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Bases de Datos Jerárquicas y en Red (Años 60-70)

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Bases de Datos Jerárquicas y en Red (Años 60-70)

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Origen: Surgieron en la década de 1960 para cubrir la necesidad de manejar grandes volúmenes de información en entornos empresariales y gubernamentales.

Modelo jerárquico: Los datos se organizan en forma de árbol, con relaciones padre-hijo únicas. Ejemplo: un cliente → varias órdenes, pero cada orden pertenece a un solo cliente.

Modelo en red: Más flexible que el jerárquico; permite que un registro esté relacionado con varios otros mediante un sistema de nodos y enlaces.

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Bases de Datos Orientadas a Objetos (Años 80-90)

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Bases de Datos Orientadas a Objetos (Años 80-90)

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Innovación respecto a la 2ª generación:

Integración con la programación orientada a objetos, lo que permite almacenar directamente objetos con sus atributos y métodos.

Mejora en el manejo de datos complejos y multimedia.

Modelo: Datos como objetos, que incluyen no solo información, sino también las operaciones que pueden realizarse sobre ellos.

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Bases de Datos Distribuidas y NoSQL (2000 en adelante)

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Bases de Datos Distribuidas y NoSQL (2000 en adelante)

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Innovación respecto a la 3ª generación:

·       Escalabilidad horizontal: los datos pueden distribuirse en múltiples servidores.

·       Modelos no tabulares adaptados a nuevas necesidades (clave-valor, documento, grafo, columnar).

·       Bases de datos distribuidas: Funcionan como una única base aunque estén repartidas físicamente.

·       Bases de datos NoSQL: Diseñadas para grandes volúmenes de datos no estructurados, con esquemas flexibles.

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Bases de Datos Relacionales (Años 70-80)

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Bases de Datos Relacionales (Años 70-80)

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Innovación respecto a la 1ª generación:

Cambio de estructuras rígidas (árbol o red) a tablas más flexibles y fáciles de entender.

Introducción del lenguaje SQL, lo que simplificó enormemente la consulta de datos.

Modelo: Datos organizados en tablas (filas y columnas) con claves primarias y foráneas que establecen relaciones.

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Ventajas:

Manejo de datos masivos a gran velocidad.

Alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Limitaciones:

Menor consistencia estricta (muchas usan el principio BASE en lugar de ACID).

Ejemplos: MongoDB, Cassandra, Redis, Neo4j, Google Spanner.

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Ventajas:

Muy eficientes en consultas repetitivas.

Alta velocidad con datos bien estructurados.

Limitaciones:

Estructuras rígidas, difícil de modificar el esquema.

Programación de consultas complicada.

Ejemplos: IBM, IMS

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Ventajas:

Flexibilidad para agregar y modificar datos sin rediseñar todo.

Estándar ampliamente adoptado, independencia de hardware.

Limitaciones:

Menos eficiente con datos no estructurados o multimedia.

Ejemplos: Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.

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Bases de Datos en la Nube y Big Data (Actualidad)

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Bases de Datos en la Nube y Big Data (Actualidad)

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Innovación respecto a la 4ª generación:

Escalabilidad prácticamente ilimitada gracias a la infraestructura en la nube.

Integración con análisis avanzado, inteligencia artificial y procesamiento en tiempo real.

Modelo: Servicios en la nube que almacenan y procesan datos de forma distribuida a nivel global.

Aplicaciones: Análisis de grandes volúmenes de datos, machine learning, IoT, analítica en streaming.

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Ventajas:

Pago por uso, acceso desde cualquier parte del mundo.

Soporta datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Limitaciones:

Dependencia de conexión a internet.

Desafíos en seguridad y costos a largo plazo.

Ejemplos: Google BigQuery, Amazon Aurora, Snowflake, Azure Cosmos DB

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Ventajas:

Excelente para multimedia, sistemas CAD, GIS, simulaciones científicas.

Reduce la necesidad de convertir datos entre programa y base de datos.

Limitaciones:

Mayor complejidad para aprender y administrar.

Menor adopción comercial que el modelo relacional.

Ejemplos: ObjectDB, db4o, Versant.