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Primeros sistemas de almacenamiento de datos
Las primeras bases de datos eran simplemente archivos planos. Los datos se almacenaban en tarjetas perforadas y cintas magnéticas. -
Primeros sistemas de almacenamiento de datos
Aparecen los primeros sistemas de almacenamiento de datos estructurados, como IBM's IMS (Information Management System), que usaba un modelo jerárquico de datos. -
El modelo relacional y la teoría de bases de datos
1970: Edgar F. Codd publica su famosa teoría sobre las bases de datos relacionales, que introduce los conceptos fundamentales de tablas, claves primarias, y relaciones. Este es el nacimiento del modelo relacional.
1973: Se introduce el lenguaje SQL (Structured Query Language) para gestionar bases de datos relacionales.
1979: Se lanza el primer sistema de bases de datos relacionales comercial, Oracle DB. -
Expansión y estandarización
1981: Modelo relacional se empieza a adoptar de manera más generalizada, con sistemas como Ingres y SQL/DS de IBM.
1985: IBM DB2 se convierte en uno de los sistemas más populares de bases de datos relacionales.
1986: Primer estándar SQL por ANSI (American National Standards Institute), lo que mejora la interoperabilidad de las bases de datos.
1989: Surge Microsoft Access, proporcionando una interfaz gráfica para bases de datos relacionales, especialmente en entornos de pequeña y mediana empresa -
Bases de datos orientadas a objetos y NoSQL
1990s: Emergen los primeros sistemas de bases de datos orientadas a objetos como ObjectDB, con el objetivo de almacenar objetos directamente en bases de datos, en lugar de datos tabulares.
1995: Aparece MySQL, un sistema de bases de datos relacionales open source que se populariza rápidamente. -
Bases de datos orientadas a objetos y NoSQL
Surge el concepto de bases de datos NoSQL para aplicaciones que no requieren el modelo relacional tradicional. Empresas como Amazon y Google comienzan a experimentar con estos modelos para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados. -
La nube y el Big Data
2010: Apache Hadoop se convierte en una herramienta clave en el campo de Big Data, permitiendo el almacenamiento y procesamiento de grandes volúmenes de datos distribuidos a través de clústeres de computadoras.
2011: NoSQL sigue ganando popularidad con herramientas como CouchDB, Redis y Neo4j (bases de datos gráficas).
2013: Google Cloud Bigtable se convierte en un servicio gestionado en la nube, tomando lo que se desarrolló internamente en Google para gestionar Big Data. -
La nube y el Big Data
Se populariza el concepto de base de datos híbrida, que combina bases de datos SQL tradicionales con soluciones NoSQL para ofrecer una mayor flexibilidad y escalabilidad. -
Inteligencia Artificial, Blockchain y bases de datos autónomas
2020: Las bases de datos empiezan a integrar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para optimizar las consultas, la gestión de índices y la predicción de patrones.
2020: Se lanzan las bases de datos autónomas, como Oracle Autonomous Database, que usan inteligencia artificial para realizar tareas de gestión, mantenimiento y optimización de manera automática. -
Inteligencia Artificial, Blockchain y bases de datos autónomas
2021: La tecnología blockchain empieza a influir en el diseño de bases de datos descentralizadas, donde la confianza no depende de un servidor central, sino de un consenso distribuido.