historia de base de datos

By FranchescaXD

  • 1950s-1960s

    1950s-1960s
    Primeros sistemas de almacenamiento de datos, como cintas magnéticas y tarjetas perforadas. Se desarrollan los primeros modelos de bases de datos jerárquicas (IMS de IBM) y de red (IDS de Charles Bachman).

  • 1970

    1970
    Edgar Codd introduce el modelo relacional para bases de datos, basado en tablas y relaciones, que revoluciona el almacenamiento de datos.

  • 1976

    1976
    Modelo Entidad-Relación propuesto por Peter Chen para representar estructuras de bases de datos de manera gráfica.

  • Las bases de datos relacionales (RDBMS)

    Las bases de datos relacionales (RDBMS)
    Las bases de datos relacionales (RDBMS) se popularizan. Se lanzan productos como Oracle y IBM DB2. SQL se estandariza como el lenguaje de consulta para bases de datos

  • bases de datos noSQL

    bases de datos noSQL
    Bases de datos NoSQL surgen como solución para grandes volúmenes de datos no estructurados. Hadoop y Google Bigtable cambian el enfoque de manejo de grandes datos. Las bases de datos en la nube comienzan a ofrecerse como servicio (Amazon RDS).

  • 2010

    2010
    El cloud computing se impone. Empresas adoptan bases de datos distribuidas y multimodales. MongoDB se convierte en una base de datos NoSQL popular.

  • La inteligencia artificial

    La inteligencia artificial
    La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se integran a los sistemas de bases de datos. Se destacan bases de datos autónomas y multimodales.

  • Base de dato autogestionadas

    Base de dato autogestionadas
    Bases de datos autogestionadas. La automatización y los sistemas inteligentes comienzan a ser una característica estándar. Por ejemplo, Google BigQuery y Azure Cosmos DB ofrecen funcionalidades de autoescalado, optimización automática de consultas y mantenimiento autónomo.

  • La inteligencia artificial en base de dato

    La inteligencia artificial en base de dato
    La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se integran en las bases de datos para optimizar la consulta, la predicción de carga de trabajo, la protección contra fraudes y otras áreas clave. Las bases de datos evolucionan para convertirse en sistemas más inteligentes y autónomos, capaces de gestionar grandes volúmenes de datos en tiempo real.

  • evolución IA base de datos

    evolución IA base de datos
    Las bases de datos continúan evolucionando hacia sistemas inteligentes que aprovechan la IA para optimizar las consultas y el manejo de datos. Además, la tendencia