AI Translate 07-ngram-index to Simplified-Chinese (#2427)

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Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

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.translation-init

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docs/cn/sql-reference/10-sql-commands/00-ddl/07-ngram-index/create-ngram-index.md

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 import FunctionDescription from '@site/src/components/FunctionDescription';
 
-<FunctionDescription description="Introduced or updated: v1.2.726"/>
+<FunctionDescription description="引入或更新于：v1.2.726"/>
 
 import EEFeature from '@site/src/components/EEFeature';
 
 <EEFeature featureName='NGRAM INDEX'/>
 
-为表的一个或多个列创建 Ngram 索引。
+为表的某一列创建 Ngram 索引（Index）。
 
 ## 语法
 
 ```sql
 -- 在现有表上创建 Ngram 索引
 CREATE [OR REPLACE] NGRAM INDEX [IF NOT EXISTS] <index_name>
-ON [<database>.]<table_name>(<column1> [, <column2>, ...])
-[gram_size = <number>] [bitmap_size = <number>]
+ON [<database>.]<table_name>(<column>)
+[gram_size = <number>] [bloom_size = <number>]
 
--- 创建表时创建 Ngram 索引
+-- 在创建表时创建 Ngram 索引
 CREATE [OR REPLACE] TABLE <table_name> (
     <column_definitions>,
-    NGRAM INDEX <index_name> (<column1> [, <column2>, ...])
-        [gram_size = <number>] [bitmap_size = <number>]
+    NGRAM INDEX <index_name> (<column>)
+        [gram_size = <number>] [bloom_size = <number>]
 )...
 ```
 
-- `gram_size` (默认为 3) 指定索引列文本时，每个基于字符的子字符串（n-gram）的长度。例如，当 `gram_size = 3` 时，文本 "hello world" 将被分割成如下重叠的子字符串：
+- `gram_size`（默认为 3）指定为列文本建立索引时，每个基于字符的子串（n-gram）的长度。例如当 `gram_size = 3` 时，文本 "hello world" 会被分割为以下重叠子串：
 
   ```text
   "hel", "ell", "llo", "lo ", "o w", " wo", "wor", "orl", "rld"
   ```
 
-- `bloom_size` 指定 Bloom filter 位图的大小（以字节为单位），用于加速每个数据块中的字符串匹配。它控制索引准确性和内存使用之间的权衡：
-
-  - 较大的 `bloom_size` 减少了字符串查找中的误报，从而提高了查询精度，但代价是需要更多的内存。
-  - 较小的 `bloom_size` 节省了内存，但可能会增加误报。
-  - 如果未显式设置，则默认值为每个索引列每个块 1,048,576 字节（1m）。有效范围为 512 字节到 10,485,760 字节（10m）。
+- `bloom_size` 指定用于加速数据块内字符串匹配的布隆过滤器（Bloom filter）位图大小（单位：字节），控制索引精度与内存占用的平衡：
+  - 更大的 `bloom_size` 可减少字符串查找的误报，提升查询精度但增加内存消耗
+  - 更小的 `bloom_size` 节省内存但可能增加误报
+  - 未显式设置时，默认每索引列每数据块占用 1,048,576 字节（1m），有效范围为 512 字节至 10,485,760 字节（10m）
 
 ## 示例
 
-以下示例创建了一个表 `amazon_reviews_ngram`，并在 `review_body` 列上创建了一个 Ngram 索引。该索引配置了 `gram_size` 为 10 和 `bitmap_size` 为 2 MB，以优化大型文本字段（如用户评论）上的模糊搜索性能。
+### 创建带 NGRAM 索引的表
 
 ```sql
-CREATE OR REPLACE TABLE amazon_reviews_ngram (
-    review_date   int(11) NULL,
-    marketplace   varchar(20) NULL,
-    customer_id   bigint(20) NULL,
-    review_id   varchar(40) NULL,
-    product_id   varchar(10) NULL,
-    product_parent   bigint(20) NULL,
-    product_title   varchar(500) NULL,
-    product_category   varchar(50) NULL,
-    star_rating   smallint(6) NULL,
-    helpful_votes   int(11) NULL,
-    total_votes   int(11) NULL,
-    vine   boolean NULL,
-    verified_purchase   boolean NULL,
-    review_headline   varchar(500) NULL,
-    review_body   string NULL,
-    NGRAM INDEX idx1 (review_body) gram_size = 10 bloom_size = 2097152
-) Engine = Fuse bloom_index_columns='review_body';
+CREATE TABLE articles (
+    id INT,
+    title VARCHAR,
+    content STRING,
+    NGRAM INDEX idx_content (content)
+);
 ```
 
-要显示创建的索引，请使用 [SHOW INDEXES](../../50-administration-cmds/show-indexes.md) 命令：
+### 在现有表上创建 NGRAM 索引
 
 ```sql
-SHOW INDEXES;
+CREATE TABLE products (
+    id INT,
+    name VARCHAR,
+    description STRING
+);
+
+CREATE NGRAM INDEX idx_description
+ON products(description);
 ```
 
+### 查看索引
+
 ```sql
-┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│  name  │  type  │ original │                              definition                              │         created_on         │      updated_on     │
-├────────┼────────┼──────────┼──────────────────────────────────────────────────────────────────────┼────────────────────────────┼─────────────────────┤
-│ idx1   │ NGRAM  │          │ amazon_reviews_ngram(review_body)bloom_size='2097152' gram_size='10' │ 2025-05-13 01:22:34.123927 │ NULL                │
-└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+SHOW INDEXES;
+```
+
+结果：
+```
+┌─────────────────┬───────┬──────────┬─────────────────────────┬──────────────────────────┐
+│ name            │ type  │ original │ definition              │ created_on               │
+├─────────────────┼───────┼──────────┼─────────────────────────┼──────────────────────────┤
+│ idx_content     │ NGRAM │          │ articles(content)       │ 2025-05-13 01:22:34.123  │
+│ idx_description │ NGRAM │          │ products(description)   │ 2025-05-13 01:23:45.678  │
+└─────────────────┴───────┴──────────┴─────────────────────────┴──────────────────────────┘
 ```
 
-或者，您可以先创建表，然后在 `review_body` 列上创建 Ngram 索引：
+### 使用 NGRAM 索引
 
 ```sql
-CREATE TABLE amazon_reviews_ngram (
-    review_date   int(11) NULL,
-    marketplace   varchar(20) NULL,
-    customer_id   bigint(20) NULL,
-    review_id   varchar(40) NULL,
-    product_id   varchar(10) NULL,
-    product_parent   bigint(20) NULL,
-    product_title   varchar(500) NULL,
-    product_category   varchar(50) NULL,
-    star_rating   smallint(6) NULL,
-    helpful_votes   int(11) NULL,
-    total_votes   int(11) NULL,
-    vine   boolean NULL,
-    verified_purchase   boolean NULL,
-    review_headline   varchar(500) NULL,
-    review_body   string NULL
+-- 创建带 NGRAM 索引的表
+CREATE TABLE phrases (
+    id INT,
+    text STRING,
+    NGRAM INDEX idx_text (text)
 );
+
+-- 插入示例数据
+INSERT INTO phrases VALUES
+(1, 'apple banana cherry'),
+(2, 'banana date fig'),
+(3, 'cherry elderberry fig'),
+(4, 'date grape kiwi');
+
+-- 使用 NGRAM 索引进行模糊匹配查询
+SELECT * FROM phrases WHERE text LIKE '%banana%';
 ```
 
+结果：
+```
+┌────┬─────────────────────┐
+│ id │ text                │
+├────┼─────────────────────┤
+│  1 │ apple banana cherry │
+│  2 │ banana date fig     │
+└────┴─────────────────────┘
+```
+
+### 删除 NGRAM 索引
+
 ```sql
-CREATE NGRAM INDEX idx1
-ON amazon_reviews_ngram(review_body)
-gram_size = 10 bloom_size = 2097152;
+DROP NGRAM INDEX idx_text ON phrases;
 ```