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IBM desarrolla IMS, el primer sistema de bases de datos jerárquico utilizado en el programa Apolo de la NASA. -
Edgar F. Codd presenta el modelo relacional, que organiza los datos en tablas (filas y columnas), sentando las bases para las bases de datos modernas. -
Peter Chen introduce el modelo entidad-relación (ER), que facilita el diseño de bases de datos al representar las relaciones entre los datos visualmente. -
Oracle lanza la primera base de datos relacional comercial, que utiliza SQL como lenguaje estándar para consulta y manipulación de datos. -
IBM lanza DB2, un sistema de gestión de bases de datos relacional que se convierte en un estándar en la industria empresarial. -
SQL es adoptado como un estándar por ANSI y ISO, lo que permite la interoperabilidad entre diferentes sistemas de bases de datos. -
MySQL, una base de datos relacional de código abierto, se lanza y rápidamente se populariza para el desarrollo de aplicaciones web. -
PostgreSQL, una versión avanzada y de código abierto del sistema Ingres, se convierte en un referente en bases de datos relacionales y extensibles. -
El término NoSQL se usa por primera vez para describir bases de datos no relacionales, optimizadas para manejar datos no estructurados. -
Google lanza MapReduce, un modelo para procesar grandes volúmenes de datos distribuidos de manera eficiente. -
Amazon lanza DynamoDB, un servicio de base de datos NoSQL que ofrece almacenamiento escalable y altamente disponible en la nube. -
Facebook lanza Cassandra, una base de datos NoSQL distribuida diseñada para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. -
Amazon lanza DynamoDB como un servicio completamente gestionado en la nube, permitiendo a las empresas escalar sin preocuparse por la infraestructura. -
Google introduce Cloud Spanner, una base de datos relacional distribuida globalmente que ofrece alta consistencia en transacciones distribuidas. -
Oracle presenta Autonomous Database, que utiliza IA para optimizar el rendimiento, la seguridad y la administración sin intervención humana. -
Las bases de datos híbridas (relacionales y NoSQL) se consolidan, y la inteligencia artificial permite análisis predictivos avanzados sobre grandes volúmenes de datos en tiempo real.