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Las tarjetas perforadas surgieron en 1884 como una innovación crucial en la automatización de procesos de datos. Desarrolladas por el ingeniero estadounidense Herman Hollerith, estas tarjetas permitían representar información mediante perforaciones en ubicaciones específicas, agilizando el procesamiento de datos y facilitando el censo de población. Esta invención fue el precursor de las modernas tecnologías de almacenamiento y procesamiento de datos.
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Charles Bachman desarrolla el Modelo de Red, una de las primeras estructuras de bases de datos, que permite relaciones complejas entre los datos.
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Edgar F. Codd propone el Modelo Relacional, sentando las bases para las bases de datos modernas al introducir conceptos como tablas, tuplas y relaciones.
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Donald D. Chamberlin y Raymond F. Boyce crean el lenguaje de consulta SQL (Structured Query Language) en IBM, permitiendo la manipulación y gestión de bases de datos relacionales.
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Oracle Corporation lanza el primer RDBMS comercial, estableciendo el camino para la popularización de las bases de datos relacionales.
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Se desarrollan modelos de bases de datos orientados a objetos, como el Modelo de Objetos de Datos (OODBMS), que permite el almacenamiento de objetos complejos y tipos de datos personalizados.
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Se investigan y desarrollan sistemas que permiten la distribución de datos en múltiples ubicaciones físicas para mejorar la escalabilidad y la disponibilidad.
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Se popularizan las bases de datos NoSQL, que ofrecen soluciones flexibles para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semi estructurados, como MongoDB y Cassandra.
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El auge de grandes volúmenes de datos da lugar a tecnologías como Hadoop y Spark, que permiten el procesamiento y análisis eficiente de datos a gran escala.
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Surgimiento de servicios de bases de datos en la nube como Amazon RDS, Google Cloud SQL y Azure SQL Database, simplificando la administración y escalabilidad.
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La tecnología blockchain introduce bases de datos inmutables y distribuidas, con aplicaciones en criptomonedas y registros seguros.
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Se desarrollan bases de datos específicamente diseñadas para manejar datos altamente interconectados, como Neo4j, para aplicaciones como redes sociales y análisis de relaciones.
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Continua la investigación y desarrollo en áreas como bases de datos en memoria, procesamiento en tiempo real y optimización de consultas, impulsando la eficiencia y el rendimiento.