▶ Sistema Manejador de Bases de Datos

sistema de gestión de bases de datos

¿Qué es un sistema de gestión de bases de datos?

Un sistema gestor de bases de datos (DBMS) es un software de sistema para crear y gestionar bases de datos. Un DBMS hace posible que los usuarios finales creen, protejan, lean, actualicen y eliminen datos en una base de datos. El DBMS, el tipo más frecuente de plataforma de gestión de datos, sirve esencialmente como una interfaz entre las bases de datos y los usuarios o programas de aplicación, asegurando que los datos estén organizados de manera consistente y permanezcan fácilmente accesibles.

Los componentes principales de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) son datos, una base de datos, un esquema y un motor de base de datos. Así es como estos componentes funcionan juntos.

¿Qué hace un manejador de bases de datos (DBMS)?

Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) actúa como una interfaz entre los usuarios y los datos almacenados en una base de datos, permitiendo así a los usuarios crear, leer, actualizar y eliminar datos en una base de datos. Un DBMS administra el motor de base de datos, las políticas y el esquema necesarios para que los usuarios extraigan los datos que puedan necesitar.

El DBMS gestiona los datos; el motor de base de datos permite acceder, bloquear y modificar datos; y el esquema de la base de datos define la estructura lógica de la base de datos. Estos tres elementos fundamentales ayudan a proporcionar simultaneidad, seguridad, integridad de los datos y procedimientos uniformes de administración de datos. El DBMS admite muchas tareas típicas de administración de bases de datos, incluida la gestión de cambios, la supervisión y el ajuste del rendimiento, la seguridad y la copia de seguridad y la recuperación. La mayoría de los sistemas de administración de bases de datos también son responsables de las reversiones y reinicios automatizados, así como del registro y auditoría de la actividad en las bases de datos y las aplicaciones que acceden a ellas.

El manejador de bases de datos (DBMS) proporciona una vista centralizada de los datos a los que pueden acceder múltiples usuarios desde múltiples ubicaciones de manera controlada. Un DBMS puede limitar qué datos ven los usuarios finales y cómo ven los datos, proporcionando muchas vistas de un único esquema de base de datos. Los usuarios finales y los programas de software no tienen que comprender dónde se encuentran físicamente los datos o en qué tipo de medio de almacenamiento residen porque el DBMS maneja todas las solicitudes.

El sistema manejador de bases de datos (DBMS) puede ofrecer independencia de datos tanto lógica como física para proteger a los usuarios y las aplicaciones de tener que saber dónde se almacenan los datos o de preocuparse por los cambios en la estructura física de los datos. Mientras los programas utilicen la interfaz de programación de aplicaciones (API) para la base de datos que proporciona el DBMS, los desarrolladores no tendrán que modificar los programas sólo porque se hayan realizado cambios en la base de datos.

En un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), el tipo de DBMS más utilizado, la API es SQL, un lenguaje de programación estándar para definir, proteger y acceder a datos.

¿Cuáles son los componentes de un gestor de bases de datos (DBMS)?

Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es una pieza sofisticada de software de sistema que consta de múltiples componentes integrados que brindan un entorno administrado y consistente para crear, acceder y modificar datos en bases de datos. Estos componentes incluyen lo siguiente:

componentes de un gestor de bases de datos

  • Motor de almacenamiento. Este elemento básico de un DBMS se utiliza para almacenar datos. El DBMS debe interactuar con un sistema de archivos a nivel del sistema operativo (OS) para almacenar datos. Puede utilizar componentes adicionales para almacenar datos o interactuar con los datos reales a nivel del sistema de archivos.

  • Catálogo de metadatos. A veces llamado catálogo del sistema o diccionario de base de datos, un catálogo de metadatos funciona como un depósito para todos los objetos de la base de datos que se han creado. Cuando se crean bases de datos y otros objetos, el DBMS registra automáticamente información sobre ellos en el catálogo de metadatos. El DBMS utiliza este catálogo para verificar las solicitudes de datos de los usuarios, y los usuarios pueden consultar el catálogo para obtener información sobre las estructuras de bases de datos que existen en el DBMS. El catálogo de metadatos puede incluir información sobre objetos de bases de datos, esquemas, programas, seguridad, rendimiento, comunicación y otros detalles ambientales sobre las bases de datos que administra.

  • Idioma de acceso a la base de datos. El DBMS también debe proporcionar una API para acceder a los datos, generalmente en forma de un lenguaje de acceso a la base de datos para acceder y modificar datos, pero también puede usarse para crear objetos de base de datos y asegurar y autorizar el acceso a los datos. SQL es un ejemplo de lenguaje de acceso a bases de datos y abarca varios conjuntos de comandos, incluido el lenguaje de control de datos para autorizar el acceso a datos, el lenguaje de definición de datos para definir estructuras de bases de datos y el lenguaje de manipulación de datos para leer y modificar datos.

  • Motor de optimización. Un DBMS también puede proporcionar un motor de optimización, que se utiliza para analizar las solicitudes de lenguaje de acceso a la base de datos y convertirlas en comandos procesables para acceder y modificar datos.

  • Procesador de consultas. Una vez optimizada una consulta, el DBMS debe proporcionar un medio para ejecutar la consulta y devolver los resultados.

  • Administrador de bloqueo. Este componente crucial del DBMS gestiona el acceso simultáneo a los mismos datos. Se requieren bloqueos para garantizar que varios usuarios no intenten modificar los mismos datos simultáneamente.

  • Administrador de registros. El DBMS registra todos los cambios realizados en los datos administrados por el DBMS. El registro de cambios se conoce como registro y el componente de administrador de registros del DBMS se utiliza para garantizar que los registros se realicen de manera eficiente y precisa. El DBMS utiliza el administrador de registros durante el apagado y el inicio para garantizar la integridad de los datos e interactúa con las utilidades de la base de datos para crear copias de seguridad y ejecutar recuperaciones.

  • Utilidades de datos. Un DBMS también proporciona un conjunto de utilidades para administrar y controlar las actividades de la base de datos. Ejemplos de utilidades de bases de datos incluyen reorganización, runstats, copia de seguridad y copia, recuperación, verificación de integridad, carga de datos, descarga de datos y reparación de bases de datos.

Tipos de sistemas de gestión de bases de datos 

Las bases de datos tienden a ser relacionales o no relacionales y esto depende del tipo de datos que manejan. Las bases de datos relacionales almacenan datos en tablas, mientras que las bases de datos no relacionales almacenan datos en documentos JSON o pares clave-valor. Además, las bases de datos de gráficos almacenan nodos y sus relaciones. 

tipos de manejadores de bases de datos

Así como tenemos bases de datos relacionales, no relacionales y gráficas, de la misma manera podemos tener sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), sistemas de gestión de bases de datos documentales (DoDBMS) o sistemas de gestión de bases de datos gráficas.

Sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS)

Usamos bases de datos relacionales para almacenar datos estructurados, que se basan en tablas que contienen filas y columnas. Los datos se almacenan en filas que contienen una identificación única conocida como clave principal. Luego podemos vincular varias tablas entre sí en función de valores comunes, como el ID del producto o el nombre del cliente.

Usamos un RDBMS para administrar bases de datos relacionales, a veces llamadas bases de datos SQL. Esto se debe a que utilizamos SQL para interactuar con sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Algunos RDBMS populares incluyen MySQL y Microsoft SQL. 

Vale la pena señalar que muchas personas pueden referirse a MySQL como una base de datos cuando, en realidad, es un DBMS.

Otro ejemplo popular de RDBMS es un almacén de datos. Un almacén de datos es un sistema de gestión de bases de datos relacionales que se utiliza para gestionar bases de datos que almacenan datos en columnas en lugar de filas. Las bases de datos en columnas son una buena opción para el análisis de datos. Algunos ejemplos de almacenes de datos basados ​​en la nube que utilizaban datos en columnas son BigQuery de Google Cloud Platform o Redshift de Amazon Web Services.

Sistemas de gestión de bases de datos documentales (DoDBMS)

Las bases de datos no relacionales normalmente contienen estructuras tipo JSON que consideramos objetos o documentos. A diferencia de las bases de datos relacionales, los datos de las bases de datos no relacionales no tienen una estructura o relación establecida y funcionan con servicios como MongoDB (una de las plataformas NoSQL más populares) o DynamoDB. 

Usamos DoDBMS para administrar bases de datos no relacionales, que dependen de lenguajes NoSQL para interactuar con sus bases de datos. Por esta razón, a veces llamamos a las bases de datos no relacionales bases de datos NoSQL.

Sistemas de gestión de bases de datos de gráficos

Un sistema de gestión de bases de datos de gráficos proporciona soporte específico para la implementación y el mantenimiento de bases de datos de gráficos. Se utiliza una base de datos de gráficos para almacenar datos en forma de nodos y conexiones. Esta es una excelente opción para navegar por jerarquías profundas y encontrar conexiones ocultas entre elementos de una red. Podemos utilizar bases de datos gráficas para modelar redes de transporte, motores de recomendación y sistemas de detección de fraude.

Algunas opciones populares de sistemas de gestión de bases de datos de gráficos son Neo4j, ArangoDB, GraphQL y OrientDB.

Tipos y ejemplos populares de tecnologías DBMS

Los modelos de bases de datos y sistemas de gestión populares incluyen RDBMS, NoSQL DBMS, NewSQL DBMS, DBMS en memoria, DBMS en columnas, DBMS multimodelo y DBMS en la nube.

RDBMS. A veces denominado DBMS SQL y adaptable a la mayoría de los casos de uso, RDBMS presenta datos como filas en tablas con un esquema fijo y relaciones definidas por valores en columnas clave. Los productos RDBMS Tier-1 pueden ser bastante costosos, pero existen opciones de código abierto de alta calidad, como PostgreSQL, que pueden ser rentables. Otros ejemplos de productos RDBMS populares incluyen Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server e IBM Db2.

SGBD NoSQL. Muy adecuado para estructuras de datos poco definidas que pueden evolucionar con el tiempo, los DBMS NoSQL pueden requerir una mayor participación de las aplicaciones para la gestión de esquemas. Hay cuatro tipos de sistemas de bases de datos NoSQL: bases de datos de documentos, bases de datos de gráficos, almacenes de valores clave y almacenes de columnas anchas. Cada uno utiliza un tipo diferente de modelo de datos, lo que genera diferencias significativas entre cada tipo de NoSQL.

  • Las bases de datos de documentos almacenan datos semiestructurados y descripciones de esos datos en formato de documento, generalmente notación de objetos JavaScript (JSON). Son útiles para requisitos de esquemas flexibles, como los comunes en la gestión de contenidos y las aplicaciones móviles. Las bases de datos de documentos populares incluyen MongoDB y Couchbase.

  • Las bases de datos de gráficos organizan los datos como nodos y relaciones en lugar de tablas o documentos. Debido a que almacena la relación entre nodos, el sistema de gráficos puede admitir representaciones más ricas de las relaciones de datos. El modelo de datos del gráfico no se basa en un esquema estricto y puede evolucionar con el tiempo. Las bases de datos de gráficos son útiles para aplicaciones que mapean relaciones, como plataformas de redes sociales, sistemas de reservas o gestión de relaciones con los clientes. Ejemplos de bases de datos de gráficos populares incluyen Neo4j y GraphDB.

  • Los almacenes clave-valor se basan en un modelo de datos simple que combina una clave única con un valor asociado. Debido a esta simplicidad, los almacenes de valores clave se pueden utilizar para desarrollar aplicaciones altamente escalables y de alto rendimiento, como aquellas para la gestión de sesiones y el almacenamiento en caché en aplicaciones web o para gestionar los detalles del carrito de compras para compradores en línea. Ejemplos de bases de datos de valores clave populares incluyen Redis y Memcached.

  • Los almacenes de columnas anchas utilizan las conocidas tablas, columnas y filas de los sistemas de bases de datos relacionales, pero los nombres y el formato de las columnas pueden diferir de una fila a otra en una sola tabla. Cada columna también se almacena por separado en el disco. A diferencia del almacenamiento tradicional orientado a filas, un almacén de columnas anchas es óptimo cuando se consultan datos por columnas, como en motores de recomendación, catálogos, detección de fraude y registro de eventos. Cassandra y HBase son ejemplos de tiendas de columnas anchas.

Nuevo DBMS SQL. Los sistemas relacionales modernos que utilizan SQL y los sistemas de bases de datos NewSQL ofrecen el mismo rendimiento escalable que los sistemas NoSQL. Pero los sistemas NewSQL también brindan soporte ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) para la consistencia de los datos. Un DBMS NewSQL está diseñado como un sistema de base de datos SQL relacional con una arquitectura distribuida y tolerante a fallas. Otras características típicas de las ofertas del sistema NewSQL incluyen capacidad en memoria y servicios de bases de datos agrupadas con la capacidad de implementarse en la nube. Muchos paquetes DBMS NewSQL tienen menos características y componentes y ocupan menos espacio que las ofertas relacionales heredadas, lo que los hace más fáciles de soportar y comprender. Algunos proveedores ahora evitan la etiqueta NewSQL y describen sus tecnologías como bases de datos SQL distribuidas. CockroachDB, Google Cloud Spanner, NuoDB, Volt Active Data y YugabyteDB son ejemplos de sistemas de bases de datos en esta categoría.

IMDBMS. Un sistema de gestión de bases de datos en memoria se basa predominantemente en la memoria principal para  el almacenamiento, la gestión y la manipulación de datos. Al reducir la latencia asociada con la lectura desde el disco, un IMDBMS puede proporcionar tiempos de respuesta más rápidos y un mejor rendimiento, pero puede consumir más recursos. Por lo tanto, una base de datos en memoria es ideal para aplicaciones que requieren alto rendimiento y acceso rápido a los datos, como almacenes de datos que admiten HTAP (proceso híbrido transaccional y analítico) en tiempo real. Cualquier tipo de DBMS (relacional, NoSQL, etc.) también puede admitir el procesamiento en memoria. SAP HANA y Redis son ejemplos de sistemas de bases de datos en memoria.

CDBMS. Un sistema de gestión de bases de datos en columnas almacena datos en tablas centradas en columnas en lugar de filas, lo que da como resultado un acceso a los datos más eficiente cuando solo se requiere un subconjunto de columnas. Es muy adecuado para almacenes de datos que tienen una gran cantidad de elementos de datos similares. Los productos populares de bases de datos en columnas incluyen Snowflake y Amazon Redshift.

SGBD multimodelo. Este sistema admite más de un modelo de base de datos. Los usuarios pueden elegir el modelo más apropiado para los requisitos de su aplicación sin tener que cambiar a un DBMS diferente. Por ejemplo, IBM Db2 es un DBMS relacional, pero también ofrece una opción en columnas. Muchos de los sistemas de bases de datos más populares también califican como multimodelo a través de complementos, incluidos Oracle, PostgreSQL y MongoDB. Otros productos, como Azure Cosmos DB y MarkLogic, se desarrollaron específicamente como bases de datos multimodelo.

SGBD en la nube. El DBMS, integrado y accesible a través de la nube, puede ser de cualquier tipo (relacional, NoSQL, etc.) y un sistema convencional implementado y administrado por una organización de usuarios o un servicio administrado proporcionado por el proveedor de la base de datos. Los servicios en la nube populares que permiten la implementación de bases de datos en la nube incluyen Microsoft Azure, Google Cloud y AWS.

Beneficios de usar manejadores de base de datos

Una de las mayores ventajas de utilizar un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) es que permite a los usuarios y programadores de aplicaciones acceder y utilizar los mismos datos simultáneamente mientras gestionan la integridad de los datos. Los datos están mejor protegidos y mantenidos cuando se pueden compartir mediante un DBMS en lugar de crear nuevas iteraciones de los mismos datos almacenados en nuevos archivos para cada nueva aplicación. El DBMS proporciona un almacén central de datos al que múltiples usuarios pueden acceder de forma controlada.

El almacenamiento central y la gestión de datos dentro del DBMS proporcionan lo siguiente:

  • abstracción e independencia de datos;

  • seguridad de datos;

  • un mecanismo de bloqueo para acceso concurrente;

  • un manejador eficiente para equilibrar las necesidades de múltiples aplicaciones utilizando los mismos datos;

  • la capacidad de recuperarse rápidamente de fallos y errores;

  • sólidas capacidades de integridad de datos;

  • registro y auditoría de actividades;

  • acceso sencillo mediante una API estándar; y

  • Procedimientos uniformes de administración de datos.

Otra ventaja de un DBMS es que los administradores de bases de datos (DBA) pueden utilizarlo para imponer una organización lógica y estructurada a los datos. Un DBMS ofrece economía de escala para procesar grandes cantidades de datos porque está optimizado para dichas operaciones.

Un DBMS también puede proporcionar muchas vistas de un único esquema de base de datos. Una vista define qué datos ve el usuario y cómo ese usuario ve los datos. El DBMS proporciona un nivel de abstracción entre el esquema conceptual que define la estructura lógica de la base de datos y el esquema físico que describe los archivos, índices y otros mecanismos físicos que utiliza la base de datos. Un DBMS permite a los usuarios modificar los sistemas mucho más fácilmente cuando cambian los requisitos comerciales. Un DBA puede agregar nuevas categorías de datos a la base de datos sin interrumpir el sistema existente, aislando así a las aplicaciones de cómo se estructuran y almacenan los datos.

Sin embargo, un DBMS debe realizar trabajo adicional para ofrecer estas ventajas, incurriendo así en gastos generales. Un DBMS utilizará más memoria y CPU que un simple sistema de almacenamiento de archivos, y diferentes tipos de DBMS requerirán diferentes tipos y niveles de recursos del sistema.

Desventajas de los DBMS

Quizás el mayor inconveniente sea el costo del hardware, el software y el personal necesarios para ejecutar un DBMS empresarial, como SQL Server, Oracle o IBM Db2. El hardware suele ser un servidor de alta gama con una cantidad significativa de memoria configurada, junto con grandes conjuntos de discos para almacenar los datos. El software incluye el propio DBMS, que es costoso, así como herramientas para programación y prueba y para que los DBA permitan la gestión, el ajuste y la administración.

Desde una perspectiva de personal, el uso de un DBMS requiere contratar personal de DBA, capacitar a los desarrolladores en el uso adecuado del DBMS y posiblemente contratar programadores de sistemas adicionales para administrar la instalación e integrar el DBMS en la infraestructura de TI. Lidiar con una complejidad adicional también es una preocupación al implementar un DBMS.

El software DBMS es complejo y requiere un conocimiento profundo para implementarlo y administrarlo adecuadamente. Pero el DBMS interactúa con muchos otros componentes de TI, como el sistema operativo, los sistemas de procesamiento de transacciones, los lenguajes de programación y el software de red. Garantizar la configuración adecuada y la eficiencia de una configuración tan complicada puede resultar difícil y provocar ralentizaciones en el rendimiento o incluso interrupciones del sistema.

Parte del costo y la sobrecarga administrativa de ejecutar sistemas de bases de datos empresariales pueden aliviarse mediante el modelo de computación en la nube. Por ejemplo, el proveedor de servicios en la nube (CSP) instala y administra el hardware, que puede compartirse entre los usuarios de la nube. Además, el almacenamiento, la memoria y otros recursos se pueden ampliar o reducir según sea necesario en función de las necesidades de uso. Y las tareas básicas del DBA, como parches y copias de seguridad simples, pasan a ser responsabilidad del CSP. Por lo tanto, puede resultar más fácil y rentable implementar algunas bases de datos en la nube en lugar de en las instalaciones.

Casos de uso de DBMS

Las empresas que necesitan almacenar datos y acceder a ellos más tarde para realizar negocios tienen un caso de uso viable para implementar un DBMS. Cualquier aplicación que requiera una gran cantidad de datos a la que deban acceder varios usuarios o clientes es candidata para utilizar un DBMS. La mayoría de las organizaciones medianas y grandes pueden beneficiarse del uso de un DBMS porque tienen más necesidades de simultaneidad y uso compartido de datos y pueden superar más fácilmente los problemas de costos y complejidad. Los ejemplos de casos de uso de clientes para la tecnología DBMS incluyen los siguientes:

  • Las aplicaciones pueden incluir el almacenamiento de información de cuentas y clientes, el seguimiento de transacciones de la cuenta, como retiros y depósitos, y el seguimiento de pagos de préstamos. Los cajeros automáticos son un buen ejemplo de un sistema bancario que depende de un DBMS para rastrear y gestionar esa actividad.
  • Los DBMS gestionan las ventas para cualquier tipo de negocio, incluido el almacenamiento de información sobre productos, clientes y vendedores y el registro de la venta, el seguimiento del cumplimiento y el mantenimiento de la información del historial de ventas.
  • La mayoría de las aerolíneas comerciales dependen de un DBMS para aplicaciones que requieren un uso intensivo de datos, como la programación de planes de vuelo y la gestión de reservas de vuelos de los clientes.
  • Las empresas manufactureras dependen de un DBMS para rastrear y gestionar el inventario en los almacenes. Un DBMS también se puede utilizar para gestionar datos para aplicaciones de gestión de la cadena de suministro que rastrean el flujo de bienes y servicios, incluido el movimiento y almacenamiento de materias primas, inventario de productos en proceso y productos terminados desde el punto de origen hasta el punto de consumo.
  • Un DBMS también facilita a una empresa el seguimiento y la gestión de la información de los empleados en una aplicación de gestión de recursos humanos, incluida la gestión de datos de los empleados como direcciones, números de teléfono, detalles salariales, nóminas y generación de cheques de pago.

Historia de los sistemas de gestión de bases de datos.

El primer DBMS se desarrolló a principios de la década de 1960, cuando Charles Bachman creó un DBMS de navegación conocido como Integrated Data Store. Poco después, IBM desarrolló el Sistema de gestión de la información (IMS), un DBMS jerárquico diseñado para mainframes de IBM que todavía utilizan muchas organizaciones grandes en la actualidad.

El siguiente avance importante se produjo en 1971, cuando se presentó el estándar Conferencia/Comité sobre Lenguajes de Sistemas de Datos (CODASYL). El Sistema Integrado de Gestión de Bases de Datos es una implementación comercial del enfoque de base de datos del modelo de red avanzado por CODASYL.

Pero el mercado de DBMS cambió para siempre a medida que el modelo relacional de datos ganó popularidad. Introducido por Edgar Codd de IBM en 1970 en su artículo fundamental "Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos", el RDBMS pronto se convirtió en el estándar de la industria. El primer RDBMS fue Ingres, desarrollado en la Universidad de California, Berkeley, por un equipo dirigido por Michael Stonebraker a mediados de los años 1970. Casi al mismo tiempo, IBM estaba trabajando en su proyecto System R para desarrollar un RDBMS.

En 1979, se lanzó el primer RDBMS comercial exitoso, Oracle, seguido unos años más tarde por Db2 de IBM, Sybase SQL Server y muchos otros.

En la década de 1990, a medida que la programación orientada a objetos (OO) se hizo popular, llegaron al mercado varios sistemas de bases de datos OO, pero nunca ganaron una participación de mercado significativa. Más tarde, en la década de 1990, se acuñó el término NoSQL. Durante la siguiente década, varios tipos de nuevos productos DBMS no relacionales, incluidos clave-valor, gráficos, documentos y almacenes de columnas anchas, se agruparon en la categoría NoSQL.

Hoy en día, el mercado de DBMS está dominado por RDBMS, pero los sistemas de bases de datos NewSQL y NoSQL siguen ganando popularidad.

Cambios en cómo se construyen, venden y mantienen los DBMS

En 2019, las tecnologías DBMS de código abierto estaban ganando terreno rápidamente. De hecho, Gartner proyectó que las bases de datos de código abierto representarían el 10% del gasto total en software de bases de datos para ese año debido a una mayor adopción empresarial. Para 2022, tres de las cinco bases de datos principales clasificadas por DB-Engines eran de código abierto. La mayoría de las principales organizaciones de TI utilizan software de código abierto en algunas de sus operaciones de misión crítica. Esta tendencia complementa otras dos: adquisiciones de proveedores de bases de datos de código abierto por parte de rivales más grandes y la expansión del mercado de servicios de bases de datos basados ​​en la nube.

En 2019, Gartner también dijo que las bases de datos en la nube estaban impulsando la mayor parte del crecimiento en el mercado de DBMS, y describió la nube como "la plataforma predeterminada para gestionar datos". En 2021, Gartner concluyó que "para 2022, los ingresos del sistema de gestión de bases de datos en la nube representarán el 50% de los ingresos totales del mercado de DBMS". En relación con el creciente cambio hacia la nube, numerosos proveedores de DBMS han introducido servicios de bases de datos administradas en la nube que ofrecen liberar a los equipos de TI y de gestión de datos de muchas de las tareas necesarias para implementar, configurar y administrar sistemas de bases de datos.

Otra tendencia creciente es lo que Gartner llama HTAP: utilizar un único DBMS para ofrecer procesamiento y análisis de transacciones sin requerir un DBMS separado para cada operación. Para respaldar esta tendencia, más proveedores de DBMS están creando sistemas de bases de datos híbridos que ofrecen múltiples motores de bases de datos dentro de un solo DBMS. La mayoría de los DBMS híbridos proporcionan una combinación de API y motores NoSQL múltiples y relacionales. Los ejemplos incluyen Altibase, Azure Cosmos DB de Microsoft y DataStax Enterprise.