# data[].attributes.body
Las bases de datos comenzaron a desarrollarse en la década de 1960 con el modelo de base de datos jerárquico que permitía organizar datos en una estructura de árbol. IBM introdujo el sistema de gestión de bases de datos IMS.

# data[].attributes.headline
1970: Introducción del Modelo Relacional

# data[].attributes.subject
1970: Introducción del Modelo Relacional

# data[].attributes.body
Edgar F. Codd propuso el modelo de base de datos relacional en 1970. Este modelo revolucionó el almacenamiento y la recuperación de datos, permitiendo la manipulación de datos con el uso del álgebra relacional.

# data[].attributes.body
Oracle lanzó su primera base de datos relacional comercial, que se convertiría en una de las bases de datos más utilizadas a nivel mundial.

# data[].attributes.body
Durante los años 80, el lenguaje de consulta estructurado (SQL) se convirtió en el estándar para la gestión de bases de datos relacionales. Permite interactuar con las bases de datos de manera eficaz y eficiente.

# data[].attributes.body
El lanzamiento de MySQL, una base de datos relacional de código abierto, marcó un hito importante para las empresas que buscaban soluciones asequibles y eficaces.

# data[].attributes.body
Con el crecimiento de la web y las aplicaciones a gran escala, comenzaron a desarrollarse bases de datos NoSQL como MongoDB y Cassandra, que ofrecían una mayor flexibilidad y escalabilidad.

# data[].attributes.body
Google introdujo Bigtable, una base de datos diseñada para manejar grandes cantidades de datos distribuidos a través de miles de servidores.

# data[].attributes.body
Apache Hadoop revolucionó la forma en que las empresas gestionan grandes cantidades de datos mediante el uso del procesamiento distribuido.

# data[].attributes.body
La década de 2010 vio el auge de las bases de datos en la nube como Amazon RDS y Microsoft Azure SQL Database, ofreciendo servicios gestionados y escalabilidad sin precedentes.

# data[].attributes.headline
2020s: Inteligencia Artificial y Bases de Datos Autónomas

# data[].attributes.subject
2020s: Inteligencia Artificial y Bases de Datos Autónomas

# data[].attributes.body
La integración de la inteligencia artificial en las bases de datos ha dado lugar a bases de datos autónomas que pueden autogestionarse, realizar ajustes y parches de manera automática.