This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
luzhijing pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/doris-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new 3ced1aabc4a [doc] fix several broken links and typos (#768)
3ced1aabc4a is described below
commit 3ced1aabc4a994e64d9e7ffa3b5b1b04df2b48dc
Author: lishiqi_amy <[email protected]>
AuthorDate: Tue Jun 25 12:18:48 2024 +0800
[doc] fix several broken links and typos (#768)
Co-authored-by: Luzhijing <[email protected]>
---
community/how-to-contribute/how-to-contribute.md | 2 +-
.../Create/CREATE-TABLE.md | 6 +-
.../Drop/DROP-SQL-BLOCK-RULE.md | 2 +-
.../Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md | 4 +-
.../current/how-to-contribute/how-to-contribute.md | 4 +-
.../Create/CREATE-TABLE.md | 128 ++++++++++-----------
.../Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md | 10 +-
.../construct-docker/construct-docker-image.md | 2 +-
.../Create/CREATE-TABLE.md | 5 -
.../version-2.1/data-operate/import/load-manual.md | 36 +++---
.../Create/CREATE-TABLE.md | 128 ++++++++++-----------
.../version-1.2/install/standard-deployment.md | 2 +-
.../version-2.1/data-operate/import/load-manual.md | 34 +++---
.../Create/CREATE-TABLE.md | 10 +-
14 files changed, 181 insertions(+), 192 deletions(-)
diff --git a/community/how-to-contribute/how-to-contribute.md
b/community/how-to-contribute/how-to-contribute.md
index 3539ad44e10..a8803a79a76 100644
--- a/community/how-to-contribute/how-to-contribute.md
+++ b/community/how-to-contribute/how-to-contribute.md
@@ -85,7 +85,7 @@ You can also fix it yourself by reading the analysis code (of
course, it's bette
## Modify the code and submit PR (Pull Request)
-You can download the code, compile and install it, deploy and run it for a try
(refer to the [compilation
document](/docs/dev/install/source-install/compilation-general)) to see if it
works as you expected. If you have problems, you can contact us directly, ask
questions or fix them by reading and analyzing the source code.
+You can download the code, compile and install it, deploy and run it for a try
(refer to the [compilation
document](https://doris.apache.org/docs/install/source-install/compilation-with-docker/))
to see if it works as you expected. If you have problems, you can contact us
directly, ask questions or fix them by reading and analyzing the source code.
Whether it's fixing Bugs or adding Features, we're all very welcome. If you
want to submit code to Doris, you need to create a new branch for your
submitted code from the fork code library on GitHub to your project space, add
the source project upstream, and submit PR.
diff --git
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
index 9f779cef1cf..990b2ca5763 100644
---
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
+++
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
@@ -246,7 +246,7 @@ Partition information supports three writing methods:
<version since="1.2.0">
-3. MULTI RANGE：Multi build RANGE partitions,Define the left closed and right
open interval of the zone, Set the time unit and step size, the time unit
supports year, month, day, week and hour.
+3. MULTI RANGE: Multi build RANGE partitions,Define the left closed and right
open interval of the zone, Set the time unit and step size, the time unit
supports year, month, day, week and hour.
```
PARTITION BY RANGE(col)
@@ -261,7 +261,7 @@ Partition information supports three writing methods:
</version>
-4. MULTI RANGE：Multi build integer RANGE partitions,Define the left closed and
right open interval of the zone, and step size.
+4. MULTI RANGE: Multi build integer RANGE partitions,Define the left closed
and right open interval of the zone, and step size.
```
PARTITION BY RANGE(int_col)
@@ -841,7 +841,7 @@ If the materialized view is created when the table is
created, all subsequent da
If you add a materialized view in the subsequent use process, if there is data
in the table, the creation time of the materialized view depends on the current
amount of data.
-For the introduction of materialized views, please refer to the document
[materialized views](../../../../query-acceleration/materialized-view.md).
+For the introduction of materialized views, please refer to the [Materialized
View](../../../../query/view-materialized-view/materialized-view) document.
#### Index
diff --git
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-SQL-BLOCK-RULE.md
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-SQL-BLOCK-RULE.md
index 5180a95a469..f508947580a 100644
---
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-SQL-BLOCK-RULE.md
+++
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-SQL-BLOCK-RULE.md
@@ -1,6 +1,6 @@
---
{
- "title": "DROP-DATABASE",
+ "title": "DROP-SQL-BLOCK-RULE",
"language": "en"
}
---
diff --git
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
index 8bb21c8e6e1..e4460211901 100644
---
a/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
+++
b/docs/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
@@ -42,8 +42,8 @@ DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name [FORCE];
illustrate:
-- After executing DROP TABLE for a period of time, the dropped table can be
recovered through the RECOVER statement. See
[RECOVER](../../../../sql-manual/sql-reference/Database-Administration-Statements/RECOVER.md)
statement for details
-- If you execute DROP TABLE FORCE, the system will not check whether there are
unfinished transactions in the table, the table will be deleted directly and
cannot be recovered, this operation is generally not recommended
+- After executing `DROP TABLE` for a period of time, the dropped table can be
recovered through the RECOVER statement. See
[RECOVER](../../../../sql-manual/sql-reference/Database-Administration-Statements/RECOVER)
statement for details
+- If you execute `DROP TABLE FORCE`, the system will not check whether there
are unfinished transactions in the table, the table will be deleted directly
and cannot be recovered, this operation is generally not recommended
### Example
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs-community/current/how-to-contribute/how-to-contribute.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs-community/current/how-to-contribute/how-to-contribute.md
index 3470726bc9e..6282d7917e3 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs-community/current/how-to-contribute/how-to-contribute.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs-community/current/how-to-contribute/how-to-contribute.md
@@ -84,7 +84,7 @@ under the License.
## 修改代码和提交 PR（Pull Request）
-您可以下载代码，编译安装，部署运行试一试（可以参考[编译文档](/docs/dev/install/source-install/compilation-general)，看看是否与您预想的一样工作。如果有问题，您可以直接联系我们，提
Issue 或者通过阅读和分析源代码自己修复。
+您可以下载代码，编译安装，部署运行试一试（可以参考[编译文档](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/install/source-install/compilation-with-docker/)，看看是否与您预想的一样工作。如果有问题，您可以直接联系我们，提
Issue 或者通过阅读和分析源代码自己修复。
-无论是修复 Bug 还是增加 Feature，我们都非常欢迎。如果您希望给 Doris 提交代码，您需要从 GitHub 上 fork
代码库至您的项目空间下，为您提交的代码创建一个新的分支，添加源项目为 upstream，并提交 PR。
+无论是修复 Bug 还是增加 Feature，我们都非常欢迎。如果您希望给 Doris 提交代码，您需要从 GitHub 上 Fork
代码库至您的项目空间下，为您提交的代码创建一个新的分支，添加源项目为 Upstream，并提交 PR。
提交 PR 的方式可以参考文档 [Pull Request](./pull-request.md)。
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
index 922e0feb6ed..45d68ab4e9d 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
@@ -60,39 +60,39 @@ distribution_desc
* `column_type`
列类型，支持以下类型：
```
- TINYINT（1字节）
+ TINYINT（1 字节）
范围：-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1
- SMALLINT（2字节）
+ SMALLINT（2 字节）
范围：-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1
- INT（4字节）
+ INT（4 字节）
范围：-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1
- BIGINT（8字节）
+ BIGINT（8 字节）
范围：-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1
- LARGEINT（16字节）
+ LARGEINT（16 字节）
范围：-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1
- FLOAT（4字节）
+ FLOAT（4 字节）
支持科学计数法
- DOUBLE（12字节）
+ DOUBLE（12 字节）
支持科学计数法
- DECIMAL[(precision, scale)] (16字节)
+ DECIMAL[(PRECISION, SCALE)] (16 字节)
保证精度的小数类型。默认是 DECIMAL(9, 0)
- precision: 1 ~ 27
- scale: 0 ~ 9
+ PRECISION: 1 ~ 27
+ SCALE: 0 ~ 9
其中整数部分为 1 ~ 18
不支持科学计数法
- DATE（3字节）
+ DATE（3 字节）
范围：0000-01-01 ~ 9999-12-31
- DATETIME（8字节）
+ DATETIME（8 字节）
范围：0000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
CHAR[(length)]
- 定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为1
+ 定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为 1
VARCHAR[(length)]
- 变长字符串。长度范围：1 ~ 65533。默认为65533
- HLL (1~16385个字节)
+ 变长字符串。长度范围：1 ~ 65533。默认为 65533
+ HLL (1~16385 个字节)
HyperLogLog 列类型，不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。
必须配合 HLL_UNION 聚合类型使用。
BITMAP
- bitmap 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素最大支持到2^64 - 1。
+ bitmap 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素最大支持到 2^64 - 1。
必须配合 BITMAP_UNION 聚合类型使用。
```
* `aggr_type`
@@ -102,23 +102,23 @@ distribution_desc
MIN：求最小值。适合数值类型。
MAX：求最大值。适合数值类型。
REPLACE：替换。对于维度列相同的行，指标列会按照导入的先后顺序，后导入的替换先导入的。
- REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE
的区别在于对于null值，不做替换。这里要注意的是字段默认值要给NULL，而不能是空字符串，如果是空字符串，会给你替换成空字符串。
+ REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于 NULL 值，不做替换。这里要注意的是字段默认值要给
NULL，而不能是空字符串，如果是空字符串，会给你替换成空字符串。
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。
```
* <version since="2.1"
type="inline">`AUTO_INCREMENT(auto_inc_start_value)`</version>
-
是否为自增列，自增列可以用来为新插入的行生成一个唯一标识。在插入表数据时如果没有指定自增列的值，则会自动生成一个合法的值。当自增列被显示地插入NULL时，其值也会被替换为生成的合法值。需要注意的是，处于性能考虑，BE会在内存中缓存部分自增列的值，所以自增列自动生成的值只能保证单调性和唯一性，无法保证严格的连续性。
- 一张表中至多有一个列是自增列，自增列必须是BIGINT类型，且必须为NOT NULL。
- Duplicate模型表和Unique模型表均支持自增列。
- 可以通过给定`auto_inc_start_value`的方式指定自增列的起始值，如果不指定，则默认起始值为1。
+
是否为自增列，自增列可以用来为新插入的行生成一个唯一标识。在插入表数据时如果没有指定自增列的值，则会自动生成一个合法的值。当自增列被显示地插入 NULL
时，其值也会被替换为生成的合法值。需要注意的是，处于性能考虑，BE
会在内存中缓存部分自增列的值，所以自增列自动生成的值只能保证单调性和唯一性，无法保证严格的连续性。
+ 一张表中至多有一个列是自增列，自增列必须是 BIGINT 类型，且必须为 NOT NULL。
+ Duplicate 模型表和 Unique 模型表均支持自增列。
+ 可以通过给定`auto_inc_start_value`的方式指定自增列的起始值，如果不指定，则默认起始值为 1。
* `default_value`
- 列默认值，当导入数据未指定该列的值时，系统将赋予该列default_value。
+ 列默认值，当导入数据未指定该列的值时，系统将赋予该列 `default_value`。
语法为`default default_value`。
- 当前default_value支持两种形式：
+ 当前 `default_value` 支持两种形式：
1. 用户指定固定值，如：
```SQL
k1 INT DEFAULT '1',
@@ -127,14 +127,14 @@ distribution_desc
2. 系统提供的关键字，目前支持以下关键字：
```SQL
- // 只用于DATETIME类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前时间
+ // 只用于 DATETIME 类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前时间
dt DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
- // 只用于DATE类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前日期
+ // 只用于 DATE 类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前日期
dt DATE DEFAULT CURRENT_DATE
```
* <version since="2.1" type="inline">`on update current_timestamp`</version>
-
是否在该行有列更新时将该列的值更新为当前时间(`current_timestamp`)。该特性只能在开启了merge-on-write的unique表上使用，开启了这个特性的列必须声明默认值，且默认值必须为`current_timestamp`。如果此处声明了时间戳的精度，则该列默认值中的时间戳精度必须与该处的时间戳精度相同。
+ 是否在该行有列更新时将该列的值更新为当前时间 (`current_timestamp`)。该特性只能在开启了 Merge-on-Write
的 Unique
表上使用，开启了这个特性的列必须声明默认值，且默认值必须为`current_timestamp`。如果此处声明了时间戳的精度，则该列默认值中的时间戳精度必须与该处的时间戳精度相同。
示例：
@@ -191,7 +191,7 @@ distribution_desc
* UNIQUE KEY：其后指定的列为主键列。
<version since="2.0">
-注：当表属性`enable_duplicate_without_keys_by_default = true`时, 默认创建没有排序列的DUPLICATE表。
+注：当表属性`enable_duplicate_without_keys_by_default = true`时，默认创建没有排序列的 Duplicate
表。
</version>
示例：
@@ -234,7 +234,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
)
```
-3. <version since="1.2" type="inline"> MULTI
RANGE：批量创建RANGE分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。</version>
+3. <version since="1.2" type="inline"> MULTI RANGE：批量创建 RANGE
分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。</version>
```
PARTITION BY RANGE(col)
@@ -246,7 +246,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
)
```
-4. MULTI RANGE：批量创建数字类型的RANGE分区，定义分区的左闭右开区间，设定步长。
+4. MULTI RANGE：批量创建数字类型的 RANGE 分区，定义分区的左闭右开区间，设定步长。
```
PARTITION BY RANGE(int_col)
@@ -264,7 +264,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
语法：
`DISTRIBUTED BY HASH (k1[,k2 ...]) [BUCKETS num|auto]`
说明：
- 使用指定的 key 列进行哈希分桶。
+ 使用指定的 Key 列进行哈希分桶。
2. Random 分桶
语法：
`DISTRIBUTED BY RANDOM [BUCKETS num|auto]`
@@ -296,7 +296,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `replication_num`
- 副本数。默认副本数为3。如果 BE 节点数量小于3，则需指定副本数小于等于 BE 节点数量。
+ 副本数。默认副本数为 3。如果 BE 节点数量小于 3，则需指定副本数小于等于 BE 节点数量。
在 0.15 版本后，该属性将自动转换成 `replication_allocation` 属性，如：
@@ -308,17 +308,17 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `min_load_replica_num`
- 设定数据导入成功所需的最小副本数，默认值为-1。当该属性小于等于0时，表示导入数据仍需多数派副本成功。
+ 设定数据导入成功所需的最小副本数，默认值为 -1。当该属性小于等于 0 时，表示导入数据仍需多数派副本成功。
* `is_being_synced`
- 用于标识此表是否是被CCR复制而来并且正在被syncer同步，默认为 `false`。
+ 用于标识此表是否是被 CCR 复制而来并且正在被 Syncer 同步，默认为 `false`。
如果设置为 `true`：
`colocate_with`，`storage_policy`属性将被擦除
`dynamic partition`，`auto bucket`功能将会失效，即在`show create
table`中显示开启状态，但不会实际生效。当`is_being_synced`被设置为 `false` 时，这些功能将会恢复生效。
- 这个属性仅供CCR外围模块使用，在CCR同步的过程中不要手动设置。
+ 这个属性仅供 CCR 外围模块使用，在 CCR 同步的过程中不要手动设置。
* `storage_medium/storage_cooldown_time`
@@ -349,21 +349,21 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `compression`
- Doris 表的默认压缩方式是 LZ4。1.1版本后，支持将压缩方式指定为ZSTD以获得更高的压缩比。
+ Doris 表的默认压缩方式是 LZ4。1.1 版本后，支持将压缩方式指定为 ZSTD 以获得更高的压缩比。
`"compression"="zstd"`
-* `function_column.sequence_col`
+* `function_column.Sequence_col`
- 当使用 UNIQUE KEY 模型时，可以指定一个sequence列，当KEY列相同时，将按照 sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
+ 当使用 Unique Key 模型时，可以指定一个 Sequence 列，当 Key 列相同时，将按照 Sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
-
`function_column.sequence_col`用来指定sequence列到表中某一列的映射，该列可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME），创建后不能更改该列的类型。如果设置了`function_column.sequence_col`,
`function_column.sequence_type`将被忽略。
+ `function_column.sequence_col`用来指定 Sequence
列到表中某一列的映射，该列可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME），创建后不能更改该列的类型。如果设置了`function_column.sequence_col`,
`function_column.sequence_type`将被忽略。
`"function_column.sequence_col" = 'column_name'`
* `function_column.sequence_type`
- 当使用 UNIQUE KEY 模型时，可以指定一个sequence列，当KEY列相同时，将按照 sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
+ 当使用 Unique Key 模型时，可以指定一个 Sequence 列，当 Key 列相同时，将按照 Sequence 列进行 REPLACE
(较大值替换较小值，否则无法替换)
这里我们仅需指定顺序列的类型，支持时间类型或整型。Doris 会创建一个隐藏的顺序列。
@@ -371,13 +371,13 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `enable_unique_key_merge_on_write`
- <version since="1.2" type="inline"> unique表是否使用merge on write实现。</version>
+ <version since="1.2" type="inline"> Unique 表是否使用 Merge-on-Write
实现。</version>
该属性在 2.1 版本之前默认关闭，从 2.1 版本开始默认开启。
* `light_schema_change`
- <version since="1.2" type="inline"> 是否使用light schema change优化。</version>
+ <version since="1.2" type="inline"> 是否使用 Light Schema Change 优化。</version>
如果设置成 `true`, 对于值列的加减操作，可以更快地，同步地完成。
@@ -387,9 +387,9 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `disable_auto_compaction`
- 是否对这个表禁用自动compaction。
+ 是否对这个表禁用自动 Compaction。
- 如果这个属性设置成 `true`, 后台的自动compaction进程会跳过这个表的所有tablet。
+ 如果这个属性设置成 `true`, 后台的自动 Compaction 进程会跳过这个表的所有 Tablet。
`"disable_auto_compaction" = "false"`
@@ -403,38 +403,38 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `enable_duplicate_without_keys_by_default`
-
当配置为`true`时，如果创建表的时候没有指定Unique、Aggregate或Duplicate时，会默认创建一个没有排序列和前缀索引的Duplicate模型的表。
+ 当配置为`true`时，如果创建表的时候没有指定 Unique、Aggregate 或 Duplicate
模型，会默认创建一个没有排序列和前缀索引的 Duplicate 模型的表。
`"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "false"`
* `skip_write_index_on_load`
- 是否对这个表开启数据导入时不写索引.
+ 是否对这个表开启数据导入时不写索引。
- 如果这个属性设置成 `true`,
数据导入的时候不写索引（目前仅对倒排索引生效），而是在compaction的时候延迟写索引。这样可以避免首次写入和compaction
- 重复写索引的CPU和IO资源消耗，提升高吞吐导入的性能。
+ 如果这个属性设置成 `true`, 数据导入的时候不写索引（目前仅对倒排索引生效），而是在 Compaction
的时候延迟写索引。这样可以避免首次写入和 Compaction
+ 重复写索引的 CPU 和 IO 资源消耗，提升高吞吐导入的性能。
`"skip_write_index_on_load" = "false"`
* `compaction_policy`
- 配置这个表的 compaction 的合并策略，仅支持配置为 time_series 或者 size_based
+ 配置这个表的 Compaction 的合并策略，仅支持配置为 time_series 或者 size_based
time_series: 当 rowset 的磁盘体积积攒到一定大小时进行版本合并。合并后的 rowset 直接晋升到 base
compaction 阶段。在时序场景持续导入的情况下有效降低 compact 的写入放大率
- 此策略将使用 time_series_compaction 为前缀的参数调整 compaction 的执行
+ 此策略将使用 time_series_compaction 为前缀的参数调整 Compaction 的执行
`"compaction_policy" = ""`
* `time_series_compaction_goal_size_mbytes`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 compaction
输入的文件的大小，输出的文件大小和输入相当
+ compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 Compaction
输入的文件的大小，输出的文件大小和输入相当
`"time_series_compaction_goal_size_mbytes" = "1024"`
* `time_series_compaction_file_count_threshold`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 compaction 输入的文件数量的最小值
+ compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 Compaction 输入的文件数量的最小值
一个 tablet 中，文件数超过该配置，就会触发 compaction
@@ -442,13 +442,13 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `time_series_compaction_time_threshold_seconds`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整 compaction 的最长时间间隔，即长时间未执行过
compaction 时，就会触发一次 compaction，单位为秒
+ Compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整 Compaction 的最长时间间隔，即长时间未执行过
Compaction 时，就会触发一次 Compaction，单位为秒
`"time_series_compaction_time_threshold_seconds" = "3600"`
* `time_series_compaction_level_threshold`
- compaction 的合并策略为 time_series
时，此参数默认为1，当设置为2时用来控住对于合并过一次的段再合并一层，保证段大小达到time_series_compaction_goal_size_mbytes，
+ Compaction 的合并策略为 `time_series` 时，此参数默认为 1，当设置为 2
时用来控住对于合并过一次的段再合并一层，保证段大小达到 `time_series_compaction_goal_size_mbytes`，
能达到段数量减少的效果。
@@ -459,10 +459,10 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
动态分区相关参数如下：
* `dynamic_partition.enable`: 用于指定表级别的动态分区功能是否开启。默认为 true。
- * `dynamic_partition.time_unit:`
用于指定动态添加分区的时间单位，可选择为DAY（天），WEEK(周)，MONTH（月），YEAR（年），HOUR（时）。
- * `dynamic_partition.start`: 用于指定向前删除多少个分区。值必须小于0。默认为 Integer.MIN_VALUE。
- * `dynamic_partition.end`: 用于指定提前创建的分区数量。值必须大于0。
- * `dynamic_partition.prefix`: 用于指定创建的分区名前缀，例如分区名前缀为p，则自动创建分区名为p20200108。
+ * `dynamic_partition.time_unit:` 用于指定动态添加分区的时间单位，可选择为
DAY（天），WEEK(周)，MONTH（月），YEAR（年），HOUR（时）。
+ * `dynamic_partition.start`: 用于指定向前删除多少个分区。值必须小于 0。默认为 Integer.MIN_VALUE。
+ * `dynamic_partition.end`: 用于指定提前创建的分区数量。值必须大于 0。
+ * `dynamic_partition.prefix`: 用于指定创建的分区名前缀，例如分区名前缀为 p，则自动创建分区名为 p20200108。
* `dynamic_partition.buckets`: 用于指定自动创建的分区分桶数量。
* `dynamic_partition.create_history_partition`: 是否创建历史分区。
* `dynamic_partition.history_partition_num`: 指定创建历史分区的数量。
@@ -484,7 +484,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
```
-2. 创建一个明细模型的表，分区，指定排序列，设置副本数为1
+2. 创建一个明细模型的表，分区，指定排序列，设置副本数为 1
```sql
CREATE TABLE example_db.table_hash
@@ -606,7 +606,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
8. 创建一个动态分区表。
- 该表每天提前创建3天的分区，并删除3天前的分区。例如今天为`2020-01-08`，则会创建分区名为`p20200108`,
`p20200109`, `p20200110`, `p20200111`的分区. 分区范围分别为:
+ 该表每天提前创建 3 天的分区，并删除 3 天前的分区。例如今天为`2020-01-08`，则会创建分区名为`p20200108`,
`p20200109`, `p20200110`, `p20200111`的分区。分区范围分别为：
```
[types: [DATE]; keys: [2020-01-08]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; )
@@ -706,7 +706,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
"replication_num" = "1"
);
```
-注：需要先创建s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
+注：需要先创建 S3 Resource 和 Storage Policy，表才能关联迁移策略成功
12. 为表的分区添加冷热分层数据迁移策略
```sql
@@ -720,7 +720,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2022-02-01") ("storage_policy" =
"test_create_table_partition_use_policy_2" ,"replication_num"="1")
) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 1;
```
-注：需要先创建s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
+注：需要先创建 S3 Resource 和 Storage Policy，表才能关联迁移策略成功
<version since="1.2.0">
@@ -769,13 +769,13 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
);
```
-注：批量创建分区可以和常规手动创建分区混用，使用时需要限制分区列只能有一个，批量创建分区实际创建默认最大数量为4096，这个参数可以在fe配置项
`max_multi_partition_num` 调整
+注：批量创建分区可以和常规手动创建分区混用，使用时需要限制分区列只能有一个，批量创建分区实际创建默认最大数量为 4096，这个参数可以在 FE 配置项
`max_multi_partition_num` 调整
</version>
<version since="2.0">
-14. 批量无排序列Duplicate表
+14. 批量无排序列 Duplicate 表
```sql
CREATE TABLE example_db.table_hash
@@ -833,7 +833,7 @@ Doris 中的表可以分为分区表和无分区的表。这个属性在建表
如果在之后的使用过程中添加物化视图，如果表中已有数据，则物化视图的创建时间取决于当前数据量大小。
-关于物化视图的介绍，请参阅文档 [物化视图](../../../../query-acceleration/materialized-view.md)。
+关于物化视图的介绍，请参阅文档
[同步物化视图](../../../../query/view-materialized-view/materialized-view)。
#### 索引
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
index 00bc33be82e..0aeb64a1e1a 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Drop/DROP-TABLE.md
@@ -32,7 +32,7 @@ DROP TABLE
### Description
-该语句用于删除 table 。
+该语句用于删除 Table。
语法：
```sql
@@ -42,18 +42,18 @@ DROP TABLE [IF EXISTS] [db_name.]table_name [FORCE];
说明：
-- 执行 DROP TABLE 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的表。详见
[RECOVER](../../../../sql-manual/sql-reference/Database-Administration-Statements/RECOVER.md)
语句
-- 如果执行 DROP TABLE FORCE，则系统不会检查该表是否存在未完成的事务，表将直接被删除并且不能被恢复，一般不建议执行此操作
+- 执行 `DROP TABLE` 一段时间内，可以通过 RECOVER 语句恢复被删除的表。详见
[RECOVER](../../../../sql-manual/sql-reference/Database-Administration-Statements/RECOVER)
语句。
+- 如果执行 `DROP TABLE FORCE`，则系统不会检查该表是否存在未完成的事务，表将直接被删除并且不能被恢复，一般不建议执行此操作。
### Example
-1. 删除一个 table
+1. 删除一个 Table
```sql
DROP TABLE my_table;
```
-2. 如果存在，删除指定 database 的 table
+2. 如果存在，删除指定 Database 的 Table
```sql
DROP TABLE IF EXISTS example_db.my_table;
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-1.2/install/construct-docker/construct-docker-image.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-1.2/install/construct-docker/construct-docker-image.md
index 332ea35de52..f6b3e0f1824 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-1.2/install/construct-docker/construct-docker-image.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-1.2/install/construct-docker/construct-docker-image.md
@@ -50,7 +50,7 @@ Dockerfile 脚本编写需要注意以下几点：
> 1. 基础父镜像选用经过 Docker-Hub 认证的 OpenJDK 官方镜像，版本用 JDK 1.8 版本
> 2. 应用程序默认使用官方提供的二进制包进行下载，勿使用来源不明的二进制包
-> 3. 需要内嵌脚本来完成 FE 的启动、多 FE 注册、状态检查和 BE 的启动、注册 BE 至 FE 、状态检查等任务流程
+> 3. 需要内嵌脚本来完成 FE 的启动、多 FE 注册、状态检查和 BE 的启动、注册 BE 至 FE、状态检查等任务流程
> 4. 应用程序在 Docker 内启动时不应使用 `--daemon` 的方式启动，否则在 K8S 等编排工具部署过程中会有异常
由于 Apache Doris 1.2 版本开始，开始支持 JavaUDF 能力，故而 BE 也需要有 JDK 环境，推荐的镜像如下：
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
index 8b164da133f..82816721b5b 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.0/sql-manual/sql-reference/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
@@ -106,11 +106,6 @@ distribution_desc
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。
```
- * `AUTO_INCREMENT`(仅在 master 分支可用)
-
-
是否为自增列，自增列可以用来为新插入的行生成一个唯一标识。在插入表数据时如果没有指定自增列的值，则会自动生成一个合法的值。当自增列被显示地插入 NULL
时，其值也会被替换为生成的合法值。需要注意的是，处于性能考虑，BE
会在内存中缓存部分自增列的值，所以自增列自动生成的值只能保证单调性和唯一性，无法保证严格的连续性。
- 一张表中至多有一个列是自增列，自增列必须是 BIGINT 类型，且必须为 NOT NULL。
- Duplicate 模型表和 Unique 模型表均支持自增列。
* `default_value`
列默认值，当导入数据未指定该列的值时，系统将赋予该列 default_value。
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
index bfb01b14bd9..1b17b7dbf2a 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
@@ -1,6 +1,6 @@
---
{
- "title": "导入概览",
+ "title": "概览",
"language": "zh-CN"
}
---
@@ -28,7 +28,7 @@ under the License.
## 支持的数据源
-Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
+Apache Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选择不同的数据导入方式。
### 按场景划分
@@ -44,7 +44,7 @@ Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选
### 按导入方式划分
-| 导入方式名称 | 使用方式 |
+| 导入方式 | 描述 |
| ------------ | ------------------------------------------------------------ |
| Broker Load | [通过 Broker 导入外部存储数据](./broker-load-manual) |
| Stream Load | [流式导入数据 (本地文件及内存数据)](./stream-load-manual) |
@@ -59,36 +59,36 @@ Doris 提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源进行选
| 导入方式 | 支持的格式 |
| ------------ | ----------------------- |
-| Broker Load | parquet、orc、csv、gzip |
-| Stream Load | csv、json、parquet、orc |
-| Routine Load | csv、json |
+| Broker Load | parquet, orc, csv, gzip |
+| Stream Load | csv, json, parquet, orc |
+| Routine Load | csv, json |
| MySQL Load | csv |
## 导入说明
-Apache Doris 的数据导入实现有以下共性特征，这里分别介绍，以帮助大家更好的使用数据导入功能
+Apache Doris 的数据导入实现有以下共性特征，这里分别介绍，以帮助大家更好地使用数据导入功能。
-## 导入的原子性保证
+### 导入的原子性保证
-Doris 的每一个导入作业，不论是使用 Broker Load 进行批量导入，还是使用 INSERT
语句进行单条导入，都是一个完整的事务操作。导入事务可以保证一批次内的数据原子生效，不会出现部分数据写入的情况。
+Apache Doris 的每一个导入作业，不论是使用 Broker Load 进行批量导入，还是使用 INSERT
语句进行单条导入，都是一个完整的事务操作。导入事务可以保证一批次内的数据原子生效，不会出现部分数据写入的情况。
-同时，一个导入作业都会有一个 Label。这个 Label 是在一个数据库（Database）下唯一的，用于唯一标识一个导入作业。Label
可以由用户指定，部分导入功能也会由系统自动生成。
+同时，一个导入作业都会有一个 Label，用于在一个数据库（Database）下唯一标识一个导入作业。Label
可以由用户指定，部分导入功能也会由系统自动生成。
Label 是用于保证对应的导入作业，仅能成功导入一次。一个被成功导入的 Label，再次使用时，会被拒绝并报错 `Label already
used`。通过这个机制，可以在 Doris 侧做到 `At-Most-Once` 语义。如果结合上游系统的 `At-Least-Once`
语义，则可以实现导入数据的 `Exactly-Once` 语义。
-关于原子性保证的最佳实践，可以参阅 导入事务和原子性。
+关于原子性保证的最佳实践，可以参阅
[导入事务和原子性](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/data-operate/import/load-atomicity/)。
-## 同步及异步导入
+### 同步及异步导入
导入方式分为同步和异步。对于同步导入方式，返回结果即表示导入成功还是失败。而对于异步导入方式，返回成功仅代表作业提交成功，不代表数据导入成功，需要使用对应的命令查看导入作业的运行状态。
-## 导入 Array 类型
+### 导入 array 类型
向量化场景才能支持 array 函数，非向量化场景不支持。
如果想要应用 array 函数导入数据，则应先启用向量化功能；然后需要根据 array 函数的参数类型将输入参数列转换为 array
类型；最后，就可以继续使用 array 函数了。
-例如以下导入，需要先将列 b14 和列 a13 先 cast 成`array<string>`类型，再运用`array_union`函数。
+例如以下导入，需要先将列 b14 和列 a13 先 cast 成 `array<string>` 类型，再运用 `array_union` 函数。
```sql
LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 (
@@ -100,12 +100,12 @@ LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 (
PROPERTIES( "max_filter_ratio"="0.8" );
```
-## 使用的执行引擎
+### 使用的执行引擎
导入时默认关闭 Pipeline 引擎，通过以下两个变量开启：
-1. [FE CONFIG](../../admin-manual/config/fe-config) 中的
`enable_pipeline_load`，开启后 Streamload 等导入任务将尝试使用 Pipeline 引擎执行。
+1. [FE Configuration](../../admin-manual/config/fe-config) 文件中的
`enable_pipeline_load` 变量，开启后 Streamload 等导入任务将尝试使用 Pipeline 引擎执行。
-2. Session Variable 中的 `enable_nereids_dml_with_pipeline`，开启后 insert into
将尝试使用 Pipeline 引擎执行。
+2. Session 变量 `enable_nereids_dml_with_pipeline`，开启后 Insert Into 将尝试使用
Pipeline 引擎执行。
-以上变量开启后，具体是否使用 Pipeline 引擎，仍然取决于 Session Variables
`enable_pipeline_engine`。如果该值为 `false`，即使以上变量被设置为 `true`，导入依然不会使用 Pipeline 引擎执行。
+以上变量开启后，具体是否使用 Pipeline 引擎，仍然取决于 另外两个 session 变量的值，即 `enable_pipeline_engine`
和 `enable_pipeline_x_engine`。如果这两个变量均赋值为 `false`，那么即使以上变量赋值为 `true`，数据导入依然不会使用
Pipeline 引擎执行。
diff --git
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
index f11e1472ee4..6cece329754 100644
---
a/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
+++
b/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
@@ -60,39 +60,39 @@ distribution_desc
* `column_type`
列类型，支持以下类型：
```
- TINYINT（1字节）
+ TINYINT（1 字节）
范围：-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1
- SMALLINT（2字节）
+ SMALLINT（2 字节）
范围：-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1
- INT（4字节）
+ INT（4 字节）
范围：-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1
- BIGINT（8字节）
+ BIGINT（8 字节）
范围：-2^63 + 1 ~ 2^63 - 1
- LARGEINT（16字节）
+ LARGEINT（16 字节）
范围：-2^127 + 1 ~ 2^127 - 1
- FLOAT（4字节）
+ FLOAT（4 字节）
支持科学计数法
- DOUBLE（12字节）
+ DOUBLE（12 字节）
支持科学计数法
- DECIMAL[(precision, scale)] (16字节)
+ DECIMAL[(precision, scale)] (16 字节)
保证精度的小数类型。默认是 DECIMAL(9, 0)
precision: 1 ~ 27
scale: 0 ~ 9
其中整数部分为 1 ~ 18
不支持科学计数法
- DATE（3字节）
+ DATE（3 字节）
范围：0000-01-01 ~ 9999-12-31
- DATETIME（8字节）
+ DATETIME（8 字节）
范围：0000-01-01 00:00:00 ~ 9999-12-31 23:59:59
CHAR[(length)]
- 定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为1
+ 定长字符串。长度范围：1 ~ 255。默认为 1
VARCHAR[(length)]
- 变长字符串。长度范围：1 ~ 65533。默认为65533
- HLL (1~16385个字节)
+ 变长字符串。长度范围：1 ~ 65533。默认为 65533
+ HLL (1~16385 个字节)
HyperLogLog 列类型，不需要指定长度和默认值。长度根据数据的聚合程度系统内控制。
必须配合 HLL_UNION 聚合类型使用。
BITMAP
- bitmap 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素最大支持到2^64 - 1。
+ bitmap 列类型，不需要指定长度和默认值。表示整型的集合，元素最大支持到 2^64 - 1。
必须配合 BITMAP_UNION 聚合类型使用。
```
* `aggr_type`
@@ -102,23 +102,17 @@ distribution_desc
MIN：求最小值。适合数值类型。
MAX：求最大值。适合数值类型。
REPLACE：替换。对于维度列相同的行，指标列会按照导入的先后顺序，后导入的替换先导入的。
- REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE
的区别在于对于null值，不做替换。这里要注意的是字段默认值要给NULL，而不能是空字符串，如果是空字符串，会给你替换成空字符串。
+ REPLACE_IF_NOT_NULL：非空值替换。和 REPLACE 的区别在于对于 null 值，不做替换。这里要注意的是字段默认值要给
NULL，而不能是空字符串，如果是空字符串，会给你替换成空字符串。
HLL_UNION：HLL 类型的列的聚合方式，通过 HyperLogLog 算法聚合。
BITMAP_UNION：BIMTAP 类型的列的聚合方式，进行位图的并集聚合。
```
- * <version since="2.1"
type="inline">`AUTO_INCREMENT(auto_inc_start_value)`</version>
-
-
是否为自增列，自增列可以用来为新插入的行生成一个唯一标识。在插入表数据时如果没有指定自增列的值，则会自动生成一个合法的值。当自增列被显示地插入NULL时，其值也会被替换为生成的合法值。需要注意的是，处于性能考虑，BE会在内存中缓存部分自增列的值，所以自增列自动生成的值只能保证单调性和唯一性，无法保证严格的连续性。
- 一张表中至多有一个列是自增列，自增列必须是BIGINT类型，且必须为NOT NULL。
- Duplicate模型表和Unique模型表均支持自增列。
- 可以通过给定`auto_inc_start_value`的方式指定自增列的起始值，如果不指定，则默认起始值为1。
* `default_value`
- 列默认值，当导入数据未指定该列的值时，系统将赋予该列default_value。
+ 列默认值，当导入数据未指定该列的值时，系统将赋予该列 `default_value`。
语法为`default default_value`。
- 当前default_value支持两种形式：
+ 当前 `default_value` 支持两种形式：
1. 用户指定固定值，如：
```SQL
k1 INT DEFAULT '1',
@@ -127,14 +121,14 @@ distribution_desc
2. 系统提供的关键字，目前支持以下关键字：
```SQL
- // 只用于DATETIME类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前时间
+ // 只用于 DATETIME 类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前时间
dt DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
- // 只用于DATE类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前日期
+ // 只用于 DATE 类型，导入数据缺失该值时系统将赋予当前日期
dt DATE DEFAULT CURRENT_DATE
```
* <version since="2.1" type="inline">`on update current_timestamp`</version>
-
是否在该行有列更新时将该列的值更新为当前时间(`current_timestamp`)。该特性只能在开启了merge-on-write的unique表上使用，开启了这个特性的列必须声明默认值，且默认值必须为`current_timestamp`。如果此处声明了时间戳的精度，则该列默认值中的时间戳精度必须与该处的时间戳精度相同。
+ 是否在该行有列更新时将该列的值更新为当前时间 (`current_timestamp`)。该特性只能在开启了 Merge-on-Write
的 Unique 表上使用，开启了这个特性的列必须声明默认值，且默认值必须为
`current_timestamp`。如果此处声明了时间戳的精度，则该列默认值中的时间戳精度必须与该处的时间戳精度相同。
示例：
@@ -191,7 +185,7 @@ distribution_desc
* UNIQUE KEY：其后指定的列为主键列。
<version since="2.0">
-注：当表属性`enable_duplicate_without_keys_by_default = true`时, 默认创建没有排序列的DUPLICATE表。
+注：当表属性`enable_duplicate_without_keys_by_default = true`时，默认创建没有排序列的 Duplicate
表。
</version>
示例：
@@ -234,7 +228,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
)
```
-3. <version since="1.2" type="inline"> MULTI
RANGE：批量创建RANGE分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。</version>
+3. <version since="1.2" type="inline"> MULTI RANGE：批量创建 RANGE
分区，定义分区的左闭右开区间，设定时间单位和步长，时间单位支持年、月、日、周和小时。</version>
```
PARTITION BY RANGE(col)
@@ -246,7 +240,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
)
```
-4. MULTI RANGE：批量创建数字类型的RANGE分区，定义分区的左闭右开区间，设定步长。
+4. MULTI RANGE：批量创建数字类型的 RANGE 分区，定义分区的左闭右开区间，设定步长。
```
PARTITION BY RANGE(int_col)
@@ -296,7 +290,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `replication_num`
- 副本数。默认副本数为3。如果 BE 节点数量小于3，则需指定副本数小于等于 BE 节点数量。
+ 副本数。默认副本数为 3。如果 BE 节点数量小于 3，则需指定副本数小于等于 BE 节点数量。
在 0.15 版本后，该属性将自动转换成 `replication_allocation` 属性，如：
@@ -308,17 +302,17 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `min_load_replica_num`
- 设定数据导入成功所需的最小副本数，默认值为-1。当该属性小于等于0时，表示导入数据仍需多数派副本成功。
+ 设定数据导入成功所需的最小副本数，默认值为 -1。当该属性小于等于 0 时，表示导入数据仍需多数派副本成功。
* `is_being_synced`
- 用于标识此表是否是被CCR复制而来并且正在被syncer同步，默认为 `false`。
+ 用于标识此表是否是被 CCR 复制而来并且正在被 syncer 同步，默认为 `false`。
如果设置为 `true`：
`colocate_with`，`storage_policy`属性将被擦除
`dynamic partition`，`auto bucket`功能将会失效，即在`show create
table`中显示开启状态，但不会实际生效。当`is_being_synced`被设置为 `false` 时，这些功能将会恢复生效。
- 这个属性仅供CCR外围模块使用，在CCR同步的过程中不要手动设置。
+ 这个属性仅供 CCR 外围模块使用，在 CCR 同步的过程中不要手动设置。
* `storage_medium/storage_cooldown_time`
@@ -349,21 +343,21 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `compression`
- Doris 表的默认压缩方式是 LZ4。1.1版本后，支持将压缩方式指定为ZSTD以获得更高的压缩比。
+ Doris 表的默认压缩方式是 LZ4。1.1 版本后，支持将压缩方式指定为 ZSTD 以获得更高的压缩比。
`"compression"="zstd"`
* `function_column.sequence_col`
- 当使用 UNIQUE KEY 模型时，可以指定一个sequence列，当KEY列相同时，将按照 sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
+ 当使用 Unique Key 模型时，可以指定一个 Sequence 列，当 Key 列相同时，将按照 Sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
-
`function_column.sequence_col`用来指定sequence列到表中某一列的映射，该列可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME），创建后不能更改该列的类型。如果设置了`function_column.sequence_col`,
`function_column.sequence_type`将被忽略。
+ `function_column.sequence_col`用来指定 sequence
列到表中某一列的映射，该列可以为整型和时间类型（DATE、DATETIME），创建后不能更改该列的类型。如果设置了`function_column.sequence_col`,
`function_column.sequence_type`将被忽略。
`"function_column.sequence_col" = 'column_name'`
* `function_column.sequence_type`
- 当使用 UNIQUE KEY 模型时，可以指定一个sequence列，当KEY列相同时，将按照 sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
+ 当使用 Unique Key 模型时，可以指定一个 Sequence 列，当 Key 列相同时，将按照 Sequence 列进行
REPLACE(较大值替换较小值，否则无法替换)
这里我们仅需指定顺序列的类型，支持时间类型或整型。Doris 会创建一个隐藏的顺序列。
@@ -371,13 +365,13 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `enable_unique_key_merge_on_write`
- <version since="1.2" type="inline"> unique表是否使用merge on write实现。</version>
+ <version since="1.2" type="inline"> Unique 表是否使用 Merge-on-Write
实现。</version>
该属性在 2.1 版本之前默认关闭，从 2.1 版本开始默认开启。
* `light_schema_change`
- <version since="1.2" type="inline"> 是否使用light schema change优化。</version>
+ <version since="1.2" type="inline"> 是否使用 Light Schema Change 优化。</version>
如果设置成 `true`, 对于值列的加减操作，可以更快地，同步地完成。
@@ -387,68 +381,68 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
* `disable_auto_compaction`
- 是否对这个表禁用自动compaction。
+ 是否对这个表禁用自动 Compaction。
- 如果这个属性设置成 `true`, 后台的自动compaction进程会跳过这个表的所有tablet。
+ 如果这个属性设置成 `true`, 后台的自动 Compaction 进程会跳过这个表的所有 Tablet。
`"disable_auto_compaction" = "false"`
* `enable_single_replica_compaction`
- 是否对这个表开启单副本 compaction。
+ 是否对这个表开启单副本 Compaction。
- 如果这个属性设置成 `true`, 这个表的 tablet 的所有副本只有一个 do compaction，其他的从该副本拉取 rowset
+ 如果这个属性设置成 `true`, 这个表的 Tablet 的所有副本只有一个 do compaction，其他的从该副本拉取 rowset
`"enable_single_replica_compaction" = "false"`
* `enable_duplicate_without_keys_by_default`
-
当配置为`true`时，如果创建表的时候没有指定Unique、Aggregate或Duplicate时，会默认创建一个没有排序列和前缀索引的Duplicate模型的表。
+ 当配置为`true`时，如果创建表的时候没有指定 Unique、Aggregate 或 Duplicate 时，会默认创建一个没有排序列和前缀索引的
Duplicate 模型的表。
`"enable_duplicate_without_keys_by_default" = "false"`
* `skip_write_index_on_load`
- 是否对这个表开启数据导入时不写索引.
+ 是否对这个表开启数据导入时不写索引。
- 如果这个属性设置成 `true`,
数据导入的时候不写索引（目前仅对倒排索引生效），而是在compaction的时候延迟写索引。这样可以避免首次写入和compaction
- 重复写索引的CPU和IO资源消耗，提升高吞吐导入的性能。
+ 如果这个属性设置成 `true`, 数据导入的时候不写索引（目前仅对倒排索引生效），而是在 Compaction
的时候延迟写索引。这样可以避免首次写入和 Compaction
+ 重复写索引的 CPU 和 IO 资源消耗，提升高吞吐导入的性能。
`"skip_write_index_on_load" = "false"`
* `compaction_policy`
- 配置这个表的 compaction 的合并策略，仅支持配置为 time_series 或者 size_based
+ 配置这个表的 Compaction 的合并策略，仅支持配置为 time_series 或者 size_based
time_series: 当 rowset 的磁盘体积积攒到一定大小时进行版本合并。合并后的 rowset 直接晋升到 base
compaction 阶段。在时序场景持续导入的情况下有效降低 compact 的写入放大率
- 此策略将使用 time_series_compaction 为前缀的参数调整 compaction 的执行
+ 此策略将使用 time_series_compaction 为前缀的参数调整 Compaction 的执行
`"compaction_policy" = ""`
* `time_series_compaction_goal_size_mbytes`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 compaction
输入的文件的大小，输出的文件大小和输入相当
+ Compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 Compaction
输入的文件的大小，输出的文件大小和输入相当
`"time_series_compaction_goal_size_mbytes" = "1024"`
* `time_series_compaction_file_count_threshold`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 compaction 输入的文件数量的最小值
+ Compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整每次 Compaction 输入的文件数量的最小值
- 一个 tablet 中，文件数超过该配置，就会触发 compaction
+ 一个 Tablet 中，文件数超过该配置，就会触发 Compaction
- `"time_series_compaction_file_count_threshold" = "2000"`
+ `"time_series_Compaction_file_count_threshold" = "2000"`
-* `time_series_compaction_time_threshold_seconds`
+* `time_series_Compaction_time_threshold_seconds`
- compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整 compaction 的最长时间间隔，即长时间未执行过
compaction 时，就会触发一次 compaction，单位为秒
+ Compaction 的合并策略为 time_series 时，将使用此参数来调整 Compaction 的最长时间间隔，即长时间未执行过
Compaction 时，就会触发一次 Compaction，单位为秒
`"time_series_compaction_time_threshold_seconds" = "3600"`
* `time_series_compaction_level_threshold`
- compaction 的合并策略为 time_series
时，此参数默认为1，当设置为2时用来控住对于合并过一次的段再合并一层，保证段大小达到time_series_compaction_goal_size_mbytes，
+ Compaction 的合并策略为 time_series 时，此参数默认为 1，当设置为 2
时用来控住对于合并过一次的段再合并一层，保证段大小达到 time_series_compaction_goal_size_mbytes，
能达到段数量减少的效果。
@@ -459,10 +453,10 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
动态分区相关参数如下：
* `dynamic_partition.enable`: 用于指定表级别的动态分区功能是否开启。默认为 true。
- * `dynamic_partition.time_unit:`
用于指定动态添加分区的时间单位，可选择为DAY（天），WEEK(周)，MONTH（月），YEAR（年），HOUR（时）。
- * `dynamic_partition.start`: 用于指定向前删除多少个分区。值必须小于0。默认为 Integer.MIN_VALUE。
- * `dynamic_partition.end`: 用于指定提前创建的分区数量。值必须大于0。
- * `dynamic_partition.prefix`: 用于指定创建的分区名前缀，例如分区名前缀为p，则自动创建分区名为p20200108。
+ * `dynamic_partition.time_unit:` 用于指定动态添加分区的时间单位，可选择为
DAY（天），WEEK(周)，MONTH（月），YEAR（年），HOUR（时）。
+ * `dynamic_partition.start`: 用于指定向前删除多少个分区。值必须小于 0。默认为 Integer.MIN_VALUE。
+ * `dynamic_partition.end`: 用于指定提前创建的分区数量。值必须大于 0。
+ * `dynamic_partition.prefix`: 用于指定创建的分区名前缀，例如分区名前缀为 p，则自动创建分区名为 p20200108。
* `dynamic_partition.buckets`: 用于指定自动创建的分区分桶数量。
* `dynamic_partition.create_history_partition`: 是否创建历史分区。
* `dynamic_partition.history_partition_num`: 指定创建历史分区的数量。
@@ -484,7 +478,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
DISTRIBUTED BY HASH(k1) BUCKETS 32
```
-2. 创建一个明细模型的表，分区，指定排序列，设置副本数为1
+2. 创建一个明细模型的表，分区，指定排序列，设置副本数为 1
```sql
CREATE TABLE example_db.table_hash
@@ -606,7 +600,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
8. 创建一个动态分区表。
- 该表每天提前创建3天的分区，并删除3天前的分区。例如今天为`2020-01-08`，则会创建分区名为`p20200108`,
`p20200109`, `p20200110`, `p20200111`的分区. 分区范围分别为:
+ 该表每天提前创建 3 天的分区，并删除 3 天前的分区。例如今天为`2020-01-08`，则会创建分区名为`p20200108`,
`p20200109`, `p20200110`, `p20200111`的分区。分区范围分别为：
```
[types: [DATE]; keys: [2020-01-08]; ‥types: [DATE]; keys: [2020-01-09]; )
@@ -706,7 +700,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
"replication_num" = "1"
);
```
-注：需要先创建s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
+注：需要先创建 s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
12. 为表的分区添加冷热分层数据迁移策略
```sql
@@ -720,7 +714,7 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ("2022-02-01") ("storage_policy" =
"test_create_table_partition_use_policy_2" ,"replication_num"="1")
) DISTRIBUTED BY HASH(k2) BUCKETS 1;
```
-注：需要先创建s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
+注：需要先创建 s3 resource 和 storage policy，表才能关联迁移策略成功
<version since="1.2.0">
@@ -769,13 +763,13 @@ UNIQUE KEY(k1, k2)
);
```
-注：批量创建分区可以和常规手动创建分区混用，使用时需要限制分区列只能有一个，批量创建分区实际创建默认最大数量为4096，这个参数可以在fe配置项
`max_multi_partition_num` 调整
+注：批量创建分区可以和常规手动创建分区混用，使用时需要限制分区列只能有一个，批量创建分区实际创建默认最大数量为 4096，这个参数可以在 fe 配置项
`max_multi_partition_num` 调整
</version>
<version since="2.0">
-14. 批量无排序列Duplicate表
+14. 批量无排序列 Duplicate 表
```sql
CREATE TABLE example_db.table_hash
@@ -833,7 +827,7 @@ Doris 中的表可以分为分区表和无分区的表。这个属性在建表
如果在之后的使用过程中添加物化视图，如果表中已有数据，则物化视图的创建时间取决于当前数据量大小。
-关于物化视图的介绍，请参阅文档 [物化视图](../../../../query-acceleration/materialized-view.md)。
+关于物化视图的介绍，请参阅文档
[同步物化视图](../../../../query/view-materialized-view/materialized-view)。
#### 索引
diff --git a/versioned_docs/version-1.2/install/standard-deployment.md
b/versioned_docs/version-1.2/install/standard-deployment.md
index 21d54f32f99..6e710573e35 100644
--- a/versioned_docs/version-1.2/install/standard-deployment.md
+++ b/versioned_docs/version-1.2/install/standard-deployment.md
@@ -29,7 +29,7 @@ under the License.
This topic is about the hardware and software environment needed to deploy
Doris, the recommended deployment mode, cluster scaling, and common problems
occur in creating and running clusters.
-Before continue reading, you might want to compile Doris following the
instructions in the
[Compile](https://doris.apache.org/docs/dev/install/source-install/compilation-general/)
topic.
+Before continue reading, you might want to compile Doris following the
instructions in the [General
Compile](../install/source-install/compilation-general.md) topic.
## Software and Hardware Requirements
diff --git a/versioned_docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
b/versioned_docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
index e8f8569ad3b..49702f8ea6d 100644
--- a/versioned_docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
+++ b/versioned_docs/version-2.1/data-operate/import/load-manual.md
@@ -1,6 +1,6 @@
---
{
- "title": "Loading Overview",
+ "title": "Overview",
"language": "en"
}
---
@@ -24,13 +24,13 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# Import Overview
+# Overview
-## Supported Data Sources
+## Supported data sources
-Doris provides a variety of data import solutions, and you can choose
different data import methods for different data sources.
+Apache Doris provides a variety of data import solutions, and you can choose
different data loading methods for different data sources.
-### By Scene
+### By scene
| Data Source | Loading Method
|
| ------------------------------------ |
------------------------------------------------------------ |
| Object Storage (s3), HDFS | [Loading data using
Broker](./broker-load-manual) |
@@ -40,9 +40,9 @@ Doris provides a variety of data import solutions, and you
can choose different
| Loading via JDBC | [Sync data using
JDBC](../../lakehouse/database/jdbc) |
| Loading JSON format data | [JSON format data
Loading](./load-json-format) |
-### By Loading Method
+### By loading method
-| Loading method name | Use method
|
+| Loading method | Description
|
| ------------------ |
------------------------------------------------------------ |
| Broker Load | [Import external storage data via
Broker](./broker-load-manual) |
| Stream Load | [Stream import data (local file and memory
data)](./stream-load-manual) |
@@ -62,11 +62,11 @@ Different import methods support slightly different data
formats.
| Routine Load | csv, json |
| MySql Load | csv |
-## Import Instructions
+## Import instructions
The data import implementation of Apache Doris has the following common
features, which are introduced here to help you better use the data import
function
-## Import Atomicity Guarantees
+### Atomicity
Each import job of Doris, whether it is batch import using Broker Load or
single import using INSERT statement, is a complete transaction operation. The
import transaction can ensure that the data in a batch takes effect atomically,
and there will be no partial data writing.
@@ -74,18 +74,18 @@ At the same time, an import job will have a Label. This
Label is unique under a
Label is used to ensure that the corresponding import job can only be
successfully imported once. A successfully imported Label, when used again,
will be rejected with the error `Label already used`. Through this mechanism,
`At-Most-Once` semantics can be implemented in Doris. If combined with the
`At-Least-Once` semantics of the upstream system, the `Exactly-Once` semantics
of imported data can be achieved.
-For best practices on atomicity guarantees, see Importing Transactions and
Atomicity.
+For best practices on atomicity, see [Loading Transactions and
Atomicity](https://doris.apache.org/docs/data-operate/import/load-atomicity/).
-## Synchronous and Asynchronous Imports
+## Synchronous and asynchronous loading
-Import methods are divided into synchronous and asynchronous. For the
synchronous import method, the returned result indicates whether the import
succeeds or fails. For the asynchronous import method, a successful return only
means that the job was submitted successfully, not that the data was imported
successfully. You need to use the corresponding command to check the running
status of the import job.
+Loading methods are divided into synchronous and asynchronous methods. For the
synchronous loading method, the returned result indicates whether the loading
succeeds or fails. For the asynchronous loading method, a successful result
only means that the job was submitted successfully, but not that the data was
loaded successfully. You need to use the corresponding command to check the
running status of the loading job.
-## Import the Data of Array Types
+## Load the array-type data
The array function can only be supported in vectorization scenarios, but
non-vectorization scenarios are not supported.
-if you want to apply the array function to import data, you should enable
vectorization engine. Then you need to cast the input parameter column into the
array type according to the parameter of the array function. Finally, you can
continue to use the array function.
+If you want to apply the array function to load data, enable vectorization
engine, and then cast the input parameter column into the array type according
to the parameter of the array function. Finally, you can continue to use the
array function.
-For example, in the following import, you need to cast columns b14 and a13
into `array<string>` type, and then use the `array_union` function.
+For example, in the following loading job, you need to cast columns b14 and
a13 into `array<string>` type, and then use the `array_union` function.
```sql
LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 (
@@ -101,8 +101,8 @@ LOAD LABEL label_03_14_49_34_898986_19090452100 (
The Pipeline engine is turned off by default on import, and is enabled by the
following two variables:
-1. `enable_pipeline_load` in [FE CONFIG](../../admin-manual/config/fe-config)
`enable_pipeline_load`. When enabled, import tasks such as Streamload will try
to use the Pipeline engine.
+1. `enable_pipeline_load` in the [FE
configuration](../../admin-manual/config/fe-config) file. When enabled, import
tasks such as Streamload will try to use the Pipeline engine.
2. `enable_nereids_dml_with_pipeline` in Session Variable to enable insert
into to try to use the Pipeline engine.
-When the above variables are turned on, whether and which set of Pipeline
engine is used still depends on the settings of the other two Session Variables
`enable_pipeline_engine` and `enable_pipeline_x_engine`. When both are enabled,
PipelineX is selected in preference to the Pipeline Engine. If neither is
enabled, the import will not be executed using the Pipeline engine even if the
above variables are set to `true`.
+When the above variables are turned on, whether and which set of Pipeline
engine is used still depends on the settings of the other two Session Variables
`enable_pipeline_engine` and `enable_pipeline_x_engine`. When both are enabled,
PipelineX is selected in preference to the Pipeline Engine. If neither is
enabled, the loading job will not be executed using the Pipeline engine even if
the above variables are set to `true`.
diff --git
a/versioned_docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
b/versioned_docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
index 20fee10aeed..5735ee3400d 100644
---
a/versioned_docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
+++
b/versioned_docs/version-2.1/sql-manual/sql-statements/Data-Definition-Statements/Create/CREATE-TABLE.md
@@ -246,7 +246,7 @@ Partition information supports three writing methods:
<version since="1.2.0">
-3. MULTI RANGE：Multi build RANGE partitions,Define the left closed and right
open interval of the zone, Set the time unit and step size, the time unit
supports year, month, day, week and hour.
+3. MULTI RANGE: Multi build RANGE partitions,Define the left closed and right
open interval of the zone, Set the time unit and step size, the time unit
supports year, month, day, week and hour.
```
PARTITION BY RANGE(col)
@@ -261,7 +261,7 @@ Partition information supports three writing methods:
</version>
-4. MULTI RANGE：Multi build integer RANGE partitions,Define the left closed and
right open interval of the zone, and step size.
+4. MULTI RANGE: Multi build integer RANGE partitions,Define the left closed
and right open interval of the zone, and step size.
```
PARTITION BY RANGE(int_col)
@@ -817,7 +817,7 @@ NOTE: Multi Partition can be mixed with conventional manual
creation of partitio
#### Partitioning and bucketing
-A table must specify the bucket column, but it does not need to specify the
partition. For the specific introduction of partitioning and bucketing, please
refer to the [Data Division](../../../../data-table/data-partition.md) document.
+A table must specify the bucket column, but it does not need to specify the
partition. For the specific introduction of partitioning and bucketing, please
refer to the [Data Division](../../../../data-table/data-partition) document.
Tables in Doris can be divided into partitioned tables and non-partitioned
tables. This attribute is determined when the table is created and cannot be
changed afterwards. That is, for partitioned tables, you can add or delete
partitions in the subsequent use process, and for non-partitioned tables, you
can no longer perform operations such as adding partitions afterwards.
@@ -831,7 +831,7 @@ The dynamic partition function is mainly used to help users
automatically manage
#### Auto Partition
-See in [Auto Partition](../../../../advanced/partition/auto-partition).
+See the [Auto Partition](../../../../advanced/partition/auto-partition)
document.
#### Materialized View
@@ -841,7 +841,7 @@ If the materialized view is created when the table is
created, all subsequent da
If you add a materialized view in the subsequent use process, if there is data
in the table, the creation time of the materialized view depends on the current
amount of data.
-For the introduction of materialized views, please refer to the document
[materialized views](../../../../query-acceleration/materialized-view.md).
+For the introduction of materialized views, please refer to the [Materialized
View](../../../../query/view-materialized-view/metarialized-view) document.
#### Index
---------------------------------------------------------------------
To unsubscribe, e-mail: [email protected]
For additional commands, e-mail: [email protected]
