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Historia de la base de datos

  • Primeros inventos

    Primeros inventos
    Herman Hollerith creó la máquina automática de tarjetas perforadas, siendo nombrado así el primer ingeniero estadístico de la historia, pero todos los censos se realizaban a mano. Ante esta situación, Hollerith comenzó a trabajar en el diseño de una maquina tabuladora o censadora, basada en tarjetas perforadas.
  • Primeros inventos

    Primeros inventos
    Posteriormente, en la década de los cincuenta se da origen a las cintas magnéticas, que se usaban para automatizar la información y hacer respaldos. Esto ayudo a suplir necesidades de las nuevas empresas ya que se empezó a automatizar información, con la desventaja de que solo se podía hacer de forma secuencial.
  • Precios bajos y popularizacion del disco

    Precios bajos y popularizacion del disco
    Las computadoras bajaron los precios para que las compañías privadas las pudiesen adquirir, por ende, se popularizara el uso de los discos, y fue muy util debido a que con este soporte se podía consultar la información directamente, sin tener que saber la ubicación exacta de los datos.
  • Otros logros

    Otros logros
    Otro logro fue la alianza de IBM y American Airlines para desarrollar SABRE, un sistema operativo que manejaba las reservas de vuelos, transacciones e informaciones sobre los pasajeros de la compañía American Airlines. Posteriormente, se llevo a cabo el desarrollo del IDS por Charles Bachman que creo de un nuevo tipo de sistema de bases de datos conocido como modelo en red que permite la creación de sistemas de bases de datos gracias a la creación de nuevos lenguajes de sistemas de información
  • Reglas para los sistemas de datos relacionales

    Reglas para los sistemas de datos relacionales
    Edgar Frank Codd, científico informático ingles conocido por sus aportaciones a la teoría de bases de datos relacionales, definió el modelo relacional a la par que publicó una serie de reglas para los sistemas de datos relacionales a través de su artículo “Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos”. Este hecho dio paso al nacimiento de la segunda generación de los Sistemas Gestores de Bases de Datos.
  • Oracle

    Oracle
    Desarrolló del Relational Software System, lo que actualmente se conoce como Oracle Corporation, desarrollando un sistema de gestión de bases de datos relacional. También se desarrollará el SQL o lo que es lo mismo un lenguaje de consultas o lenguaje declarativo de acceso a bases de datos relacionales que permite hacer consultas con el fin de recuperar información de interés de una base de datos y hacer cambios sobre la base de datos de forma sencilla
  • Comercialización de los sistemas relacionales

    Comercialización de los sistemas relacionales
    comenzó el auge de la comercialización de los sistemas relacionales, y SQL comenzó a ser el estándar de la industria, ya que las bases de datos relacionales con su sistema de tablas (compuesta por filas y columnas) pudieron competir con las bases jerárquicas y de red, como consecuencia de que su nivel de programación era sencillo y su nivel de programación era relativamente bajo.
  • La investigación en bases de datos

    La investigación en bases de datos
    Esto giró en torno a las bases de datos orientadas a objetos. Las cuales han tenido bastante éxito a la hora de gestionar datos complejos en los campos donde las bases de datos relacionales no han podido desarrollarse de forma eficiente. Así se desarrollaron herramientas como Excel y Access del paquete de Microsoft Office que marcan el inicio de las bases de datos orientadas a objetos.
  • Base de datos en la actualidad

    Base de datos en la actualidad
    Las tres grandes compañías que dominan el mercado de las bases de datos son IBM, Microsoft y Oracle. Estamos hablando de los tipos de bases de datos ideales para manejar Big Data.Big Data ha surgido como un concepto clave en IT en los últimos años. Se trata de un término que se puede aplicar a algunas características muy específicas relacionadas con escala y análisis de datos, y no es necesariamente algo que sólo puedan utilizar grandes empresas como Facebook y Google.