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En los años 60 surgen los primeros sistemas gestores de bases de datos comerciales, basados en modelos jerárquicos (como IMS de IBM) y de red (como IDS/CODASYL). Los datos se organizan en árboles o grafos y el acceso está fuertemente acoplado a la estructura física. Estas limitaciones motivan la búsqueda de un modelo más abstracto: el modelo relacional. -
Edgar F. Codd publica "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks". Propone representar los datos como relaciones (tablas) formadas por tuplas y atributos, apoyadas en teoría de conjuntos y lógica de predicados. Separa de forma clara la estructura lógica de los datos de su almacenamiento físico, sentando las bases de las bases de datos relacionales. -
En IBM se desarrolla System R, que implementa el lenguaje SEQUEL (antecesor de SQL). En la Universidad de California, Berkeley, aparece Ingres con el lenguaje QUEL. Estos prototipos demuestran que el modelo relacional es viable y sirven de origen para productos comerciales posteriores (DB2, Oracle, Sybase, etc.).
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En IBM se desarrolla System R, que implementa el lenguaje SEQUEL (antecesor de SQL). En la Universidad de California, Berkeley, aparece Ingres con el lenguaje QUEL. Estos prototipos demuestran que el modelo relacional es viable y sirven de origen para productos comerciales posteriores (DB2, Oracle, Sybase, etc.).
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Peter Chen propone el modelo Entidad–Relación (ER) como herramienta de diseño conceptual. Permite describir entidades, atributos y relaciones de forma independiente de la implementación física. El modelo ER se convierte en el paso previo habitual al diseño lógico relacional. -
A partir de los prototipos académicos surgen los primeros sistemas gestores de bases de datos relacionales comerciales: Oracle, SQL/DS y más tarde DB2 de IBM, entre otros. Implementan lenguajes inspirados en SEQUEL/SQL y llevan el modelo relacional a entornos empresariales. -
El lenguaje SQL se estandariza por ANSI (SQL-86) y posteriormente por ISO. La existencia de un lenguaje común para definir y consultar datos relacionales impulsa la adopción masiva de los RDBMS y permite la portabilidad conceptual entre diferentes productos.