• 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).

• Almacenan datos en la RAM para acceso ultrarrápido.

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

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

Eliminación: Se eliminan datos cuando ya no se necesitan.

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

📌 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.

📌 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.

💡 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.

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.