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La capacidad de integrar diferentes sistemas de bases de datos y aplicaciones está en aumento, facilitando el flujo de información entre plataformas. Esto proporciona una visión más completa sobre la evolución de las bases de datos y su evaluación a lo largo del tiempo. Si necesitas más detalles sobre un aspecto específico, ¡házmelo saber
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Con el aumento de las preocupaciones sobre la privacidad, la seguridad de los datos se ha convertido en una prioridad, impulsando el desarrollo de tecnologías que protegen la información.
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Las bases de datos están empezando a incorporar capacidades de automatización para optimizar el rendimiento y la gestión de datos.
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Se integran capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático en la gestión de bases de datos, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.
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Las bases de datos en la nube ganan popularidad, permitiendo el acceso y la gestión de datos a través de Internet. Ejemplo: Amazon RDS, Google Cloud SQL.
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La explosión de datos no estructurados lleva al desarrollo de bases de datos NoSQL, que permiten manejar grandes volúmenes de información de manera más flexible. Ejemplo: MongoDB y Cassandra.
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Se introducen los primeros sistemas de gestión de bases de datos, organizando datos en una estructura de árbol. Ejemplo: IBM Information Management System (IMS).
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Se introducen bases de datos orientadas a objetos, que combinan características de programación orientada a objetos con la gestión de datos. Ejemplo: ObjectDB.
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Se desarrolla SQL (Structured Query Language) como lenguaje estándar para gestionar bases de datos relacionales. Surgen sistemas como Oracle y MySQL.
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Edgar F. Codd propone el modelo relacional, que organiza datos en tablas y establece relaciones entre ellas. Esto sienta las bases para la mayoría de las bases de datos modernas.