Una base de datos o banco de datos es un conjunto de datos que pertenecen al mismo contexto almacenados sistemáticamente para su posterior uso. En este sentido, una biblioteca puede considerarse una base de datos compuesta en su mayoría por documentos y textos impresos en papel e indexados para su consulta. En la actualidad, y debido al desarrollo tecnológico de campos como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de datos tienen formato electrónico, que ofrece un amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.



En informática existen los sistemas gestores de bases de datos (SGBD), que permiten almacenar y posteriormente acceder a los datos de forma rápida y estructurada. Las propiedades de los sistemas gestores de bases de datos se estudian en informática.



Las aplicaciones más usuales son para la gestión de empresas e instituciones públicas. También son ampliamente utilizadas en entornos científicos con el objeto de almacenar la información experimental.



Aunque las bases de datos pueden contener muchos tipos de datos, algunos de ellos se encuentran protegidos por las leyes de varios países. Por ejemplo en España, los datos personales se encuentran protegidos por la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).



Tabla de contenidos [ocultar]

1 Tipos de bases de datos

1.1 Según la variabilidad de los datos almacenados

1.1.1 Bases de datos estáticas

1.1.2 Bases de datos dinámicas

1.2 Según el contenido

1.2.1 Bases de datos bibliográficas

1.2.2 Bases de datos de texto completo

1.2.3 Directorios

1.2.4 Banco de imágenes, audio, video, multimedia, etc.

1.2.5 Bases de datos o "bibliotecas" de información Biológica

2 Modelos de bases de datos

2.1 Bases de datos jerárquicas

2.2 Base de datos de red

2.3 Base de datos relacional

2.4 Bases de datos orientadas a objetos

2.5 Bases de datos documentales

2.6 Base de datos deductivas

2.7 Gestión de bases de datos distribuida







Tipos de bases de datos

Las bases de datos pueden clasificarse de varias maneras, de acuerdo al criterio elegido para su clasificación:





Según la variabilidad de los datos almacenados



Bases de datos estáticas

Éstas son bases de datos de sólo lectura, utilizadas primordialmente para almacenar datos históricos que posteriormente se pueden utilizar para estudiar el comportamiento de un conjunto de datos a través del tiempo, realizar proyecciones y tomar decisiones.





Bases de datos dinámicas

Éstas son bases de datos donde la información almacenada se modifica con el tiempo, permitiendo operaciones como actualización y adición de datos, además de las operaciones fundamentales de consulta. Un ejemplo de esto puede ser la base de datos utilizada en un sistema de información de una tienda de abarrotes, una farmacia, un videoclub, etc.





Según el contenido



Bases de datos bibliográficas

Solo contienen un surrogante (representante) de la fuente primaria, que permite localizarla. Un registro típico de una base de datos bibliográfica contiene información sobre el autor, fecha de publicación, editorial, título, edición, de una determinada publicación, etc. Puede contener un resúmen o extracto de la publicación original, pero nunca el texto completo, porque sino estaríamos en presencia de una base de datos a texto completo (o de fuentes primarias—ver más abajo). Como su nombre lo indica, el contenido son cifras o números. Por ejemplo, una colección de resultados de análisis de laboratorio, entre otras.





Bases de datos de texto completo

Almacenan las fuentes primarias, como por ejemplo, todo el contenido de todas las ediciones de una colección de revistas científicas.





Directorios

Un ejemplo son las guías telefónicas en formato electrónico.





Banco de imágenes, audio, video, multimedia, etc.



Bases de datos o "bibliotecas" de información Biológica

Son bases de datos que almacenan diferentes tipos de información proveniente de las ciencias de la vida o médicas. Se pueden considerar en varios subtipos:



Aquellas que almacenan secuencias de nucleótidos o proteínas.

Las bases de datos de rutas metabólicas

Bases de datos de estructura, comprende los registros de datos experimentales sobre estructuras 3D de biomoléculas

Bases de datos clínicas

Bases de datos bibliográficas (biológicas)



Modelos de bases de datos

Además de la clasificación por la función de las bases de datos, éstas también se pueden clasificar de acuerdo a su modelo de administración de datos.



Un modelo de datos es básicamente una "descripción" de algo conocido como contenedor de datos (algo en donde se guarda la información), así como de los métodos para almacenar y recuperar información de esos contenedores. Los modelos de datos no son cosas físicas: son abstracciones que permiten la implementación de un sistema eficiente de base de datos; por lo general se refieren a algoritmos, y conceptos matemáticos.



Algunos modelos con frecuencia utilizados en las bases de datos:





Bases de datos jerárquicas

Éstas son bases de datos que, como su nombre indica, almacenan su información en una estructura jerárquica. En este modelo los datos se organizan en una forma similar a un árbol (visto al revés), en donde un nodo padre de información puede tener varios hijos. El nodo que no tiene padres es llamado raíz, y a los nodos que no tienen hijos se los conoce como hojas.



Las bases de datos jerárquicas son especialmente útiles en el caso de aplicaciones que manejan un gran volumen de información y datos muy compartidos permitiendo crear estructuras estables y de gran rendimiento.



Una de las principales limitaciones de este modelo es su incapacidad de representar eficientemente la redundancia de datos.





Base de datos de red

Éste es un modelo ligeramente distinto del jerárquico; su diferencia fundamental es la modificación del concepto de nodo: se permite que un mismo nodo tenga varios padres (posibilidad no permitida en el modelo jerárquico).



Fue una gran mejora con respecto al modelo jerárquico, ya que ofrecía una solución eficiente al problema de redundancia de datos; pero, aun así, la dificultad que significa administrar la información en una base de datos de red ha significado que sea un modelo utilizado en su mayoría por programadores más que por usuarios finales.





Base de datos relacional

Artículo principal: Modelo relacional

Éste es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente. Tras ser postulados sus fundamentos en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos. Su idea fundamental es el uso de "relaciones". Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados "tuplas". Pese a que ésta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Edgar Frank Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar. Esto es pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (las filas de una tabla), que representarían las tuplas, y campos (las columnas de una tabla).



En este modelo, el lugar y la forma en que se almacenen los datos no tienen relevancia (a diferencia de otros modelos como el jerárquico y el de red). Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar para un usuario esporádico de la base de datos. La información puede ser recuperada o almacenada mediante "consultas" que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.



El lenguaje más habitual para construir las consultas a bases de datos relacionales es SQL, Structured Query Language o Lenguaje Estructurado de Consultas, un estándar implementado por los principales motores o sistemas de gestión de bases de datos relacionales.



Durante su diseño, una base de datos relacional pasa por un proceso al que se le conoce como normalización de una base de datos.



Durante los años '80 (1980-1989) la aparición de dBASE produjo una revolución en los lenguajes de programación y sistemas de administración de datos. Aunque nunca debe olvidarse que dBase no utilizaba SQL como lenguaje base para su gestión.





Bases de datos orientadas a objetos

Este modelo, bastante reciente, y propio de los modelos informáticos orientados a objetos, trata de almacenar en la base de datos los objetos completos (estado y comportamiento).



Una base de datos orientada a objetos es una base de datos que incorpora todos los conceptos importantes del paradigma de objetos:



Encapsulación - Propiedad que permite ocultar la información al resto de los objetos, impidiendo así accesos incorrectos o conflictos.

Herencia - Propiedad a través de la cual los objetos heredan comportamiento dentro de una jerarquía de clases.

Polimorfismo - Propiedad de una operación mediante la cual puede ser aplicada a distintos tipos de objetos.

En bases de datos orientadas a objetos, los usuarios pueden definir operaciones sobre los datos como parte de la definición de la base de datos. Una operación (llamada función) se especifica en dos partes. La interfaz (o signatura) de una operación incluye el nombre de la operación y los tipos de datos de sus argumentos (o parámetros). La implementación (o método) de la operación se especifica separadamente y puede modificarse sin afectar la interfaz. Los programas de aplicación de los usuarios pueden operar sobre los datos invocando a dichas operaciones a través de sus nombres y argumentos, sea cual sea la forma en la que se han implementado. Esto podría denominarse independencia entre programas y operaciones.



Se está trabajando en SQL3, que es el estándar de SQL92 ampliado, que soportará los nuevos conceptos orientados a objetos y mantendría compatibilidad con SQL92.





Bases de datos documentales

Permiten la indexación a texto completo, y en líneas generales realizar búsquedas más potentes. Tesaurus es un sistema de índices optimizado para este tipo de bases de datos.





Base de datos deductivas

Un sistema de base de datos deductivas, es un sistema de base de datos pero con la diferencia de que permite hacer deducciones a través de inferencias. Se basa principalmente en reglas y hechos que son almacenados en la base de datos. También las bases de datos deductivas son llamadas base de datos lógica, a raíz de que se basan en lógica matemática.





Gestión de bases de datos distribuida

La base de datos está almacenada en varias computadoras conectadas en red. Surgen debido a la existencia física de organismos descentralizados. Esto les da la capacidad de unir las bases de datos de cada localidad y acceder así a distintas universidades, sucursales de tiendas, etcetera



EM

Acá te dejo un vídeo donde te puedes guiar.!!



https://www.youtube.com/watch?v=oNPuOppM3AQ

[edit] History

The earliest known use of the term data base was in November 1963, when the System Development Corporation sponsored a symposium under the title Development and Management of a Computer-centered Data Base[1]. Database as a single word became common in Europe in the early 1970s and by the end of the decade it was being used in major American newspapers. (Databank, a comparable term, had been used in the Washington Post newspaper as early as 1966.)



The first database management systems were developed in the 1960s. A pioneer in the field was Charles Bachman. Bachman's early papers show that his aim was to make more effective use of the new direct access storage devices becoming available: until then, data processing had been based on punched cards and magnetic tape, so that serial processing was the dominant activity. Two key data models arose at this time: CODASYL developed the network model based on Bachman's ideas, and (apparently independently) the hierarchical model was used in a system developed by North American Rockwell, later adopted by IBM as the cornerstone of their IMS product. While IMS along with the CODASYL IDMS were the big, high visibility databases developed in the 1960's, several others were also born in that decade, some of which have a significant installed base today. Two worthy of mention are the PICK and MUMPS databases, with the former developed originally as an operating system with an embedded database and the latter as a programming language and database for the development of data-based software.



The relational model was proposed by E. F. Codd in 1970. He criticized existing models for confusing the abstract description of information structure with descriptions of physical access mechanisms. For a long while, however, the relational model remained of academic interest only. While CODASYL products (IDMS) and network model products (IMS) were conceived as practical engineering solutions taking account of the technology as it existed at the time, the relational model took a much more theoretical perspective, arguing (correctly) that hardware and software technology would catch up in time. Among the first implementations were Michael Stonebraker's Ingres at Berkeley, and the System R project at IBM. Both of these were research prototypes, announced during 1976. The first commercial products, Oracle and DB2, did not appear until around 1980. The first successful database product for microcomputers was dBASE for the CP/M and PC-DOS/MS-DOS operating systems.



During the 1980s, research activity focused on distributed database systems and database machines, but these developments had little effect on the market. Another important theoretical idea was the Functional Data Model, but apart from some specialized applications in genetics, molecular biology, and fraud investigation, the world took little notice.



In the 1990s, attention shifted to object-oriented databases. These had some success in fields where it was necessary to handle more complex data than relational systems could easily cope with, such as spatial databases, engineering data (including software engineering repositories), and multimedia data. Some of these ideas were adopted by the relational vendors, who integrated new features into their products as a result. The 1990s also saw the spread of Open Source databases, such as PostgreSQL and MySQL.



In the 2000s, the fashionable area for innovation is the XML database. As with object databases, this has spawned a new collection of startup companies, but at the same time the key ideas are being integrated into the established relational products. XML databases aim to remove the traditional divide between documents and data, allowing all of an organization's information resources to be held in one place, whether they are highly structured or not.



disculpa que este en ingles pero fue lo mejor q encontre