-
Se dice que los sistemas de bases de datos tienen sus raíces en el proyecto estadounidense de
mandar al hombre a la luna en los años sesenta, el proyecto Apolo. En aquella época, no había ningún
sistema que permitiera gestionar la inmensa cantidad de información que requería el proyecto -
La
primera empresa encargada del proyecto, NAA (North American Aviation), desarrolló una aplicación
denominada GUAM (General Update Access Method) que estaba basada en el concepto de que varias
piezas pequeñas se unen para formar una pieza más grande, y así sucesivamente hasta que el producto
final está ensamblado -
IBM se unió a NAA para desarrollar GUAM en lo
que después fue IMS (Information Management System). El motivo por el cual IBM restringió IMS
al manejo de jerarquías de registros fue el de permitir el uso de dispositivos de almacenamiento serie,
más exactamente las cintas magnéticas, ya que era un requisito del mercado por aquella época. -
General Electric desarrolló IDS (Integrated Data Store). Este trabajo
fue dirigido por uno de los pioneros en los sistemas de bases de datos, Charles Bachmann. IDS
era un nuevo tipo de sistema de bases de datos conocido como sistema de red, que produjo un
gran efecto sobre los sistemas de información de aquella generación -
En 1970 Edgar Frank Codd, de los laboratorios de investigación de IBM, escribió un artículo
presentando el modelo relacional. En este artículo presentaba también los inconvenientes de los siste-
mas previos, el jerárquico y el de red. -
En 1976,
Peter Chen presentó el modelo entidad–relación, que es la técnica más utilizada en el diseño de bases
de datos. -
Aparece RM/T, una versión extendida del modelo relacional que intenta mejorar algunas de sus deficiencias.
-
Se desarrollan varios SGBD relacionales como DB2 y SLQ/DS de IBM, y Oracle de Oracle Corporation.
-
Comienzan a surgir las bases de datos deductivas, combinando bases de datos con técnicas de programación lógica e inteligencia artificial.
-
Surgen los sistemas de bases de datos activas, que responden automáticamente a ciertos eventos, mejorando su utilidad en aplicaciones críticas.
-
Los sistemas de gestión de bases de datos comerciales empiezan a incorporar el soporte para Internet y la Web, permitiendo acceso a datos mediante XML.
-
Se popularizan los grandes almacenes de datos (data warehouses) y el procesamiento analítico en tiempo real (OLAP).
-
Explosión del data mining, integrando técnicas de estadísticas y de inteligencia artificial para descubrir conocimientos útiles a partir de grandes volúmenes de datos.