Historia de las Bases de Datos

1950s - 1960s: Orígenes de las Bases de Datos
1950s: Se inician los primeros sistemas de almacenamiento de datos, que eran simples y rudimentarios.
1960s: Nacen los primeros sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) a medida que las empresas empezaron a almacenar más datos. Los primeros sistemas eran principalmente jerárquicos o en red.
1964: IBM desarrolla el Sistema de Archivos de Bases de Datos (IMS), uno de los primeros SGBD jerárquicos.
1966: El modelo de datos en red es popularizado por CODASYL (Conference on Data Systems Languages).
1970s: El Modelo Relacional
1970: Edgar F. Codd, investigador de IBM, publica el artículo "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks", en el que propone el modelo relacional, que se basa en tablas (relaciones) y es independiente de los detalles de almacenamiento físico.
Esto revoluciona las bases de datos, ofreciendo mayor flexibilidad y simplicidad que los modelos jerárquicos y en red previos.
1973: Ingres y System R son desarrollados como los primeros prototipos de bases de datos relacionales, basados en el trabajo de Codd.
1980s: Consolidación y la Llegada de SQL
1980s: El modelo relacional se afianza como el estándar de facto para las bases de datos, y las empresas comienzan a adoptar ampliamente las bases de datos relacionales.
1981: Oracle lanza su primera versión de un SGBD relacional, Oracle 2, que soporta SQL.
1986: El ANSI y el ISO estandarizan el lenguaje SQL (Structured Query Language), que se convierte en el estándar para interactuar con bases de datos relacionales.
1990s: Expansión y la Era de la Internet
1990s: El crecimiento de Internet y las necesidades de manejar grandes volúmenes de datos impulsa la evolución de las bases de datos.
Las bases de datos relacionales dominan, pero también comienzan a surgir otras tecnologías para manejar bases de datos distribuidas y de objetos.
1995: MySQL es lanzado, convirtiéndose en una opción popular para bases de datos de código abierto.
1998: PostgreSQL gana popularidad como un sistema de base de datos de objetos-relacional.
2000s: Bases de Datos NoSQL y Big Data
2000s: La explosión de datos y la evolución de la web 2.0 genera una necesidad de bases de datos más flexibles. Surgen nuevas tecnologías, como las bases de datos NoSQL.
2005: Google lanza Bigtable, que se convierte en la base para la posterior creación de sistemas NoSQL como Cassandra y HBase.
2007: MongoDB es creado como una base de datos NoSQL orientada a documentos, que ganará popularidad por su flexibilidad y escalabilidad.
2008: Se lanza Cassandra, otro sistema NoSQL desarrollado por Facebook, especializado en escalabilidad horizontal y alta disponibilidad.
2010s: La Era de la Nube y el Big Data
2010s: El auge del Big Data y el análisis de grandes volúmenes de datos genera avances en tecnologías de bases de datos.
Las bases de datos en la nube como Amazon RDS (lanzada en 2009) se hacen más populares, permitiendo a las empresas escalar fácilmente sus sistemas.
Surgen nuevas tecnologías como Hadoop y Spark para gestionar y procesar Big Data.
Las bases de datos NoSQL siguen ganando terreno, con sistemas como Couchbase y Elasticsearch expandiendo sus casos de uso.
2020s: Inteligencia Artificial y Bases de Datos Autónomas
2020s: La inteligencia artificial y el aprendizaje automático empiezan a integrarse de manera más profunda en la gestión de bases de datos. Además, las bases de datos autónomas, que se autogestionan y optimizan, se vuelven más comunes.
2020: Oracle Autonomous Database se introduce, utilizando la inteligencia artificial para gestionar, optimizar y asegurar las bases de datos de manera autónoma.
2023: Bases de datos especializadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático, como Neural Network Databases, comienzan a ganar tracción en la comunidad de datos.