AI Translate 04-transform to Simplified-Chinese (#2658)

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.translation-init

@@ -1 +1 @@
-Translation initialization: 2025-08-07T09:16:55.714367
+Translation initialization: 2025-08-07T10:37:34.904930

docs/cn/guides/40-load-data/04-transform/00-querying-parquet.md

@@ -1,59 +1,39 @@
 ---
-title: 查询 Stage 中的 Parquet 文件
+title: 查询暂存区中的 Parquet 文件
 sidebar_label: Parquet
 ---
 
-## 查询 Stage 中的 Parquet 文件
 
-语法:
-```sql
-SELECT [<alias>.]<column> [, <column> ...] 
-FROM {@<stage_name>[/<path>] [<table_alias>] | '<uri>' [<table_alias>]} 
-[( 
-  [<connection_parameters>],
-  [ PATTERN => '<regex_pattern>'],
-  [ FILE_FORMAT => 'PARQUET | <custom_format_name>'],
-  [ FILES => ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ],
-  [ CASE_SENSITIVE => true | false ]
-)]
-```
+## 语法：
 
-:::info 提示
-**查询返回内容说明:**
-
-* **返回格式**: 列值以其原生数据类型返回 (非 variant 类型)
-* **访问方式**: 直接使用列名 `column_name`
-* **示例**: `SELECT id, name, age FROM @stage_name`
-* **关键特性**:
-  * 无需使用路径表达式 (如 `$1:name`)
-  * 无需类型转换
-  * Parquet 文件包含内嵌的 schema 信息
-:::
+- [将行作为 Variant 查询](./index.md#query-rows-as-variants)
+- [按名称查询列](./index.md#query-columns-by-name)
+- [查询元数据](./index.md#query-metadata)
 
 ## 教程
 
-### 步骤 1. 创建外部 Stage
+### 步骤 1：创建外部暂存区（Stage）
 
-使用您自己的 S3 存储桶和凭证创建一个外部 stage，用于存储 Parquet 文件。
+使用您自己的 S3 存储桶和凭据创建一个外部暂存区（Stage），用于存放 Parquet 文件。
 ```sql
 CREATE STAGE parquet_query_stage 
 URL = 's3://load/parquet/' 
 CONNECTION = (
     ACCESS_KEY_ID = '<your-access-key-id>' 
-    SECRET_ = '< = '<your-secret-access-key>'
+    SECRET_ACCESS_KEY = '<your-secret-access-key>'
 );
 ```
 
-### 步骤 2. 创建自定义 Parquet 文件格式
+### 步骤 2：创建自定义 Parquet 文件格式
 
 ```sql
-CREATE FILE FORMAT parquet_query_format 
-    TYPE = PARQUET
-    ;
+CREATE FILE FORMAT parquet_query_format TYPE = PARQUET;
 ```
-- 更多 Parquet 文件格式选项请参考 [Parquet 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#parquet-options)
+- 更多 Parquet 文件格式选项，请参阅 [Parquet 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#parquet-options)
+
+### 步骤 3：查询 Parquet 文件
 
-### 步骤 3. 查询 Parquet 文件
+按列名查询：
 
 ```sql
 SELECT *
@@ -63,9 +43,23 @@ FROM @parquet_query_stage
     PATTERN => '.*[.]parquet'
 );
 ```
-### 包含元数据的查询
 
-直接从 stage 查询 Parquet 文件，包括 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据列:
+按路径表达式查询：
+
+
+```sql
+SELECT $1
+FROM @parquet_query_stage
+(
+    FILE_FORMAT => 'parquet_query_format',
+    PATTERN => '.*[.]parquet'
+);
+```
+
+
+### 查询元数据（Metadata）
+
+直接从暂存区（Stage）查询 Parquet 文件，并包含 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据（Metadata）列：
 
 ```sql
 SELECT

docs/cn/guides/40-load-data/04-transform/01-querying-csv.md

@@ -1,41 +1,18 @@
 ---
-title: 查询 Stage 中的 CSV 文件
+title: 查询暂存区中的 CSV 文件
 sidebar_label: CSV
 ---
 
-## 查询 Stage 中的 CSV 文件
+## 语法：
 
-语法：
-```sql
-SELECT [<alias>.]$<col_position> [, $<col_position> ...] 
-FROM {@<stage_name>[/<path>] [<table_alias>] | '<uri>' [<table_alias>]} 
-[( 
-  [<connection_parameters>],
-  [ PATTERN => '<regex_pattern>'],
-  [ FILE_FORMAT => 'CSV| <custom_format_name>'],
-  [ FILES => ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
-)]
-```
-
-
-:::info 提示
-**查询返回内容说明：**
-
-* **返回格式**：默认以字符串形式返回各列值
-* **访问方式**：使用位置引用 `$<col_position>`（例如 `$1`、`$2`、`$3`）
-* **示例**：`SELECT $1, $2, $3 FROM @stage_name`
-* **关键特性**：
-  * 通过位置而非列名访问数据
-  * 每个 `$<col_position>` 引用单列而非整行
-  * 非字符串操作需类型转换（如 `CAST($1 AS INT)`）
-  * CSV 文件不包含内嵌模式信息
-:::
+- [按位置查询列](./index.md#query-columns-by-position)
+- [查询元数据](./index.md#query-metadata)
 
 ## 教程
 
-### 步骤 1. 创建外部 Stage
+### 步骤 1：创建外部暂存区
 
-使用您自己的 S3 存储桶和凭证创建外部 Stage，用于存储 CSV 文件。
+创建一个外部暂存区（Stage），并配置你的 S3 存储桶和凭证，CSV 文件存储在该位置。
 ```sql
 CREATE STAGE csv_query_stage 
 URL = 's3://load/csv/' 
@@ -45,20 +22,20 @@ CONNECTION = (
 );
 ```
 
-### 步骤 2. 创建自定义 CSV 文件格式
+### 步骤 2：创建自定义 CSV 文件格式
 
 ```sql
 CREATE FILE FORMAT csv_query_format 
     TYPE = CSV,
     RECORD_DELIMITER = '\n',
     FIELD_DELIMITER = ',',
     COMPRESSION = AUTO,
-    SKIP_HEADER = 1;        -- 如果 CSV 文件包含表头，查询时跳过首行
+    SKIP_HEADER = 1;        -- 如果 CSV 文件包含表头，查询时跳过第一行
 ```
 
-- 更多 CSV 文件格式选项请参考 [CSV 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#csv-options)
+- 更多 CSV 文件格式选项，请参考 [CSV 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#csv-options)
 
-### 步骤 3. 查询 CSV 文件
+### 步骤 3：查询 CSV 文件
 
 ```sql
 SELECT $1, $2, $3
@@ -69,7 +46,7 @@ FROM @csv_query_stage
 );
 ```
 
-如果 CSV 文件使用 gzip 压缩，可使用以下查询：
+如果 CSV 文件使用 gzip 压缩，我们可以使用以下查询：
 
 ```sql
 SELECT $1, $2, $3
@@ -79,9 +56,9 @@ FROM @csv_query_stage
     PATTERN => '.*[.]csv[.]gz'
 );
 ```
-### 包含元数据的查询
+### 查询元数据
 
-直接从 Stage 查询 CSV 文件，包含 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据列：
+直接从暂存区（Stage）查询 CSV 文件，包括 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据列：
 
 ```sql
 SELECT

docs/cn/guides/40-load-data/04-transform/02-querying-tsv.md

@@ -1,41 +1,19 @@
 ---
-title: 查询 Stage 中的 TSV 文件
+title: 查询暂存区中的 TSV 文件
 sidebar_label: TSV
 ---
 
-## 查询 Stage 中的 TSV 文件
-
-语法：
-```sql
-SELECT [<alias>.]$<col_position> [, $<col_position> ...] 
-FROM {@<stage_name>[/<path>] [<table_alias>] | '<uri>' [<table_alias>]} 
-[( 
-  [<connection_parameters>],
-  [ PATTERN => '<regex_pattern>'],
-  [ FILE_FORMAT => 'TSV| <custom_format_name>'],
-  [ FILES => ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
-)]
-```
+## 语法：
 
+- [按位置查询列](./index.md#query-columns-by-position)
+- [查询元数据](./index.md#query-metadata)
 
-:::info 提示
-**查询返回内容说明：**
-
-* **返回格式**：默认以字符串形式返回各列值
-* **访问方式**：使用位置引用 `$<col_position>` (例如 `$1`, `$2`, `$3`)
-* **示例**：`SELECT $1, $2, $3 FROM @stage_name`
-* **关键特性**：
-  * 通过位置而非列名访问数据
-  * 每个 `$<col_position>` 对应单个列而非整行
-  * 非字符串操作需类型转换 (例如 `CAST($1 AS INT)`)
-  * TSV 文件中不包含内嵌的 schema 信息
-:::
 
 ## 教程
 
-### 第一步：创建外部 Stage
+### 步骤 1：创建外部暂存区
 
-使用您的 S3 存储桶和凭证创建外部 stage，用于存储 TSV 文件。
+使用您自己的 S3 存储桶和凭据创建一个外部暂存区（Stage），其中存放了您的 TSV 文件。
 ```sql
 CREATE STAGE tsv_query_stage 
 URL = 's3://load/tsv/' 
@@ -45,7 +23,7 @@ CONNECTION = (
 );
 ```
 
-### 第二步：创建自定义 TSV 文件格式
+### 步骤 2：创建自定义 TSV 文件格式
 
 ```sql
 CREATE FILE FORMAT tsv_query_format 
@@ -55,9 +33,9 @@ CREATE FILE FORMAT tsv_query_format
     COMPRESSION = AUTO;
 ```
 
-- 更多 TSV 文件格式选项请参考 [TSV 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#tsv-options)
+- 更多 TSV 文件格式选项，请参阅 [TSV 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#tsv-options)
 
-### 第三步：查询 TSV 文件
+### 步骤 3：查询 TSV 文件
 
 ```sql
 SELECT $1, $2, $3
@@ -78,10 +56,9 @@ FROM @tsv_query_stage
     PATTERN => '.*[.]tsv[.]gz'
 );
 ```
+### 查询元数据
 
-### 查询包含元数据
-
-直接从 stage 查询 TSV 文件，包括 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据列：
+直接从暂存区（Stage）查询 TSV 文件，并包含 `METADATA$FILENAME` 和 `METADATA$FILE_ROW_NUMBER` 等元数据列：
 
 ```sql
 SELECT

docs/cn/guides/40-load-data/04-transform/03-querying-ndjson.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
-title: 查询暂存区中的 NDJSON 文件
+title: 查询暂存区（Stage）中的 NDJSON 文件
 sidebar_label: NDJSON
 ---
 
-在 Databend 中，你可以直接查询存储在暂存区（Stage）中的 NDJSON 文件，而无需先将数据加载到表中。这种方法对于数据探索、ETL 处理和即席分析等场景特别有用。
+在 Databend 中，你可以直接查询存储在暂存区（Stage）中的 NDJSON 文件，而无需先将数据加载到表中。这种方法对于数据探索、ETL 处理和即席分析场景特别有用。
 
 ## 什么是 NDJSON？
 
@@ -21,39 +21,16 @@ NDJSON（Newline Delimited JSON，换行符分隔的 JSON）是一种基于 JSON
 - **兼容大数据**：广泛用于日志文件、数据导出和 ETL Pipeline。
 - **易于处理**：每一行都是一个独立的 JSON 对象，支持并行处理。
 
-## 查询暂存区中的 NDJSON 文件
+## 语法
 
-语法：
-```sql
-SELECT [<alias>.]$1:<column> [, $1:<column> ...] 
-FROM {@<stage_name>[/<path>] [<table_alias>] | '<uri>' [<table_alias>]} 
-[( 
-  [<connection_parameters>],
-  [ PATTERN => '<regex_pattern>'],
-  [ FILE_FORMAT => 'NDJSON| <custom_format_name>'],
-  [ FILES => ( '<file_name>' [ , '<file_name>' ] [ , ... ] ) ]
-)]
-```
-
-
-:::info 提示
-**查询返回内容说明：**
-
-* **返回格式**：每一行作为一个单独的 VARIANT 对象（通过 `$1` 引用）。
-* **访问方法**：使用路径表达式 `$1:column_name`。
-* **示例**：`SELECT $1:title, $1:author FROM @stage_name`。
-* **主要特性**：
-  * 必须使用路径表示法来访问特定字段。
-  * 对于特定类型的操作，需要进行类型转换（例如，`CAST($1:id AS INT)`）。
-  * 每一行 NDJSON 都被解析为一个完整的 JSON 对象。
-  * 整行数据表示为一个单独的 VARIANT 对象。
-:::
+- [将行作为 Variant 查询](./index.md#query-rows-as-variants)
+- [查询元数据](./index.md#query-metadata)
 
 ## 教程
 
-### 步骤 1. 创建外部暂存区
+### 步骤 1. 创建外部暂存区（Stage）
 
-使用你自己的 S3 存储桶和凭证创建一个外部暂存区，你的 NDJSON 文件存储在该位置。
+使用你自己的 S3 存储桶和凭据创建一个外部暂存区（Stage），你的 NDJSON 文件存储在该位置。
 ```sql
 CREATE STAGE ndjson_query_stage 
 URL = 's3://load/ndjson/' 
@@ -75,7 +52,7 @@ CREATE FILE FORMAT ndjson_query_format
 
 ### 步骤 3. 查询 NDJSON 文件
 
-现在你可以直接从暂存区查询 NDJSON 文件。此示例从每个 JSON 对象中提取 `title` 和 `author` 字段：
+现在，你可以直接从暂存区（Stage）查询 NDJSON 文件。此示例从每个 JSON 对象中提取 `title` 和 `author` 字段：
 
 ```sql
 SELECT $1:title, $1:author
@@ -87,10 +64,10 @@ FROM @ndjson_query_stage
 ```
 
 **说明：**
-- `$1:title` 和 `$1:author`：从 JSON 对象中提取特定字段。`$1` 代表整个 JSON 对象（作为一个 VARIANT），`:字段名` 用于访问单个字段。
-- `@ndjson_query_stage`：引用在步骤 1 中创建的外部暂存区。
+- `$1:title` 和 `$1:author`：从 JSON 对象中提取特定字段。`$1` 代表整个 JSON 对象（作为 Variant 类型），`:field_name` 用于访问单个字段。
+- `@ndjson_query_stage`：引用在步骤 1 中创建的外部暂存区（Stage）。
 - `FILE_FORMAT => 'ndjson_query_format'`：使用在步骤 2 中定义的自定义文件格式。
-- `PATTERN => '.*[.]ndjson'`：匹配所有以 `.ndjson` 结尾的文件的正则表达式模式。
+- `PATTERN => '.*[.]ndjson'`：匹配所有以 `.ndjson` 结尾的文件的正则表达式（Regex）模式。
 
 ### 查询压缩文件
 
@@ -106,34 +83,9 @@ FROM @ndjson_query_stage
 ```
 
 **主要区别：** 模式 `.*[.]ndjson[.]gz` 匹配以 `.ndjson.gz` 结尾的文件。由于文件格式中设置了 `COMPRESSION = AUTO`，Databend 会在查询执行期间自动解压 gzip 文件。
-### 带元数据查询
-
-你还可以在查询中包含文件元数据，这对于跟踪数据血缘和调试非常有用：
-
-```sql
-SELECT
-    METADATA$FILENAME,
-    METADATA$FILE_ROW_NUMBER,
-    $1:title, $1:author
-FROM @ndjson_query_stage
-(
-    FILE_FORMAT => 'ndjson_query_format',
-    PATTERN => '.*[.]ndjson'
-);
-```
-
-**元数据列说明：**
-- `METADATA$FILENAME`：显示每行数据来自哪个文件——在查询多个文件时非常有用。
-- `METADATA$FILE_ROW_NUMBER`：显示源文件中的行号——有助于跟踪特定记录。
-
-**使用场景：**
-- **数据血缘**：跟踪每条记录来自哪个源文件。
-- **调试**：通过文件和行号识别有问题的记录。
-- **增量处理**：只处理特定的文件或文件中的特定范围。
 
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 - [加载 NDJSON 文件](../03-load-semistructured/03-load-ndjson.md) - 如何将 NDJSON 数据加载到表中
 - [NDJSON 文件格式选项](/sql/sql-reference/file-format-options#ndjson-options) - 完整的 NDJSON 格式配置
-- [CREATE STAGE](/sql/sql-commands/ddl/stage/ddl-create-stage) - 管理外部和内部暂存区
-- [查询元数据](./04-querying-metadata.md) - 关于元数据列的更多详细信息
+- [CREATE STAGE](/sql/sql-commands/ddl/stage/ddl-create-stage) - 管理外部和内部暂存区（Stage）