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Es un conjunto organizado de información que se almacena y gestiona electrónicamente. Se usa para almacenar, recuperar y administrar datos de manera eficiente

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Bases de Datos Relacionales (SQL)

Organizan la información en tablas con filas y columnas.

Usan claves primarias y foráneas para relacionar datos.

Ejemplo: Un sistema de facturación puede tener una tabla de clientes y otra de pedidos, conectadas por un ID de cliente.

📌 Ejemplos de Bases de Datos Relacionales:
✅ MySQL
✅ PostgreSQL
✅ SQL Server
✅ Oracle Database

🔹 Lenguaje Principal: SQL (Structured Query Language)
🔹 Ventajas: Seguridad, integridad de datos y soporte ACID (Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad).

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Bases de Datos No Relacionales (NoSQL)

No almacenan los datos en tablas, sino en formatos como documentos, clave-valor, grafos o columnas.

Son más flexibles para grandes volúmenes de datos y escalabilidad.

📌 Tipos de NoSQL:
✅ Documentos: MongoDB, CouchDB.
✅ Clave-Valor: Redis, DynamoDB.
✅ Columnas: Apache Cassandra, HBase.
✅ Grafos: Neo4j, ArangoDB.

🔹 Ventajas: Mayor flexibilidad, rendimiento en grandes volúmenes de datos y escalabilidad horizontal.

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Bases de Datos en Memoria

Almacenan datos en la RAM para acceso ultrarrápido.

Se usan para caché, sesiones y análisis en tiempo real.
📌 Ejemplo: Redis, Memcached.

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Bases de Datos en la Nube

Ofrecen almacenamiento y acceso remoto desde servidores en la nube.
📌 Ejemplos:
✅ Firebase (Google)
✅ Amazon RDS (AWS)
✅ Azure SQL Database (Microsoft)

# data[].attributes.body
Creación: Se diseña el esquema de datos.
Inserción: Se agregan registros.
Consulta: Se buscan datos con comandos SQL o NoSQL.
Actualización: Se modifican registros.

Eliminación: Se eliminan datos cuando ya no se necesitan.

# data[].attributes.body
Si necesitas estructuras bien definidas y relaciones complejas → SQL

Si trabajas con datos no estructurados o escalabilidad → NoSQL

Si requieres velocidad y almacenamiento temporal → En memoria

Si quieres accesibilidad y gestión sencilla → En la nube

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Primera Generación: Archivos Planos (1950-1960)

📌 Antes de que existieran las bases de datos modernas, los datos se almacenaban en archivos planos (textos o binarios).
📌 Problema: Eran difíciles de organizar, no permitían relaciones entre datos y su acceso era lento.

Ejemplo: Grandes empresas como bancos usaban tarjetas perforadas para almacenar información.

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Bases de Datos Jerárquicas y en Red (1960-1970)

📌 Se crearon modelos más organizados para gestionar grandes volúmenes de datos.

✅ Modelo Jerárquico (IMS - IBM, 1966)

Organiza los datos en una estructura de árbol (similar a carpetas y subcarpetas).

Ejemplo: Un cliente puede tener varias órdenes, pero cada orden pertenece a un solo cliente.

✅ Modelo en Red (CODASYL - 1970)

Permite relaciones más complejas entre datos mediante un sistema de "red".

Ejemplo: Un producto puede pertenecer a múltiples categorías.

📌 Problema: Eran difíciles de programar y mantener.

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Bases de Datos Relacionales (1970-1990)

💡 Edgar F. Codd (IBM, 1970) introduce el Modelo Relacional, que revolucionó el almacenamiento de datos.

✅ Claves del modelo relacional:

Usa tablas (filas y columnas) para organizar la información.

Relaciona datos mediante claves primarias y foráneas.

Permite el uso de SQL (Structured Query Language) para gestionar datos.

📌 Ejemplos de Bases de Datos Relacionales (SQL) que surgieron:

Oracle Database (1979)

IBM Db2 (1983)

MySQL (1995)

PostgreSQL (1996)

📌 Ventajas: Simplicidad, organización clara y facilidad de consulta con SQL.

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Bases de Datos NoSQL y Big Data (2000-Actualidad)

Con la llegada del internet, redes sociales y grandes volúmenes de datos, las bases relacionales empezaron a tener problemas de escalabilidad.

✅ Bases de Datos NoSQL (No Structured Query Language)

No usan tablas, sino documentos, clave-valor, grafos o columnas.

Ideales para datos no estructurados y grandes volúmenes.

📌 Ejemplos de NoSQL:

MongoDB (2009) → Basado en documentos JSON.

Cassandra (2008, Facebook) → Manejo de datos en columnas para escalabilidad masiva.

Neo4j (2007) → Bases de datos en grafos, ideales para redes sociales.

✅ Big Data y Bases de Datos Distribuidas

Sistemas como Google BigQuery, Apache Hadoop y Spark permiten manejar billones de registros a nivel global.

✅ Bases de Datos en la Nube

Servicios como Amazon RDS, Google Firebase y Azure SQL permiten almacenar datos en servidores en línea con alta disponibilidad.

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