RocMarshal commented on a change in pull request #16348:
URL: https://github.com/apache/flink/pull/16348#discussion_r663841346
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
Review comment:
The `udfs` is short for `user defined functions`. And `function` is
translated into `函数`, maybe you should keep consistent in translation of `udfs`.
And I guess the original point author want to express is `如果你认为这个函数不够通用`
,but occurred an typo.
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
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@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
Review comment:
Maybe you should try to correct the content the part about '您' of the
page by yourself.
`为了风格统一，我们建议在一般情况下使用“你”即可，这样与读者距离近一些。当然必要的时候可以使用“您”来称呼，比如 warning 提示的时候。`
refered from `2`,`5`,`6`,`7`,`8` items in the page [Flink Translation
Specifications](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Translation+Specifications)
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
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@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
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-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
Review comment:
Maybe `值构建函数`? Please let me know your opinions.
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File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
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-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
-{{< sql_functions "valueaccess" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueaccess" >}}
-### Grouping Functions
+### 分组函数
-{{< sql_functions "grouping" >}}
+{{< sql_functions_zh "grouping" >}}
-### Hash Functions
+### 哈希函数
-{{< sql_functions "hashfunctions" >}}
+{{< sql_functions_zh "hashfunctions" >}}
-### Auxiliary Functions
+### 辅助功能
-{{< sql_functions "auxilary" >}}
+{{< sql_functions_zh "auxilary" >}}
-Aggregate Functions
+聚合函数
-------------------
-The aggregate functions take an expression across all the rows as the input
and return a single aggregated value as the result.
+聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。
-{{< sql_functions "aggregate" >}}
+{{< sql_functions_zh "aggregate" >}}
-Time Interval and Point Unit Specifiers
+时间间隔和点单位说明符
Review comment:
```suggestion
时间间隔单位和时间点单位标识符
```
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File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
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@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
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-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
-{{< sql_functions "valueaccess" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueaccess" >}}
-### Grouping Functions
+### 分组函数
-{{< sql_functions "grouping" >}}
+{{< sql_functions_zh "grouping" >}}
-### Hash Functions
+### 哈希函数
-{{< sql_functions "hashfunctions" >}}
+{{< sql_functions_zh "hashfunctions" >}}
-### Auxiliary Functions
+### 辅助功能
-{{< sql_functions "auxilary" >}}
+{{< sql_functions_zh "auxilary" >}}
-Aggregate Functions
+聚合函数
-------------------
-The aggregate functions take an expression across all the rows as the input
and return a single aggregated value as the result.
+聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。
-{{< sql_functions "aggregate" >}}
+{{< sql_functions_zh "aggregate" >}}
-Time Interval and Point Unit Specifiers
+时间间隔和点单位说明符
---------------------------------------
-The following table lists specifiers for time interval and time point units.
-
-For Table API, please use `_` for spaces (e.g., `DAY_TO_HOUR`).
-
-| Time Interval Unit | Time Point Unit |
-| :----------------------- | :----------------------------- |
-| `MILLENIUM` _(SQL-only)_ | |
-| `CENTURY` _(SQL-only)_ | |
-| `YEAR` | `YEAR` |
-| `YEAR TO MONTH` | |
-| `QUARTER` | `QUARTER` |
-| `MONTH` | `MONTH` |
-| `WEEK` | `WEEK` |
-| `DAY` | `DAY` |
-| `DAY TO HOUR` | |
-| `DAY TO MINUTE` | |
-| `DAY TO SECOND` | |
-| `HOUR` | `HOUR` |
-| `HOUR TO MINUTE` | |
-| `HOUR TO SECOND` | |
-| `MINUTE` | `MINUTE` |
-| `MINUTE TO SECOND` | |
-| `SECOND` | `SECOND` |
-| | `MILLISECOND` |
-| | `MICROSECOND` |
-| `DOY` _(SQL-only)_ | |
-| `DOW` _(SQL-only)_ | |
-| | `SQL_TSI_YEAR` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_QUARTER` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_MONTH` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_WEEK` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_DAY` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_HOUR` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_MINUTE` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_SECOND ` _(SQL-only)_ |
+下表列出了时间间隔和时间点单位的说明符。
+
+对于 Table API，请使用 `_` 代替空格（例如 `DAY_TO_HOUR`）。
+
+| 时间间隔单位 | 时间点单位 |
+| :------------------------ | :------------------------------ |
+| `MILLENIUM` _（仅适用SQL）_ | |
+| `CENTURY` _（仅适用SQL）_ | |
+| `YEAR` | `YEAR` |
+| `YEAR TO MONTH` | |
+| `QUARTER` | `QUARTER` |
+| `MONTH` | `MONTH` |
+| `WEEK` | `WEEK` |
+| `DAY` | `DAY` |
+| `DAY TO HOUR` | |
+| `DAY TO MINUTE` | |
+| `DAY TO SECOND` | |
+| `HOUR` | `HOUR` |
+| `HOUR TO MINUTE` | |
+| `HOUR TO SECOND` | |
+| `MINUTE` | `MINUTE` |
+| `MINUTE TO SECOND` | |
+| `SECOND` | `SECOND` |
+| | `MILLISECOND` |
+| | `MICROSECOND` |
+| `DOY` _（仅适用SQL）_ | |
+| `DOW` _（仅适用SQL）_ | |
+| | `SQL_TSI_YEAR` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_QUARTER` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_MONTH` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_WEEK` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_DAY` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_HOUR` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_MINUTE` _（仅适用SQL）_ |
+| | `SQL_TSI_SECOND ` _（仅适用SQL）_ |
{{< top >}}
-Column Functions
+列函数
---------------------------------------
-The column functions are used to select or deselect table columns.
+列函数用于选择或不选表的列。
Review comment:
How about `列函数用于选择或弃表的列。`
##########
File path: docs/data/sql_functions_zh.yml
##########
@@ -0,0 +1,820 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+# distributed with this work for additional information
+# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+# "License"); you may not use this file except in compliance
+# with the License. You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+# software distributed under the License is distributed on an
+# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+# KIND, either express or implied. See the License for the
+# specific language governing permissions and limitations
+# under the License
+
+comparison:
+ - sql: value1 = value2
+ table: value1 === value2
+ description: 如果 value1 等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或者 value2 为 NULL 返回
`UNKNOW`。
+ - sql: value1 <> value2
+ table: value1 !== value2
+ description: 如果 value1 不等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 > value2
+ table: value1 > value2
+ description: 如果 value1 大于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 >= value2
+ table: value1 >= value2
+ description: 如果 value1 大于或等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 < value2
+ table: value1 < value2
+ description: 如果 value1 小于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 <= value2
+ table: value1 <= value2
+ description: 如果 value1 小于或等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value IS NULL
+ table: value.isNull
+ description: 如果值为 NULL 返回 `TRUE`。
+ - sql: value IS NOT NULL
+ table: value.isNotNull
+ description: 如果值不为 NULL 返回 `TRUE`。
+ - sql: value1 IS DISTINCT FROM value2
+ description: |
+ A 和 B 的数据类型、值不完全相同返回 `TRUE`。A 和 B 的数据类型、值都相同返回 `FALSE`。将 NULL 视为相同。
+ 例如 `1 IS DISTINCT FROM NULL` 返回 `TRUE`；`NULL IS DISTINCT FROM NULL` 返回
`FALSE`。
+ - sql: value1 IS NOT DISTINCT FROM value2
+ description: |
+ A 和 B 的数据类型、值都相同返回 `TRUE`。A 和 B 的数据类型、值不完全相同则返回 `FALSE`。将 NULL 视为相同。
+ 例如 `1 IS NOT DISTINCT FROM NULL` 返回 `FALSE`；`NULL IS NOT DISTINCT FROM
NULL` 返回 `TRUE`。
+ - sql: value1 BETWEEN [ ASYMMETRIC | SYMMETRIC ] value2 AND value3
+ description: |
+ 默认或使用 ASYMMETRIC 关键字的情况下，如果 value1 大于等于 value2 且小于等于 value3 返回 `TRUE`。
+ 使用 SYMMETRIC 关键字则 value1 在 value2 和 value3 之间返回 `TRUE`。
+ 当 value2 或 value3 为 NULL 时，返回 `FALSE` 或`UNKNOWN`。
+ 例如 `12 BETWEEN 15 AND 12` 返回 `FALSE`；
+ `12 BETWEEN SYMMETRIC 15 AND 12` 返回 `TRUE`；
+ `12 BETWEEN 10 AND NULL` 返回 `UNKNOWN`；
+ `12 BETWEEN NULL AND 10` 返回 `FALSE`；
+ `12 BETWEEN SYMMETRIC NULL AND 12` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: value1 NOT BETWEEN [ ASYMMETRIC | SYMMETRIC ] value2 AND value3
+ description: |
+ 默认或使用 ASYMMETRIC 关键字的情况下，如果 value1 小于 value2 或大于 value3，则返回 `TRUE`。
+ 使用 SYMMETRIC 关键字则 value1 不在 value2 和 value3 之间返回 `TRUE`。
+ 当 value2 或 value3 为 NULL 时，返回 `TRUE` 或 `UNKNOWN`。
+ 例如 `12 NOT BETWEEN 15 AND 12` 返回 `TRUE`；
+ `12 NOT BETWEEN SYMMETRIC 15 AND 12` 返回 `FALSE`；
+ `12 NOT BETWEEN NULL AND 15` 返回 `UNKNOWN`；
+ `12 NOT BETWEEN 15 AND NULL` 返回 `TRUE`；
+ `12 NOT BETWEEN SYMMETRIC 12 AND NULL` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: string1 LIKE string2 [ ESCAPE char ]
+ table: string1.like(string2)
+ description: |
+ 如果 string1 匹配 string2 返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回 `UNKNOWN`。
+ 如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 NOT LIKE string2 [ ESCAPE char ]
+ description: |
+ 如果 string1 与 string2 不匹配返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ 如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ]
+ table: string1.similar(string2)
+ description: |
+ 如果 string1 匹配 SQL 正则表达式 string2 返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回
+ `UNKNOWN`。如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 NOT SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ]
+ description: |
+ 如果 string1 与 SQL 正则表达式 string2 不匹配返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL
返回
+ `UNKNOWN`。如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: value1 IN (value2 [, value3]* )
+ table: value1.in(valu2)
+ description: |
+ 在给定列表（value2、value3、...）中存在 value1 返回 `TRUE`。当列表包含 NULL，如果可以找到 value1 则返回
+ `TRUE`，否则返回 `UNKNOWN`。如果 value1 为 NULL 则始终返回 `UNKNOWN`。例如 `4 IN (1, 2,
3)` 返回
+ `FALSE`；`1 IN (1, 2, NULL)` 返回 `TRUE`；`4 IN (1, 2, NULL)` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: value1 NOT IN (value2 [, value3]* )
+ description: |
+ 在给定列表（value2、value3、...）中不存在 value1 返回 `TRUE`。当列表包含 NULL，如果可以找到 value1 则
+ 返回 `FALSE`，否则返回 `UNKNOWN`。如果 value1 为 NULL，则始终返回 `UNKNOWN`。例如 `4 NOT IN
(1, 2, 3)`
+ 返回 `TRUE`；`1 NOT IN (1, 2, NULL)` 返回 `FALSE`；`4 NOT IN (1, 2, NULL)` 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: EXISTS (sub-query)
+ description: |
+ 如果子查询至少返回一行返回 `TRUE`。 仅支持可以在 join 和分组操作中可以被重写的操作。 对于流式查询，该操作在 join
+ 和分组操作中被重写。 根据输入行的数量计算查询结果所需的状态可能会无限增长。
+ 请提供具有有效保留间隔的查询配置，以防止状态大小溢出。
+ - sql: value IN (sub-query)
+ table: value1.in(TABLE)
+ description: 如果 value 等于子查询返回的行返回 `TRUE`。
+ - sql: value NOT IN (sub-query)
+ description: 如果 value 不等于子查询返回的行返回 `TRUE`。
+ - table: value1.between(value2, value3)
+ description: |
+ 如果 value1 大于或等于 value2 且小于或等于 value3 返回 `TRUE`。当 value2 或 value3 为 NULL
时，
+ 返回 `FALSE` 或 `UNKNOWN`。
+ - table: value1.notBetween(value2, value3)
+ description: |
+ 如果 value1 大于或等于 value2 且小于或等于 value3 返回 `FALSE`。当 value2 或 value3 为 NULL
时，
+ 返回 `TRUE` 或 `UNKNOWN`。
+
+logical:
+ - sql: boolean1 OR boolean2
+ table: BOOLEAN1 || BOOLEAN2
+ description: |
+ 如果 boolean1 为 `TRUE` 或 boolean2 为 `TRUE` 返回 TRUE。支持三值逻辑。
+ 例如 `true || Null(BOOLEAN)` 返回 `TRUE`。
+ - sql: boolean1 AND boolean2
+ table: BOOLEAN1 && BOOLEAN2
+ description: |
+ 如果 boolean1 和 boolean2 都为 `TRUE` 返回 TRUE。支持三值逻辑。
+ 例如 `true && Null(BOOLEAN)` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: NOT boolean
+ table: '!BOOLEAN'
+ description: |
+ 如果布尔值为 `FALSE` 返回 `TRUE`；如果布尔值为 `TRUE` 返回 `FALSE`；如果布尔值为 `UNKNOWN`
+ 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: boolean IS FALSE
+ table: BOOLEAN.isFalse
+ description: 如果布尔值为 `FALSE` 返回 `TRUE`；如果 boolean 为 `TRUE` 或 `UNKNOWN` 返回
`FALSE`。
+ - sql: boolean IS NOT FALSE
+ table: BOOLEAN.isNotFalse
+ description: 如果 boolean 为 `TRUE` 或 `UNKNOWN` 返回 `TRUE`；如果 boolean 为
`FALSE` 返回 `FALSE`。
+ - sql: boolean IS TRUE
+ table: BOOLEAN.isTrue
+ description: 如果 boolean 为 `TRUE` 返回 `TRUE`；如果 boolean 为 `FALSE` 或
`UNKNOWN` 返回 `FALSE`。
+ - sql: boolean IS NOT TRUE
+ table: BOOLEAN.isNotTrue
+ description: 如果 boolean 为 `FALSE` 或 `UNKNOWN` 返回 `TRUE`；如果布尔值为 `TRUE` 返回
`FALSE`。
+ - sql: boolean IS UNKNOWN
+ description: 如果布尔值为 `UNKNOWN` 返回 `TRUE`；如果 boolean 为 `TRUE` 或 `FALSE` 返回
`FALSE`。
+ - sql: boolean IS NOT UNKNOWN
+ description: 如果 boolean 为 `TRUE` 或 `FALSE` 返回 `TRUE`；如果布尔值为 `UNKNOWN` 返回
`FALSE`。
+
+arithmetic:
+ - sql: + numeric
+ table: + NUMERIC
+ description: 返回数字。
+ - sql: '- numeric'
+ table: '- NUMERIC'
+ description: 返回负数值.
+ - sql: numeric1 + numeric2
+ table: NUMERIC1 + NUMERIC2
+ description: 返回 numeric1 加 numeric2。
+ - sql: numeric1 - numeric2
+ table: NUMERIC1 + NUMERIC2
+ description: 返回 numeric1 减 numeric2。
+ - sql: numeric1 * numberic2
+ table: NUMERIC1 * NUMERIC2
+ description: 返回 numeric1 乘以 numeric2。
+ - sql: numeric1 / numeric2
+ table: NUMERIC1 / NUMERIC2
+ description: 返回 numeric1 除以 numeric2。
+ - sql: numeric1 % numeric2
+ table: MOD(NUMERIC1, NUMERIC2)
+ description: 返回 numeric1 除以 numeric2 的余数（模数）。仅当 numeric1 为负时，结果才为负。
+ - sql: POWER(numeric1, numeric2)
+ table: NUMERIC1.power(NUMERIC2)
+ description: 返回 numeric1 的 numeric2 次方。
+ - sql: ABS(numeric)
+ table: NUMERIC.abs()
+ description: 返回 numeric 的绝对值。
+ - sql: SQRT(numeric)
+ table: NUMERIC.sqrt()
+ description: 返回 numeric 的平方根。
+ - sql: LN(numeric)
+ table: NUMERIC.ln()
+ description: 返回 numeric 的自然对数（以 e 为底）。
+ - sql: LOG10(numeric)
+ table: NUMERIC.log10()
+ description: 返回以 10 为底的数字对数。
+ - sql: LOG2(numeric)
+ table: NUMERIC.log2()
+ description: 返回以 2 为底的数字对数。
+ - sql: |
+ LOG(numeric2)
+ LOG(numeric1, numeric2)
+ table: |
+ NUMERIC1.log()
+ NUMERIC1.log(NUMERIC2)
+ description: |
+ 当用一个参数调用时，返回 numeric2 的自然对数。当使用两个参数调用时，此函数返回 numeric2 以 numeric1
+ 为底的对数。numeric2 必须大于 0，numeric1 必须大于 1。
+ - sql: EXP(numeric)
+ table: NUMERIC.exp()
+ description: 返回 e 的 numeric 次幂。
+ - sql: |
+ CEIL(numeric)
+ CEILING(numeric)
+ table: |
+ NUMERIC.ceil()
+ NUMERIC.ceiling()
+ description: 向上舍入数字，并返回大于或等于数字的最小数字。
+ - sql: FLOOR(numeric)
+ table: NUMERIC.floor()
+ description: 向下舍入数字，并返回小于或等于数字的最大数字。
+ - sql: SIN(numeric)
+ table: NUMERIC.sin()
+ description: 返回数字的正弦值。
+ - sql: SINH(numeric)
+ table: NUMERIC.sinh()
+ description: 返回数值的双曲正弦值。返回类型为 DOUBLE。
+ - sql: COS(numeric)
+ table: NUMERIC.cos()
+ description: 返回数值的余弦值。
+ - sql: TAN(numeric)
+ table: NUMERIC.tan()
+ description: 返回数值的正切值。
+ - sql: TANH(numeric)
+ table: NUMERIC.tanh()
+ description: 返回数值的双曲正切值。返回类型为 DOUBLE。
+ - sql: COT(numeric)
+ table: NUMERIC.cot()
+ description: 返回数字的余切值。
+ - sql: ASIN(numeric)
+ table: NUMERIC.asin()
+ description: 返回数值的反正弦值。
+ - sql: ACOS(numeric)
+ table: NUMERIC.acos()
+ description: 返回数值的反余弦值。
+ - sql: ATAN(numeric)
+ table: NUMERIC.atan()
+ description: 返回数值的反正切值。
+ - sql: ATAN2(numeric1, numeric2)
+ table: atan2(NUMERIC1, NUMERIC2)
+ description: 返回坐标 (numeric1, numeric2) 的反正切。
+ - sql: COSH(numeric)
+ table: NUMERIC.cosh()
+ description: 返回 numeric 的双曲余弦值。返回值类型为 DOUBLE。
+ - sql: DEGREES(numeric)
+ table: NUMERIC.degrees()
+ description: 返回弧度 numeric 的度数表示。
+ - sql: RADIANS(numeric)
+ table: NUMERIC.radians()
+ description: 返回度数 numeric 的弧度表示。
+ - sql: SIGN(numeric)
+ table: NUMERIC.sign()
+ description: 返回 numeric 的符号。
+ - sql: ROUND(numeric, INT)
+ table: NUMERIC.round(INT)
+ description: 返回四舍五入到 NUMERIC 的 INT 小数位的数字。
+ - sql: PI()
+ table: pi()
+ description: 返回一个比任何其他值更接近 pi 的值。
+ - sql: E()
+ table: e()
+ description: 返回一个比任何其他值更接近 e 的值。
+ - sql: RAND()
+ table: rand()
+ description: 返回 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机双精度值。
+ - sql: RAND(INT)
+ table: rand(INT)
+ description: |
+ 返回范围为 [0.0, 1.0) 的伪随机双精度值，带有初始种子整数。
+ 如果两个 RAND 函数具有相同的初始种子，它们将返回相同的数字序列。
+ - sql: RAND_INTEGER(INT)
+ table: randInteger(INT)
+ description: 返回 [0.0, INT) 范围内的伪随机双精度值
+ - sql: RAND_INTEGER(INT1, INT2)
+ table: randInteger(INT1, INT2)
+ description: |
+ 返回范围为 [0.0, INT2) 的伪随机双精度值，初始种子为 INT1。
+ 如果两个 RAND_INTGER 函数具有相同的初始种子和边界，它们将返回相同的数字序列。
+ - sql: UUID()
+ table: uuid()
+ description: |
+ 根据 RFC 4122 类型 4（伪随机生成） UUID，返回 UUID（通用唯一标识符）字符串。
+ 例如 “3d3c68f7-f608-473f-b60c-b0c44ad4cc4e”，UUID 是使用加密强的伪随机数生成器生成的。
+ - sql: BIN(INT)
+ table: INT.bin()
+ description: |
+ 以二进制格式返回 INTEGER 的字符串表示形式。如果 INTEGER 为 NULL，则返回 NULL。
+ 例如 4.bin() 返回 “100”，12.bin() 返回 “1100”。
+ - sql: |
+ HEX(numeric)
+ HEX(string)
+ table: |
+ NUMERIC.hex()
+ string.hex()
+ description: |
+ 以十六进制格式返回整数 numeric 值或 STRING 的字符串表示形式。如果参数为 NULL，则返回 NULL。
+ 例如数字 20 返回 “14”，数字 100 返回 “64”，字符串 “hello,world” 返回
“68656C6C6F2C776F726C64”。
+ - sql: TRUNCATE(numeric1, integer2)
+ table: NUMERIC1.truncate(INTEGER2)
+ description: |
+ 返回截断 integer2 位小数的数字。如果 numeric1 或 integer2 为 NULL，则返回 NULL。
+ 如果 integer2 为 0，则结果没有小数点或小数部分。integer2 可以为负数，使值的小数点左边的 integer2 位变为零。
+ 此函数也可以传入只有一个 numeric1 参数且不设置 Integer2 以使用。如果未设置 Integer2 则 Integer2 为 0。
+ 例如 42.324.truncate(2) 为 42.34，42.324.truncate() 为 42.0。
+
+string:
+ - sql: string1 || string2
+ table: STRING1 + STRING2
+ description: 返回 STRING1 和 STRING2 的串联。
+ - sql: |
+ CHAR_LENGTH(string)
+ CHARACTER_LENGTH(string)
+ table: STRING.charLength()
+ description: 返回字符串中的字符数。
+ - sql: UPPER(string)
+ table: STRING.upperCase()
+ description: 以大写形式返回字符串。
+ - sql: LOWER(string)
+ table: STRING.lowerCase()
+ description: 以小写形式返回字符串。
+ - sql: POSITION(string1 IN string2)
+ table: STRING1.position(STRING2)
+ description: 返回 STRING2 中第一次出现 STRING1 的位置（从 1 开始）；如果在 STRING2 中找不到
STRING1 返回 0。
+ - sql: TRIM([ BOTH | LEADING | TRAILING ] string1 FROM string2)
+ table: |
+ STRING1.trim(LEADING, STRING2)
+ STRING1.trim(TRAILING, STRING2)
+ STRING1.trim(BOTH, STRING2)
+ STRING1.trim(BOTH)
+ STRING1.trim()
+ description: 返回从 STRING1 中删除开头和/或结尾字符 STRING2 的字符串。默认情况下，两边的空格都会被删除。
+ - sql: LTRIM(string)
+ table: STRING.ltrim()
+ description: |
+ 返回一个从 STRING 中删除左边空格的字符串。
+ 例如 `' This is a test String.'.ltrim()` 返回 `“This is a test String.”`。
+ - sql: RTRIM(string)
+ table: STRING.rtrim()
+ description: |
+ 返回一个从 STRING 中删除右边空格的字符串。
+ 例如 `'This is a test String. '.ltrim()` 返回 `“This is a test String.”`。
+ - sql: REPEAT(string, int)
+ table: STRING.repeat(INT)
+ description: |
+ 返回一个字符串，它重复基本字符串 INT 次。
+ 例如 `REPEAT('This is a test String.', 2)` 返回 `"This is a test String.This
is a test String."`。
+ - sql: REGEXP_REPLACE(string1, string2, string3)
+ table: STRING1.regexpReplace(STRING2, STRING3)
+ description: |
+ 从 STRING1 返回一个字符串，其中所有与正则表达式 STRING2 匹配的子字符串连续被 STRING3 替换。
+ 例如 `'foobar'.regexpReplace('oo|ar', '')` 返回 `"fb"`。
+ - sql: OVERLAY(string1 PLACING string2 FROM integer1 [ FOR integer2 ])
+ table: |
+ STRING1.overlay(STRING2, INT1)
+ STRING1.overlay(STRING2, INT1, INT2)
+ description: |
+ 返回一个字符串，该字符串从位置 INT1 用 STRING2 替换 STRING1 的 INT2（默认为 STRING2 的长度）字符。
+ 例如 `'xxxxxtest'.overlay('xxxx', 6)` 返回 `"xxxxxxxxx"`；
+ `'xxxxxtest'.overlay('xxxx', 6, 2)` 返回 `"xxxxxxxxxst"`。
+ - sql: SUBSTRING(string FROM integer1 [ FOR integer2 ])
+ table: |
+ STRING.substring(INT1)
+ STRING.substring(INT1, INT2)
+ description: 返回 STRING 的子字符串，从位置 INT1 开始，长度为 INT2（默认到结尾）。
+ - sql: REPLACE(string1, string2, string3)
+ table: STRING1.replace(STRING2, STRING3)
+ description: |
+ 返回一个新字符串，它用 STRING1 中的 STRING3（非重叠）替换所有出现的 STRING2。
+ 例如 `'hello world'.replace('world', 'flink')` 返回 `'hello flink'`;
+ `'ababab'.replace('abab', 'z')` 返回 `'zab'`。
+ - sql: REGEXP_EXTRACT(string1, string2[, integer])
+ table: STRING1.regexpExtract(STRING2[, INTEGER1])
+ description: |
+ 将字符串 STRING1 按照 STRING2 正则表达式的规则拆分,返回 INTEGER1 指定的字符。正则表达式匹配组索引从 1 开始，
+ 0 表示匹配整个正则表达式。此外，正则表达式匹配组索引不应超过定义的组数。
+ 例如 `REGEXP_EXTRACT('foothebar', 'foo(.*?)(bar)', 2)"` 返回 `"bar"`。
+ - sql: INITCAP(string)
+ table: STRING.initCap()
+ description: 返回新形式的 STRING，其中每个单词的第一个字符转换为大写，其余字符转换为小写。这里的单词表示字母数字字符序列。
+ - sql: CONCAT(string1, string2,...)
+ table: concat(STRING1, STRING2, ...)
+ description: |
+ 返回连接 string1、string2... 的字符串。如果任何参数为 NULL，则返回 NULL。
+ 例如 `CONCAT('AA', 'BB', 'CC')` 返回 `“AABBCC”`。
+ - sql: CONCAT_WS(string1, string2, string3,...)
+ table: concat_ws(STRING1, STRING2, STRING3, ...)
+ description: |
+ 返回将 STRING2, STRING3... 与分隔符 STRING1 连接起来的字符串。在要连接的字符串之间添加分隔符。
+ 如果 STRING1 为 NULL，则返回 NULL。与 concat() 相比， concat_ws() 会自动跳过 NULL 参数。
+ 例如 `concat_ws('~', 'AA', Null(STRING), 'BB', '', 'CC')` 返回 `"AA~BB~~CC"`.
+ - sql: LPAD(string1, integer, string2)
+ table: STRING1.lpad(INT, STRING2)
+ description: |
+ 返回一个新字符串，从 string1 左边填充 string2 到整数字符的长度。如果 string1 的长度小于 integer，
+ 则返回 string1 缩短为整数字符。例如 `LPAD('hi',4,'??')` 返回
`"??hi"`；`LPAD('hi',1,'??')` 返回 `"h"。
+ - sql: RPAD(string1, integer, string2)
+ table: STRING1.rpad(INT, STRING2)
+ description: |
+ 返回一个新字符串，从 string1 右边填充 string2 到整数字符的长度。如果 string1 的长度小于 integer，
+ 则返回 string1 缩短为整数字符。例如 `RPAD('hi',4,'??')` 返回 `"hi??"`,
`RPAD('hi',1,'??')` 返回 `"h"`。
+ - sql: FROM_BASE64(string)
+ table: STRING.fromBase64()
+ description: |
+ 从字符串返回 base64 解码的结果；如果字符串为 NULL，则返回 NULL。
+ 例如 `FROM_BASE64('aGVsbG8gd29ybGQ=')` 返回 `"hello world"`。
+ - sql: TO_BASE64(string)
+ table: STRING.toBase64()
+ description: |
+ 从字符串返回 base64 编码的结果；如果字符串为 NULL，则返回 NULL。
+ 例如 `TO_BASE64('hello world')` 返回 `“aGVsbG8gd29ybGQ=”`。
+ - sql: ASCII(string)
+ description: |
+ 返回字符串第一个字符的数值。如果字符串为 NULL 则返回 NULL。
+ 例如 `ascii('abc')` 返回 `97`，`ascii(CAST(NULL AS VARCHAR))` 返回 `NULL`。
+ - sql: CHR(integer)
+ description: |
+ 返回二进制等效于整数的 ASCII 字符。如果整数大于 255，我们将先得到整数除以 255 的模数，
+ 并返回模数的 CHR。如果整数为 NULL，则返回 NULL。例如 `chr(97)` 返回 `a`，`chr(353)` 返回 `a`，
+ `ascii(CAST(NULL AS VARCHAR))` 返回 `NULL`。
+ - sql: DECODE(binary, string)
+ description: |
+ 使用提供的字符集（'US-ASCII'、'ISO-8859-1'、'UTF-8'、'UTF-16BE'、'UTF-16LE'、'UTF-
16')解码。
+ 如果任一参数为空，则结果也将为空。
+ - sql: ENCODE(string1, string2)
+ description: |
+ 使用提供的字符集（'US-ASCII'、'ISO-8859-1'、'UTF-8'、'UTF-16BE'、'UTF-16LE'、'UTF-
16')编码。
+ 如果任一参数为空，则结果也将为空。
+ - sql: INSTR(string1, string2)
+ description: 返回 string2 在 string1 中第一次出现的位置。如果任何参数为 NULL，则返回 NULL。
+ - sql: LEFT(string, integer)
+ description: |
+ 返回字符串中最左边的 integer 字符。如果 integer 为负，则返回 EMPTY 字符串。如果任何参数为 NULL 返回 NULL。
+ - sql: RIGHT(string, integer)
+ description: |
+ 返回字符串中最右边的 integer 字符。如果 integer 为负，则返回 EMPTY 字符串。如果任何参数为 NULL 返回 NULL。
+ - sql: LOCATE(string1, string2[, integer])
+ description: |
+ 返回 string2 中 string1 在位置 integer 之后第一次出现的位置。未找到返回 0。如果任何参数为 NULL 返回 NULL。
+ - sql: PARSE_URL(string1, string2[, string3])
+ description: |
+ 从 URL 返回指定的部分。string2 的有效值包括
“HOST”、“PATH”、“QUERY”、“REF”、“PROTOCOL”、“AUTHORITY”、
+ “FILE”和“USERINFO”。如果任何参数为 NULL，则返回 NULL。例如`parse_url('
http://facebook.com/path1/p.p
+ hp?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'HOST')` 返回 `'facebook.com'`。还可以通过提供键作为第三个参数
string3 来提取
+ QUERY 中特定键的值。例如`parse_url('
http://facebook.com/path1/p.php?k1=v1&k2=v2#Ref1', 'QUERY',
+ 'k1')` 返回 `'v1'`.
+ - sql: REGEXP(string1, string2)
+ description: |
+ 如果 string1 的任何（可能为空）子字符串与 Java 正则表达式 string2 匹配，则返回 TRUE，否则返回 FALSE。
+ 如果任何参数为 NULL，则返回 NULL。
+ - sql: REVERSE(string)
+ description: 返回反转的字符串。如果字符串为 NULL，则返回 NULL。
+ - sql: SPLIT_INDEX(string1, string2, integer1)
+ description: |
+ 通过分隔符 string2 拆分 string1，返回拆分字符串的第整数（从零开始）字符串。如果整数为负，则返回 NULL。
+ 如果任何参数为 NULL，则返回 NULL。
+ - sql: STR_TO_MAP(string1[, string2, string3]])
+ description: |
+ 使用分隔符将 string1 拆分为键值对后返回一个映射。string2 是对分隔符，默认为 ','。string3 是键值分隔符，默认为
'='。
+ - sql: SUBSTR(string[, integer1[, integer2]])
+ description: 返回字符串的子字符串，从位置 integer1 开始，长度为 integer2（默认到末尾）。
+
+temporal:
+ - sql: DATE string
+ table: STRING.toDate()
+ description: 以 “yyyy-MM-dd” 的形式返回从字符串解析的 SQL 日期。
+ - sql: TIME string
+ table: STRING.toTime()
+ description: 以 “HH:mm:ss” 的形式返回从字符串解析的 SQL 时间。
+ - sql: TIMESTAMP string
+ table: STRING.toTimestamp()
+ description: 以 “yyyy-MM-dd HH:mm:ss[.SSS]” 的形式返回从字符串解析的 SQL 时间戳。
+ - sql: INTERVAL string range
+ description: |
+ 解析格式为 “dd hh:mm:ss.fff” 的间隔字符串，用于毫秒的 SQL 间隔或 “yyyy-mm” 的月数的 SQL 间隔。间隔范围可能
+ 是 DAY、MINUTE、DAY TO HOUR 或 DAY TO SECOND，以毫秒为间隔；YEAR 或 YEAR TO MONTH
表示几个月的间隔。例
+ 如 `INTERVAL '10 00:00:00.004' DAY TO SECOND、INTERVAL '10' DAY` 或
`INTERVAL '2-10' YEAR TO
+ MONTH` 返回间隔。
+ - sql: YEAR(date)
+ table: numeric.year | numeric.years
+ description: 创建 numeric 年的月间隔。
+ - table: numeric.quarter | numeric.quarters
+ description: 为 numeric 季度创建月间隔。例如 `2.quarters` 返回 `6`。
+ - table: numeric.month | numeric.months
+ description: 创建 numeric 个月的间隔。
+ - table: numeric.week | numeric.weeks
+ description: 为 numeric 周创建毫秒间隔。例如 2.weeks 返回 1209600000。
+ - table: numeric.day | numeric.days
+ description: 创建 numeric 天的毫秒间隔。
+ - table: numeric.hour | numeric.hours
+ description: 创建 numeric 小时的毫秒间隔。
+ - table: numeric.minute | numeric.minutes
+ description: 创建 numeric 分钟的毫秒间隔。
+ - table: numeric.second | numeric.seconds
+ description: 创建 numeric 秒的毫秒间隔。
+ - table: numeric.milli | numeric.millis
+ description: 创建 numeric 毫秒的毫秒间隔。
+ - sql: LOCALTIME
+ table: localTime()
+ description: |
+ 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIME(0)。在流模式下对每条记录进行评估。
+ 但在批处理模式下，它在查询开始时被评估一次，并对每一行使用相同的结果。
+ - sql: LOCALTIMESTAMP
+ table: localTimestamp()
+ description: |
+ 返回本地时区的当前 SQL 时间，返回类型为 TIMESTAMP(3)。在流模式下对每条记录进行评估。
+ 但在批处理模式下，它在查询开始时被评估一次，并对每一行使用相同的结果。
+ - sql: CURRENT_TIME
+ table: currentTime()
+ description: 返回本地时区的当前 SQL 时间，这是 LOCAL_TIME 的同义词。
+ - sql: CURRENT_DATE
+ table: currentDate()
+ description: |
+ 返回本地时区中的当前 SQL 日期。在流模式下对每条记录进行评估。
+ 但在批处理模式下，它在查询开始时被评估一次，并对每一行使用相同的结果。
+ - sql: CURRENT_TIMESTAMP
+ table: currentTimestamp()
+ description: |
+ 返回本地时区的当前SQL时间戳，返回类型为TIMESTAMP_LTZ(3)。在流模式下对每条记录进行评估。
+ 但在批处理模式下，它在查询开始时被评估一次，并对每一行使用相同的结果。
+ - sql: NOW()
+ description: 返回本地时区的当前 SQL 时间戳，这是 CURRENT_TIMESTAMP 的同义词。
+ - sql: CURRENT_ROW_TIMESTAMP()
+ description: |
+ 返回本地时区的当前SQL时间戳，返回类型为TIMESTAMP_LTZ(3)。无论是在批处理模式还是流模式下，都会对每条记录进行评估。
+ - sql: EXTRACT(timeinteravlunit FROM temporal)
+ table: TEMPORAL.extract(TIMEINTERVALUNIT)
+ description: 返回从时间的时间间隔单位部分提取的 long 值。例如 `EXTRACT(DAY FROM DATE
'2006-06-05')` 返回 5。
+ - sql: YEAR(date)
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回年份。相当于 EXTRACT(YEAR FROM date)。例如 `YEAR(DATE '1994-09-27')`
返回 1994。
+ - sql: QUARTER(date)
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回一年中的季度（1 到 4 之间的整数）。相当于 EXTRACT(QUARTER FROM date)。
+ 例如 `QUARTER(DATE '1994-09-27')` 返回 3。
+ - sql: MONTH(date)
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回一年中的月份（1 到 12 之间的整数）。相当于 EXTRACT(MONTH FROM date)。
+ 例如 `MONTH(DATE '1994-09-27')` 返回 9。
+ - sql: WEEK(date)
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回一年中的第几周（1 到 53 之间的整数）。相当于 EXTRACT(WEEK FROM date)。
+ 例如 `WEEK(DATE '1994-09-27')` 返回 39。
+ - sql: DAYOFYEAR(date)
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回一年中的第几天（1 到 366 之间的整数）。相当于 EXTRACT(DOY FROM date)。
+ 例如 `DAYOFYEAR(DATE '1994-09-27')` 返回 270。
+ - sql: DAYOFMONTH
+ description: |
+ 从 SQL 日期日期返回一个月中的第几天（1 到 31 之间的整数）。相当于 EXTRACT(DAY FROM date)。
+ 例如 `DAYOFWEEK(DATE '1994-09-27')` 返回 3。
+ - sql: HOUR(timestamp)
+ description: |
+ 从 SQL 时间戳时间戳返回一天中的小时（0 到 23 之间的整数）。相当于 EXTRACT(HOUR FROM timestamp)。
+ 例如 `MINUTE(TIMESTAMP '1994-09-27 13:14:15')` 返回 14。
+ - sql: MINUTE(timestamp)
+ description: |
+ 从 SQL 时间戳时间戳返回一小时的分钟数（0 到 59 之间的整数）。相当于 EXTRACT(MINUTE FROM timestamp)。
+ 例如 `MINUTE(TIMESTAMP '1994-09-27 13:14:15')` 返回 14。
+ - sql: SECOND(timestamp)
+ description: |
+ 从 SQL 时间戳返回一分钟的秒数（0 到 59 之间的整数）。相当于 EXTRACT(SECOND FROM timestamp)。
+ 例如 `SECOND(TIMESTAMP '1994-09-27 13:14:15')` 返回 15。
+ - sql: FLOOR(timepoint TO timeintervalunit)
+ table: TIMEPOINT.floor(TIMEINTERVALUNIT)
+ description: 返回一个将时间点向下舍入到时间单位的值。例如 `FLOOR(TIME '12:44:31' TO MINUTE)` 返回
12:44:00。
+ - sql: CEIL(timespoint TO timeintervaluntit)
+ table: TIMEPOINT.ceil(TIMEINTERVALUNIT)
+ description: 返回一个将时间点向上舍入到时间单位的值。例如 `CEIL(TIME '12:44:31' TO MINUTE)` 返回
12:45:00。
+ - sql: (timepoint1, temporal1) OVERLAPS (timepoint2, temporal2)
+ table: temporalOverlaps(TIMEPOINT1, TEMPORAL1, TIMEPOINT2, TEMPORAL2)
+ description: |
+ 如果由 (timepoint1, temporal1) 和 (timepoint2, temporal2) 定义的两个时间间隔重叠，则返回
TRUE。
+ 时间值可以是时间点或时间间隔。例如
+ `(TIME '2:55:00', INTERVAL '1' HOUR) OVERLAPS (TIME '3:30:00', INTERVAL
'2' HOUR)` 返回 TRUE；
+ `(TIME '9:00:00', TIME '10:00:00') OVERLAPS (TIME '10:15:00', INTERVAL
'3' HOUR)` 返回 FALSE。
+ - sql: DATE_FORMAT(timestamp, string)
+ description: 将时间戳转换为日期格式字符串指定格式的字符串值。格式字符串与 Java 的 SimpleDateFormat 兼容。
+ - sql: TIMESTAMPADD(timeintervalunit, interval, timepoint)
+ - sql: TIMESTAMPDIFF(timepointunit, timepoint1, timepoint2)
+ table: timestampDiff(TIMEPOINTUNIT, TIMEPOINT1, TIMEPOINT2)
+ description: |
+ 返回 timepoint1 和 timepoint2 之间时间间隔。间隔的单位由第一个参数给出，它应该是以下值之一：
+ SECOND、MINUTE、HOUR、DAY、MONTH 或 YEAR。
+ - sql: CONVERT_TZ(string1, string2, string3)
+ description: |
+ 将日期时间 string1 （具有默认 ISO 时间戳格式 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'） 从时区 string2 转换为时区
string3。
+ 时区的格式应该是缩写如 “PST”，全名如 “America/Los_Angeles”，或自定义ID如 “GMT-08:00”。例如
+ `CONVERT_TZ('1970-01-01 00:00:00', 'UTC', 'America/Los_Angeles')` 返回
`'1969-12-31 16:00:00`'。
+ - sql: FROM_UNIXTIME(numeric[, string])
+ description: |
+ 以字符串格式返回数字参数的表示形式（默认为 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'）。numeric 是一个内部时间戳值，表示自
+ '1970-01-01 00:00:00' UTC 以来的秒数，由 UNIX_TIMESTAMP() 函数生成。返回值以会话时区表示（在
TableConfig
+ 中指定）。例如，如果在 UTC 时区，FROM_UNIXTIME(44) 返回 '1970-01-01 00:00:44'，如果在
'Asia/Tokyo' 时区，
+ 则返回 '1970-01-01 09:00:44'。
+ - sql: UNIX_TIMESTAMP()
+ description: 以秒为单位获取当前的 Unix 时间戳。此函数不是确定性的，这意味着将为每个记录重新计算该值。
+ - sql: UNIX_TIMESTAMP(string1[, string2])
+ description: |
+ 使用表配置中指定的时区将格式为 string2 的日期时间字符串 string1（如果未指定默认情况下：yyyy-MM-dd HH:mm:ss）
+ 转换为 Unix 时间戳（以秒为单位）。
+ - sql: TO_DATE(string1[, string2])
+ description: 将格式为 string2（默认为 'yyyy-MM-dd'）的字符串 string1 转换为日期。
+ - sql: TO_TIMESTAMP_LTZ(numeric, precision)
+ table: toTimestampLtz(numeric, PRECISION)
+ description: |
+ 将纪元秒或纪元毫秒转换为 TIMESTAMP_LTZ，有效精度为 0 或 3，0 代表
`TO_TIMESTAMP_LTZ(epochSeconds, 0)`，
+ 3 代表` TO_TIMESTAMP_LTZ(epochMilliseconds, 3)`。
+ - sql: TO_TIMESTAMP(string1[, string2])
+ description: 将 'UTC+0' 时区下格式为 string2（默认为：'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'）的字符串
string1 转换为时间戳。
+ - sql: CURRENT_WATERMARK(rowtime)
+ description: |
+ 返回给定时间列属性的当前水印，或者 NULL。如果管道中的当前操作没有可用的上游操作的公共水印。函数的返回类型被推断为与提
+ 供的时间列属性匹配，但调整后的精度为 3。例如如时间列属性为 TIMESTAMP_LTZ(9)，则函数将返回 TIMESTAMP_LTZ(3)。
+
+ 请注意，此函数可以返回NULL，您可能必须考虑这种情况。例如，如果您想过滤掉后期数据，您可以使用：
+ ```
+ WHERE
+ CURRENT_WATERMARK(ts) IS NULL
+ OR ts > CURRENT_WATERMARK(ts)
+ ```
+
+conditional:
+ - sql: |
+ CASE value
+ WHEN value1_1 [, value1_2]* THEN RESULT1
+ (WHEN value2_1 [, value2_2 ]* THEN result_2)*
+ (ELSE result_z)
+ END
+ description: |
+ 当第一个时间值包含在 (valueX_1, valueX_2, ...) 中时，返回 resultX。当没有值匹配时，如果提供则返回
result_z，
+ 否则返回 NULL。
+ - sql: |
+ CASE
+ WHEN condition1 THEN result1
+ (WHEN condition2 THEN result2)*
+ (ELSE result_z)
+ END
+ description: 满足第一个条件 X 时返回 resultX。当不满足任何条件时，如果提供则返回 result_z，否则返回 NULL。
+ - sql: NULLIF(value1, value2)
+ description: |
+ 如果 value1 等于 value2 返回 NULL；否则返回 value1。例如 `NULLIF(5, 5)` 返回
NULL；`NULLIF(5, 0)` 返回 5。
+ - sql: COALESCE(value1, value2 [, value3]*)
+ description: 从 value1, value2, ... 返回第一个不为 NULL 的值。例如 `COALESCE(3, 5, 3)`
返回 3。
+ - sql: IF(condition, true_value, false_value)
+ description: 如果满足条件，则返回 true_value，否则返回 false_value。例如 `IF(5 > 3, 5, 3)`
返回 5。
+ - sql: IFNULL(input, null_replacement)
+ table: input.ifNull(nullReplacement)
+ description: |
+ 如果输入为 NULL，则返回 null_replacement；否则返回输入。与 COALESCE 或 CASE WHEN
相比，此函数返回的数据类型
+ 在可空性方面非常具体。返回的类型是两个参数的公共类型，但只有在 null_replacement 可为空时才能为空。该函数允许将可
+ 为空的列传递到使用 NOT NULL 约束声明的函数或表中。例如 `IFNULL(nullable_column, 5)` 一定不返回 NULL。
+ - sql: IS_ALPHA(string)
+ description: 如果字符串中的所有字符都是字母，则返回 true，否则返回 false。
+ - sql: IS_DECIMAL(string)
+ description: 如果 string 可以解析为有效数字，则返回 true，否则返回 false。
+ - sql: IS_DIGIT(string)
+ description: 如果字符串中的所有字符都是数字，则返回 true，否则返回 false。
+ - table: BOOLEAN.?(VALUE1, VALUE2)
+ description: |
+ 如果 BOOLEAN 计算结果为 TRUE，则返回 VALUE1；否则返回 VALUE2。例如 `(42 > 5).?('A', 'B')`
返回 "A".
+
+conversion:
+ - sql: CAST(value AS type)
+ table: ANY.cast(TYPE)
+ description: |
+ 返回一个被强制转换为类型类型的新值。例如 `CAST('42' AS INT)` 返回 42；
+ `CAST(NULL AS VARCHAR)` 返回 VARCHAR 类型的 NULL。
+ - sql: TYPEOF(input) | TYPEOF(input, force_serializable)
+ table: call("TYPEOF", input) | call("TYPEOF", input, force_serializable)
+ description: |
+ 返回输入表达式的数据类型的字符串表示形式。默认情况下返回的字符串是一个摘要字符串，可能会为了可读性而省略某些细节。
+ 如果 force_serializable 设置为 TRUE，则字符串表示可以保留在目录中的完整数据类型。请注意，特别是匿名的内联数据
+ 类型没有可序列化的字符串表示。在这种情况下返回 NULL。
+
+collection:
+ - sql: CARDINALITY(array)
+ table: ARRAY.cardinality()
+ description: 返回数组中元素的数量。
+ - sql: array '[' INT ']'
+ table: ARRAY.at(INT)
+ description: 返回数组中 INT 位置的元素。索引从 1 开始。
+ - sql: ELEMENT(array)
+ table: ARRAY.element()
+ description: 返回数组的唯一元素（其基数应为 1）；如果数组为空，则返回 NULL。如果数组有多个元素，则抛出异常。
+ - sql: CARDINALITY(map)
+ table: MAP.cardinality()
+ description: 返回地图中的条目数。
+ - sql: map ‘[’ value ‘]’
+ table: MAP.at(ANY)
+ description: 返回映射中键值指定的值。
+
+valueconstruction:
+ - sql: |
+ -- implicit constructor with parenthesis
+ (value1 [, value2]*)
+ table: row(ANY1, ANY2, ...)
+ description: |
+ 返回从值列表 (value1, value2,...) 创建的行。隐式行构造函数支持任意表达式作为字段，但至少需要两个字段。
+ 显式行构造函数可以处理任意数量的字段，但目前还不能很好地支持所有类型的字段表达式。
+ - sql: ARRAY ‘[’ value1 [, value2 ]* ‘]’
+ table: array(ANY1, ANY2, ...)
+ description: 返回从值列表 (value1, value2, ...) 创建的数组。
+ - sql: MAP ‘[’ value1, value2 [, value3, value4 ]* ‘]’
+ table: map(ANY1, ANY2, ANY3, ANY4, ...)
+ description: 返回从键值对列表 ((value1, value2), (value3, value4), ...) 创建的映射。
+ - table: numeric.rows
+ description: 创建一个 numeric 行间隔（通常用于窗口创建）。
+
+valueaccess:
+ - sql: tableName.compositeType.field
+ table: COMPOSITE.get(STRING) | COMPOSITE.get(INT)
+ description: 按名称从 Flink 复合类型（例如，Tuple、POJO）返回字段的值。
+ - sql: tableName.compositeType.*
+ table: ANY.flatten()
+ description: |
+ 返回 Flink 复合类型（例如，Tuple、POJO）的平面表示，将其每个直接子类型转换为单独的字段。在大多数情况下，平面表示
+ 的字段与原始字段的命名类似，但使用美元分隔符（例如 mypojo$mytuple$f0）。
+
+grouping:
+ - sql: GROUP_ID()
+ description: 返回唯一标识分组键组合的整数。
+ - sql: GROUPING(expression1 [, expression2]* ) | GROUPING_ID(expression1 [,
expression2]* )
+ description: 返回给定分组表达式的位向量。
+
+hashfunctions:
+ - sql: MD5(string)
+ table: STRING.md5()
+ description: 以 32 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 MD5 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回 NULL。
+ - sql: SHA1(string)
+ table: STRING.sha1()
+ description: 以 56 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-224 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
NULL。
+ - sql: SHA224(string)
+ table: STRING.sha224()
+ description: 以 56 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-224 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
NULL。
+ - sql: SHA256(string)
+ table: STRING.sha256()
+ description: 以 64 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-256 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
NULL。
+ - sql: SHA384(string)
+ table: STRING.sha384()
+ description: 以 96 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-384 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
NULL。
+ - sql: SHA512(string)
+ table: STRING.sha512()
+ description: 以 128 个十六进制数字的字符串形式返回 string 的 SHA-512 哈希值；如果字符串为 NULL，则返回
NULL。
+ - sql: SHA2(string, hashLength)
+ table: STRING.sha2(INT)
+ description: |
+ 使用 SHA-2 系列散列函数（SHA-224、SHA-256、SHA-384 或 SHA-512）返回散列。第一个参数字符串是要散列的字符串，第
+ 二个参数 hashLength 是结果的位长（224、256、384 或 512）。如果 string 或 hashLength 为
NULL，则返回 NULL。
+
+auxilary:
+ - table: callSql(STRING)
+ description: |
+ 对 SQL 表达式的调用。给定的字符串在规划期间被解析并转换为 Table API 表达式。在运行时只计算翻译后的表达式。
+ 目前，调用仅限于简单的标量表达式。不支持调用聚合函数或表值函数。子查询也是不允许的。
+ 例如 `table.select(callSql(“UPPER(myColumn)”).substring(3))`
Review comment:
```suggestion
例如 `table.select(callSql("UPPER(myColumn)").substring(3))`
```
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
Review comment:
Maybe `值获取函数`?
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
-{{< sql_functions "valueaccess" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueaccess" >}}
-### Grouping Functions
+### 分组函数
-{{< sql_functions "grouping" >}}
+{{< sql_functions_zh "grouping" >}}
-### Hash Functions
+### 哈希函数
-{{< sql_functions "hashfunctions" >}}
+{{< sql_functions_zh "hashfunctions" >}}
-### Auxiliary Functions
+### 辅助功能
Review comment:
What do you think of keeping raw content ?
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
-{{< sql_functions "valueaccess" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueaccess" >}}
-### Grouping Functions
+### 分组函数
-{{< sql_functions "grouping" >}}
+{{< sql_functions_zh "grouping" >}}
-### Hash Functions
+### 哈希函数
-{{< sql_functions "hashfunctions" >}}
+{{< sql_functions_zh "hashfunctions" >}}
-### Auxiliary Functions
+### 辅助功能
-{{< sql_functions "auxilary" >}}
+{{< sql_functions_zh "auxilary" >}}
-Aggregate Functions
+聚合函数
-------------------
-The aggregate functions take an expression across all the rows as the input
and return a single aggregated value as the result.
+聚合函数将所有的行作为输入，并返回单个聚合值作为结果。
-{{< sql_functions "aggregate" >}}
+{{< sql_functions_zh "aggregate" >}}
-Time Interval and Point Unit Specifiers
+时间间隔和点单位说明符
---------------------------------------
-The following table lists specifiers for time interval and time point units.
-
-For Table API, please use `_` for spaces (e.g., `DAY_TO_HOUR`).
-
-| Time Interval Unit | Time Point Unit |
-| :----------------------- | :----------------------------- |
-| `MILLENIUM` _(SQL-only)_ | |
-| `CENTURY` _(SQL-only)_ | |
-| `YEAR` | `YEAR` |
-| `YEAR TO MONTH` | |
-| `QUARTER` | `QUARTER` |
-| `MONTH` | `MONTH` |
-| `WEEK` | `WEEK` |
-| `DAY` | `DAY` |
-| `DAY TO HOUR` | |
-| `DAY TO MINUTE` | |
-| `DAY TO SECOND` | |
-| `HOUR` | `HOUR` |
-| `HOUR TO MINUTE` | |
-| `HOUR TO SECOND` | |
-| `MINUTE` | `MINUTE` |
-| `MINUTE TO SECOND` | |
-| `SECOND` | `SECOND` |
-| | `MILLISECOND` |
-| | `MICROSECOND` |
-| `DOY` _(SQL-only)_ | |
-| `DOW` _(SQL-only)_ | |
-| | `SQL_TSI_YEAR` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_QUARTER` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_MONTH` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_WEEK` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_DAY` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_HOUR` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_MINUTE` _(SQL-only)_ |
-| | `SQL_TSI_SECOND ` _(SQL-only)_ |
+下表列出了时间间隔和时间点单位的说明符。
Review comment:
Same as above. Check the same parts in follows, Please.
##########
File path: docs/data/sql_functions_zh.yml
##########
@@ -0,0 +1,820 @@
+# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+# distributed with this work for additional information
+# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+# "License"); you may not use this file except in compliance
+# with the License. You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+# software distributed under the License is distributed on an
+# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+# KIND, either express or implied. See the License for the
+# specific language governing permissions and limitations
+# under the License
+
+comparison:
+ - sql: value1 = value2
+ table: value1 === value2
+ description: 如果 value1 等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或者 value2 为 NULL 返回
`UNKNOW`。
+ - sql: value1 <> value2
+ table: value1 !== value2
+ description: 如果 value1 不等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 > value2
+ table: value1 > value2
+ description: 如果 value1 大于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 >= value2
+ table: value1 >= value2
+ description: 如果 value1 大于或等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 < value2
+ table: value1 < value2
+ description: 如果 value1 小于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value1 <= value2
+ table: value1 <= value2
+ description: 如果 value1 小于或等于 value2 返回 `TRUE`；如果 value1 或 value2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ - sql: value IS NULL
+ table: value.isNull
+ description: 如果值为 NULL 返回 `TRUE`。
+ - sql: value IS NOT NULL
+ table: value.isNotNull
+ description: 如果值不为 NULL 返回 `TRUE`。
+ - sql: value1 IS DISTINCT FROM value2
+ description: |
+ A 和 B 的数据类型、值不完全相同返回 `TRUE`。A 和 B 的数据类型、值都相同返回 `FALSE`。将 NULL 视为相同。
+ 例如 `1 IS DISTINCT FROM NULL` 返回 `TRUE`；`NULL IS DISTINCT FROM NULL` 返回
`FALSE`。
+ - sql: value1 IS NOT DISTINCT FROM value2
+ description: |
+ A 和 B 的数据类型、值都相同返回 `TRUE`。A 和 B 的数据类型、值不完全相同则返回 `FALSE`。将 NULL 视为相同。
+ 例如 `1 IS NOT DISTINCT FROM NULL` 返回 `FALSE`；`NULL IS NOT DISTINCT FROM
NULL` 返回 `TRUE`。
+ - sql: value1 BETWEEN [ ASYMMETRIC | SYMMETRIC ] value2 AND value3
+ description: |
+ 默认或使用 ASYMMETRIC 关键字的情况下，如果 value1 大于等于 value2 且小于等于 value3 返回 `TRUE`。
+ 使用 SYMMETRIC 关键字则 value1 在 value2 和 value3 之间返回 `TRUE`。
+ 当 value2 或 value3 为 NULL 时，返回 `FALSE` 或`UNKNOWN`。
+ 例如 `12 BETWEEN 15 AND 12` 返回 `FALSE`；
+ `12 BETWEEN SYMMETRIC 15 AND 12` 返回 `TRUE`；
+ `12 BETWEEN 10 AND NULL` 返回 `UNKNOWN`；
+ `12 BETWEEN NULL AND 10` 返回 `FALSE`；
+ `12 BETWEEN SYMMETRIC NULL AND 12` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: value1 NOT BETWEEN [ ASYMMETRIC | SYMMETRIC ] value2 AND value3
+ description: |
+ 默认或使用 ASYMMETRIC 关键字的情况下，如果 value1 小于 value2 或大于 value3，则返回 `TRUE`。
+ 使用 SYMMETRIC 关键字则 value1 不在 value2 和 value3 之间返回 `TRUE`。
+ 当 value2 或 value3 为 NULL 时，返回 `TRUE` 或 `UNKNOWN`。
+ 例如 `12 NOT BETWEEN 15 AND 12` 返回 `TRUE`；
+ `12 NOT BETWEEN SYMMETRIC 15 AND 12` 返回 `FALSE`；
+ `12 NOT BETWEEN NULL AND 15` 返回 `UNKNOWN`；
+ `12 NOT BETWEEN 15 AND NULL` 返回 `TRUE`；
+ `12 NOT BETWEEN SYMMETRIC 12 AND NULL` 返回 `UNKNOWN`。
+ - sql: string1 LIKE string2 [ ESCAPE char ]
+ table: string1.like(string2)
+ description: |
+ 如果 string1 匹配 string2 返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回 `UNKNOWN`。
+ 如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 NOT LIKE string2 [ ESCAPE char ]
+ description: |
+ 如果 string1 与 string2 不匹配返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回
`UNKNOWN`。
+ 如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ]
+ table: string1.similar(string2)
+ description: |
+ 如果 string1 匹配 SQL 正则表达式 string2 返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL 返回
+ `UNKNOWN`。如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: string1 NOT SIMILAR TO string2 [ ESCAPE char ]
+ description: |
+ 如果 string1 与 SQL 正则表达式 string2 不匹配返回 `TRUE`；如果 string1 或 string2 为 NULL
返回
+ `UNKNOWN`。如果需要可以定义转义字符。尚不支持转义字符。
+ - sql: value1 IN (value2 [, value3]* )
+ table: value1.in(valu2)
+ description: |
+ 在给定列表（value2、value3、...）中存在 value1 返回 `TRUE`。当列表包含 NULL，如果可以找到 value1 则返回
Review comment:
```suggestion
在给定列表（value2, value3, ...）中存在 value1 返回 `TRUE`。当列表包含 NULL，如果可以找到
value1 则返回
```
It would be better if you could check the same parts `，`、`”` in `sql and
Table API expressions or method calling` and correct it as follows.
##########
File path: docs/content.zh/docs/dev/table/functions/systemFunctions.md
##########
@@ -24,161 +24,161 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-# System (Built-in) Functions
+# 系统（内置）函数
-Flink Table API & SQL provides users with a set of built-in functions for data
transformations. This page gives a brief overview of them.
-If a function that you need is not supported yet, you can implement a
[user-defined function]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}}).
-If you think that the function is general enough, please <a
href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>open a
Jira issue</a> for it with a detailed description.
+Flink Table API & SQL 为用户提供了一组内置的数据转换函数。本页简要介绍了它们。如果您需要的功能尚不支持，您可以实现
+[用户自定义功能]({{< ref "docs/dev/table/functions/udfs" >}})。如果你觉得这个功能够通用， 请
+<a href="https://issues.apache.org/jira/secure/CreateIssue!default.jspa";>创建一个
Jira issue</a>并详细
+说明。
-Scalar Functions
+标量函数
----------------
-The scalar functions take zero, one or more values as the input and return a
single value as the result.
+标量函数将零、一个或多个值作为输入并返回单个值作为结果。
-### Comparison Functions
+### 比较函数
-{{< sql_functions "comparison" >}}
+{{< sql_functions_zh "comparison" >}}
-### Logical Functions
+### 逻辑函数
-{{< sql_functions "logical" >}}
+{{< sql_functions_zh "logical" >}}
-### Arithmetic Functions
+### 算术函数
-{{< sql_functions "arithmetic" >}}
+{{< sql_functions_zh "arithmetic" >}}
-### String Functions
+### 字符串函数
-{{< sql_functions "string" >}}
+{{< sql_functions_zh "string" >}}
-### Temporal Functions
+### 时间函数
-{{< sql_functions "temporal" >}}
+{{< sql_functions_zh "temporal" >}}
-### Conditional Functions
+### 条件函数
-{{< sql_functions "conditional" >}}
+{{< sql_functions_zh "conditional" >}}
-### Type Conversion Functions
+### 类型转换函数
-{{< sql_functions "conversion" >}}
+{{< sql_functions_zh "conversion" >}}
-### Collection Functions
+### 集合函数
-{{< sql_functions "collection" >}}
+{{< sql_functions_zh "collection" >}}
-### Value Construction Functions
+### 构建值函数
-{{< sql_functions "valueconstruction" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueconstruction" >}}
-### Value Access Functions
+### 获取值函数
-{{< sql_functions "valueaccess" >}}
+{{< sql_functions_zh "valueaccess" >}}
-### Grouping Functions
+### 分组函数
Review comment:
IMO, keep original `Grouping` would be better.
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