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Breve historia de las bases de datos

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Resumen de la clase

Originalmente las bases de datos se utilizaban de manera texto, es decir, que se guardaban los datos de manera plana, en archivos de texto 鈥.txt鈥. El problema era que al momento de sacarlos, leerlos y hacer cosas interesantes con los datos se complicaba.

En ese contexto nacen las bases de datos relacionales fueron un esfuerzo, incluido matem谩tico, para hacer la conjunci贸n de datos y mantenerlos estables, de forma que no solo pudi茅ramos guardar, sino tambi茅n extraer y hacer cosas ingeniosas con los datos, como c谩lculos estad铆sticos. Ejemplos de estas bases de datos ser铆an: SQLServer, Oracle, PostgreSQL, MariaDB, MySQL.

Las bases de datos relacionales hist贸ricamente son una navaja Suiza, son la herramienta que arregla en general todos los casos de datos y te permite hacer sistemas muy robustos con una sola herramienta.

Por otro lado empez贸 un problema hist贸rico a inicio de los a帽os 2000, en el que ten铆amos web 2.0, bases de datos gigantes y redes sociales. Fue un gran torrente de datos increment谩ndose d铆a a d铆a. Para esto se crearon ciencias para manejo de grandes cantidades de datos, como BIG DATA. En respuesta a esto se crearon nuevas bases de datos que fueron espec铆ficas para manejar ciertos casos de datos.

Las Bases de Datos No Relacionales no son solo un tipo son diferentes. Algunas basadas en documentos, otras basadas en grafos, otras son columnares, algunas se las guarda en memoria.

Las bases de datos no relacionales no con como las relacionales, son herramientas espec铆ficas para ciertos tipos de trabajo como: mantener el estado de la aplicaci贸n (base de datos basado en documentos), si se quiere hacer anal铆tica de datos se requiere un datawarehouse (algo basado en grafos), si se quiere tener algo con relaciones muy complejas entre entidades se recomienda las bases de datos basadas en grafos. Dependiendo el caso de uso se utiliza una herramienta diferente.

Las bases de datos relacionales tambi茅n evolucionaron con el paso del tiempo, se han acoplado nuevas funcionalidades, como 茅l implement贸 de funciones, nuevos esquemas de trabajo y varias funcionalidades nuevas para mantenerse vivas en el mundo del manejo de datos.

Buena intro para recordar y mantener el enfoque claro entre las bases de datos relacionales y no relacionales. No se menciona pero pienso que deber铆an lanzar un curso avanzado de SQL Server ya que es el motor de base de datos mas usada corporativamente.

Lo que me encanta de Platzi. Sus cursos siempre empiezan d谩ndole al estudiante un contexto general de donde proviene lo que va a aprender y luego poco a poco va llegando al desarrollo y finaliza con resumen y conclusi贸n. Tal cual como recomienda terminar un texto en curso de escritura online.

Yo creo que ser铆a necesario nombrar a Denis Diderot, el primer 鈥渃ompilador鈥 de la primer enciclopedia, como uno de los precursores de las bases de datos, ya que reuni贸 todo el conocimiento de la 茅poca de una manera sistematizada y asequible para el hombre como nunca antes se hab铆a hecho hasta el momento鈥 驴Que opinan ustedes?

Excelente explicaci贸n profe

3. Breve historia de las bases de datos

  • Originalmente, se guardaban de manera de texto.

Bases de datos Relacionales

  • Se desarrollaron de manera temprana.
  • Sin embargo, han seguido evolucionando desde entonces.
  • SQL Server, MySQL, ORACLE, MariaDB, PostgreSQL
  • Navaja suiza; permite hacer sistemas muy robustos con una sola herramienta.

Bases de Datos No Relacionales

  • Nuevos jugadores en escena.
  • Han ganado terreno r谩pidamente.
  • No se usan para todo sino que cada base de datos tiene un uso espec铆fico.

El darte un cotexto como inicio es muy bueno pero con Israel es excelente

Excelente resumen, claro y preciso.

Las bases de datos relacionales han sido una navaja suiza, una excelente herramienta.

La historia de las bases de datos es fascinante y se remonta a los primeros sistemas de almacenamiento de informaci贸n. Aqu铆 tienes una breve historia de las bases de datos:

D茅cada de 1960: Modelo de Red y Jer谩rquico:

  • En los a帽os 60, surgieron los primeros sistemas de bases de datos con modelos de datos jer谩rquicos y en red. El modelo jer谩rquico organizaba los datos en una estructura de 谩rbol, mientras que el modelo en red permit铆a relaciones m谩s complejas.

1970: Modelo Relacional y SQL:

  • En 1970, Edgar F. Codd introdujo el modelo relacional, que se basaba en la teor铆a matem谩tica de conjuntos. Este modelo permit铆a la representaci贸n de datos en tablas relacionadas. Adem谩s, se desarroll贸 el lenguaje SQL (Structured Query Language) para interactuar con bases de datos relacionales.

1974: Fundaci贸n de Oracle Corporation:

  • Larry Ellison, Bob Miner y Ed Oates fundaron Oracle Corporation en 1977. Oracle Database, lanzada en 1979, se convirti贸 en una de las primeras bases de datos relacionales comerciales exitosas.

1980: Auge de las Bases de Datos Relacionales:

  • Durante la d茅cada de 1980, las bases de datos relacionales ganaron popularidad r谩pidamente. IBM desarroll贸 DB2, Microsoft lanz贸 SQL Server y Sybase tambi茅n contribuy贸 al crecimiento de esta tecnolog铆a.

1983: PostgreSQL:

  • En 1983, el proyecto PostgreSQL (Postgres) se inici贸 en la Universidad de California en Berkeley. PostgreSQL se convirti贸 en una base de datos de c贸digo abierto extremadamente potente y flexible.

1990: MySQL y el Auge de las Bases de Datos de C贸digo Abierto:

  • En 1995, se lanz贸 MySQL, otra base de datos relacional de c贸digo abierto. MySQL gan贸 popularidad especialmente en aplicaciones web. El auge de las bases de datos de c贸digo abierto continu贸 con proyectos como SQLite.

2000: Bases de Datos NoSQL:

  • A principios del siglo XXI, surgieron las bases de datos NoSQL para abordar limitaciones de escalabilidad y flexibilidad en los sistemas tradicionales. MongoDB, Cassandra y CouchDB son ejemplos de bases de datos NoSQL que se destacaron.

2010 en Adelante: Big Data y Bases de Datos Distribuidas:

  • Con el crecimiento de grandes vol煤menes de datos, surgieron bases de datos dise帽adas para manejar entornos distribuidos y grandes conjuntos de datos. Ejemplos incluyen Hadoop, Apache Cassandra y Amazon DynamoDB.

Tendencias Actuales:

Actualmente, las bases de datos en la nube, la inteligencia artificial, el aprendizaje autom谩tico y la integraci贸n de datos en tiempo real son 谩reas clave de desarrollo. Bases de datos como Google Bigtable, Amazon Aurora y Microsoft Azure Cosmos DB est谩n liderando estas tendencias.

Ahora s铆 a comenzar el curso!

Genial鈥!

馃挆馃挆

Solo paso por aca para recalcar lo excelente que es, Israel.

Nunca est谩 d3e mas hablar de lo fundamental o de las bases de los que se va a parender. Estas clases de como se dieron las cosas o como fueron los inicios de lo que vamos a aprender nos da la idea de como evolucioann lass cosas y como estan en proceso de mejora continua.

Es el mismo Israel de fundamentos DB jajajaja

B谩sicamente es que dependiendo del proyecto en el que estemos y el uso de los datos que estemos haciendo es que va a depender de la Base de Datos que usaremos. Como todo en la tecnolog铆a, siempre dependemos de lo que estamos haciendo y de lo que queremos lograr.

Excelente explicaci贸n de los tipos de bases de datos!!

Empecemos

Buen铆sima explicaci贸n !!

DB Zoo

Gracias a esta intro, record茅 el curso e fundamentos de bases de datos

Esta lecci贸n es como una condensaci贸n del curso de fundamentos de bases de datos.

Que buen resumen

Gran clase!!!

En lo personal quede enamorado de las columnares!!!

Me gustaria aprender de las basadas en grafos.

Excelente intro a las BD.

Isra!! de nuevo por ac谩 en uno de tus cursos!!