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。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。大数据仍需要统一的数据标准作为支撑，具体问题和落地场景仍在完善中。随着技术和时间的推移，大数据的应用越来越广泛，需要解决的问题也越来越多。可能的后续问题是大数据还解决不了什么问题。
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。
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数据库发布的重要更新能够解决的问题，可以总结为以下几个方面性能问题传统数据库存在扩展性差技术复杂迭代慢等弊端，与传统数据库相比，这次阿里云PolarDB数据库的重要更新，在技术上能够实现极致弹性扩容，在安全上能够1天内无感修复漏洞，技术进化速度也非常快。比如致力于电子支付智慧交通领域的天津通卡，在应用阿里云数据库后，每分钟可处理5万余次交易数据，1秒内相应7.2亿数据查询功能。
与其他云原生数据库产品相比，阿里云为金融电信制造物流等领域的龙头企业提供服务，已经实现了约40万个数据库的迁移。阿里云还拥有国内最丰富云数据库产品，PolarDB相关论文也连续两年入选国际顶级数据库会议SIGMOD。成本问题针对传统数据库价格高，给企业带来高额的成本和运维问题的痛点，阿里云PolarDB数据库的重要更新，让云原生数据库成本只有传统数据库的1/6。
此外，还让企业能够根据具体的商业场景调整云上数据库资源，极大程度地降低了成本，解放了运维人员。迁移问题根据权威机构Gaetner预测，到2023年全球75%的数据库将跑在云上。显然，云数据库在成本灵活度安全技术进化等方面碾压传统数据库，无论是阿里巴巴还是亚马逊，都在去IOE，企业上云已经是大势所趋。
而阿里云PolarDB数据库的重要更新，提供了传统数据库一键迁移上云的能力，对于企业来说，线下的MySQLPostgreSQL和Oracle等数据库都可以在很短的时间内完成迁移上云。不难看出，阿里云PolarDB数据库的重要更新，的确能帮助企业解决多方面的问题。作为最具实力的云原生数据库，阿里云应当算是企业的最佳选择了。
大数据可以解决的问题有哪些？
大数据可以分为数据采集、数据分析和数据呈现等。由于大数据使用的是非结构化数据，与传统的数据分析相比，具有大量的价值密度数据。一般来说，传统的数据分析相当于追查藤蔓，大数据分析相当于把地面画牢。可以举几个大数据的实际应用场景，比如商业营销，商家通过统一的数据标准，在平台上收集客户信息，分析客户喜好，制定有针对性的营销策略。这种模式在目前每个行业营销领域都很常见，而且比如人工智能物联网，两者都有非结构化的数据，无法用传统的数据分析方法进行有效处理，只能借助大数据进行分析。
