🌐 Translate 04-how-databend-share-data-works.md to Simplified-Chinese (#2400)

Translated using anthropic/claude-sonnet-4

Directory: `docs/en/guides/81-how-databend-works`

### 📊 Translation Statistics
- Session ID: 8397477
- File 1/1 (100.0%)
- Total Time: 56s
- Input Tokens: 5,824
- Output Tokens: 5,288
- API Calls: 2
- Start Time: 2025-06-07 01:06:37
- End Time: 2025-06-07 01:07:34

### 📄 Translated Files
| **Source** | **Output** | **Language** |
| :--- | :--- | :--- |
| `docs/en/guides/81-how-databend-works/04-how-databend-share-data-works.md` | `docs/en/guides/81-how-databend-works/04-how-databend-share-data-works.md` | Simplified-Chinese |
| `docs/en/guides/81-how-databend-works/04-how-databend-share-data-works.md` | `docs/en/guides/81-how-databend-works/04-how-databend-share-data-works.md` | Simplified-Chinese |

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

Author: github-actions[bot]

docs/cn/guides/81-how-databend-works/04-how-databend-share-data-works.md

@@ -1,16 +1,17 @@
-title: Databend 免复制数据共享的工作原理
+---
+title: Databend 免拷贝数据共享的工作原理
 ---
 
 ## 什么是数据共享？
 
 不同团队需要相同数据的不同部分。传统解决方案需要多次复制数据，成本高昂且难以维护。
 
-Databend 的 **[ATTACH TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/attach-table)** 优雅地解决了这个问题：为相同数据创建多个“视图”而无需复制。这利用了 Databend 的**真正计算存储分离**架构，无论使用云存储还是本地对象存储：**存储一次，随处访问**。
+Databend 的 **[ATTACH TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/attach-table)** 优雅地解决了这个问题：为同一份数据创建多个视图而无需复制。这利用了 Databend 的**真正存储计算分离**架构——无论使用云存储还是本地对象存储：**存储一次，随处访问**。
 
-可以将 ATTACH TABLE 类比为计算机快捷方式——它们指向原始文件而不复制它。
+可以将 ATTACH TABLE 想象成计算机快捷方式——它们指向原始文件而不复制文件。
 
 ```
-                对象存储 (Object Storage) (S3, MinIO, Azure 等)
+                对象存储（Object Storage）(S3, MinIO, Azure 等)
                          ┌─────────────┐
                          │   您的数据   │
                          └──────┬──────┘
@@ -26,27 +27,27 @@ Databend 的 **[ATTACH TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/attach-table)** 优雅
 
 ## 如何使用 ATTACH TABLE
 
-**步骤 1：查找您的数据位置**
+**步骤 1：查找数据位置**
 ```sql
 SELECT snapshot_location FROM FUSE_SNAPSHOT('default', 'company_sales');
--- 结果： 1/23351/_ss/... → 数据位于 s3://your-bucket/1/23351/
+-- 结果：1/23351/_ss/... → 数据位于 s3://your-bucket/1/23351/
 ```
 
 **步骤 2：创建团队特定视图**
 ```sql
 -- 营销：客户行为分析
 ATTACH TABLE marketing_view (customer_id, product, amount, order_date) 
-'s3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (AWS_KEY_ID = 'xxx', AWS_SECRET_KEY = 'yyy');
+'s3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (ACCESS_KEY_ID = 'xxx', SECRET_ACCESS_KEY = 'yyy');
 
 -- 财务：收入跟踪
 ATTACH TABLE finance_view (order_id, amount, profit, order_date) 
-'s3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (AWS_KEY_ID = 'xxx', AWS_SECRET_KEY = 'yyy');
+'s3://your-bucket/1/23351/' CONNECTION = (ACCESS_KEY_ID = 'xxx', SECRET_ACCESS_KEY = 'yyy');
 
--- 人力资源：不包含薪资的员工信息
+-- 人力资源：员工信息（不含薪资）
 ATTACH TABLE hr_employees (employee_id, name, department) 
 's3://data/1/23351/' CONNECTION = (...);
 
--- 开发：不包含敏感数据的生产结构
+-- 开发：生产结构（不含敏感数据）
 ATTACH TABLE dev_customers (customer_id, country, created_date) 
 's3://data/1/23351/' CONNECTION = (...);
 ```
@@ -62,17 +63,17 @@ SELECT order_date, SUM(profit) FROM finance_view GROUP BY order_date;
 
 ## 主要优势
 
-**实时更新**：当源数据更改时，所有附加表会立即看到更新
+**实时更新**：当源数据发生变化时，所有附加表都能立即看到更新。
 ```sql
 INSERT INTO company_sales VALUES (1001, 501, 'Laptop', 1299.99, 299.99, '[email protected]', '2024-01-20');
-SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回： 1
+SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回：1
 ```
 
-**列级安全性**：团队只能看到他们需要的内容——营销无法看到利润，财务无法看到客户邮箱
+**列级安全性**：团队只能看到他们需要的内容——营销团队看不到利润，财务团队看不到客户邮箱。
 
-**强一致性**：永远不会读取部分更新，始终看到完整快照——非常适合财务报告和合规性
+**强一致性**：永远不会读取部分更新，始终看到完整快照——非常适合财务报告和合规性要求。
 
-**完整性能**：所有索引（Index）自动工作，与常规表相同的速度
+**完整性能**：所有索引（Index）自动生效，性能与常规表相同。
 
 ## 为什么这很重要
 
@@ -87,10 +88,10 @@ SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回
 ## 底层工作原理
 
 ```
-查询： SELECT product, SUM(amount) FROM marketing_view GROUP BY product
+查询（Query）：SELECT product, SUM(amount) FROM marketing_view GROUP BY product
 
 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                    查询执行流程                         │
+│                    查询执行流程                                   │
 └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
 
     用户查询
@@ -103,15 +104,15 @@ SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回
         │
         ▼
 ┌───────────────────┐    ┌─────────────────────────────────────┐
-│ 2. 应用列         │───►│ 过滤器： customer_id, product,       │
+│ 2. 应用列         │───►│ 过滤器：customer_id, product,       │
 │    过滤器         │    │         amount, order_date          │
 └───────────────────┘    └─────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
 ┌───────────────────┐    ┌─────────────────────────────────────┐
 │ 3. 检查统计信息   │───►│ • 段最小/最大值                     │
 │    和索引         │    │ • 布隆过滤器                        │
-└───────────────────┘    │ • 聚合索引                         │
+└───────────────────┘    │ • 聚合索引                          │
         │                └─────────────────────────────────────┘
         ▼
 ┌───────────────────┐    ┌─────────────────────────────────────┐
@@ -122,13 +123,13 @@ SELECT COUNT(*) FROM marketing_view WHERE order_date = '2024-01-20'; -- 返回
         ▼
 ┌───────────────────┐    ┌─────────────────────────────────────┐
 │ 5. 本地           │───►│ 完整优化和并行处理                   │
-│    执行           │    │ 使用所有可用索引处理                 │
+│    执行           │    │ 使用所有可用索引进行处理             │
 └───────────────────┘    └─────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
-    结果： 产品销售摘要
+    结果：产品销售摘要
 ```
 
-多个 Databend 集群可以同时执行此流程而无需协调——真正的计算存储分离在行动中。
+多个 Databend 集群可以同时执行此流程而无需协调——真正的存储计算分离在实际应用中的体现。
 
-ATTACH TABLE 代表了一个根本性转变：**从为每个用例复制数据转向一个副本多个视图**。无论在云环境还是本地环境中，Databend 的架构都能实现强大、高效的数据共享，同时保持企业级一致性和安全性。
+ATTACH TABLE 代表了一个根本性转变：**从为每个用例复制数据转向一个副本多个视图**。无论在云环境还是本地环境中，Databend 的架构都能实现强大、高效的数据共享，同时保持企业级的一致性和安全性。