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Los orígenes de las bases de datos pueden encontrarse desde la antigüedad donde ya existían bibliotecas y toda clase de registros, almacenando así gran cantidad de datos, pero su búsqueda era demorada y no contaban con maquinas que reemplazaran el trabajo manual.

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Este año se dio origen a la maquina automática de perforación de tarjetas (inventadas por Hernán Hollerith). Una tarjeta perforada es una pieza que contiene información digital representada mediante la presencia o ausencia de agujeros en posiciones.

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Este dispositivo procesaba cintas magnéticas y tenia un convertidos de tarjetas perforadas a cintas magnéticas.

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La creación de las cintas magnéticas y sus principios se la atribuyen al inglés Oberlin Smith, estas cintas son un tipo de medio o soporte de almacenamiento de datos que se graba en pistas sobre una banda plástica con un material magnetizado. El tipo de información que se puede almacenar en las cintas magnéticas es variado, como vídeo, audio y datos.

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Las computadoras bajan los precios. Los discos reemplazan el uso de las cintas, con estos ya se podía consultar la información directamente y no era necesario saber la ubicación exacta de los datos. Se da inicio a bases de datos de red y jerárquicas. Alianza IBM y American Airlines para desarrollar un sistema operativo que manejaba transacciones, reservas de vuelos e información de pasajeros (SABRE).GE desarrolla IDS sistema de red creando estándar CODASYL.

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Se llevo a cabo el desarrollo del IDS desarrollado por Charles Bachman que supuso la creación de un nuevo tipo de sistema de bases de datos conocido como modelo en red que permitió la creación de un standard en los sistemas de bases de datos gracias a la creación de nuevos lenguajes de sistemas de información.

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Modelo de bases de datos relacional 1970

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Modelo de bases de datos relacional 1970

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Edgar Frank Codd publicó un importante documento para proponer el uso de un modelo de base de datos relacional. En su modelo, el esquema de la base de datos, o la organización lógica, se desconecta de almacenamiento de información física, y esto se convirtió en el principio de norma para los sistemas de bases de datos.

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Lenguaje de consulta estructurado o SQL, se convirtió en el lenguaje de consulta estándar, ya que las bases de datos relacionales con su sistema de tablas pudieron competir con las bases jerárquicas y de red, como consecuencia de que su nivel de programación era sencillo y su nivel de programación era relativamente bajo.

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La compañía CERN puso el software de la World Wide Web en el dominio público, a través de este software se facilita la consulta a bases de datos.

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Existe la versatilidad de combinar el estándar SQL con la accesibilidad que proporciona el Internet y se desarrolla MySQL

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Las bases de datos XML (Extensible Markup Language) forman un subconjunto de bases de datos utilizando el lenguaje XML, que es abierto, legible para humanos y maquinas, ampliamente usado.

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Las economías alrededor del cómputo han cambiado gracias a los avances en hardware. Son comunes los servidores con múltiples procesadores/núcleos, los sistemas de 4 y 8 vías son accesibles, la memoria es mucho más económica, los discos duros son de mayor capacidad y mucho menor costo.

Aún así, esta tercera generación de gestores de base de datos opera básicamente de la misma forma que la anterior, aunque los efectos de escalabilidad, desempeño, administración y ahorro en costo son dramáticamente mayores gracias a los avances de la tecnología.

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En los últimos años se han estado gestando innovaciones que poco a poco han ido permeando a los sistemas de base de datos. Algunos de los más significativos:

Base de datos en memoria. La forma en que los datos están organizados y se manejan es totalmente diferente. Se usan estructuras de datos simples, se eliminan problemas de transferencia de información. Una operación se puede ejecutar de 20 a 200 veces más rápido que en sistemas convencionales. El acceso óptimo es en forma de interfaz de programación (APIs). Sybase, Oracle, Four Js y otros ofrecen algunas de estas capacidades.

Almacenamiento columnar. Para análisis estadístico, como almacenes de datos, es posible almacenar columnas en lugar de renglones, reduciendo la entrada y salida en forma significativa.

Almacenamiento no relacional. Para agregar grandes cantidades de datos y realizar operaciones de búsqueda ha aparecido éste modelo. BigTable de Google, SimpleDB de Amazon y Azure Storage de Microsoft son ejemplos. Algunos proveen funcionalidad para administrar documentos XML, como Tierlogic, Tamino, XMS. Los sistemas tradicionales incluyendo a Oracle, IBM y Microsoft han extendido sus productos a tipos de datos geográficos y no-estructurados.

La nube. Ofrece por primera vez la verdadera posibilidad de almacenamiento ilimitado. Bases de datos en data centers internos pueden “extenderse” a operar en centros de datos públicos. Microsoft SQL Azure es el mejor ejemplo.

Appliances. Para bases de datos de múltiples Terabytes, la “escalabilidad de un solo sistema” continuará siendo más económica que la nube. Las aplicaciones de misión crítica requieren cada vez más empaquetar hardware, software y una arquitectura preconfigurada a una carga específica de trabajo. Desde sistemas de 8 procesadores hasta contenedores con miles de servidores preconfigurados a la medida.

Sensores y tiempo real. En el mundo de los sistemas embebidos que manejan tecnologías como RFID y eventos en Internet, se hace necesario analizar la información y tomar acción en memoria y antes de almacenar datos. StreamInsight es una nueva característica en la reciente liberación de Microsoft SQL Server 2008 “R2”.

Con certeza veremos la aparición de una nueva generación de sistemas de base de datos durante los siguientes 3 años, y la gran batalla que la misma conllevará. Lo popular y lo gratuito está bien, pero ahí no está la innovación ni las nuevas oportunidades