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Inventadas por Herman Hollerith, se usaban para almacenar datos mediante agujeros en posiciones específicas. Fueron utilizadas en censos y procesos estadísticos, marcando el inicio del almacenamiento automatizado. -
El ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) permitió el procesamiento electrónico de datos. Aunque no tenía bases de datos como tal, sentó las bases para el manejo digital de información. -
Introducidas por Oberlin Smith, permitían almacenar grandes volúmenes de datos secuenciales. Usadas en bancos, gobiernos y empresas para respaldo y procesamiento masivo. -
Jerárquico (IBM IMS): Datos organizados en forma de árbol. Muy eficiente pero rígido. En red (IDS de Bachman): Permite múltiples relaciones entre registros. Más flexible que el jerárquico. -
Creado por Charles Bachman, fue el primer sistema de base de datos en red. Permitía relaciones complejas entre registros, precursor del modelo de red. -
Propuesto por Edgar F. Codd (1970): Usa tablas (relaciones) con filas y columnas. Ventajas: Independencia de datos, lenguaje SQL, normalización. Ejemplo: IBM System R, Oracle. -
SQL se convierte en estándar (ANSI/ISO). Surgen sistemas como Oracle, DB2, Informix, Sybase. Bases de datos se integran en sistemas empresariales. -
Integran conceptos de programación orientada a objetos: herencia, encapsulamiento, polimorfismo. Permiten manejar datos complejos como imágenes, audio y estructuras jerárquicas. -
Microsoft lanza herramientas accesibles para usuarios no técnicos. Facilitan la creación de bases de datos personales y empresariales pequeñas. -
Surgen sistemas como MongoDB, Cassandra, Redis para manejar datos no estructurados. Ideales para big data, redes sociales y aplicaciones en tiempo real. -
Plataformas como Amazon RDS, Google Cloud SQL, Azure Cosmos DB permiten escalar globalmente. Se prioriza la disponibilidad, redundancia y acceso remoto. -
Bases de datos integradas con IA para análisis predictivo y automatización. Uso de blockchain para registros inmutables y trazabilidad en sectores como salud y finanzas. -
Plataformas de Data Mesh promueven la propiedad de datos por dominios, facilitando el intercambio y la gobernanza descentralizada. -
Las bases de datos con autoconfiguración, autoparcheo y autoescalado se consolidan en entornos productivos, optimizando operaciones sin intervención humana. -
Aparecen servicios cloud que integran SQL, NoSQL, grafos y series temporales en un único motor, adaptándose de forma dinámica a cada carga de trabajo.
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Motores de bases de datos incorporan grandes modelos de lenguaje para generar consultas SQL, optimizar esquemas y ofrecer respuestas directas en lenguaje natural. -
nvestigadores presentan prototipos que aprovechan qubits para acelerar búsquedas, indexaciones y operaciones criptográficas dentro de la base de datos.