databendlabs
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diff --git a/‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/02-faq.md‎
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diff --git a/‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/_category_.json‎
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diff --git a/‎docs/cn/guides/00-products/00-overview/index.md‎
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@@ -1,80 +1,77 @@
 ---
-title: Databend 社区版
+title: Databend Community
 sidebar_position: 4
 ---
 
 import Tabs from '@theme/Tabs';
 import TabItem from '@theme/TabItem';
 
-Databend 是一个用 Rust 构建的开源、弹性且具有工作负载感知能力的云数仓，是 Snowflake 的经济高效替代方案。它专为世界上最大数据集的复杂分析而设计。
+Databend 是一个开源、弹性且工作负载感知的云数据仓库（Data Warehouse），使用 Rust 构建，是 Snowflake 的经济高效替代方案。它专为分析世界上最大数据集而设计。
 
 <Tabs groupId="whydatabend">
 <TabItem value="Performance" label="性能">
 
-- 在对象存储上实现极速数据分析。
-- 利用数据级并行和指令级并行技术来实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)。
-- 无需构建索引，无需手动调整，也无需确定分区或分片数据。
+- 在对象存储上进行极速数据分析。
+- 利用数据级并行和指令级并行技术实现[最佳性能](https://benchmark.clickhouse.com/)。
+- 无需构建索引（Index），无需手动调优，无需确定分区（Partition）或分片数据。
 
 </TabItem>
 
 <TabItem value="Data Manipulation" label="数据操作">
 
-- 支持原子操作，例如 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE`。
-- 提供高级功能，例如时间回溯和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）。
-- 支持以各种格式（如 CSV、JSON 和 Parquet）[摄取半结构化数据](/guides/load-data/load)。
-- 支持半结构化数据类型，例如 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/)。
-- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，以便轻松查询、克隆和恢复历史数据。
+- 支持原子操作，如 `SELECT`、`INSERT`、`DELETE`、`UPDATE`、`REPLACE`、`COPY` 和 `MERGE`。
+- 提供高级功能，如时间回溯（Time Travel）和多目录（Apache Hive / Apache Iceberg）。
+- 支持[摄取半结构化数据](/guides/load-data/load)，格式包括 CSV、JSON 和 Parquet。
+- 支持半结构化数据类型，如 [ARRAY、MAP 和 JSON](/sql/sql-reference/data-types/)。
+- 支持类似 Git 的 MVCC 存储，便于查询（Query）、克隆和恢复历史数据。
 
 </TabItem>
 
 <TabItem value="Object Storage" label="对象存储">
 
-- 支持各种对象存储平台。单击[此处](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持平台的完整列表。
-- 允许即时弹性，使用户能够根据其应用程序需求进行扩展或缩减。
+- 支持各种对象存储平台。点击[这里](../10-deploy/01-deploy/00-understanding-deployment-modes.md#supported-object-storage)查看支持平台的完整列表。
+- 允许即时弹性扩展，使用户能够根据应用需求进行扩容或缩容。
 
 </TabItem>
 </Tabs>
 
-Databend 的高层架构由 `meta-service layer`、`query layer` 和 `storage layer` 组成。
+Databend 的高级架构由`元服务层`、`查询层`和`存储层`组成。
 
 ![Databend Architecture](https://github.com/databendlabs/databend/assets/172204/68b1adc6-0ec1-41d4-9e1d-37b80ce0e5ef)
 
 <Tabs groupId="databendlay">
-<TabItem value="Meta-Service Layer" label="Meta-Service Layer">
+<TabItem value="Meta-Service Layer" label="元服务层">
 
-Databend 通过其元服务层有效地支持多租户，该层在系统中起着至关重要的作用：
+Databend 通过其元服务层高效支持多租户，该层在系统中发挥关键作用：
 
-- **Metadata Management**：处理数据库、表、集群、事务等的元数据。
-- **Security**：管理用户身份验证和授权，以确保安全的环境。
+- **元数据管理**：处理数据库、表、集群、事务（Transaction）等的元数据。
+- **安全性**：管理用户身份验证和授权，确保安全环境。
 
-在 GitHub 上的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 中了解有关元服务层的更多信息。
+在 GitHub 的 [meta](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/meta) 中了解更多关于元服务层的信息。
 
 </TabItem>
-<TabItem value="Query Layer" label="Query Layer">
+<TabItem value="Query Layer" label="查询层">
 
 Databend 中的查询层处理查询计算，由多个集群组成，每个集群包含多个节点。
-每个节点都是查询层中的核心单元，由以下部分组成：
+每个节点是查询层的核心单元，包括：
 
-- **Planner**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)中的元素（包括 Projection、Filter 和 Limit 等运算符）为 SQL 语句制定执行计划。
-- **Optimizer**：基于规则的优化器应用预定义的规则，例如“谓词下推”和“删除未使用的列”，以实现最佳查询执行。
-- **Processors**：根据 planner 指令构建查询执行管道，遵循 Pull&Push 方法。处理器相互连接，形成一个可以跨节点分布的管道，以提高性能。
+- **规划器**：使用[关系代数](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra)元素为 SQL 语句开发执行计划，结合投影、过滤和限制等操作符。
+- **优化器**：基于规则的查询优化器（Query Optimizer）应用预定义规则，如“谓词下推”和“未使用列的剪枝”，以实现最佳查询执行。
+- **处理器**：根据规划器指令构建查询执行管道，遵循拉取和推送方法。处理器相互连接，形成可跨节点分布的管道以提高性能。
 
-在 GitHub 上的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解有关查询层的更多信息。
+在 GitHub 的 [query](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query) 目录中了解更多关于查询层的信息。
 
 </TabItem>
-<TabItem value="Storage Layer" label="Storage Layer">
+<TabItem value="Storage Layer" label="存储层">
 
-Databend 采用 Parquet（一种开源列式格式），并引入了自己的表格式以提高查询性能。主要功能包括：
+Databend 采用 Parquet（一种开源列式格式），并引入自己的表格式来提升查询性能。主要特性包括：
 
-- **Secondary Indexes**：加速跨各种分析维度的数据定位和访问。
+- **二级索引**：加速跨各种分析维度的数据定位和访问。
+- **复杂数据类型索引**：旨在加速复杂类型（如半结构化数据）的数据处理和分析。
+- **段**：Databend 有效地将数据组织成段，提高数据管理和检索效率。
+- **聚簇**：在段内采用用户定义的聚簇键（Cluster Key）来简化数据扫描。
 
-- **Complex Data Type Indexes**：旨在加速复杂类型（如半结构化数据）的数据处理和分析。
-
-- **Segments**：Databend 将数据有效地组织成段，从而提高数据管理和检索效率。
-
-- **Clustering**：在段内采用用户定义的聚类键来简化数据扫描。
-
-在 GitHub 上的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 中了解有关存储层的更多信息。
+在 GitHub 的 [storage](https://github.com/databendlabs/databend/tree/main/src/query/storages) 中了解更多关于存储层的信息。
 
 </TabItem>
 </Tabs>
@@ -1,16 +1,16 @@
 ---
-title: Ecosystem
+title: 生态系统
 ---
 
 # Databend 生态系统
 
-为了与您的工作流程无缝集成，Databend 不断扩展其生态系统，积极与行业内的关键数据工具和技术集成。下图概述了 Databend 支持的工具、平台和编程语言：
+为了与您的工作流程无缝集成，Databend 持续扩展其生态系统，积极集成行业中的关键数据工具和技术。下图概述了 Databend 支持的工具、平台和编程语言：
 
 ![Alt text](@site/static/img/documents/overview/ecosystem.png)
 
-请参考以下链接，获取集成说明和教程：
+请参考以下链接获取集成指南和教程：
 
-- **Develop**
+- **开发**
 
   - [Golang](/developer/drivers/golang)
   - [Python](/developer/drivers/python)
@@ -28,21 +28,21 @@ title: Ecosystem
   - [DataX](../../40-load-data/02-load-db/datax.md)
   - [Debezium](../../40-load-data/02-load-db/debezium.md)
 
-- **BI & Visualization**
+- **BI 与可视化**
 
   - [Metabase](../../31-visualize/metabase.md)
   - [Grafana](../../31-visualize/grafana.md)
   - [Redash](../../31-visualize/redash.md)
   - [Tableau](../../31-visualize/tableau.md)
 
-- **Notebooks**
+- **笔记本**
 
   - [Deepnote](../../31-visualize/deepnote.md)
   - [Jupyter Notebook](../../31-visualize/jupyter.md)
 
-- **Log Collector**
+- **日志收集器**
 
   - [Vector](../../40-load-data/02-load-db/vector.md)
 
 - **AI**
-  - [MindsDB](../../31-visualize/mindsdb.md)
+  - [MindsDB](../../31-visualize/mindsdb.md)
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: 常见问题
 ---
 
-### Q1: Databend 的主要对象、层级结构和相关权限是什么？
+### Q1: Databend 的主要对象、层次结构和相关权限是什么？
 
-下图展示了 Databend 对象在两个层级上的层级结构。精细的权限和所有权是为每种类型的对象设计的，提供了灵活性。更多信息，请参考 [访问控制](../../56-security/access-control/index.md)。
+该图表展示了 Databend 对象在两个层级上的层次结构。每种对象类型都支持细粒度的权限和所有权设计，提供灵活性。更多信息请参见[访问控制](../../56-security/access-control/index.md)。
 
 ![Alt text](/img/guides/faq1.png)
 
@@ -14,7 +14,7 @@ title: 常见问题
 
 ```sql title='示例:'
 CREATE TABLE example (
--- 除了 DECIMAL，不需要指定字段长度。
+-- 除了 DECIMAL 外，无需指定字段长度
   c1 INT,
   c2 VARCHAR,
   c3 DATETIME,
@@ -26,7 +26,7 @@ CREATE TABLE example (
 
 ### Q3: Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射是什么？
 
-此表概述了 Databend、MySQL 和 Oracle 之间的数据类型映射。
+此表提供了 Databend、MySQL 和 Oracle 之间数据类型映射的概述。
 
 | Databend      | MySQL      | Oracle       |
 | ------------- | ---------- | ------------ |
 
@@ -1,3 +1 @@
-{
-  "label": "概述"
-}
+{"label": "概述"}
@@ -6,7 +6,7 @@ sidebar_position: 1
 import IndexOverviewList from '@site/src/components/IndexOverviewList';
 import LanguageDocs from '@site/src/components/LanguageDocs';
 
-Databend 提供了多样化的产品，旨在满足各种需求。点击以下链接，详细了解每个产品：
+Databend 提供多样化的产品，以满足广泛的需求。点击下方链接详细了解每个产品：
 
 <IndexOverviewList />
 
@@ -19,10 +19,10 @@ cn=
 | 产品 | Databend Cloud                                 | Databend 企业版                                                  | Databend 社区版                  |
 | ---- | ---------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------- |
 | 简介 | 公有云 SaaS 服务                               | 私有化部署                                                       | 私有化部署                       |
-| 维护 | 免安装，免维护，注册账号即可使用               | 需下载安装部署，更多企业级功能                                   | 需下载安装部署，基本功能         |
+| 维护 | 无需安装和维护，注册账号即可使用               | 需要下载、安装和部署，提供更多企业级功能                         | 需要下载、安装和部署，提供基本功能 |
 | 费用 | 按需按量付费                                   | 按 License 付费                                                  | 免费                             |
-| 服务 | 7\*24 小时技术支持                             | 7\*24 小时技术支持                                               | 社区支持                         |
-| 适用 | 已经和即将使用阿里云、腾讯云等公有云服务的企业 | 使用私有云或者自建数据中心的企业，且对数据安全和业务稳定性要求高 | 使用私有云或者自建数据中心的企业 |
+| 服务 | 7*24 小时技术支持                              | 7*24 小时技术支持                                                | 社区支持                         |
+| 适用 | 已使用或计划使用阿里云、腾讯云等公有云服务的企业 | 使用私有云或自建数据中心的企业，对数据安全和业务稳定性要求较高   | 使用私有云或自建数据中心的企业   |
 
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