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Primeros sistemas de almacenamiento en cinta magnética
Los sistemas de almacenamiento en cinta magnética fueron una innovación fundamental que permitió a las empresas almacenar grandes cantidades de datos de forma más eficiente que los métodos anteriores. Estos sistemas eran lentos y costosos, pero marcaron el inicio del almacenamiento de datos a gran escala. -
IBM desarrolla el primer disco duro (IBM 305 RAMAC)
El IBM 305 RAMAC fue el primer sistema de almacenamiento en disco duro, que permitió el acceso aleatorio a datos, lo cual fue una gran mejora respecto a la secuencialidad de la cinta magnética. Esto revolucionó el almacenamiento de datos, haciendo posible su acceso y modificación mucho más rápido. -
Charles Bachman desarrolla el Integrated Data Store (IDS)
El IDS fue uno de los primeros sistemas de bases de datos, y su importancia radica en la introducción del concepto de base de datos organizada. Usaba un modelo de red, permitiendo que los datos se estructuraran y se almacenaran de manera más eficiente. -
IBM lanza IMS, modelo jerárquico
IMS (Information Management System) fue uno de los primeros Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD) comerciales. Utiliza un modelo jerárquico que organiza los datos en una estructura tipo árbol, lo que facilitó la organización de grandes volúmenes de datos en industrias como la aeronáutica. -
Se funda CODASYL, promoviendo el modelo de bases de datos en red
CODASYL (Conference on Data Systems Languages) desarrolló un estándar para las bases de datos en red, permitiendo que los datos pudieran tener relaciones más complejas que las que ofrecían los modelos jerárquicos. -
Edgar F. Codd introduce el modelo relacional
El modelo relacional propuesto por Codd cambió la manera en que se estructuraban y se consultaban los datos. Introdujo tablas, claves primarias, y el uso del álgebra relacional, convirtiéndose en el fundamento de los SGBD modernos. -
Se lanza Oracle, el primer SGBD relacional comercial
Oracle se convirtió en el primer SGBD relacional comercial basado en SQL, lo que marcó el comienzo de la era de los SGBD comerciales y permitió la adopción masiva de bases de datos relacionales en las empresas. -
IBM lanza DB2, un SGBD basado en SQL
DB2 de IBM fue uno de los primeros SGBD comerciales en utilizar SQL como lenguaje para consultar bases de datos. Su éxito consolidó a SQL como el estándar para interactuar con bases de datos relacionales. -
Se introduce el modelo orientado a objetos
El modelo orientado a objetos, que integraba conceptos de la programación orientada a objetos, permitió una mayor flexibilidad en el almacenamiento y manipulación de datos complejos, aunque no desbancó al modelo relacional en su adopción generalizada. -
Surgen MySQL y PostgreSQL
MySQL y PostgreSQL son dos de los SGBD más populares de código abierto. MySQL se destacó por su velocidad y facilidad de uso, mientras que PostgreSQL se centró en características avanzadas y en la adherencia a los estándares SQL. -
Bases de datos NoSQL aparecen
Las bases de datos NoSQL surgieron como respuesta a la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos no estructurados y de escalar horizontalmente, lo que los modelos relacionales no podían ofrecer de manera eficiente. -
Google desarrolla Bigtable
Bigtable, desarrollado por Google, se convirtió en la base de sus sistemas de almacenamiento de datos a gran escala. Su arquitectura inspiró muchos otros sistemas de bases de datos NoSQL, como Apache HBase. -
Amazon lanza AWS
El lanzamiento de Amazon Web Services (AWS) revolucionó el mercado de bases de datos al ofrecer bases de datos como un servicio, lo que facilitó la escalabilidad y la disponibilidad de los datos sin necesidad de infraestructuras físicas costosas. -
Oracle lanza Autonomous Database
Oracle introdujo Autonomous Database, un SGBD basado en la inteligencia artificial que automatiza tareas como el ajuste de rendimiento, la seguridad y la administración, mejorando la eficiencia de las operaciones de bases de datos. -
Integración de AI en bases de datos
A medida que la inteligencia artificial se incorpora en las bases de datos, se están desarrollando nuevas capacidades como la optimización automatizada de consultas y la predicción de patrones de acceso a datos.