías ACID y el lenguaje SQL. Resuelven el talón de Aquiles tradicional de las bases de datos relacionales: la escalabilidad horizontal.
Nace el Lenguaje SQL
Donald Chamberlin y Raymond Boyce desarrollan SEQUEL
En IBM, Chamberlin y Boyce desarrollan el primer lenguaje de consulta para el modelo relacional, inicialmente llamado SEQUEL (Structured English Query Language), que luego se convertiría en SQL (Structured Query Language). Se diseñó para ser un lenguaje intuitivo y accesible, incluso para usuarios no técnicos.
Título
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Raymond Boyce
Donald Chamberlin
La Competencia NoSQL y la Adaptación
Las Bases de Datos Relacionales se Renuevan
Con el auge de Big Data y las aplicaciones web a gran escala, surgieron bases de datos NoSQL (no relacionales). En respuesta, las bases de datos relacionales evolucionaron para ofrecer: Soporte para JSON: Para almacenar y consultar datos semi-estructurados. Bases de datos relacionales en la nube: Servicios completamente gestionados como Amazon RDS, Azure SQL Database y Google Cloud SQL. Motores híbridos (NewSQL): Que combinan la consistencia ACID de los sistemas relacionales con la escalabilidad horizontal de NoSQL.
Microsoft Entra en Escena
1989 (lanzamiento de SQL Server 1.0 para OS/2)
El auge de Microsoft SQL Server Microsoft, en asociación con Sybase, lanza SQL Server. Con el tiempo, se independizó y se integró profundamente con el sistema operativo Windows Server y la suite de herramientas de desarrollo .NET, dominando el mercado de las pymes y empresas con infraestructura Microsoft.
SQL se Convierte en Estándar
ANSI estandariza SQL
El Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) publica el primer estándar para el lenguaje SQL (SQL-86 o SQL1). Esto fue crucial para garantizar la portabilidad de las aplicaciones entre diferentes sistemas de bases de datos (Oracle, DB2, SQL Server, etc.).
La Era del Cliente-Servidor y el Código Abierto
Surgen bases de datos para la nueva era: MySQL y PostgreSQL
La popularización de la arquitectura cliente-servidor y el internet exige bases de datos más accesibles.
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MySQL
Un sistema de código abierto extremadamente rápido y fácil de usar, que se convirtió en el pilar de la web (LAMP Stack: Linux, Apache, MySQL, PHP/Python/Perl).
PostgreSQL
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Separación de Escritura y Lectura (Scale-Out)
Una práctica que se estandariza es el uso de réplicas de sólo lectura. Los servicios en la nube facilitan la creación de múltiples réplicas sincronizadas de una base de datos. La aplicación envía las operaciones de escritura a la instancia principal (writer) y distribuye las costosas operaciones de lectura entre las réplicas, mejorando drasticamente el performance.
Serverless y Auto-Scaling
AWS Aurora Serverless (2018), Azure SQL Serverless (2019), entre otros.
La evolución final de la gestión en la nube: bases de datos relacionales serverless. La capacidad de cómputo y almacenamiento se escala automáticamente a cero (cuando no hay uso) y hacia arriba instantáneamente bajo carga, con un modelo de pago por uso. Esto optimiza costos al máximo y simplifica la administración..
Enfoque en la Sostenibilidad y Optimización de Costos
La optimización ya no se centra sólo en el rendimiento, sino también en el consumo energético y la eficiencia de costos. Herramientas de "FinOps" para analizar el gasto en bases de datos en la nube y features de tuning automático para reducir la huella de carbono se están volviendo prioritarias para las empresas.
Machine Learning Integrado
Características incorporadas en Oracle, SQL Server, Google Cloud SQL.
Los motores de bases de datos comienzan a integrar funcionalidades de Machine Learning e IA directamente en el motor. Esto permite ejecutar modelos de ML sobre los datos directamente dentro de la base de datos, sin necesidad de moverlos a un sistema externo, acelerando drásticamente el análisis predictivo.