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Las bases de datos existen desde la Antigüedad, donde se recogía información sobre las cosechas o los censos en papiros y se custodiaban en bibliotecas.
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El ser humano siempre ha tenido la necesidad de guardar información, los orígenes de tener bases de datos provienen de la antigüedad donde ya existían grandes bibliotecas y registros de cosechas.
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El IDS estableció el modelo para todos los sistemas de gestión de bases de datos posteriores y es considerado el sistema de gestión de bases de datos más importante de la historia
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Charles Bachman desarrolló el Integrated Data Store (IDS) en General Electric, el primer sistema de gestión de bases de datos de acceso directo -
En 1963 no existía una comunidad de investigación en bases de datos, ya que las ciencias de la computación apenas comenzaban a emerger como campo académico -
Edgar F. Codd publicó "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks" en Communications of the ACM, Vol. 13, No. 6, pp. 377-387. En este trabajo, Codd propuso el modelo relacional de datos, que organizaba la información en tablas (relaciones) con filas y columnas. Este modelo es mucho más simple, flexible y matemáticamente riguroso que los modelos jerárquicos y de red usados hasta entonces. -
IBM Research Division inició un proyecto en su laboratorio de San José, California, donde trabajaba Ted Codd, con el objetivo de probar y materializar el modelo relacional, demostrando su eficiencia y escalabilidad para uso comercial. Este enfoque simplificó el acceso a la información, redujo la dependencia de conocimientos técnicos y facilitó la evolución y el mantenimiento de las bases de datos. -
Donald Chamberlin y otros desarrollaron para IBM System R el primer prototipo de una base de datos relacional, con un lenguaje de consulta llamado SEQUEL (Structured English Query Language) -
El Proyecto System R desarrolló el primer sistema funcional de bases de datos relacionales basado en el modelo propuesto por Codd. Sus resultados fueron documentados en ese artículo se documenta cómo el equipo logró implementar el modelo relacional propuesto por Edgar F. Codd, explicando aspectos técnicos clave como la gestión de datos en tablas, el desarrollo del lenguaje SEQUEL (precursor de SQL), la optimización de consultas y la independencia entre la vista lógica y el almacenamiento físico. -
La fundación de Relational Software Inc. por Larry Ellison, Bob Miner y Ed Oates marcó el inicio de una empresa clave en la industria de bases de datos, que más tarde se convertiría en Oracle Corporation. Este evento es importante porque Oracle se convirtió en pionera y líder mundial en sistemas de gestión de bases de datos relacionales, impulsando la adopción masiva del modelo relacional en entornos empresariales y definiendo estándares tecnológicos que aún prevalecen. -
Se publicó en ACM SIGMOD el paper "Access path selection in a relational database management system". Introdujo la optimización de rutas de acceso para consultas, mejorando el rendimiento y haciendo viable el modelo relacional en aplicaciones comerciales. Este avance sentó las bases de los optimizadores de consultas usados en los sistemas de bases de datos actuales -
El lanzamiento de la primera base de datos comercial SQL por Oracle fue un hito fundamental, ya que llevó el modelo relacional y el lenguaje SQL a aplicaciones empresariales reales, facilitando la gestión eficiente, estandarizada y accesible de grandes volúmenes de datos, y consolidando a Oracle como líder en el mercado de bases de datos. -
SQL/DS fue crucial porque fue el primer sistema relacional comercial de IBM, que adelantó la llegada de DB2, estableciendo el modelo relacional y SQL como estándares en la industria, y marcando a IBM como pionero en bases de datos empresariales -
El lanzamiento de SQL Server para OS/2 (sistema operativo desarrollado por IBM en colaboración con Microsoft) representó un paso importante en la expansión del modelo relacional y el lenguaje SQL a nuevas plataformas y entornos empresariales. Fue clave para que Microsoft entrara en el mercado de bases de datos comerciales, sentando las bases para el crecimiento y evolución de SQL Server como uno de los sistemas de gestión de bases de datos más usados en el mundo. -
La publicación de SQL-89 (SQL1) fue fundamental porque estableció el primer estándar oficial para el lenguaje SQL, unificando y formalizando las reglas para la consulta y manipulación de bases de datos relacionales. Esto facilitó la interoperabilidad entre sistemas, promovió la adopción generalizada de SQL y fortaleció el modelo relacional como estándar industrial. -
El surgimiento de las bases de datos orientadas a objetos representó una evolución significativa al permitir almacenar y gestionar datos complejos y estructuras más cercanas al mundo real, integrando datos y comportamientos (métodos) en un solo objeto. Esto facilitó el desarrollo de aplicaciones más ricas y flexibles, ampliando las capacidades más allá del modelo relacional tradicional. -
La publicación del estándar SQL-92 (SQL2) fue un avance clave porque amplió y mejoró significativamente el lenguaje SQL con nuevas funcionalidades como soporte para tipos de datos más complejos, manejo avanzado de transacciones, subconsultas, y mayor capacidad para definir reglas y restricciones. Esto fortaleció la potencia, flexibilidad y adoptabilidad de SQL, consolidándolo como el estándar dominante en gestión de bases de datos relacionales. -
MySQL AB, fundada en 1995 por Michael Widenius, David Axmark y Allan Larsson, desarrolló MySQL, que se convirtió en el sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto más popular del mundo. MySQL facilitó la creación de aplicaciones web y sistemas dinámicos gracias a su velocidad, flexibilidad y compatibilidad con SQL. -
La evolución de PostgreSQL desde Postgres con soporte SQL completo marcó un avance crucial al combinar las ventajas de las bases de datos orientadas a objetos con la potencia y estandarización del lenguaje SQL. Esto permitió a PostgreSQL ofrecer una solución robusta, flexible y extensible para la gestión avanzada de datos, consolidándose como una de las bases de datos de código abierto más confiables y utilizadas en el mundo. -
IBM lanzó DB2 Universal Database (UDB), una plataforma escalable para gestionar bases de datos relacionales en varios sistemas operativos. Incluye manejo de grandes volúmenes de datos, transacciones críticas y análisis avanzado, además de facilitar su administración. DB2 UDB posicionó a IBM como líder en bases de datos, con soporte para aplicaciones empresariales críticas, flexibles y de alto rendimiento. -
El término "NoSQL" fue creado por Carlo Strozzi para su base de datos Strozzi NoSQL, una base open-source ligera que no usaba SQL, aunque seguía el modelo relacional. Este término anticipó el movimiento hacia bases de datos que difieren del modelo relacional tradicional, ofreciendo mayor flexibilidad y escalabilidad para datos no estructurados o distribuidos. En 2009, "NoSQL" se popularizó para describir bases de datos no relacionales que responden a las necesidades de aplicaciones modernas -
La publicación de SQL:1999 (SQL3) fue un avance significativo al incorporar características orientadas a objetos al lenguaje SQL, como tipos de datos definidos por el usuario, herencia y métodos, integrando así la potencia de los modelos relacional y orientado a objetos. Esto amplió la capacidad de SQL para manejar datos complejos y apoyar aplicaciones más sofisticadas, consolidando su relevancia y adaptabilidad en el desarrollo de bases de datos modernas. -
La publicación de "The Google File System" por Ghemawat, Gobioff y Leung sentó las bases para el almacenamiento distribuido a gran escala. Este sistema permitía manejar grandes volúmenes de datos en bloques replicados, garantizando alta disponibilidad, tolerancia a fallos y acceso eficiente. GFS fue clave para infraestructuras en la nube y big data, influyendo en sistemas como Hadoop y permitiendo a Google escalar globalmente con alta fiabilidad y rendimiento. -
MapReduce es un modelo de programación para procesar grandes conjuntos de datos de forma distribuida y paralela. Divide la tarea en dos fases: Map, que transforma los datos en pares clave-valor, y Reduce, que combina esos pares para obtener el resultado final. Este enfoque permite manejar grandes volúmenes de datos distribuidos en múltiples servidores de manera eficiente, escalable y tolerante a fallos, facilitando análisis complejos en infraestructuras de computación masiva. -
El reconocimiento del paper de Bigtable por ACM SIGOPS destaca su gran impacto en sistemas distribuidos y gestión masiva de datos. Junto con Google File System y MapReduce, Bigtable estableció bases clave para almacenamiento, procesamiento y análisis a gran escala. Este avance impulsó el desarrollo de tecnologías de big data y sistemas en la nube, transformando la infraestructura tecnológica mundial y mejorando la capacidad para manejar datos complejos en entornos distribuidos. -
La publicación del paper sobre BigTable por Google fue un avance clave en almacenamiento distribuido masivo. BigTable gestiona grandes volúmenes de datos estructurados a escala petabyte, con alta disponibilidad, rendimiento y escalabilidad. Su diseño flexible permite almacenamiento eficiente y procesamiento rápido, siendo fundamental para servicios como Google Analytics y Earth. Además, influyó en tecnologías NoSQL y big data, convirtiéndose en un pilar en la gestión de datos digitales. -
Amazon lanzó DynamoDB, una base de datos NoSQL totalmente gestionada, diseñada para alta escalabilidad, rendimiento rápido y baja latencia en milisegundos. DynamoDB maneja grandes cargas de datos con replicación global, alta disponibilidad y seguridad avanzada, facilitando el desarrollo de aplicaciones modernas en la nube sin administrar infraestructura. Este servicio fue fundamental para soportar aplicaciones críticas y dinámicas que requieren un rendimiento constante y escalable a gran escala. -
MongoDB, proyecto de código abierto, se volvió una base de datos NoSQL popular. Orientada a documentos, almacena datos en formato JSON flexible, facilitando el manejo de datos no estructurados o semiestructurados. Permite crear aplicaciones web y móviles modernas con alta escalabilidad y rapidez, ofreciendo una alternativa sencilla frente a bases relacionales. Su naturaleza open source impulsó una amplia adopción y una comunidad activa, marcando un cambio importante en el manejo de datos. -
Apache Cassandra se convirtió en proyecto de nivel superior de Apache Foundation, consolidando su estatus como base de datos NoSQL distribuida, escalable y tolerante a fallos. Desarrollada por Facebook, combina la arquitectura de Amazon Dynamo y el modelo de Google Bigtable, manejando grandes volúmenes de datos con alta disponibilidad y sin punto único de fallo. Este reconocimiento aumentó su visibilidad, apoyo comunitario y adopción en aplicaciones críticas. -
Google Spanner es una base de datos relacional global y distribuida que combina la escalabilidad y disponibilidad de NoSQL con las garantías de consistencia y soporte SQL de las bases tradicionales. Permite gestionar grandes volúmenes de datos replicados en varias regiones con transacciones coherentes a nivel mundial. Es fundamental para aplicaciones críticas que requieren alta disponibilidad, consistencia fuerte y rendimiento a escala global, simbolizando un avance en datos en la nube. -
Amazon Aurora es una base de datos relacional en la nube, gestionada, que combina alta velocidad y disponibilidad con la simplicidad y costo bajo de bases open source. Compatible con MySQL y PostgreSQL, permite migrar sin cambiar aplicaciones. Ofrece rendimiento superior, escalabilidad automática, alta disponibilidad global, recuperación rápida, copias de seguridad automáticas y configuración sin servidor, facilitando la gestión eficiente y económica de bases empresariales en la nube. -
La proliferación de bases de datos vectoriales es clave para la IA, pues almacenan y gestionan datos complejos como texto, imágenes y audio en vectores numéricos. Permiten búsquedas rápidas por similitud semántica, mejorando precisión en sistemas de recomendación, reconocimiento y lenguaje natural. Son esenciales para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados, potenciando tecnologías de IA con eficiencia y escalabilidad, y revolucionando la consulta y uso de información compleja.