PROYECCION DE LAS BASES DE

DATOS

ANTECEDENTES En 1960 apareció una primera generación de

base de datos para permitir el intercambio de información entre sistemas. La memoria RAM y el espacio de almacenamiento eran extremadamente restringidos. Para cambiar de administrador de base de datos, era necesario reescribir la aplicación debido a la variedad de lenguajes y características. Fue un modelo tan cerrado que hoy hay empresas que continúan dependiendo de productos como IMS de IBM, IDMS y DATACOM de CA, DMS II de UNISYS y Adabas de Software AG.

En la búsqueda de una nueva forma de acceder datos que fuera independiente de la aplicación, se aplicaron modelos matemáticos para crear un paradigma relacional. System /R de IBM fue la primera implementación de la propuesta del Dr. E. F. Codd. Se generaron distintas propuestas para un lenguaje de consulta universal, tales como SQL, DLL y DML. Triunfó el primero, que no gustaba a los puristas pero era más sencillo. En ese momento la memoria RAM continuaba siendo costosa y había un solo microprocesador. Teradata, Sequent y Tandem crearon configuraciones de hardware para mayor capacidad. En los noventas llegó el almacenamiento en red y mejoras incrementales con procesadores de 64 bits.

ACTUALIDAD 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.

PROYECCION A FUTURO

En los últimos años se han estado gestando innovaciones que poco a poco han ido permeando a los sistemas de base de datos. Aquí 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.

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.

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.

Appliances. Para bases de datos de múltiples Terabytes, la “escalabilidad de un solo sistema” continuará siendo más económica que la nube.

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