Evolución de los Modelos de Bases de Datos

  • 1960s: Modelos Jerárquicos y en Red

    Emergen los modelos jerárquicos, como el sistema IMS de IBM, y en red, promovidos por CODASYL, estructurando datos en formatos rígidos ideales para relaciones claras. Aunque ambos modelos ofrecen eficiencia en accesibilidad específica, su rigidez limita la flexibilidad, mostrando similitudes en estructura pero diferencias en la capacidad de manejar relaciones muchos-a-muchos, la cual es exclusiva del modelo en red.
  • 1970s: Modelo Relacional

    Edgar F. Codd revoluciona la gestión de datos con el modelo relacional, que utiliza tablas y SQL. A diferencia de los modelos anteriores, el relacional simplifica la modificación de esquemas y mejora la integridad con propiedades ACID. Ofrece un contraste significativo en flexibilidad y eficiencia respecto a modelos jerárquicos y en red, marcando un estándar en la organización y acceso de datos.
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    Bases de Datos Orientadas a Objetos

    Este modelo se adapta a la programación orientada a objetos, manejando datos como objetos complejos y ofreciendo un enfoque intuitivo para aplicaciones avanzadas. Comparado con el relacional, introduce conceptos como herencia y polimorfismo, lo que permite una gestión de datos más dinámica y flexible, aunque mantiene la capacidad de integrar relaciones entre datos como el modelo relacional.
  • 2000s: Modelo NoSQL

    NoSQL surge para gestionar datos no estructurados y escalabilidad horizontal, proporcionando una flexibilidad que los modelos relacionales no pueden ofrecer. A diferencia del modelo relacional, NoSQL permite variadas estructuras de datos como documentos y grafos, ideal para big data y aplicaciones en tiempo real, sin la rigidez de esquemas fijos y con mayor adaptabilidad a cambios rápidos de requisitos.
  • SQL Distribuido

    Las tecnologías de SQL distribuido combinan la escalabilidad de NoSQL con las garantías transaccionales del SQL. Frente a NoSQL, el SQL distribuido reintroduce la consistencia fuerte en ambientes de escala global, ofreciendo soluciones robustas para aplicaciones que demandan alta disponibilidad y coherencia transaccional en operaciones distribuidas y complejas.