El software de base de datos se utiliza para crear, editar y mantener archivos y registros de bases de datos, lo que facilita su creación, la entrada y edición de datos. En ocasiones, el software de base de datos también se denomina DBMS que sirve como una interfaz entre la base de datos y sus usuarios o programas finales, lo que permite a los usuarios recuperar, actualizar y administrar cómo se organiza y optimiza la información.

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales de código abierto basado en SQL. Fue diseñado y optimizado para aplicaciones web y puede ejecutarse en cualquier plataforma; está diseñada para procesar millones de consultas y miles de transacciones; la flexibilidad bajo demanda es su característica principal.

Desde su inicio a principios de los 60's, la base de datos jerárquica y la base de datos de red eran utilizados para almacenar y manipular los datos; simples, e inflexibles. En los 80's, las bases de datos relacionales se popularizaron, seguido de bases de datos orientadas a objetos en los 90's. Recientemente, surgieron las bases de datos NoSQL como respuesta al crecimiento de internet. Hoy, las bases de datos en la nube y las bases de datos independientes están abriendo nuevos caminos.

Almacenes de datos. Es un tipo de base de datos diseñada específicamente para consultas y análisis rápidos, y funciona como un depósito central de datos.

Mediante el uso de bases de datos y otras herramientas informáticas y de inteligencia empresarial, las organizaciones ahora pueden aprovechar los datos que recopilan para ejecutar de manera más eficiente, permitir una mejor toma de decisiones y volverse más ágiles y escalables. Al tener un control directo sobre la capacidad de crear y usar bases de datos, los usuarios obtienen control y autonomía mientras mantienen importantes estándares de seguridad.

Mantenerse al día con la demanda. Las empresas necesitan acceso en tiempo real a sus datos para respaldar la toma de decisiones a tiempo y aprovechar nuevas oportunidades.

Gestionar y mantener la base de datos y la infraestructura. Se debe vigilar continuamente la base de datos en busca de problemas y realizar un mantenimiento preventivo, así como aplicar actualizaciones de software y revisiones. A mayor complejidad y volumen, se enfrenta el gasto de contratar talento adicional para monitorear y optimizar sus bases de datos.

Garantizar la seguridad de los datos. Las vulneraciones de los datos están ocurriendo en todas partes en estos días, y los hackers se están volviendo más inventivos.

Eliminar límites en la escalabilidad. La predicción de capacidad para las bases de datos que se necesitará es dificil de establecer efectivamente.

Base de datos multimodelo. Combinan diferentes tipos de modelos de base de datos en un único back-end integrado.

Base de datos documental/JSON. Diseñadas para almacenar, recuperar y administrar información orientada a documentos.

Bases de datos en la nube. Colección de datos, estructurados o no, que reside en una plataforma de computación en la nube privada, pública o híbrida. Hay dos tipos: tradicional y database as a service (DBaaS). Con DBaaS, las tareas administrativas y el mantenimiento son realizados por un proveedor de servicios.

Bases de datos de código abierto. El código fuente es abierto; podrían ser bases de datos SQL o NoSQL.

La primera base de datos independiente se anunció a fines de 2017 y varios analistas reconocieron rápidamente la tecnología y su posible impacto en la informática.

Con estas tareas tediosas automatizadas, se libera tiempo para hacer más trabajo estratégico. Las capacidades de independencia, seguridad automática y autorreparación están preparadas para permitir ventajas de rendimiento, menores costos y mayor seguridad.

Bases de datos NoSQL. O base de datos no relacional, permite que los datos no estructurados y semiestructurados se almacenen y manipulen.

Bases de datos distribuidas. Consta de dos o más archivos ubicados en diferentes sitios. Puede almacenarse en múltiples computadoras.

Bases de datos orientadas a grafos. Aalmacena datos en términos de entidades y las relaciones entre entidades.

Bases de datos orientadas a objetos. La información se representa en forma de objetos.

Bases de datos OLTP. Base de datos analítica y rápida diseñada para un gran número de transacciones realizadas por múltiples usuarios.

Las bases de datos relacionales se utilizan para seguimiento de los inventarios, procesar transacciones de comercio electrónico, administrar grandes cantidades de información de clientes de misión crítica y mucho más. Se considera para cualquier necesidad de información en la que los puntos de datos se relacionen entre sí y se deban administrar de una manera segura, consistente y basada en reglas.

La tecnología autónoma se basa en las fortalezas del modelo relacional para ofrecer un nuevo tipo de base de datos relacional: La base de datos independiente mantiene el poder y las ventajas del modelo relacional, pero utiliza la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje autónomo y la automatización para supervisar y mejorar el rendimiento de las consultas y las tareas de gestión.

El modelo relacional es el mejor para mantener la consistencia de los datos en todas las aplicaciones y copias de la base de datos (denominadas instancias); lo que garantiza que múltiples instancias de una base de datos tengan los mismos datos todo el tiempo.

Las operaciones lógicas permiten que una aplicación especifique el contenido que necesita, mientras que las operaciones físicas determinan cómo se debe acceder a esos datos y luego realizan la tarea. Para garantizar que los datos sean siempre precisos y accesibles, las bases de datos relacionales siguen ciertas reglas de integridad.

Pueden surgir conflictos en una base de datos cuando varios intentan cambiar los mismos datos al mismo tiempo. Las técnicas de bloqueo y concurrencia reducen la posibilidad de conflictos mientras mantienen la integridad de los datos.
El bloqueo evita que otros usuarios y aplicaciones accedan a los datos mientras se actualizan.
La concurrencia gestiona la actividad cuando varios usuarios o aplicaciones realizan consultas al mismo tiempo en la misma base de datos.

Permiten procedimientos almacenados, que son bloques de código a los que se puede acceder con una simple llamada de aplicación. Los procedimientos almacenados ayudan a garantizar que ciertas funciones de datos en la aplicación se implementen de una manera específica.

Las bases de datos relacionales manejan las reglas y políticas comerciales en un nivel muy detallado, con políticas estrictas sobre el compromiso. Una capacidad de compromiso multifacética se llama atomicidad que es la clave para mantener la precisión de los datos en la base de datos y garantizar que cumpla con las reglas, regulaciones y políticas de la empresa.

¿Cuáles son nuestros requisitos de precisión de datos? ¿El almacenamiento de datos y la precisión dependerán de la lógica empresarial? ¿Nuestros datos tienen requisitos estrictos de precisión (por ejemplo, datos financieros e informes gubernamentales)?

¿Necesitamos escalabilidad? ¿Cuál es la escala de los datos a administrar y cuál es su crecimiento previsto? ¿Será necesario que el modelo de base de datos admita copias de base de datos duplicadas (como instancias separadas) para la escalabilidad? Si es así, ¿puede mantener la consistencia de los datos en esas instancias?

¿Qué tan importante es la concurrencia? ¿Varios usuarios y aplicaciones necesitarán un acceso simultáneo a los datos? ¿El software de la base de datos admite concurrencia mientras protege los datos?

¿Cuáles son nuestras necesidades de rendimiento y confiabilidad? ¿Necesitamos un producto de alto rendimiento y alta confiabilidad? ¿Cuáles son los requisitos para el rendimiento de la consulta-respuesta? ¿Cuáles son los compromisos de los proveedores para los acuerdos de nivel de servicio (SLA) o tiempo de inactividad no planificado?