不难看出，阿里云PolarDB数据库的重要更新确实可以帮助企业解决各种问题。数据库是否有问题，还得根据系统对数据库的读写压力来决定。问题是传统数据库价格昂贵，给企业带来高成本，也是运维的痛点。阿里云PolarDB数据库的重要更新，使得云原生数据库的成本仅为传统数据库的1/6。
MySQL主从复制能完美解决数据库的单点问题吗？为什么？
没有完美的解决方案。只有合适的解决方案。当使用主从时，实际已经放弃了强一致性了。(既然题主只问单点问题，就不考虑访问量问题。即假设主从复制完全能支撑目前的系统访问。)一般数据库主从设置主库可读可写从库只读即系统既可以从主库获取数据，也可以从从库获取数据。数据写入主库后，自动同步到从库。这构成了一个简单的分布式系统。
根据cap定理，只能三选一。主从之间是最终一致，如果强一致，不但不会提高系统可用性，反而降低了系统可用性。我们看上面的主从结构可能会出现哪些问题系统写入主库，再从主库查询。这就是个单点数据库，没有什么影响。系统写入主库，再从从库查- 如果数据已经同步，则没有影响- 如果数据还未同步，则查询的是老数据- 如果同步出现了问题，则主从断开。
如果系统无法感知，则查询到的可能一直是老数据。这里就需要对同步进行监控，当同步出现问题时，及时处理主库挂掉。从库需要及时感知，并替换主库。同时需要再通知运维人员处理，否则又变成了单点。从库挂掉。主库数据无法同步到从库。同样需要及时通知处理如果主从切换自动化，那单点故障的概率也只是降低50%而已主库或备库挂掉没人恢复的话。
当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？
分库分表是比较靠后的优化手段，因为成本比较高。遇到数据库瓶颈:- 首先考虑sql优化，这是最简单的方法。对现有系统基本没有影响。- 其次就是考虑数据库的读写分离，这也是相对简单的方法。在数据库层面进行配置，系统层面只需要调整一下获取数据库连接的逻辑。读数据时即可以获取主库连接，也可以获取从库连接。写数据时只获取主库连接。
- 再考虑增加缓存层。将数据缓存到缓存中，当再次访问时不再从数据库获取。一般缓存层对系统是透明的，基本对系统本身没有影响。但是引入缓存，也引入了相应的需要考虑的问题，比如雪崩，命中率，分布式缓存等- 还有一种非技术手段，就是改需求。引起性能问题的原因是否是需求不合理？或者需求太复杂？是否可以简化需求？此方法对系统的影响也相对较小。
- 最后才考虑分库分表。优先分库，因为相对分表更简单。将对应的表移动到新库，调整系统获取数据库连接的逻辑。这里需要考虑要移动哪些表，在提高性能的前提下，首先尽量避免分布式事务。- 最最后，考虑分表。分表的主要原因是单表数据量太大。分表又分纵切和横切。纵切就是按列切，比如用户表，常用信息为基本信息表，其它信息为详情表。
横切就是按行切，比如一亿数据量的表切分为十张一千万的表。这里就涉及数据该存放到哪张表，或从哪张表里取。分表后又可以分库，来进一步优化。- 如果涉及到分布式事务，又要考虑如何保证分布式事务。理论方面2pc，3pc，paxos，cap，base。对应的中间件的使用。对系统的设计和优化不是人云亦云，需要根据实际的场景来进行处理。
阿里云PolarDB数据库的重要更新刚刚发布，能帮助企业解决什么问题？
对于企业来说，阿里云PolarDB数据库的重要更新可以解决的问题可以概括为以下几个方面:性能问题。传统数据库存在扩展性差、技术迭代慢等缺点。与传统数据库相比，阿里云PolarDB数据库的这次重要更新，在技术上可以实现极其灵活的扩展，在一天之内修复漏洞，在安全性上没有任何意义，技术进化速度也非常快。以致力于电子支付智能交通领域的天津通卡为例，应用阿里云数据库后，每分钟可处理超过5万笔交易数据，并拥有1秒7.2亿的相应数据查询功能。
