My harmonious padlet by Matias Medinaceli Saavedra

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

matiasmedsaavedra — 2025-08-08 11:44:00 UTC

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.

Bases de Datos Relacionales (Años 70-80)

psparulin — 2025-08-08 12:35:58 UTC

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.

er6031045 — 2025-08-08 13:30:32 UTC

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.

marielsolangejuarez — 2025-08-08 13:33:12 UTC

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

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

e123676 — 2025-08-08 13:33:57 UTC

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.

dennypanozo8484 — 2025-08-08 13:34:45 UTC

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

e124258 — 2025-08-08 13:42:23 UTC

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.

yoana11072004 — 2025-08-08 13:43:51 UTC

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.

Bases de Datos Distribuidas y NoSQL (2000 en adelante)

facundopuna — 2025-08-08 13:45:41 UTC

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.

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

axelirahola — 2025-08-08 13:50:23 UTC

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.