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Evolución de las bases de datos

  • Sistema de gestión

    IBM lanza el sistema de gestión de bases de datos (DBMS) conocido como "IMS/360", uno de los primeros sistemas comerciales de gestión de bases de datos.
  • Modelo de datos jerárquico

    Modelo de datos jerárquico
    IBM fue una de las empresas pioneras en la implementación de este modelo con su sistema IMS (Information Management System).
  • Primer gestión de bases

    Charles Bachman desarrolla el primer sistema de gestión de bases de datos de red, conocido como Integrated Data Store (IDS).
  • Lenguaje de consulta de datos

    Lenguaje de consulta de datos
    IBM desarrolla el lenguaje de consulta de datos (DQL), una forma temprana de lenguaje de manipulación de datos utilizado en el Sistema de Gestión de Información (IMS).
  • Modelo de datos de red

    Se introduce el modelo de datos de red en la conferencia ACM SIGFIDET (Special Interest Group on Data and Information Management).
  • Proyecto de investigación

    Proyecto de investigación
    IBM desarrolla System R, un proyecto de investigación que demuestra la viabilidad de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales.
  • Estudio de bases de datos

    El Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) publica el "Informe sobre el Estudio de las Necesidades de Bases de Datos de Automatización de Oficinas", influyendo en el desarrollo futuro de las bases de datos.
  • Modelo de relacional

    Modelo de relacional
    Se celebra la primera conferencia sobre el modelo relacional de datos en Warwick, Reino Unido, consolidando el interés en esta nueva forma de gestionar los datos.
  • Modelo de entidad

    Peter Chen introduce el modelo Entidad-Relación (E-R), una técnica para modelar los datos en las bases de datos.
  • Sistema de bases avanzados

    Sistema de bases avanzados
    IBM lanza System/38, que incluye un sistema de bases de datos integrado.
  • Diseño de bases de datos

    Se publica el libro "A Primer on Database Theory" de Alfred V. Aho, Jeffrey D. Ullman y John D. Hopcroft, que establece fundamentos teóricos importantes para el diseño de bases de datos.
  • Relational Software Inc.

    Relational Software Inc.
    Relational Software Inc. es fundada por Larry Ellison, Bob Miner y Ed Oates, cambiando su nombre más tarde a Oracle Corporation.
  • Comité técnico

    El Consorcio ANSI establece el Comité Técnico X3H2 para desarrollar estándares SQL.
  • Sistema de gestión

    Sistema de gestión
    IBM lanza DB2, un sistema de gestión de bases de datos relacionales para sus sistemas mainframe.
  • Server operativo

    Microsoft lanza SQL Server 1.0 para el sistema operativo OS/2.
  • Lenguaje SQL

    Lenguaje SQL
    ANSI publica el estándar SQL-86 para el lenguaje SQL, estableciendo una base común para la interacción con bases de datos relacionales.
  • Soporte para procedimientos

    Se lanza SQL Server 4.2 para OS/2, que incluye soporte para procedimientos almacenados y disparadores, características importantes para la programación de bases de datos.
  • Publicación de SQL-92

    Publicación de SQL-92
    El Consorcio ANSI publica SQL-92, también conocido como SQL2, que establece un estándar más completo y ampliamente adoptado para el lenguaje SQL.
  • Lanzamiento de SQL server 4.21

    Microsoft lanza SQL Server 4.21 para Windows NT, marcando su entrada en el mercado de servidores empresariales.
  • Conferencia sobre bases de datos

    Se celebra la primera conferencia internacional sobre bases de datos NoSQL en San Francisco, California, marcando el inicio formal del movimiento NoSQL.
  • Lanzamiento de DB2

    IBM lanza DB2 Universal Database (UDB) para Unix, Windows y OS/2, ofreciendo una plataforma de bases de datos relacional multiplataforma.
  • Bases diseñadas para aplicaciones

    IBM adquiere TimesTen, una base de datos en memoria diseñada para aplicaciones de alto rendimiento y baja latencia.
  • Lanzamiento de MySQL 3.23

    Lanzamiento de MySQL 3.23
    MySQL AB lanza MySQL 3.23, que incluye soporte para claves foráneas, un paso importante hacia la conformidad con los estándares de bases de datos relacionales.
  • Base de datos orientado a objetos

    Oracle Corporation adquiere la base de datos orientada a objetos TimesTen, ampliando su oferta de productos de gestión de datos.
  • Adquisición de Informix corporation

    Adquisición de Informix corporation
    IBM adquiere Informix Corporation, integrando sus tecnologías de bases de datos relacionales en su cartera de productos.
  • Lanzamiento de Apache Cassandra

    Se lanza Apache Cassandra como un proyecto de código abierto en Facebook, diseñado para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos de manera escalable.
  • Lanzamiento de MySQL 4.0

    Lanzamiento de MySQL 4.0
    MySQL AB lanza MySQL 4.0, con soporte para subconsultas, vistas y transacciones ACID.
  • Priler artículo sobre datos de Google

    Se publica el primer artículo sobre el modelo de datos de Google, que sirvió de base para el desarrollo de Bigtable.
  • Públicamente sobre MapReduce

    Públicamente sobre MapReduce
    Google publica un documento sobre MapReduce, una técnica para procesar grandes conjuntos de datos distribuidos en clústeres de computadoras.
  • Apachr se convierte en un proyecto superior

    Apache Hadoop se convierte en un proyecto de nivel superior de la Apache Software Foundation, consolidando su posición como la plataforma líder para el procesamiento distribuido de datos.
  • Lanzamiento de SQL server 2008

    Lanzamiento de SQL server 2008
    Microsoft lanza SQL Server 2008, introduciendo características como compresión de datos, particionamiento de tablas y soporte para datos espaciales.
  • Se lanza Azure SQL

    Se lanza Microsoft Azure SQL Database, una versión en la nube del popular sistema de gestión de bases de datos SQL Server, que ofrece escalabilidad y alta disponibilidad.
  • IBM adquiere a Red Hat

    IBM adquiere a Red Hat
    IBM adquiere Red Hat, propietaria de la base de datos NoSQL distribuida y escalable, MongoDB.
  • Se lanza Amazon Redshift

    Se lanza Amazon Redshift Spectrum, una característica de Amazon Redshift que permite realizar consultas SQL directamente sobre datos almacenados en Amazon S3 sin necesidad de cargarlos previamente en una base de datos.
  • Adaptación de IA

    Adaptación de IA
    La integración de capacidades de machine learning y AI en las bases de datos es un fenómeno más reciente, que ha ganado impulso especialmente en los últimos años a medida que las organizaciones buscan aprovechar el poder del análisis predictivo y la automatización en sus bases de datos.