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Modelo relacional
En 1970, Edgar F. Codd propuso el modelo relacional para la organización de datos, que ha sido la base de la mayoría de los SGBD modernos. -
SQL
En 1974, IBM desarrolló el lenguaje SQL (Structured Query Language) para interactuar con las bases de datos relacionales. SQL se ha convertido en un estándar para la manipulación de datos en los SGBD. -
Oracle
En 1979, Larry Ellison fundó Oracle Corporation y lanzó el primer SGBD comercial basado en el modelo relacional, Oracle Database. -
SQL Server
En 1989, Microsoft lanzó SQL Server, un SGBD comercial para su sistema operativo Windows. SQL Server se ha convertido en uno de los SGBD más populares en el mercado empresarial. -
MySQL
En 1995, Michael Widenius y David Axmark desarrollaron MySQL, un SGBD de código abierto y gratuito que se convirtió en una alternativa popular a los SGBD comerciales. -
PostgreSQL
En 1996, el proyecto de código abierto PostgreSQL lanzó su primer SGBD, que se ha convertido en una alternativa de alta calidad y de código abierto a los SGBD comerciales. -
NoSQL
A principios de la década de 2000, surgieron los sistemas de bases de datos NoSQL, que se basan en modelos de datos no relacionales. Estos SGBD se utilizan en aplicaciones web y móviles que manejan grandes cantidades de datos no estructurados. -
Cloud Computing
En la última década, los SGBD han evolucionado para soportar el almacenamiento y procesamiento de datos en la nube. Los servicios de bases de datos en la nube, como Amazon Web Services y Microsoft Azure, han cambiado la forma en que se gestionan y utilizan los datos empresariales. -
Big Data
Con el aumento de la cantidad de datos generados por las empresas y las redes sociales, los SGBD han evolucionado para manejar grandes volúmenes de datos y proporcionar análisis y visualizaciones avanzadas. Tecnologías como Hadoop y Spark han permitido el procesamiento de datos distribuidos a gran escala. -
Inteligencia artificial
Con el advenimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los SGBD han evolucionado para soportar la integración de algoritmos de aprendizaje automático y la toma de decisiones basada en datos en tiempo real. Los SGBD modernos se utilizan para construir sistemas de recomendación, chatbots y otras aplicaciones de inteligencia artificial.