Համակարգչային համակարգերի զարգացման ամենակարևոր նպատակներից մեկը տվյալների բազայի կիրառումն էր, որը կարող էր օգտագործվել դրանց վրա: Տվյալների մշակումը խթանեց համակարգչային պրոցեսորի արագության աճը:

Փաստորեն, տվյալների մշակումը նախորդում է համակարգիչներին. ԱՄՆ-ում 20-րդ դարի սկզբին մարդահամարի համար տվյալներ հավաքելու համար օգտագործվել են դակիչ քարտեր: Առաջին տվյալների մշակումը կատարվել է մեխանիկական սարքերի վրա դակիչ քարտերի միջոցով: Տվյալների մշակման արագության, տվյալների պահպանման և տվյալների բազայի կիրառությունների զարգացման իրական զարգացումը սկսվել է շատ ավելի ուշ՝ 1950-ական թվականներից։.

Մագնիսական ժապավենները օգտագործվել են տվյալները պահելու և կարդալու համարԱյս տվյալների բազայի ծրագրերը ունեին հիերարխիկ կառուցվածք և օգտագործում էին ցանցային համակարգեր։ Դրանք չափազանց արդյունավետ էին, երբ օգտագործվում էին հենց իրենց համար մշակված սկզբնական հարցման հետ, սակայն տվյալների բազան նախատեսված չէր նոր հարցումներ կամ գործարքներ մշակելու համար։ Բացի այդ, մագնիսական ժապավենները պետք է լինեն նույն տեսակավորված հերթականությամբ՝ իսկական տվյալները ստանալու համար։

Ավելի ուշ՝ 60-ականներին, ի հայտ եկան կոշտ սկավառակները, և տվյալների վերականգնումն ավելի արագ էր և անհրաժեշտ չէր դրանք հաջորդաբար պահել։ Այս ժամանակահատվածը նաև ուշագրավ էր տվյալների բազայի համակարգերի զարգացման առումով։

Ավելի ուշ 1970 թվականին Էդգար Քոդ, Հայր կամ Հարաբերական տվյալների բազայի մոդել, մշակել է տվյալների բազայի կառուցման նոր կառուցվածք և գրել է «Տվյալների ռելացիոն մոդել խոշոր համատեղ տվյալների բանկերի համար» հեղափոխական հոդվածը: Նա ազատել է տվյալների բազան հարցումների ընթացակարգային եղանակներից և նշանավորել տվյալների աբստրակցիայի սկիզբը, այսինքն՝ թաքցրել է տվյալների բազայի ներդրման մանրամասները ծրագրային ծրագրավորողների և վերջնական օգտագործողների համար:

IBM-ը մշակեց System R-ը, որը հիմնված էր Քոդի հայեցակարգի վրա։ և այն առաջինն էր, որ ուներ հարցումների լեզու՝ SQL կամ Structured Query Language անվամբ։ Ավելի ուշ System R-ը զարգացավ՝ դառնալով DB2 անունով հայտնի առևտրային DBMS արտադրանք։

Օբյեկտ-կողմնորոշված ​​ծրագրավորումը արագ զարգանում էր 80-ականներին և այն նաև նպաստեց այն բանին, ինչը մենք գիտենք որպես օբյեկտ-կողմնորոշված ​​տվյալների բազաներ: Գաղափարն այն էր, որ տվյալները դիտարկվեն որպես օբյեկտներ, և այս գաղափարի միջոցով ավելի հեշտ դարձավ հայեցակարգել և ծրագրավորել:

Մեկ այլ մեծ զարգացում էր պրոցեսորների մշակման արագությունը, ինչպես նաև ինդեքսավորման հայեցակարգայնացումը, որը զգալիորեն ավելացրեց տվյալներին մուտք գործելու ժամանակը և տվյալների բազայի արտադրողականությունը։

90-ականները համաշխարհային սարդոստայնի ժամանակաշրջան էին, այնքան աննախադեպ, ինչպիսին աշխարհը երբեք չէր տեսել։ Տվյալները այստեղ՝ ինտերնետում էին։

Տվյալների բազաները, որոնց հղումները փոխանցվում էին, բազմազան էին և տարբեր, և անհրաժեշտ էր տեխնիկա տվյալների արդյունավետ փոխանակման համար։ Բացի այդ, տվյալների բազան պետք է լիներ շատ բարձր մատչելիությամբ՝ աշխատելով 24/7 ռեժիմով։

XML-ը կամ eXtended Markup Language-ը ստանդարտ է, որը նախատեսված է տարբեր տվյալների բազաների և վեբ էջերի միջև տվյալների փոխանակում ապահովելու համար։

Վերջերս NoSQL տվյալների բազայի աճող միտում է նկատվումՍրանք տարբերվում են այսպես կոչված դասական տվյալների բազաներից և իրենց կառուցվածքի համար չեն հիմնվում ռելացիոն մոդելի վրա: Դրանք հարցումներ են կատարում ոչ թե կառուցվածքային հարցումների լեզվով, այլ UnQL-ով կամ չկառուցված հարցումների լեզվով, որը դեռևս մշակման փուլում է (նման է XQuery-ին): Այս տվյալների բազաները սովորաբար օգտագործվում են մեծ քանակությամբ տվյալների հետ աշխատելիս: Որոշ օրինակներ են Facebook-ի կողմից օգտագործվող Mongo DB-ն, CouchBase-ը, HBase-ը, Google-ի կողմից օգտագործվող Big Table-ը և Amazon-ի կողմից օգտագործվող Dynamo DB-ն: