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A principios de los años 1960s, las bases de datos comenzaron a desarrollarse con sistemas de procesamiento de archivos. El modelo jerárquico y el modelo de red emergen como los primeros tipos de bases de datos, utilizados principalmente para reservas de aerolíneas.

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Edgar F. Codd, un científico de IBM, propuso el modelo de base de datos relacional en 1970. Este modelo cambió el paradigma al utilizar tablas para organizar la información, simplificando el manejo de los datos.

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Peter Chen introdujo el modelo entidad-relación en 1976, ofreciendo una forma de visualizar las relaciones entre datos mediante diagramas, lo que facilitó el diseño de bases de datos.

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Durante los años 1980s, SQL (Structured Query Language) se convirtió en el estándar para el manejo y manipulación de bases de datos relacionales, lo que permitió un acceso más flexible a los datos.

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En la década de 1990, la idea de los almacenes de datos (data warehousing) emergió, permitiendo a las organizaciones almacenar grandes cantidades de datos para análisis y toma de decisiones estratégicas.

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Con la llegada del siglo XXI y el auge de la web, las bases de datos NoSQL comenzaron a ganar popularidad, ofreciendo una mayor flexibilidad y escalabilidad para aplicaciones modernas.

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NewSQL surge como un intento de proporcionar escalabilidad y desempeño de bases de datos NoSQL con la consistencia transaccional de bases de datos SQL. Ideal para aplicaciones que requieren transacciones rigurosas y escalabilidad.

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Iniciando en la década de 2010, el término 'Big Data' se popularizó para describir la recopilación y análisis de grandes volúmenes de datos, impulsando nuevas formas de pensar sobre la capacidad de almacenamiento y procesamiento de las bases de datos.

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A partir de 2015, la adopción de bases de datos en la nube aumentó significativamente, permitiendo a las empresas administrar datos de manera más flexible y económica gracias a servicios como AWS, Google Cloud y Azure.

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En la década de 2020, la inteligencia artificial y las bases de datos autónomas han comenzado a integrarse. Estas bases de datos se autogestionan, optimizando su rendimiento sin intervención humana.