Breve historia de las bases de datos

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¿Cuál es la historia de las bases de datos?

El mundo de las bases de datos ha evolucionado tremendamente a lo largo del tiempo. Comenzaron siendo simples archivos de texto donde se almacenaban datos de manera plana. Este método presentaba grandes limitaciones al momento de intentar extraer y manipular la información de forma eficiente. Aquí es donde se originan las bases de datos relacionales, una innovación respaldada por un esfuerzo matemático para poder agrupar datos, mantenerlos estables y hacer procesamiento más sofisticado.

¿Qué son las bases de datos relacionales?

Las bases de datos relacionales surgieron como una solución eficaz para la gestión de datos, operando como una herramienta versátil que permitía la realización de operaciones complejas con facilidad, tales como sumar o calcular promedios. Ejemplos notables de estas bases incluyen MySQL y PostgreSQL. MaríaDB, derivado de MySQL, es otro ejemplo destacado tras su creación en respuesta a la adquisición de MySQL por Oracle. Estas bases funcionaron como una "navaja suiza", resolviendo múltiples problemas de datos con un solo tipo de herramienta.

¿Por qué surgieron las bases de datos no relacionales?

El cambio significativo iniciado en los años 2000, impulsado por la web 2.0 y el crecimiento masivo de redes sociales, provocó un aumento extraordinario en el volumen de datos. La necesidad de manejar grandes cantidades de datos llevó a la creación de bases de datos no relacionales, diseñadas para abordar problemas específicos.

Existen diferentes tipos de bases de datos no relacionales:

Basadas en documentos: Ideales para almacenamiento jerárquico de datos.
Basadas en grafos: Perfectas para gestionar relaciones complejas entre entidades.
Columnarias: Optimizadas para consultas analíticas rápidas.
En memoria: Utilizadas para obtener altas velocidades de lectura.

¿Cómo han evolucionado las bases de datos relacionales?

A pesar del surgimiento de nuevas soluciones, las bases de datos relacionales no han permanecido estáticas. Han incorporado múltiples mejoras, adaptándose a la evolución del manejo de datos. PostgreSQL es un ejemplo significativo de adaptación, incorporando funciones avanzadas y tipos de datos complejos. También han desarrollado lenguajes y funciones específicas que facilitan su integración en proyectos de ciencia de datos.

Las bases de datos relacionales actuales ofrecen funcionalidades potentes en minería de datos e ingeniería de datos, volviéndose vitales para científicos de datos modernos en la exploración y utilización de datos.

En conclusión, adentrarse en el fascinante mundo de las bases de datos relacionales ofrecerá una herramienta fundamental para abordar prácticamente cualquier problema de manejo de datos en la actualidad. Prepárate para explorar sus útiles aplicaciones en las siguientes lecciones. ¡El conocimiento está a un paso de distancia!

Aportes 29

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Cesar Elías Armendariz Ruano

hace 4 años

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 ‘.txt’. 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 matemático, para hacer la conjunción de datos y mantenerlos estables, de forma que no solo pudiéramos guardar, sino también extraer y hacer cosas ingeniosas con los datos, como cálculos estadísticos. Ejemplos de estas bases de datos serían: SQLServer, Oracle, PostgreSQL, MariaDB, MySQL.

Las bases de datos relacionales históricamente 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 empezó un problema histórico a inicio de los años 2000, en el que teníamos web 2.0, bases de datos gigantes y redes sociales. Fue un gran torrente de datos incrementándose día a día. 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 específicas 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 específicas para ciertos tipos de trabajo como: mantener el estado de la aplicación (base de datos basado en documentos), si se quiere hacer analítica 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 también evolucionaron con el paso del tiempo, se han acoplado nuevas funcionalidades, como él implementó de funciones, nuevos esquemas de trabajo y varias funcionalidades nuevas para mantenerse vivas en el mundo del manejo de datos.

Jordan Sobrino Santos

hace 5 años

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

Alejandro Sanchez

hace 5 años

Lo que me encanta de Platzi. Sus cursos siempre empiezan dándole 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 conclusión. Tal cual como recomienda terminar un texto en curso de escritura online.

Andres Maximiliano Moreira

hace 3 años

Yo creo que sería necesario nombrar a Denis Diderot, el primer “compilador” de la primer enciclopedia, como uno de los precursores de las bases de datos, ya que reunió todo el conocimiento de la época de una manera sistematizada y asequible para el hombre como nunca antes se había hecho hasta el momento… ¿Que opinan ustedes?

Wilson Gonzalo Penagos Morales

hace 5 años

Excelente explicación profe

JHON FREDDY TAVERA BLANDON

hace un año

La historia de las bases de datos es fascinante y se remonta a los primeros sistemas de almacenamiento de información. Aquí tienes una breve historia de las bases de datos:

Década de 1960: Modelo de Red y Jerárquico:

En los años 60, surgieron los primeros sistemas de bases de datos con modelos de datos jerárquicos y en red. El modelo jerárquico organizaba los datos en una estructura de árbol, mientras que el modelo en red permitía relaciones más complejas.

1970: Modelo Relacional y SQL:

En 1970, Edgar F. Codd introdujo el modelo relacional, que se basaba en la teoría matemática de conjuntos. Este modelo permitía la representación de datos en tablas relacionadas. Además, se desarrolló el lenguaje SQL (Structured Query Language) para interactuar con bases de datos relacionales.

1974: Fundación de Oracle Corporation:

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

1980: Auge de las Bases de Datos Relacionales:

Durante la década de 1980, las bases de datos relacionales ganaron popularidad rápidamente. IBM desarrolló DB2, Microsoft lanzó SQL Server y Sybase también contribuyó al crecimiento de esta tecnología.

1983: PostgreSQL:

En 1983, el proyecto PostgreSQL (Postgres) se inició en la Universidad de California en Berkeley. PostgreSQL se convirtió en una base de datos de código abierto extremadamente potente y flexible.

1990: MySQL y el Auge de las Bases de Datos de Código Abierto:

En 1995, se lanzó MySQL, otra base de datos relacional de código abierto. MySQL ganó popularidad especialmente en aplicaciones web. El auge de las bases de datos de código abierto continuó 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 volúmenes de datos, surgieron bases de datos diseñadas 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 automático y la integración de datos en tiempo real son áreas clave de desarrollo. Bases de datos como Google Bigtable, Amazon Aurora y Microsoft Azure Cosmos DB están liderando estas tendencias.

Hugo Montoya Diaz

hace 3 años

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

Oscar Alvarez

hace 3 años

Excelente resumen, claro y preciso.

Andres Sanchez

hace 2 años

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 rápidamente.
No se usan para todo sino que cada base de datos tiene un uso específico.

Martin Quic

hace 2 años

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

Mario Alexander Vargas Celis

hace 3 meses

Las bases de datos han evolucionado significativamente a lo largo de las décadas. Aquí te ofrezco una breve historia de su desarrollo: ### 1. **Los Primeros Sistemas de Almacenamiento de Datos (1940s-1960s)** * **Antes de las bases de datos**: La información se almacenaba de manera muy rudimentaria, en tarjetas perforadas y en archivos de texto planos. La organización de la información era manual. * **Primeros sistemas**: Durante las décadas de 1940 y 1950, las computadoras comenzaron a almacenar datos de manera más estructurada, pero seguían utilizando métodos rudimentarios de almacenamiento. ### 2. **Modelos Jerárquico y de Red (1960s-1970s)** * **Sistema de Base de Datos Jerárquico**: A principios de los 60, el modelo jerárquico se utilizó ampliamente. IBM desarrolló el **IMS (Information Management System)**, que almacenaba datos en estructuras de árbol (padre-hijo). * **Modelo de Red**: A finales de los 60 y principios de los 70, el **modelo de red** surgió como una mejora. Permite más flexibilidad que el jerárquico, ya que los registros podían tener múltiples relaciones. ### 3. **Modelo Relacional (1970s-1980s)** * **La Teoría Relacional**: En 1970, **Edgar F. Codd** publicó su famoso artículo "A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks", introduciendo el modelo relacional de bases de datos. Este modelo organizaba los datos en tablas, lo que hacía más fácil la gestión y el acceso. * **Primeros Sistemas Relacionales**: En la década de 1970, IBM desarrolló **System R**, el primer prototipo de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) relacional. * **SQL**: En 1974, IBM también introdujo **SQL (Structured Query Language)**, un lenguaje para interactuar con bases de datos relacionales. En 1986, SQL fue estandarizado por ANSI y se convirtió en el lenguaje de facto para interactuar con bases de datos relacionales. ### 4. **Bases de Datos Comerciales y Expansión (1980s-1990s)** * **Comercialización**: En los años 80, empresas como **Oracle**, **Microsoft** y **Informix** comenzaron a comercializar sus propios sistemas de bases de datos relacionales. Esto llevó a una gran adopción en industrias que necesitaban gestionar grandes cantidades de información. * **Crecimiento y escalabilidad**: Las bases de datos comenzaron a escalar para manejar grandes volúmenes de datos, y a medida que la tecnología de hardware mejoraba, los sistemas de bases de datos se hicieron más potentes. ### 5. **Bases de Datos No Relacionales (2000s-Presente)** * **La era del Big Data**: Con la explosión de datos generados por Internet y redes sociales, surgieron nuevos modelos de bases de datos **NoSQL** en la década de 2000. Estos sistemas son más adecuados para trabajar con datos no estructurados, grandes volúmenes de datos y estructuras de datos dinámicas. * **Popularidad de NoSQL**: Tecnologías como **MongoDB**, **Cassandra** y **Couchbase** empezaron a ser populares por su capacidad para manejar datos semi-estructurados o no estructurados (como JSON) y por su escalabilidad horizontal. * **Sistemas distribuidos**: A medida que las bases de datos se hicieron más complejas y las aplicaciones web crecieron, la necesidad de bases de datos distribuidas también creció, con soluciones como **Amazon DynamoDB**, **Google Spanner** y **Apache HBase**. ### 6. **Bases de Datos en la Nube y Nuevas Tendencias (2010s-Presente)** * **Bases de datos en la nube**: Con la adopción de servicios en la nube como **AWS**, **Google Cloud** y **Microsoft Azure**, las bases de datos como servicio (DBaaS) se hicieron populares. Esto ha permitido que las empresas gestionen bases de datos sin preocuparse por la infraestructura. * **Bases de datos híbridas y multi-modelo**: Las bases de datos modernas están comenzando a integrar capacidades tanto de bases de datos relacionales como NoSQL en una sola solución. Por ejemplo, **Cassandra** o **ArangoDB** combinan diferentes modelos de datos. * **Inteligencia Artificial y Machine Learning**: Las bases de datos modernas también están comenzando a integrar capacidades de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de las consultas, la optimización de índices y la administración de datos. ### Conclusión Las bases de datos han recorrido un largo camino desde sus inicios rudimentarios hasta convertirse en sistemas sofisticados que gestionan enormes cantidades de datos. En el futuro, es probable que sigan evolucionando con el avance de nuevas tecnologías, como el procesamiento en la nube, la inteligencia artificial y la computación distribuida.

John Alassio

hace 8 meses

AAAA sos tu!!!??? no me habia dado cuenta! que bien el arreglo de imagen

joreir

hace 5 años

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

Juan Ochoa

hace 4 años

Excelente explicación de los tipos de bases de datos!!

Luis Fernando Zarazua Aguilar

hace 5 años

Esta lección es como una condensación del curso de fundamentos de bases de datos.

Francisco Garcia [C6]

hace 5 años

Que buen resumen

Antonio Demarco Bonino

Platzi Team

hace 4 años

Básicamente 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 tecnología, siempre dependemos de lo que estamos haciendo y de lo que queremos lograr.

Jhins Ledys Cárdenas Pardo

hace 2 años

Nunca está 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.