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.translation-init

@@ -1 +1 @@
-Translation initialization: 2025-06-08T04:07:45.539834
+Translation initialization: 2025-06-08T07:08:38.399810

docs/cn/guides/00-products/00-dce.md

@@ -1,77 +1,76 @@
 ---
-title: Databend Community
+title: Databend 社区
 sidebar_position: 4
 ---
 
 import Tabs from '@theme/Tabs';
 import TabItem from '@theme/TabItem';
 
-Databend 是一个开源、弹性且工作负载感知的云数据仓库（Data Warehouse），使用 Rust 构建，是 Snowflake 的经济高效替代方案。它专为分析世界上最大数据集而设计。
+Databend 是一个开源、弹性、工作负载感知的云原生数据仓库（Data Warehouse），使用 Rust 语言构建，旨在提供高性价比的 Snowflake 替代方案。它专为分析全球最大规模的数据集而设计。
 
 <Tabs groupId="whydatabend">
 <TabItem value="Performance" label="性能">
 
-- 在对象存储上进行极速数据分析。
-- 利用数据级并行和指令级并行技术实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)。
-- 无需构建索引（Index），无需手动调优，无需确定分区（Partition）或分片数据。
+- 在对象存储上实现极速数据分析
+- 利用数据级并行和指令级并行技术实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)
+- 无需构建索引、手动调优或处理分区/分片
 
 </TabItem>
 
 <TabItem value="Data Manipulation" label="数据操作">
 
-- 支持原子操作，如 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE`。
-- 提供高级功能，如时间回溯（Time Travel）和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）。
-- 支持[摄取半结构化数据](/guides/load-data/load)，格式包括 CSV、JSON 和 Parquet。
-- 支持半结构化数据类型，如 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/)。
-- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，便于查询（Query）、克隆和恢复历史数据。
+- 支持 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE` 等原子操作
+- 提供时间回溯（Time Travel）和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）等高级功能
+- 支持以 CSV、JSON 和 Parquet 格式[加载半结构化数据](/guides/load-data/load)
+- 支持 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/) 等半结构化数据类型
+- 支持类 Git 的 MVCC 存储，便于查询、克隆和恢复历史数据
 
 </TabItem>
 
 <TabItem value="Object Storage" label="对象存储">
 
-- 支持各种对象存储平台。点击[这里](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持平台的完整列表。
-- 允许即时弹性扩展，使用户能够根据应用需求进行扩容或缩容。
+- 支持多种对象存储平台，点击[此处](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看完整列表
+- 支持即时弹性伸缩，按需调整资源规模
 
 </TabItem>
 </Tabs>
 
-Databend 的高级架构由`元服务层`、`查询层`和`存储层`组成。
+Databend 的高层架构由 `meta-service layer`（元服务层）、`query layer`（查询层）和 `storage layer`（存储层）组成。
 
 ![Databend Architecture](https://github.com/databendlabs/databend/assets/172204/68b1adc6-0ec1-41d4-9e1d-37b80ce0e5ef)
 
 <Tabs groupId="databendlay">
-<TabItem value="Meta-Service Layer" label="元服务层">
+<TabItem value="Meta-Service Layer" label="元服务层（Meta-Service Layer）">
 
-Databend 通过其元服务层高效支持多租户，该层在系统中发挥关键作用：
+Databend 通过元服务层高效支持多租户架构，该层在系统中承担关键职能：
 
-- **元数据管理**：处理数据库、表、集群、事务（Transaction）等的元数据。
-- **安全性**：管理用户身份验证和授权，确保安全环境。
+- **元数据管理**：处理数据库、表、集群、事务（Transaction）等元数据
+- **安全性**：管理用户认证与授权，保障环境安全
 
-在 GitHub 的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 中了解更多关于元服务层的信息。
+在 GitHub 的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 目录中了解更多元服务层信息
 
 </TabItem>
-<TabItem value="Query Layer" label="查询层">
+<TabItem value="Query Layer" label="查询层（Query Layer）">
 
-Databend 中的查询层处理查询计算，由多个集群组成，每个集群包含多个节点。
-每个节点是查询层的核心单元，包括：
+查询层（Query Layer）负责处理查询计算，由多个集群组成，每个集群包含若干节点。每个节点作为核心计算单元包含：
 
-- **规划器**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)元素为 SQL 语句开发执行计划，结合投影、过滤和限制等操作符。
-- **优化器**：基于规则的查询优化器（Query Optimizer）应用预定义规则，如“谓词下推”和“未使用列的剪枝”，以实现最佳查询执行。
-- **处理器**：根据规划器指令构建查询执行管道，遵循拉取和推送方法。处理器相互连接，形成可跨节点分布的管道以提高性能。
+- **Planner（规划器）**：基于[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)元素制定 SQL 执行计划，包含 Projection、Filter 和 Limit 等算子
+- **Optimizer（优化器）**：应用"谓词下推"和"未使用列裁剪"等预定义规则的基于规则优化器
+- **Processors（处理器）**：按 Pull&Push 模式构建分布式查询执行 Pipeline（流水线）
 
-在 GitHub 的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解更多关于查询层的信息。
+在 GitHub 的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解更多查询层（Query Layer）信息
 
 </TabItem>
-<TabItem value="Storage Layer" label="存储层">
+<TabItem value="Storage Layer" label="存储层（Storage Layer）">
 
-Databend 采用 Parquet（一种开源列式格式），并引入自己的表格式来提升查询性能。主要特性包括：
+Databend 采用 Parquet 列式存储格式并引入专属表格式提升性能，关键特性包括：
 
-- **二级索引**：加速跨各种分析维度的数据定位和访问。
-- **复杂数据类型索引**：旨在加速复杂类型（如半结构化数据）的数据处理和分析。
-- **段**：Databend 有效地将数据组织成段，提高数据管理和检索效率。
-- **聚簇**：在段内采用用户定义的聚簇键（Cluster Key）来简化数据扫描。
+- **二级索引**：加速多维度数据定位与访问
+- **复杂数据类型索引**：优化半结构化数据处理效率
+- **Segments（段）**：高效数据组织单元
+- **聚簇（Clustering）**：通过用户定义聚簇键（Cluster Key）优化数据扫描
 
-在 GitHub 的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 中了解更多关于存储层的信息。
+在 GitHub 的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 目录中了解更多存储层（Storage Layer）信息
 
 </TabItem>
-</Tabs>
+</Tabs>

docs/cn/guides/00-products/00-overview/01-ecosystem.md

@@ -4,11 +4,11 @@ title: 生态系统
 
 # Databend 生态系统
 
-为了与您的工作流程无缝集成，Databend 持续扩展其生态系统，积极集成行业中的关键数据工具和技术。下图概述了 Databend 支持的工具、平台和编程语言：
+为了与您的工作流无缝集成，Databend 持续扩展其生态系统，积极整合业界关键的数据工具与技术。下图概述了 Databend 支持的工具、平台和编程语言：
 
 ![Alt text](@site/static/img/documents/overview/ecosystem.png)
 
-请参考以下链接获取集成指南和教程：
+有关集成说明和教程，请参阅以下链接：
 
 - **开发**
 
@@ -35,7 +35,7 @@ title: 生态系统
   - [Redash](../../31-visualize/redash.md)
   - [Tableau](../../31-visualize/tableau.md)
 
-- **笔记本**
+- **Notebooks**
 
   - [Deepnote](../../31-visualize/deepnote.md)
   - [Jupyter Notebook](../../31-visualize/jupyter.md)

docs/cn/guides/00-products/00-overview/02-faq.md

@@ -1,20 +1,20 @@
 ---
-title: 常见问题
+title: 常见问题解答
 ---
 
-### Q1: Databend 的主要对象、层次结构和相关权限是什么？
+### Q1: Databend 的主要对象、层次结构及相关权限是什么？
 
-该图表展示了 Databend 对象在两个层级上的层次结构。每种对象类型都支持细粒度的权限和所有权设计，提供灵活性。更多信息请参见[访问控制](../../56-security/access-control/index.md)。
+下图展示了 Databend 对象的两级层次结构。每种对象类型均设计了细粒度的权限和所有权机制，提供灵活控制能力。更多信息请参阅[访问控制](../../56-security/access-control/index.md)。
 
 ![Alt text](/img/guides/faq1.png)
 
 ### Q2: 如何在 Databend 中创建表？
 
 使用 [CREATE TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table) 命令在 Databend 中创建表：
 
-```sql title='示例:'
+```sql title='示例：'
 CREATE TABLE example (
--- 除了 DECIMAL 外，无需指定字段长度
+-- 除 DECIMAL 外，无需指定字段长度
   c1 INT,
   c2 VARCHAR,
   c3 DATETIME,
@@ -24,9 +24,9 @@ CREATE TABLE example (
 );
 ```
 
-### Q3: Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射是什么？
+### Q3: Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射关系是怎样的？
 
-此表提供了 Databend、MySQL 和 Oracle 之间数据类型映射的概述。
+下表概述了 Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射关系：
 
 | Databend      | MySQL      | Oracle       |
 | ------------- | ---------- | ------------ |

docs/cn/guides/00-products/00-overview/_category_.json

@@ -1 +1,3 @@
-{"label": "概述"}
+{
+  "label": "概述"
+}

docs/cn/guides/00-products/00-overview/index.md

@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_position: 1
 import IndexOverviewList from '@site/src/components/IndexOverviewList';
 import LanguageDocs from '@site/src/components/LanguageDocs';
 
-Databend 提供多样化的产品，以满足广泛的需求。点击下方链接详细了解每个产品：
+Databend 提供多样化的产品系列，以满足广泛需求。点击下方链接，详细了解每款产品：
 
 <IndexOverviewList />
 
@@ -19,10 +19,10 @@ cn=
 | 产品 | Databend Cloud                                 | Databend 企业版                                                  | Databend 社区版                  |
 | ---- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------- |
 | 简介 | 公有云 SaaS 服务                               | 私有化部署                                                       | 私有化部署                       |
-| 维护 | 无需安装和维护，注册账号即可使用               | 需要下载、安装和部署，提供更多企业级功能                         | 需要下载、安装和部署，提供基本功能 |
+| 维护 | 免安装和维护，注册账号即可使用                 | 需要下载、安装和部署，提供更多企业级功能                         | 需要下载、安装和部署，提供基本功能 |
 | 费用 | 按需按量付费                                   | 按 License 付费                                                  | 免费                             |
-| 服务 | 7*24 小时技术支持                              | 7*24 小时技术支持                                                | 社区支持                         |
-| 适用 | 已使用或计划使用阿里云、腾讯云等公有云服务的企业 | 使用私有云或自建数据中心的企业，对数据安全和业务稳定性要求较高   | 使用私有云或自建数据中心的企业   |
+| 服务 | 7\*24 小时技术支持                             | 7\*24 小时技术支持                                               | 社区支持                         |
+| 适用 | 已经和即将使用阿里云、腾讯云等公有云服务的企业 | 使用私有云或自建数据中心，且对数据安全和业务稳定性要求高的企业   | 使用私有云或自建数据中心的企业   |
 
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