-
En los primeros días de las bases de datos, las organizaciones usaban sistemas de archivos planos para almacenar datos, pero esto era ineficiente a medida que aumentaba el volumen de datos. Las bases de datos jerárquicas y en red fueron algunas de las primeras formas de organizar y almacenar la información. -
-Base de datos jerárquica: Los datos se organizaban en una estructura de árbol, donde cada elemento tenía un solo "padre", pero podía tener varios "hijos". Ejemplo: IBM Information Management System (IMS).
Base de datos en red: Este modelo permitió relaciones más complejas entre datos, permitiendo que un dato tuviera múltiples padres, más parecido a cómo se podrían organizar los datos en la vida real. Ejemplo: Integrated Data Store (IDS). -
En 1970, Edgar F. Codd publicó el modelo relacional de bases de datos, que revolucionó la manera en que los datos se organizaban y se consultaban. Este modelo establece que los datos se organizan en tablas (relaciones) y se pueden manipular utilizando el álgebra relacional. -
Relación: Una tabla con filas y columnas.
Clave primaria: Un identificador único para cada fila de una tabla.
Consultas SQL: Lenguaje de consulta estructurado, que facilitó la interacción con bases de datos. -
Durante los años 80, con el auge de la programación orientada a objetos, surgió el modelo de bases de datos orientadas a objetos (OODB). Estas bases de datos permitían almacenar objetos completos (como clases y sus instancias) directamente en la base de datos. -
Objetos: Instancias de clases, que contienen tanto datos como métodos.
Ventaja: Este modelo permitía a los programadores manejar datos complejos de manera más intuitiva, y reflejar mejor las estructuras de los programas. -
Con la expansión de las redes y el internet, las bases de datos distribuidas empezaron a ser populares. Los datos ya no se almacenaban en una sola ubicación, sino que se distribuían a través de diferentes servidores. -
Bases de datos distribuidas: Permiten que la información esté fragmentada y almacenada en múltiples ubicaciones, pero con un sistema centralizado para gestionarla.
Bases de datos multimediales: Empezaron a almacenar no solo texto, sino también imágenes, audio y video. Esto fue el inicio de las bases de datos multimedia. -
La explosión del volumen de datos llevó al desarrollo de bases de datos NoSQL, que permiten trabajar con grandes volúmenes de datos no estructurados (por ejemplo, redes sociales, logs de servidores, etc.). Estas bases de datos no siguen el modelo relacional tradicional y están diseñadas para ser escalables y flexibles. -
Bases de datos NoSQL: Diseñadas para manejar datos no estructurados y semi-estructurados, como documentos (MongoDB), clave-valor (Redis), y grafos (Neo4j).
Big Data: El volumen de datos creció enormemente, lo que permitió el desarrollo de tecnologías como Hadoop y Spark para procesar grandes volúmenes de información. -
Bases de datos en la nube: Servicios como Amazon RDS, Google Cloud SQL, y Azure SQL Database ofrecen bases de datos como un servicio escalable y accesible desde cualquier lugar.
Inteligencia Artificial: Algunas bases de datos comenzaron a integrar capacidades de IA, como optimización de consultas, predicción de tendencias y análisis avanzado.
Blockchain: Las bases de datos de blockchain están diseñadas para manejar registros de transacciones de manera segura y descentralizada. -
Con el auge de la computación en la nube, las bases de datos comenzaron a ofrecerse como servicios (DBaaS), lo que permitió a las empresas utilizar bases de datos sin necesidad de gestionarlas físicamente.