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Definicion de las bases de datos relacionables
Edgar F. Codd, un investigador de IBM Publica el articulo "A Relacional Model of Data for Large Shared Data Banks" donde se introduce el concepto de bases de datos relacionables. -
Period: to
1970s SQL (Origenes y primeras versiones)
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Primera version
Donald D. Chamberlin y Raymond F. Boyce tambien de IBM, desarrollan SEQUEL,diseñado para trabajar con bases de datos relacionables basado en las ideas de Codd -
Implementacion comercial
Oracle Corporation lanza oracle v2, la primera implementacion comercial de SQL (nombre modificado debido a problemas legales con el nombre SEQUEL). -
Period: to
1980s SQL (Consolidacion y estandarizacion)
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Primera base de datos lanzada
IBM lanza SQL/DS, su primera base de datos relacional comercial, seguido por DB2 en 1983 -
Estandarizacion
SQL es estanadarizado por ANSI(American National Standards Institute) como SQL-86, estableciendose como el lenguaje oficial para trabajar bases de datos relacionables. -
Estandarizacion internacional
SQL se cinvierte en un estandar internacional por la ISO(Organization of Standardization), impulsando el crecimiento de SQL en diferentes sistemas y plataformas. -
Period: to
1990s SQL (Innovacion y nuevas versiones)
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SQL-92
Publicacion de SQL-92 una version mas robusta del estandar, la cual introduce caracteristicas como subconsultas, operadores conjuntos y mejoras de sintaxis -
MySQL
Se lanza MySQL como una base de datos relacional de codigo abierto, convirtiendo el uso de una base de datos, en una opcion popular para los desarrolladores. -
NoSQL
El término fue acuñado por Carlo Strozzi para referirse a su base de datos de código abierto, termino que se fue empleando despues, caracterizado por:No utilizar el lenguaje SQL para realizar consultas y el manejo de datos no estructurados. -
Publicacion del estandar SQL-1999
Se agregaron caracteristicas avanzadas, como procedimientos almacenados, triggers y soporte para la programacion orientada a objetos. -
Period: to
2000s SQL (Expansion y diversificacion)
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SQL-2003
Se introduce soporte para datos XML y funciones analiticas avanzadas, reflejando la nesecidad de manejar datos no estructurados, adaptandose a nuevas demandas del mercado. -
SQL-2008
Se mejora la escabilidad y agrega tipo de datos avanzados,reforzando la capacidad de SQL para manejar grandes volumenes de datos avanzados. -
Period: to
2010s SQL (Competencia y coesxistencia)
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Crecimiento de las bases de datos NoSQL
MangoDB y Cassandra, se diseñaron para manejar datos no estrucutrados y de gran escala, aunque NoSQL se expande, SQL sigue siendo dominante gracias a su madurez y flexibilidad. -
SQL-2011
Incluye nuevas funciones analiticas y mejor integracion con big data, respondiendo al auge de la analitica de datos, compitiendo con herramientas de big data. -
2020s SQL (Actualidad y tendencias)
SQL sigue siendo hasta dia de hoy esencial para las bases de datos relacionales y soluciones en la nube como AWS RDS, Google Cloud y Azure SQL, pues su integracios con tecnologias modernas (big data, machine learning, etc.) asegura su relevancia a pesar de la competencia