Breve Historia de las Bases de datos.

Hablando dentro del contexto de Arquitecturas de Información, el diseño de las bases de datos es un elemento fundamental para el éxito de cualquier producto. Pero ¿qué es una base de datos?, en su definición más básica podríamos decir que una base de datos es un almacén que guarda datos. Un sistema de base de datos es un almacén de datos y también es un mecanismo para acceder esos datos.

Las bases de datos han existido desde los comienzos de las civilizaciones y de echo define a las civilizaciones.

Cuando el hombre necesita guardar conocimiento o seguir el rastro de la información, lo escribe, y lo cataloga usando índices de papel. Así el libro fue el primer tipo de base de datos. Estos no eran bases de datos electrónicas, sin embargo servían para el mismo propósito. Eran usados para seguir el rastro de libros de contabilidad, conocimiento científico e histórico. Hoy cuando pensamos en bases de datos, pensamos en bases de datos electrónicas, no en estos objetos que definieron a la civilización hace varios miles de años.

Las bases de datos sirven para solucionar algunos problemas:

1. Compensan el hecho de una memoria terrible, si se olvida algo simplemente se busca.
2. Compensan el hecho de que los humanos solo podemos analizar pequeñas piezas de información, las BD agrupan los datos por nosotros.
3. Permiten compartir hechos y eventualmente conocimiento. Por ejemplo en los burós de crédito varias compañías pueden revisar el historial crediticio de las personas.

El nacimiento de las Bases de Datos relacionales

Cuando la gente habla de Bases de Datos, regularmente se refieren a Bases de datos electrónicas mas estructuradas tales como Relacionales, Objetos, OLAP o espaciales.

Este tipo de Bases de datos tienen sus orígenes en el año de 1970 cuando E.F. Codd de IBM introdujo la idea de un modelo relacional de Bases de datos en un documento titulado “A Relational Model of data for Large Shared Banks” , antes de eso la mayoría de bases de datos estaban basadas en un modelo de red o una simple estructura de archivo plano.

El modelo relacional estaba basado en una teoría de conjuntos matemáticos que servía para múltiples propósitos:

• Abstraer la representación de datos de su almacenaje físico y manipularlos.
• Minimizar la redundancia de datos, dividiéndolos en distintos grupos no duplicados que pueden ser relacionados en un infinito numero de maneras para producir un infinito número de representaciones.
• Incrementar la consistencia de datos, por ejemplo si se cambia el nombre de un cliente, este cambiara en todos los reportes que se hagan acerca de ese cliente, porque esa parte es guardada en una sola parte pero genera varias vistas o representaciones del dato.

Posteriormente un lenguaje llamado SQL (Lenguaje estructurado de consultas) también desarrollado por IBM, fue creado para generar reportes y actualizar datos en este nuevo modelo relacional.

El Sistema R de IBM nació de este trabajo, pero fue ignorado por IBM, y poco después Oracle saco su versión comercial de BD basada en la teoría relacional de Codd, y el Berkely Ingres.

El proyecto de investigación Berkely Ingres fue también comenzado por este tiempo y consistía en extender el modelo relacional para que trabajara con modelos mas complejos de datos, muchos modelos de Objetos y Objetos relacionales tienen sus principios en Ingres.

Otros modelos relacionales de BD empezaron a brotar de estos modelos pioneros, Informix, Sybase y el proyecto Ingres dieron nacimiento al Postgres el cual consiste en agregar mas características Orientadas a Objetos al modelo relacional, después se transformó en PostgreSQL. El sistema R dio nacimiento a DB2.

Diferentes tipos de Bases de Datos.

El modelo relacional y SQL dieron nacimiento a otros modelos, los principales son Bases de datos de Objetos, Objetos Relacionales, Espaciales, OLAP y XML entre otras.

El modelo de Objetos fue desarrollado después del Modelo Relacional. Fue desarrollado para compensar las deficiencias del Modelo Relacional en cuanto a la construcción de consultas complejas, y estructuras de datos sin tener que dividirlas en una estructura relacional de 2 dimensiones. Este modelo usa un lenguaje muy similar al SQL llamado OSQL (object SQL).
Las bases de datos de Objetos son muy complicadas para la mayoría de los propósitos y también eran (al menos en sus inicios) mucho más lentas que las bases de datos relacionales.
Las bases de datos espaciales fueron desarrolladas para relacionar datos en el espacio, proveen respuestas a preguntas tales como ¿Cuanto dinero tenemos que gastar en un radio de 15 kilómetros de un lugar específico? o ¿A Cuántos kilómetros de distancia esta el hospital más cerca de mi casa?
La mayoría de las bases de datos espaciales son solo extensiones de las bases de datos relacionales usan un dialecto del SQL llamado Spatial Features Structured Quero Language (SFSQL) el cual simplemente agrega funciones espaciales al SQL.

Las bases de datos OLAP (On-Line Analytical Processing Databases) fueron diseñadas para analizar datos en lugar de actualizarlos. Son usadas para manejar procesos de negocios basados en análisis estadísticos de datos. La principal característica de las bases de datos OLAP es la velocidad de las consultas y la multi-dimensionalidad.
Tienen su propio dialecto de SQL específicamente diseñado para tratar con la multidimensionalidad de datos en OLAP.

Actualmente hay una tendencia creciente para proveer lógica de negocios con bases de datos. Inicialmente las bases de datos solo controlaban que tipo de datos podíamos capturar en un campo, después se hicieron mas sofisticadas y se hicieron mejoras como los triggers, actualización y borrado en cascada para manejar la inconsistencia entre las tablas. Ahora las BD están empezando a manejar lógica mas compleja, en algunos manejadores se pueden escribir procedimientos de bases de datos en Java, VB, Perl y Python para manejar funciones de las BD.