@@ -132,5 +132,5 @@ Enterprise ティアのサービスに対して、アップグレードの実行
:::note
-予定されたアップグレードは定義されたスケジュールに従って実行されますが、重要なセキュリティパッチや脆弱性修正については例外が適用されます。緊急性の高いセキュリティ問題が特定された場合は、予定された時間帯以外でアップグレードが実施されることがあります。そのような例外が発生する場合は、必要に応じてお客様に通知されます。
+スケジュール済みアップグレードは定義されたスケジュールに従って実行されますが、重要なセキュリティパッチや脆弱性修正に加え、データ破損やデータ損失につながる可能性があるシナリオについては例外が適用されます。緊急性の高いセキュリティ問題が特定された場合は、スケジュールされた時間帯以外でアップグレードが実施されることがあります。そのような例外が発生する場合は、必要に応じてお客様に通知されます。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
index 8fc761e0046..8eacf08a7f6 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
@@ -45,4 +45,8 @@ Cloud UI 経由で配信される通知をカスタマイズでき、これら
## サポートされている通知 \{#supported-notifications\}
-現在、請求関連の通知（支払いの失敗、利用量が所定の閾値を超過した場合など）に加えて、スケーリングイベントに関する通知（スケーリング完了、スケーリングがブロックされた場合など）を送信しています。
\ No newline at end of file
+現在、請求関連の通知 (支払いの失敗、利用量が所定の閾値を超過した場合など) に加えて、スケーリングイベントに関する通知 (スケーリング完了、スケーリングがブロックされた場合など) を送信しています。
+
+:::note
+クレジットしきい値通知は現在、コミットメント支出契約のある組織でのみ利用できます。従量課金制 (PAYG) の組織では、これらの通知は送信されません。
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
index 4c30055ab94..cbc124ae02e 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
@@ -12,80 +12,41 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 概要 \{#overview\}
-ClickHouse Private は、ClickHouse Cloud 上で動作しているものと同じプロプライエタリ版の ClickHouse と、コンピュートとストレージの分離向けに構成された ClickHouse Operator で構成されるセルフホスト型パッケージです。S3 互換ストレージを用いた Kubernetes 環境にデプロイされます。
-
-このパッケージは現在、AWS および IBM Cloud 向けに提供されており、ベアメタル環境へのデプロイメントも近日中に提供予定です。
+ClickHouse Private は、ClickHouse Cloud 上で動作しているものと同じプロプライエタリ版の ClickHouse と、コンピュートとストレージの分離向けに構成された ClickHouse Operator で構成されるセルフホスト型パッケージです。
:::note 注記
-ClickHouse Private は、最も厳格なコンプライアンス要件を持つ大企業向けに設計されており、専用インフラストラクチャに対する完全な制御と管理を提供します。このオプションは、[お問い合わせ](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav) を通じてのみご利用いただけます。
+ClickHouse Private は、専用インフラストラクチャに対する完全な制御を必要とし、2 TB を超えるメモリをデプロイする大企業向けに設計されています。お客様はすべてのインフラストラクチャの管理責任を負うため、大規模な ClickHouse の運用に関する知識を備えている必要があります。このオプションは、[お問い合わせ](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav) を通じてのみご利用いただけます。
:::
-
-
## オープンソースに対する利点 \{#benefits-over-os\}
-以下の機能により、自己管理型のオープンソースデプロイメントと比較して、ClickHouse Private は優位性を発揮します。
+以下の機能により、ClickHouse Private は自己管理型のオープンソースデプロイメントとの差別化を実現しています。
-
-
-### 強化されたパフォーマンス \{#enhanced-performance\}
- コンピュートとストレージのネイティブな分離
-- [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) や [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 機能などの独自クラウド機能
-
-### 多様なユースケースや条件下での検証・実証済み \{#tested-proven-through-variety-of-use-cases\}
-- ClickHouse Cloud での十分なテストおよび検証
-
-### 新機能が定期的に追加される充実したロードマップ \{#full-featured-roadmap\}
-今後追加予定の機能には、次のようなものが含まれます:
-- リソースをプログラムから管理するための API
- - 自動バックアップ
- - 自動的な垂直スケーリング操作
-- アイデンティティプロバイダーとの統合
-
-
-
-
+- [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) や [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 機能などのプロプライエタリなクラウド機能
+- ClickHouse Cloud で十分にテストおよび検証された ClickHouse データベースおよび Operator のバージョン
+- バックアップやスケーリング操作を含む、プログラムによる操作のための API
## アーキテクチャ \{#architecture\}
-ClickHouse Private は、お使いのデプロイ環境内で完結しており、Kubernetes 上で管理されるコンピュートと、S3 互換ストレージソリューション上のストレージで構成されます。
+ClickHouse Private は、お使いのデプロイ環境内で完結しており、当社が提供するクラウドネイティブなコンピュートとストレージの分離を実現します。
-
+
+## サポート対象の構成 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Private は現在、以下の構成をサポートしています。
-## オンボーディングプロセス \{#onboarding-process\}
-
-お客様は、[こちら](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)からお問い合わせいただくことで、オンボーディングを開始できます。要件を満たすお客様には、詳細な環境構築ガイドと、デプロイメント用のイメージおよび Helm チャートへのアクセスを提供します。
-
-
-
-## 一般要件 \{#general-requirements\}
+| 環境 | オーケストレーション | ストレージ | ステータス |
+| :---- | :------------------------------- | :-------------------------- | :---- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 利用可能 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | プレビュー |
+| ベアメタル | Kubernetes | AIStor (NVMe 必須) | プレビュー |
-このセクションでは、ClickHouse Private をデプロイするために必要なリソースの概要を示します。具体的なデプロイメントガイドはオンボーディングの一部として提供されます。インスタンス/サーバーの種類とサイズはユースケースによって異なります。
-
-### AWS 上の ClickHouse Private \{#clickhouse-private-aws\}
-
-必要なリソース：
-- イメージと Helm チャートを受け取るための [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/)
-- [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)、[EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)、[DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html)、[Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md)、認証用の [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html)、および [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) プロバイダーを備えた [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) クラスター
-- サーバーノードは Amazon Linux を実行していること
-- オペレーターは x86 ノードグループが必要
-- EKS クラスターと同じリージョン内の S3 バケット
-- イングレスが必要な場合は、NLB も設定すること
-- clickhouse-server/keeper の運用のために、ClickHouse クラスターごとに 1 つの AWS ロール
-
-### IBM Cloud 上の ClickHouse Private \{#clickhouse-private-ibm-cloud\}
+## オンボーディングプロセス \{#onboarding-process\}
-必要なリソース：
-- イメージと Helm チャートを受け取るための [Container Registry](https://cloud.ibm.com/docs/Registry?topic=Registry-getting-started)
-- [CNI](https://www.ibm.com/docs/en/cloud-private/3.2.x?topic=networking-kubernetes-network-model)、[Cloud Block Storage for VPC](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-vpc-block)、[Cloud DNS](https://www.ibm.com/products/dns)、および [Cluster Autoscaler](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-cluster-scaling-install-addon-enable) を備えた [Cloud Kubernetes Service](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-getting-started)
-- サーバーノードは Ubuntu を実行していること
-- オペレーターは x86 ノードグループが必要
-- Cloud Kubernetes Service クラスターと同じリージョン内の [Cloud Object Storage](https://cloud.ibm.com/docs/cloud-object-storage?topic=cloud-object-storage-getting-started-cloud-object-storage)
-- イングレスが必要な場合は、NLB も設定すること
-- clickhouse-server/keeper の運用のために、ClickHouse クラスターごとに 1 つのサービスアカウント
+お客様は、[お問い合わせ](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)からご連絡のうえ、ユースケースに応じた ClickHouse Private の検討に関する打ち合わせを依頼できます。最小規模要件を満たし、サポート対象の構成にデプロイされるユースケースが審査対象となります。オンボーディングには限りがあります。インストールプロセスでは、AWS ECR からダウンロードしたイメージおよび Helm チャートを使用して ClickHouse をデプロイする対象環境向けのインストールガイドに従います。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
index 7acb7a9249c..2d92b49d49a 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
@@ -12,73 +12,41 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 概要 \{#overview\}
-ClickHouse Government は、ClickHouse Cloud 上で動作するものと同じプロプライエタリ版の ClickHouse と、コンピュートとストレージの分離に対応し、政府機関および公共部門の組織の厳格な要件を満たすよう強化された ClickHouse Operator で構成される、セルフデプロイ型パッケージです。S3 互換ストレージを備えた Kubernetes 環境にデプロイされます。
-
-このパッケージは現在 AWS 向けに提供されており、ベアメタル環境へのデプロイは近日提供予定です。
+ClickHouse Government は、ClickHouse Cloud 上で動作するものと同じプロプライエタリ版の ClickHouse と、コンピュートとストレージの分離向けに構成され、政府機関および公共部門の組織の厳格な要求を満たすよう強化された ClickHouse Operator で構成される、セルフデプロイ型パッケージです。
:::note Note
-ClickHouse Government は、政府機関、公共部門の組織、またはそれらの機関・組織向けにクラウドソフトウェアを提供する企業を対象とし、それぞれの専用インフラストラクチャーに対する完全な制御と管理を提供するよう設計されています。このオプションは、[こちらからお問い合わせ](https://clickhouse.com/government) いただいた場合にのみご利用になれます。
+ClickHouse Government は、政府機関、公共部門の組織、またはそれらの機関や組織に販売するクラウドソフトウェア企業向けに設計されており、それぞれの専用インフラストラクチャに対する完全な制御と管理を提供します。最小デプロイメントサイズは 2 TB です。このオプションは、[お問い合わせ](https://clickhouse.com/government) いただいた場合にのみご利用いただけます。
:::
-
-
## オープンソースに対するメリット \{#benefits-over-os\}
以下の機能により、ClickHouse Government は自己管理のオープンソースデプロイメントとは一線を画します。
-
-
-### 強化されたパフォーマンス \{#enhanced-performance\}
- コンピュートとストレージのネイティブな分離
- [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) や [warehouse](/cloud/reference/warehouses) の機能などの独自のクラウド機能
-
-### 多様なユースケースおよび条件下で実証済み \{#tested-proven\}
-- ClickHouse Cloud で完全にテストおよび検証されています
-
-### コンプライアンスパッケージ \{#compliance-package\}
+- ClickHouse のデータベースおよび Operator のバージョンは、ClickHouse Cloud で完全にテストおよび検証されています
- Authorization to Operate (ATO) の取得を加速するための [NIST Risk Management Framework (RMF)](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) ドキュメント
-
-### 新機能が定期的に追加される充実したロードマップ \{#full-featured-roadmap\}
-今後追加予定の機能には次のものが含まれます:
-- リソースをプログラム的に管理するための API
- - 自動バックアップ
- - 自動的な垂直スケーリングの実行
-- アイデンティティプロバイダーとの統合
-
-
-
-
+- バックアップやスケーリング操作を含む、プログラムによる操作のための API
## アーキテクチャ \{#architecture\}
-ClickHouse Government は、デプロイ環境内で完全に自己完結して動作し、Kubernetes 上で管理されるコンピュートリソースと、S3 互換ストレージソリューション上のストレージから構成されています。
+ClickHouse Government は、デプロイ環境内で完全に自己完結して動作し、当社のクラウドネイティブなコンピュートとストレージの分離を実現します。
-
+
+## サポート対象の構成 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Government は現在、以下の構成をサポートしています。
-## オンボーディングプロセス \{#onboarding-process\}
-
-お客様は、[こちら](https://clickhouse.com/government)からお問い合わせいただくことで、オンボーディングを開始できます。条件を満たしたお客様には、詳細な環境構築ガイドと、デプロイ用のイメージおよび Helm チャートへのアクセスを提供します。
-
-
-
-## 一般要件 \{#general-requirements\}
+| 環境 | オーケストレーション | ストレージ | 状態 |
+| :-- | :------------------------------- | :-------------------------- | :---- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 利用可能 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | プレビュー |
-このセクションでは、ClickHouse Government をデプロイするために必要なリソースの概要を示します。具体的なデプロイメントガイドはオンボーディング時に提供されます。インスタンス／サーバーの種類とサイズはユースケースによって異なります。
-
-### AWS 上の ClickHouse Government \{#clickhouse-government-aws\}
+## オンボーディングプロセス \{#onboarding-process\}
-必要なリソース：
-- イメージおよび Helm チャートを受け取るための [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/)
-- FIPS 準拠の証明書を生成可能な認証局 (Certificate Authority)
-- [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)、[EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)、[DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html)、[Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md)、認証用の [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html)、および [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) プロバイダーを備えた [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) クラスター
-- サーバーノードは Amazon Linux を実行していること
-- Operator には x86 ノードグループが必要
-- EKS クラスターと同じリージョン内の S3 バケット
-- イングレスが必要な場合は、NLB も構成すること
-- ClickHouse クラスターごとに 1 つの AWS ロール（clickhouse-server/keeper の操作用）
+お客様は、[お問い合わせ](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)いただくことで、ご利用のユースケースに対する ClickHouse Government の適合性を確認するための打ち合わせを依頼できます。最小規模要件を満たし、サポート対象の構成にデプロイされるユースケースについて審査を行います。オンボーディングの提供数には限りがあります。インストールプロセスでは、AWS ECR からダウンロードしたイメージと Helm チャートを使用して ClickHouse をデプロイする対象環境向けのインストールガイドに従います。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
index 3f022d10315..7b6289bf770 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
@@ -343,10 +343,14 @@ Azure (Microsoft) SAML は、Azure Active Directory (AD) または Microsoft Ent
ClickHouse Cloud では、サービスプロバイダー開始型 SSO のみを利用しています。これは、ユーザーが `https://console.clickhouse.cloud` にアクセスしてメールアドレスを入力すると、認証のために IdP にリダイレクトされる方式であることを意味します。すでに IdP によって認証されているユーザーは、ログインページでメールアドレスを入力することなく、組織に自動的にログインできるダイレクトリンクを使用できます。
-### 複数組織向け SSO \{#multi-org-sso\}
+### 複数組織向け SSO \{#configure-your-admin-user\}
ClickHouse Cloud は、組織ごとに個別の接続を提供することで、複数組織向け SSO をサポートします。各組織にログインするには、ダイレクトリンク (`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`) を使用してください。別の組織にログインする前に、現在ログインしている組織から必ずログアウトしてください。
+:::note
+https://console.clickhouse.cloud でメールアドレスを入力した際に、貴社ドメインのユーザーが特定の組織に誘導されないようにする場合は、この動作を無効にするため、SSO 設定の手動更新を依頼するサポートチケットを提出してください。
+:::
+
## 追加情報 {#additional-information}
認証に関しては、セキュリティを最優先としています。このため、SSO を実装するにあたり、いくつかの重要な設計上の決定を行っており、その点について事前にご理解いただく必要があります。
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
index 82acbbd324f..a20500de6dc 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
sidebar_label: '概要'
slug: /migrations/elastic-overview
-description: 'Snowflake から ClickHouse への移行'
-keywords: ['Snowflake']
-title: 'Snowflake から ClickHouse への移行'
+description: 'Elasticsearch から ClickHouse への移行'
+keywords: ['Elasticsearch']
+title: 'Elasticsearch から ClickHouse への移行'
show_related_blogs: true
doc_type: 'landing-page'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
index 54288172eab..fc043fbc03c 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
@@ -40,7 +40,7 @@ Enterprise ティアのサービスでは、すべてのリリースチャネル
以下の日付は、各リリースチャネルに対して ClickHouse が**ロールアウトを開始する**タイミングを示しており、個々のサービスがアップグレードされるタイミングではありません。
* ロールアウトは自動で実行され、複数週にわたって段階的に行われます
-* スケジュールされたアップグレードウィンドウが設定されているサービスは、チャネルのロールアウト完了後の週に、そのスケジュールされたウィンドウ内でアップグレードされます
+* スケジュールされたアップグレードウィンドウが設定されているサービスは、チャネルのロールアウト完了後の週に (UTC の月曜日 00:00 開始)、そのスケジュールされたウィンドウ内でアップグレードされます
* ロールアウトの一時停止 (例：ホリデーシーズン中のフリーズ) やヘルスモニタリングにより、ロールアウト完了が遅延する場合があります
本番環境をアップグレードする前に事前テストを行う場合は、非本番環境のサービスには Fast または Regular チャネルを、本番環境のサービスには Slow チャネルを使用してください。
@@ -48,45 +48,45 @@ Enterprise ティアのサービスでは、すべてのリリースチャネル
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
index feb4b9ce778..2a31f3616f9 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
@@ -37,5 +37,9 @@ import billing_2 from '@site/static/images/cloud/reference/billing_payment_thres
## 支払いしきい値の通知 \{#threshholds-notifications\}
-組織の利用額が支払いしきい値の 90% に達し、その請求期間の途中でしきい値を超える見込みがある場合、その組織に紐づく請求担当者のメールアドレス宛に通知メールが送信されます。
-しきい値を超えた時点でも、通知メールおよび請求書が送信されます。
\ No newline at end of file
+組織の利用額が支払いしきい値の 90% に達し、その期間の途中で支払いしきい値を超える見込みがある場合、その組織に紐づく請求担当者のメールアドレス宛に通知メールが送信されます。
+支払いしきい値を超えた場合にも、通知メールに加えて請求書が送信されます。
+
+:::note
+現在、PAYG org では支払いしきい値の通知はサポートされていません
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
index dfaebe75a04..4008d5a5399 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
@@ -7,25 +7,23 @@ title: '継続的インテグレーション (CI)'
doc_type: 'reference'
---
-# 継続的インテグレーション (CI) \{#continuous-integration-ci\}
+# Continuous Integration (CI) \{#continuous-integration-ci\}
-プルリクエストを作成すると、ClickHouse の [継続的インテグレーション (CI) システム](tests.md#test-automation) によって、あなたのコードに対していくつかの自動チェックが実行されます。
-これは、リポジトリのメンテナー (ClickHouse チームのメンバー) があなたのコードを確認し、プルリクエストに `can be tested` ラベルを追加した後に行われます。
-チェック結果は、[GitHub のチェックに関するドキュメント](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks)で説明されているように、GitHub のプルリクエストページに一覧表示されます。
+プルリクエストを送信すると、ClickHouse の [continuous integration (CI) system](tests.md#test-automation) によって、あなたのコードに対していくつかの自動チェックが実行されます。
+これは、リポジトリのメンテナー（ClickHouse チームのメンバー）があなたのコードを確認し、プルリクエストに `can be tested` ラベルを追加した後に行われます。
+チェック結果は、[GitHub checks documentation](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks) で説明されているように、GitHub のプルリクエストページに一覧表示されます。
いずれかのチェックが失敗した場合、それを修正する必要があるかもしれません。
-このページでは、遭遇しうるチェックの概要と、それらを修正するためにできることを説明します。
+このページでは、遭遇する可能性のあるチェックの概要と、それらを修正するためにできることを説明します。
-チェックの失敗が自分の変更内容とは無関係に見える場合、一時的な失敗やインフラ上の問題である可能性があります。
-CI チェックを再実行するには、空のコミットをプッシュしてプルリクエストを更新します。
+チェックの失敗が自分の変更内容とは無関係に見える場合、一時的な失敗やインフラストラクチャの問題である可能性があります。
+CI チェックを再実行するには、空のコミットをプッシュしてプルリクエストを更新します:
```shell
-git reset
git commit --allow-empty
git push
```
-どうすればよいか分からない場合は、メンテナーに相談してください。
-
+どうすればよいか分からない場合は、メンテナーに助けを求めてください。
## master とのマージ \{#merge-with-master\}
@@ -100,22 +98,73 @@ python -m ci.praktika run "Style check" --test cpp
Python 3 と Docker 以外に必要な依存関係はありません。
-## Fast test \{#fast-test\}
+## ステートレステストの実行 \{#running-stateless-tests\}
+
+デフォルト設定でローカルにインストールした ClickHouse は、特定のテストケースでは動作することがありますが、すべてのテストクエリを正しく実行できるわけではありません。CI では、各ジョブで特定の ClickHouse 設定 (例: S3 ストレージ、Parallel Replicas) が適用されるため、これを手動で再現するのは煩雑になることがあります。これを避けるには、CI と同じオーケストレーションを使って、任意の CI ジョブをローカルで再現できます。手動で設定する必要はありません。
+
+#### 前提条件 \{#ci-prerequisites\}
-通常、これは PR に対して最初に実行されるチェックです。
-ClickHouse をビルドし、一部を除くほとんどの [stateless functional tests](tests.md#functional-tests) を実行します。
-これが失敗すると、問題が修正されるまで後続のチェックは実行されません。
-どのテストが失敗したかを確認するにはレポートを参照し、その後[こちら](/development/tests#running-a-test-locally)で説明されているとおりにローカルでその失敗を再現します。
+* Python 3 (標準ライブラリのみ)
+* Docker
-#### Fast test をローカルで実行する: \{#running-fast-test-locally\}
+必要に応じて、Ubuntu に Docker をインストールし、再ログインしてください。
```sh
-python -m ci.praktika run "Fast test" [--test some_test_name]
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install docker.io
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
+{
+ "ipv6": true,
+ "ip6tables": true
+}
+EOF
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+
+#### CIジョブをローカルで実行する \{#run-ci-job-locally\}
+
+CIレポートから任意のジョブ名を選択し、ローカルで実行します。
+
+```bash
+python -m ci.praktika run "
"
```
-これらのコマンドは `clickhouse/fast-test` の Docker イメージを取得し、コンテナ化された環境でジョブを実行します。
-Python 3 と Docker 以外の依存関係は必要ありません。
+* ジョブ名は、CI レポートに表示されている表記を必ずそのまま引用してください (スペースやカンマが含まれる場合があります) 。例: `"Stateless tests (amd_debug, parallel)"`。これにより、CI と同じ ClickHouse の設定で、同じテストが実行されます。
+* ジョブ名に含まれるアーキテクチャとビルド種別 (例: `amd_debug`) は、CI 固有のラベルです。ローカルで実行する場合、これらは影響しません。ジョブは、実行中のアーキテクチャ上で、指定したバイナリをそのまま使用します。ジョブ名で決まるのは、ClickHouse の設定とテストセットだけです (`--test`` で上書きしない限り) 。
+* CI では、リソース利用効率を高めるため、機能テストは複数のバッチに分割されています。たとえば、`"Stateless tests (amd_debug, parallel)"` と `"Stateless tests (amd_debug, sequential)"` を合わせると、対象範囲全体をカバーできます。並列実行しても安全なテストは同時に実行され、それ以外は順次実行されます。この分割により、可能な箇所では並列性を最大化し、CI 全体の所要時間を短縮できます。ローカルでテスト範囲全体を再現するには、両方のバッチを実行してください。
+* 基本的な ClickHouse の機能を検証するために、限定された範囲の機能テストを実行する `"Fast test"` CI ジョブもあります。これは、すべてのオプションモジュールを含まないビルドを使用し、リグレッションをすばやく検出する最も手軽な方法です。ローカルでも同じ方法で実行できます。ClickHouse バイナリをデフォルトの検索パスのいずれか (`./ci/tmp/clickhouse`、`./build/programs/clickhouse`、または `./clickhouse`) に配置してください。そうしないと、ジョブはまず ClickHouse のビルドを試みます。
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Fast test"
+ ```
+
+
+#### CI ジョブ内で特定のテストを実行する \{#run-specific-tests-within-ci-job\}
+
+`--test` を使用すると、ジョブは CI で使用されているものと同一の ClickHouse セットアップを用意し、選択したテストのみを実行します。
+
+```bash
+python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1
+```
+
+* 複数のテスト名を指定できます:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1 00002_log_and_exception_messages_formatting
+ ```
+* ヒント: ClickHouse の設定がどれでも問題なく、特定のテストだけを実行したい場合は、完全なジョブ名の代わりにエイリアス `functional` を使用してください:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run functional --test 00001_select1
+ ```
+
+
+#### 追加のカスタマイズオプション \{#additional-customization-options\}
+* `--path PATH` — ClickHouse バイナリへのカスタムパス。デフォルトでは、ランナーは `./ci/tmp/clickhouse`、`./build/programs/clickhouse`、`./clickhouse` の順に検索します。
+* `--count N` — 各テストを N 回繰り返します。
+* `--workers N` — マシンの性能に基づいて自動計算される並列ワーカー数を上書きします。
## ビルドチェック \{#build-check\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
index 0c28fad3acb..0525ecd474e 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
@@ -9,6 +9,22 @@ doc_type: 'guide'
# ClickHouse のテスト \{#testing-clickhouse\}
+## テストの種類 \{#test-types\}
+
+ClickHouse には、次のテストがあります。
+
+- [機能テスト](#functional-tests) - 以下のような一部重複するサブセットを含む、クエリとスクリプトのセット
+ - [Fast test](#running-fast-tests) - 最小のサブセット
+ - データベースにデータを投入する必要がない [ステートレステスト](#running-stateless-tests)
+ - 並列実行できない逐次テスト
+- [統合テスト](#integration-tests) - クラスタで `pytest` によって実行されます
+- [ユニットテスト](#unit-tests)
+- [パフォーマンステスト](#performance-tests)
+- [ビルドテスト](#build-tests)
+- [サニタイザ](#sanitizers)
+- [ファザー](#fuzzing)
+そのほかにもいくつかあります。詳細は以下のセクションを参照してください。
+
## 機能テスト \{#functional-tests\}
機能テストは最もシンプルで扱いやすいテストです。
@@ -48,14 +64,14 @@ PATH=:$PATH tests/clickhouse-test 01428_hash_set_nan_
### Fast test を実行する \{#running-fast-tests\}
-テストサブセット（「Fast test」）を実行するには、そこそこの性能を備えたマシンが必要になる場合があります。以下の手順は、100 GB のストレージを備えた `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu インスタンスで動作確認されています。
+テストサブセット (「Fast test」) を実行するには、そこそこの性能を備えたマシンが必要になる場合があります。以下の手順は、100 GB のストレージを備えた `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu インスタンスで動作確認されています。
1. 前提条件をインストールし、再ログインします。
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
```
2. ソースコードを取得します。
@@ -65,10 +81,10 @@ git clone --single-branch https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
cd ClickHouse
```
-3. コードをビルドし、「Fast test」と名付けられたテストサブセットを実行します。
+3. コードをビルドし、「fast tests」を実行します。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Fast test"
+python -m ci.praktika run fast
```
次のような結果になるはずです
@@ -89,7 +105,7 @@ Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
"ipv6": true,
@@ -109,14 +125,14 @@ cd ClickHouse
3. コードをビルドします。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Build (amd_debug)"
+python -m ci.praktika run build_debug
cp ci/tmp/build/programs/clickhouse ci/tmp
```
4. 並列実行が可能なステートレスなテストを実行します。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
+python -m ci.praktika run functional
```
次のような結果が得られるはずです
@@ -125,6 +141,8 @@ python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
Failed: 0, Passed: 8497, Skipped: 103
```
+注。`python -m ci.praktika run` を実行すると、特定の継続的インテグレーションジョブが実行されます。ClickHouse CI の詳細については、[こちら](continuous-integration.md#running-stateless-tests)を参照してください。
+
### 新しいテストの追加 \{#adding-a-new-test\}
@@ -179,35 +197,28 @@ SELECT 1
利用可能なタグの一覧は次のとおりです:
-| Tag name | What it does | Usage example |
-| --------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ |
-| `disabled` | テストは実行されません | |
-| `long` | テストの実行時間が 1 分から 10 分に延長されます | |
-| `deadlock` | テストが長時間ループで実行されます | |
-| `race` | `deadlock` と同じです。`deadlock` を優先して使用してください | |
-| `shard` | サーバーが `127.0.0.*` をリッスンする必要があります | |
-| `distributed` | `shard` と同じです。`shard` を優先して使用してください | |
-| `global` | `shard` と同じです。`shard` を優先して使用してください | |
-| `zookeeper` | テストの実行に Zookeeper または ClickHouse Keeper が必要です | テストで `ReplicatedMergeTree` を使用します |
-| `replica` | `zookeeper` と同じです。`zookeeper` を優先して使用してください | |
-| `no-fasttest` | [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) では実行されません | テストで Fast test では無効化されている `MySQL` テーブルエンジンを使用します |
-| `fasttest-only` | [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) のみで実行されます | |
-| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | [sanitizers](#sanitizers) を有効にしたビルドではテストを実行しません | テストは sanitizers と互換性のない QEMU 上で実行されます |
-| `no-replicated-database` | | |
-| `no-ordinary-database` | | |
-| `no-parallel` | このテストと他のテストを並行実行しないようにします | テストは `system` テーブルを読み取り、不変条件が壊れる可能性があります |
-| `no-parallel-replicas` | | |
-| `no-debug` | Debug ビルドではテストを実行しません | |
-| `no-release` | Release ビルドではテストを実行しません | |
-| `no-stress` | | |
-| `no-polymorphic-parts` | | |
-| `no-random-settings` | | |
-| `no-random-merge-tree-settings` | | |
-| `no-backward-compatibility-check` | | |
-| `no-cpu-x86_64` | | |
-| `no-cpu-aarch64` | | |
-| `no-cpu-ppc64le` | | |
-| `no-s3-storage` | | |
+| Tag name | What it does | Usage example |
+| ------------------------------ | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------ |
+| `disabled` | テストは実行されません | |
+| `long` | テストの実行時間が 1 分から 10 分に延長されます | |
+| `deadlock` | テストが長時間ループで実行されます | |
+| `race` | `deadlock` と同じです。`deadlock` を優先して使用してください | |
+| `shard` | サーバーが `127.0.0.*` をリッスンする必要があります | |
+| `distributed` | `shard` と同じです。`shard` を優先して使用してください | |
+| `global` | `shard` と同じです。`shard` を優先して使用してください | |
+| `zookeeper` | テストの実行に Zookeeper または ClickHouse Keeper が必要です | テストで `ReplicatedMergeTree` を使用します |
+| `replica` | `zookeeper` と同じです。`zookeeper` を優先して使用してください | |
+| `no-fasttest` | [Fast test](#test-types) では実行されません | テストで Fast test では無効化されている `MySQL` テーブルエンジンを使用します |
+| `fasttest-only` | [Fast test](#test-types) のみで実行されます | |
+| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | [sanitizers](#sanitizers) を有効にしたビルドではテストを実行しません | テストは sanitizers と互換性のない QEMU 上で実行されます |
+| `no-replicated-database` | デフォルトデータベースで `ReplicatedDatabaseEngine` を使用している場合、このテストを無効にします | |
+| `no-ordinary-database` | デフォルトのデータベースエンジンが `Ordinary` の場合、このテストを無効にします | |
+| `no-parallel` | このテストと他のテストを並行実行しないようにします | テストは `system` テーブルを読み取り、不変条件が壊れる可能性があります |
+| `no-parallel-replicas` | parallel replicas が有効な場合、このテストを無効にします | |
+| `no-debug` | Debug ビルドではテストを実行しません | |
+| `no-release` | Release ビルドではテストを実行しません | |
+
+次のオプションもサポートされています: `no-stress`, `no-polymorphic-parts`, `no-random-settings`, `no-random-merge-tree-settings`, `no-backward-compatibility-check`, `no-cpu-x86_64`, `no-cpu-aarch64`, `no-cpu-ppc64le`, `no-s3-storage`.
上記の設定に加えて、特定の ClickHouse 機能を使用するかどうかを指定するために、`system.build_options` の `USE_*` フラグを使用できます。
たとえば、テストで MySQL テーブルを使用する場合は、タグ `use-mysql` を追加する必要があります。
@@ -332,15 +343,10 @@ $ ./src/unit_tests_dbms --gtest_filter=LocalAddress*
## その他のテスト \{#miscellaneous-tests\}
`tests/external_models` には機械学習モデル向けのテストがあります。
-これらのテストはメンテナンスされておらず、インテグレーションテストに移行する必要があります。
+これらのテストは更新されておらず、統合テストに移行する必要があります。
クォーラムインサート用の個別のテストがあります。
-このテストでは、ClickHouse クラスターを別々のサーバー上で実行し、さまざまな障害ケースをシミュレートします。ネットワーク分断、パケットドロップ（ClickHouse ノード間、ClickHouse と ZooKeeper 間、ClickHouse サーバーとクライアント間など）、`kill -9`、`kill -STOP`、`kill -CONT` といったものです。[Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen) に似ています。その後、このテストは、ACK されたすべての挿入が書き込まれており、拒否されたすべての挿入が書き込まれていないことを検証します。
-
-クォーラムテストは、ClickHouse がオープンソース化される前に別のチームによって作成されました。
-このチームは現在 ClickHouse に関わっていません。
-テストは不運にも Java で実装されています。
-これらの理由により、クォーラムテストは書き直してインテグレーションテストに移動する必要があります。
+このテストでは、ClickHouse クラスタを別々のサーバー上で実行し、さまざまな障害ケースをエミュレートします。ネットワーク分断、パケットロス (ClickHouse ノード間、ClickHouse と ZooKeeper 間、ClickHouse サーバーとクライアント間など)、`kill -9`、`kill -STOP`、`kill -CONT` です。[Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen) のようなものです。その後、このテストは、受理されたすべての挿入が書き込まれ、拒否されたすべての挿入が書き込まれていないことを確認します。
## 手動テスト \{#manual-testing\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
index ff22ae7c873..2bbcee860a8 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
@@ -157,19 +157,20 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
サポートされている設定は次のとおりです:
-| Setting | Default | Description |
-| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 停止状態（stale）のテーブル数と全テーブル数の比率がこの値より大きい場合、レプリカを自動復旧しない |
-| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | レプリケーション遅延がこの値より大きい場合、レプリカはクエリを実行しようとすると例外をスローする |
-| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | タイムアウトを超過した場合、イニシエータホストがまだそのクエリを実行していなければ、レプリカはそのクエリのキャンセルを試みる |
-| `collection_name` | | クラスタ認証に関するすべての情報が定義されている、サーバー設定内のコレクションの名前 |
-| `check_consistency` | true | ローカルメタデータと Keeper 内のメタデータの整合性をチェックし、不整合がある場合はレプリカの復旧を行う |
-| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | レプリカを失われたものとしてマークしスナップショットから復旧する前に、キューエントリの実行を試行する最大回数（0 は無制限を意味する） |
-| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 有効にすると、Replicated データベースで DDL を処理する際、可能な場合はリフレッシュ可能なマテリアライズドビューの一時テーブルの DDL の作成と交換をスキップする |
-| `logs_to_keep` | 1000 | Replicated データベースに対して ZooKeeper に保持するログのデフォルト件数。 |
-| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper におけるデータベースへのパス。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
-| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | データベース内のレプリカのシャード名。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
-| `default_replica_name` | `{replica}` | データベース内のレプリカ名。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
+| Setting | Default | Description |
+| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 停止状態 (stale) のテーブル数と全テーブル数の比率がこの値より大きい場合、レプリカを自動復旧しない |
+| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | レプリケーション遅延がこの値より大きい場合、レプリカはクエリを実行しようとすると例外をスローする |
+| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | タイムアウトを超過した場合、イニシエータホストがまだそのクエリを実行していなければ、レプリカはそのクエリのキャンセルを試みる |
+| `collection_name` | | クラスタ認証に関するすべての情報が定義されている、サーバー設定内のコレクションの名前 |
+| `check_consistency` | true | ローカルメタデータと Keeper 内のメタデータの整合性をチェックし、不整合がある場合はレプリカの復旧を行う |
+| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | レプリカを失われたものとしてマークしスナップショットから復旧する前に、キューエントリの実行を試行する最大回数 (0 は無制限を意味する) |
+| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 有効にすると、Replicated データベースで DDL を処理する際、可能な場合はリフレッシュ可能なマテリアライズドビューの一時テーブルの DDL の作成と交換をスキップする |
+| `logs_to_keep` | 1000 | Replicated データベースに対して ZooKeeper に保持するログのデフォルト件数。 |
+| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper におけるデータベースへのパス。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
+| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | データベース内のレプリカのシャード名。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
+| `default_replica_name` | `{replica}` | データベース内のレプリカ名。データベース作成時に引数が省略された場合に使用される。 |
+| `internal_replication` | false | この Replicated データベースのクラスタを使用して作成された分散テーブルが、いずれか 1 つのレプリカにデータを送信するか (内部レプリケーションは、クラスタ内のレプリカが自律的にレプリケーションを行うことを意味する) 、またはすべてのレプリカに送信するか (内部レプリケーションなしは、分散テーブルが挿入されたデータをすべてのレプリカに送信することを意味する) |
デフォルト値は設定ファイルで上書きできます。
@@ -185,6 +186,7 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
/clickhouse/databases/{uuid}
{shard}
{replica}
+ false
```
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
index 31e395fe6a1..cce1d2160be 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
@@ -210,18 +210,19 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
Preprocessor 引数の典型的なユースケースには次のようなものがあります。
-1. 小文字化または大文字化を行い、大文字小文字を区別しないマッチングを有効にします。例: [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower)、[lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8)（以下の最初の例を参照）。
+1. 小文字化/大文字化、またはケースフォールディングを行い、大文字小文字を区別しないマッチングを有効にします。例: [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower)、[lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8)、[caseFoldUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#caseFoldUTF8)。
2. UTF-8 正規化。例: [normalizeUTF8NFC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFC)、[normalizeUTF8NFD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFD)、[normalizeUTF8NFKC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKC)、[normalizeUTF8NFKD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKD)、[toValidUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#toValidUTF8)。
-3. 不要な文字や部分文字列の削除または変換。例: [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML)、[substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring)、[idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode)、[translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate)。
+3. アクセント記号などの不要な文字や部分文字列の削除または変換。例: [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML)、[substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring)、[idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode)、[translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate)、[removeDiacriticsUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#removeDiacriticsUTF8)。
preprocessor 式は、[String](/sql-reference/data-types/string.md) 型または [FixedString](/sql-reference/data-types/fixedstring.md) 型の入力値を、同じ型の値に変換しなければなりません。
-テキストインデックスが `Nullable(T)` 型または `LowCardinality(T)` 型のカラム上に作成されている場合、preprocessor 式は Nullable または LowCardinality の値も受け付ける必要があります（つまり、例外をスローしてはなりません）。
+テキストインデックスが `Nullable(T)` 型または `LowCardinality(T)` 型のカラム上に作成されている場合、preprocessor 式は Nullable または LowCardinality の値も受け付ける必要があります (つまり、例外をスローしてはなりません) 。
例:
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(col))`
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = substringIndex(col, '\n', 1))`
-* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col)))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = removeDiacriticsUTF8(caseFoldUTF8(col)))`
また、preprocessor 式は、テキストインデックスが定義されているカラムまたは式のみを参照しなければなりません。
@@ -287,6 +288,7 @@ Map のキーに対して作成するか、値に対して作成するかを決
例：
+
```sql
CREATE TABLE table
(
@@ -299,8 +301,7 @@ ORDER BY tuple();
SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(mapKeys(map), 'foo');
```
-**その他の引数（オプション）**。
-
+**その他の引数 (オプション) **。
オプションの高度なパラメータ
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
index bfc0b66c2d4..8a5fa27f7b7 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
@@ -9,6 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import cp_iam from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/amazon-s3/cp_iam.png';
import cp_credentials from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/cp_credentials.png';
+import gcs_subscription_input from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/gcs_subscription_input.png';
import cp_advanced_settings from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/cp_advanced_settings.png';
import Image from '@theme/IdealImage';
@@ -33,7 +34,7 @@ GCS ClickPipes は、ClickPipes UI を使用して手動でデプロイおよび
### 継続的なインジェスト \{#continuous-ingestion\}
-継続的なインジェストが有効な場合、ClickPipes は指定されたパスからデータを継続的にインジェストし続けます。インジェストの順序を決定するために、GCS ClickPipe はファイルの暗黙的な[辞書式順序](#continuous-ingestion-lexicographical-order)に依存します。
+継続的なインジェストが有効な場合、ClickPipes は指定されたパスからデータを継続的にインジェストし続けます。インジェストの順序を決定するために、GCS ClickPipe はファイルの暗黙的な[辞書式順序](#continuous-ingestion-lexicographical-order)にデフォルトで依存します。また、[バケットに対する通知を送信するように構成された](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/reporting-changes#command-line) [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) サブスクリプションを使用して、ファイルを[任意の順序](#continuous-ingestion-any-order)でインジェストするように構成することもできます。
#### Lexicographical order \{#continuous-ingestion-lexicographical-order\}
@@ -41,6 +42,74 @@ GCS ClickPipe は、ファイルがバケットに辞書順で追加されるこ
このモードでは、GCS ClickPipe は最初に指定されたパス内の**すべてのファイル**を読み込み、その後、新しいファイルがないかを設定可能な間隔（デフォルトでは 30 秒）でポーリングします。特定のファイルや時点からインジェストを開始することは**できません** — ClickPipes は常に、指定されたパス内のすべてのファイルを読み込みます。
+#### 任意の順序 \{#continuous-ingestion-any-order\}
+
+:::note
+順序なしモードはパブリックバケットでは**サポートされていません**。このモードには、**Service Account** 認証と、バケットに関連付けられた [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) サブスクリプションが必要です。
+:::
+
+[Google Cloud Pub/Sub](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications) サブスクリプションを設定してバケットからの通知を受信することで、GCS ClickPipe を、暗黙的な順序を持たないファイルを取り込むように構成できます。これにより、ClickPipes はオブジェクト作成イベントをリッスンし、ファイル名の命名規則に関係なく新しいファイルを取り込むことができます。
+
+このモードでは、GCS ClickPipe は最初に選択したパス内の**すべてのファイル**を読み込み、その後はそのパスに一致する Pub/Sub サブスクリプション経由のオブジェクト通知をリッスンします。すでに処理済みのファイルに対するメッセージ、パスに一致しないファイル、または別の種類のイベントはすべて**無視**されます。特定のファイルや任意の時点からインジェストを開始することは**できません**。ClickPipes は常に選択したパス内のすべてのファイルをロードします。
+
+##### Pub/Sub 通知の設定 \{#pubsub-setup\}
+
+unordered モードを使用するには、GCS バケットから Pub/Sub トピックへの自動通知を構成する必要があります。Pub/Sub 通知に関する[公式ドキュメント](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications)に従って Pub/Sub トピックとサブスクリプションを作成し、続いてバケットに対する通知を設定してください。
+
+通知を作成するには:
+
+```bash
+# Create a Pub/Sub notification for new objects in the bucket
+gcloud storage buckets notifications create "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --topic="projects/${YOUR_PROJECT_ID}/topics/${YOUR_TOPIC_NAME}" \
+ --event-types="OBJECT_FINALIZE" \
+ --payload-format="json"
+```
+
+
+##### サービスアカウントへの権限付与 \{#pubsub-permissions\}
+
+Unordered モードでは、**Service Account** 認証が必要です。ClickPipes で使用するサービスアカウントには、次の権限が必要です。
+
+1. **GCS バケット内のオブジェクトを読み取る権限** — データファイルを取得するため。
+2. **Pub/Sub サブスクリプションからメッセージを読み取る権限** — オブジェクト通知を受信するため。
+3. **Pub/Sub サブスクリプションを取得する権限** — サブスクリプションの存在を検証し、そのメタデータを取得するため。
+
+以下の `gcloud` コマンドを使用して、これらの権限を付与します。
+
+```bash
+# 1. Grant read access to the GCS bucket
+gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/storage.objectViewer"
+
+# 2. Grant read access to the Pub/Sub subscription
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.subscriber"
+
+# 3. Grant permission to get the Pub/Sub subscription metadata
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.viewer"
+```
+
+
+##### ClickPipe の設定 \{#pubsub-clickpipe-config\}
+
+ClickHouse Cloud コンソールで **Data Sources > Create ClickPipe** に進み、Google Cloud Storage を選択します。認証方法として **Service Account** を選択し、GCS バケットへの接続情報を入力して、サービスアカウントキーの JSON ファイルをアップロードします。次に、**Incoming data** をクリックします。
+
+**Continuous ingestion** をオンにすると、新しい **Any order** のインジェストオプションが表示されます。続いて、Pub/Sub サブスクリプション パスを次の形式で入力します。
+
+```text
+projects/${YOUR_PROJECT_ID}/subscriptions/${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}
+```
+
+
+
+
+
+
### ファイルパターンマッチング \{#file-pattern-matching\}
Object Storage ClickPipes は、ファイルパターンマッチングに POSIX 標準に準拠します。すべてのパターンは**大文字と小文字を区別**し、バケット名の後ろの**フルパス**全体に対してマッチします。パフォーマンスを向上させるため、可能な限り具体的なパターンを使用してください（例: `*.csv` ではなく `data-2024-*.csv`）。
@@ -89,11 +158,18 @@ GCS ClickPipe は、パブリックバケットおよびプライベートバケ
[`roles/storage.objectViewer`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.objectViewer) ロールをバケットレベルで付与する必要があります。このロールには、[`storage.objects.list`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/list) および [`storage.objects.get`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/get#required-permissions) IAM 権限が含まれており、指定したバケット内のオブジェクトを ClickPipes が一覧表示および取得できるようにします。
+#### Pub/Sub サブスクリプション \{#pubsub-subscription\}
+
+[unordered mode](#continuous-ingestion-any-order) を使用する場合、サービス アカウントには Pub/Sub サブスクリプションに対して次のロールが必要です。
+
+* [`roles/pubsub.subscriber`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — メッセージを受信および確認応答するため。
+* [`roles/pubsub.viewer`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — サブスクリプションのメタデータを取得するため。
+
### 認証 \{#authentication\}
-:::note
-サービス アカウントによる認証は現在サポートされていません。
-:::
+#### Service account \{#service-account\}
+
+Pub/Sub 通知で [unordered mode](#continuous-ingestion-any-order) を使用する場合は、Service Account 認証が必須です。認証方法として **Service Account** を選択し、Service Account キーの JSON ファイルをアップロードします。
#### HMAC 資格情報 \{#hmac-credentials\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
index 42aacc0c50e..f516fff829c 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
@@ -339,13 +339,15 @@ true に設定すると、実験的な圧縮コーデックを指定できるよ
-**エイリアス**: `allow_database_glue_catalog`
+**別名**: `allow_database_glue_catalog`
-
+
-catalog_type = 'glue' を使用する実験的な DataLakeCatalog データベースエンジンを許可
+catalog_type = 'glue' の実験的な DataLakeCatalog データベースエンジンを許可
+
+Cloud default value: `1`.
## allow_experimental_database_hms_catalog \{#allow_experimental_database_hms_catalog\}
@@ -369,6 +371,8 @@ catalog_type = 'hms' の実験的な DataLakeCatalog データベースエンジ
catalog_type = 'iceberg' の実験的なデータベースエンジン DataLakeCatalog を許可します。
+Cloud default value: `1`.
+
## allow_experimental_database_materialized_postgresql \{#allow_experimental_database_materialized_postgresql\}
@@ -395,9 +399,11 @@ catalog_type = 'paimon_rest' を使用する実験的なデータベースエン
-
+
+
+catalog_type = 'unity' の実験的なデータベースエンジン DataLakeCatalog を許可します。
-catalog_type = 'unity' の実験的なデータベースエンジン DataLakeCatalog を許可する
+Cloud default value: `1`.
## allow_experimental_delta_kernel_rs \{#allow_experimental_delta_kernel_rs\}
@@ -996,19 +1002,19 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
-[`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md)、[`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md)、[`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) クエリによりレプリカ上での操作が実行されるまで待機するかどうかを設定します。
+[`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md)、[`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md)、[`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) クエリによってレプリカ上で実行されるアクションに対する待機動作を指定できます。
-設定可能な値:
+指定可能な値:
- `0` — 待機しない。
-- `1` — 自身での実行が完了するまで待機する。
-- `2` — すべてのレプリカでの実行が完了するまで待機する。
+- `1` — 自身の実行を待機する。
+- `2` — 全員を待機する。
- `3` - アクティブなレプリカのみを待機する。
-Cloud でのデフォルト値: `1`。
+Cloud のデフォルト値: `0`。
:::note
-`alter_sync` は `Replicated` および `SharedMergeTree` テーブルにのみ適用され、`Replicated` または `Shared` ではないテーブルに対する ALTER には何も影響しません。
+`alter_sync` は `Replicated` および `SharedMergeTree` テーブルにのみ適用され、`Replicated` または `Shared` ではないテーブルの alter には何の影響もありません。
:::
## alter_update_mode \{#alter_update_mode\}
@@ -1249,9 +1255,11 @@ true の場合、INSERT クエリのデータはキューに格納され、後
-
+
-最初のデータが現れてから、クエリごとに収集されたデータをフラッシュするまでに待機する最大時間。
+最初のデータが現れてから、クエリごとに収集されたデータをダンプするまでに待機する最大時間。
+
+Cloud default value: `1000` (1s).
## async_insert_busy_timeout_min_ms \{#async_insert_busy_timeout_min_ms\}
@@ -1271,10 +1279,12 @@ async_insert_use_adaptive_busy_timeout によって自動調整が有効化さ
-
+
クエリごとに、挿入前に収集される未解析データの最大サイズ（バイト単位）
+Cloud default value: `104857600` (100 MiB).
+
## async_insert_max_query_number \{#async_insert_max_query_number\}
@@ -1665,7 +1675,9 @@ BACKUP ON CLUSTER または RESTORE ON CLUSTER 処理の初期化中に実行さ
-バックアップまたはリストア中の [Zoo]Keeper 操作に対するバックオフの最大待機時間
+バックアップまたはリストア中の [Zoo]Keeper 操作に対するバックオフのタイムアウト時間の最大値
+
+Cloud default value: `60000`.
## backup_restore_keeper_value_max_size \{#backup_restore_keeper_value_max_size\}
@@ -1732,9 +1744,9 @@ ClickHouse Cloud でのみ有効です。[cache_populated_by_fetch](merge-tree-s
-クライアントがレスポンスを待たずに接続を閉じたとき、HTTP 読み取り専用クエリ（例: SELECT）をキャンセルします。
+クライアントがレスポンスを待たずに接続を閉じたときに、HTTP 読み取り専用クエリ（例: SELECT）をキャンセルします。
-Cloud でのデフォルト値: `0`。
+Cloud のデフォルト値: `1`.
## cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error \{#cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error\}
@@ -1880,13 +1892,17 @@ DDL クエリ（DROP TABLE や RENAME など）の実行によって依存関係
Cloud モード
+Cloud のデフォルト値: `1`.
+
## cloud_mode_database_engine \{#cloud_mode_database_engine\}
-
+
+
+Cloud で許可されるデータベースエンジン。1 - DDL を Replicated データベースを使用するように書き換えます。2 - DDL を Shared データベースを使用するように書き換えます
-ClickHouse Cloud で許可されるデータベースエンジン。1 - DDL を Replicated データベースを使用するように書き換える、2 - DDL を Shared データベースを使用するように書き換える。
+Cloud default value: `2`.
## cloud_mode_engine \{#cloud_mode_engine\}
@@ -1897,14 +1913,18 @@ Cloud で許可されるエンジンファミリー。
- 0 - すべてを許可
- 1 - DDL を *ReplicatedMergeTree を使用するように書き換える
- 2 - DDL を SharedMergeTree を使用するように書き換える
-- 3 - 明示的に指定されたリモートディスクがある場合を除き、DDL を SharedMergeTree を使用するように書き換える
-- 4 - 3 と同じだが、さらに Distributed の代わりに Alias を使用する（Alias テーブルは Distributed テーブルの宛先テーブルを指すため、対応するローカルテーブルが使用される）
+- 3 - 明示的にリモートディスクが指定されている場合を除き、DDL を SharedMergeTree を使用するように書き換える
+- 4 - 3 と同じですが、さらに Distributed の代わりに Alias を使用します（Alias テーブルは Distributed テーブルの宛先テーブルを指すため、対応するローカルテーブルを使用します）
+
+公開部分を最小化するための UInt64
-公開部分を最小限に抑えるための UInt64
+Cloud default value: `2`.
## cluster_for_parallel_replicas \{#cluster_for_parallel_replicas\}
-現在のサーバーが属している分片のクラスタ
+現在のサーバーが配置されているシャードのクラスタ
+
+Cloud default value: `default`.
## cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes \{#cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes\}
@@ -2286,7 +2306,9 @@ Replicated database engine で長時間実行されるような DDL クエリ（
-Replicated エンジンを使用するデータベースでは、Replicated テーブルのみの CREATE を許可します
+Replicated データベースでは、Replicated テーブルのみ作成できるようにします
+
+Cloud default value: `1`.
## database_replicated_allow_replicated_engine_arguments \{#database_replicated_allow_replicated_engine_arguments\}
@@ -2924,7 +2946,9 @@ ClickHouse Cloud でのみ有効です。分散キャッシュからリクエス
-ClickHouse Cloud でのみ有効です。distributed cache からあらゆる種類の応答を受信するまでの待機時間をミリ秒で指定します。
+ClickHouse Cloud でのみ有効です。分散キャッシュからあらゆる種類の応答を受信するまでの待機時間をミリ秒単位で指定します。
+
+Cloud default value: `20000`.
## distributed_cache_receive_timeout_ms \{#distributed_cache_receive_timeout_ms\}
@@ -3006,7 +3030,9 @@ ClickHouse Cloud でのみ有効です。distributed_cache_pool_behaviour_on_lim
-分散 DDL（`ON CLUSTER`）クエリの互換性バージョン
+分散 DDL（ON CLUSTER）クエリの互換性バージョン
+
+Cloud default value: `6`.
## distributed_ddl_output_mode \{#distributed_ddl_output_mode\}
@@ -3016,15 +3042,15 @@ ClickHouse Cloud でのみ有効です。distributed_cache_pool_behaviour_on_lim
設定可能な値:
-- `throw` — クエリが完了したすべてのホストについて、クエリ実行ステータスを含む結果セットを返します。クエリが一部のホストで失敗した場合は、最初の例外を再スローします。クエリが一部のホストでまだ完了しておらず、[distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout) を超過した場合は、`TIMEOUT_EXCEEDED` 例外をスローします。
-- `none` — `throw` と同様ですが、分散DDLクエリは結果セットを返しません。
-- `null_status_on_timeout` — 対応するホストでクエリが完了していない場合に `TIMEOUT_EXCEEDED` をスローする代わりに、結果セットの一部の行の実行ステータスとして `NULL` を返します。
-- `never_throw` — 一部のホストでクエリが失敗しても `TIMEOUT_EXCEEDED` をスローせず、例外を再スローしません。
-- `none_only_active` - `none` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。注意: このモードでは、クエリが一部のレプリカで実行されておらず、バックグラウンドで実行されることを判別することはできません。
-- `null_status_on_timeout_only_active` — `null_status_on_timeout` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。
-- `throw_only_active` — `throw` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。
+* `throw` — クエリが完了したすべてのホストについて、クエリ実行ステータスを含む結果セットを返します。クエリが一部のホストで失敗した場合は、最初の例外を再スローします。クエリが一部のホストでまだ完了しておらず、[distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout) を超過した場合は、`TIMEOUT_EXCEEDED` 例外をスローします。
+* `none` — `throw` と同様ですが、分散DDLクエリは結果セットを返しません。
+* `null_status_on_timeout` — 対応するホストでクエリが完了していない場合に `TIMEOUT_EXCEEDED` をスローする代わりに、結果セットの一部の行の実行ステータスとして `NULL` を返します。
+* `never_throw` — 一部のホストでクエリが失敗しても `TIMEOUT_EXCEEDED` をスローせず、例外を再スローしません。
+* `none_only_active` - `none` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。注意: このモードでは、クエリが一部のレプリカで実行されておらず、バックグラウンドで実行されることを判別することはできません。
+* `null_status_on_timeout_only_active` — `null_status_on_timeout` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。
+* `throw_only_active` — `throw` と類似していますが、`Replicated` データベースの非アクティブなレプリカを待ちません。
-Cloud におけるデフォルト値: `throw`。
+Cloud におけるデフォルト値: `none_only_active`。
## distributed_ddl_task_timeout \{#distributed_ddl_task_timeout\}
@@ -3046,16 +3072,16 @@ Cloud におけるデフォルト値: `throw`。
[Distributed](/engines/table-engines/special/distributed) テーブルへのデータの同期挿入を有効または無効にします。
-デフォルトでは、`Distributed` テーブルにデータを挿入する際、ClickHouse サーバーはクラスター内の各ノードへデータをバックグラウンドモードで送信します。`distributed_foreground_insert=1` の場合、データは同期的に処理され、すべての分片上にデータが保存された後（`internal_replication` が true の場合は、各分片につき少なくとも 1 つのレプリカに保存された後）にのみ `INSERT` 操作が成功します。
+デフォルトでは、`Distributed` テーブルにデータを挿入する際、ClickHouse サーバーはクラスターのノードにデータをバックグラウンドモードで送信します。`distributed_foreground_insert=1` の場合、データは同期的に処理され、すべてのシャードにデータが保存された後にのみ `INSERT` 操作が成功します（`internal_replication` が true の場合は、各シャードにつき少なくとも 1 つのレプリカに保存された後）。
-取りうる値:
+指定可能な値:
- `0` — データはバックグラウンドモードで挿入されます。
- `1` — データは同期モードで挿入されます。
-Cloud におけるデフォルト値: `0`。
+Cloud のデフォルト値: `1`。
-**関連項目**
+**See Also**
- [Distributed Table Engine](/engines/table-engines/special/distributed)
- [Managing Distributed Tables](/sql-reference/statements/system#managing-distributed-tables)
@@ -3420,8 +3446,10 @@ BLOB ストレージの操作情報を system.blob_storage_log テーブルに
-`write-through` キャッシュを有効または無効にします。`false` に設定すると、書き込み処理に対する `write-through` キャッシュは無効になります。`true` に設定すると、サーバー設定のキャッシュディスク構成セクションで `cache_on_write_operations` が有効になっている場合に `write-through` キャッシュが有効になります。
-詳細については、["Using local cache"](/operations/storing-data#using-local-cache) を参照してください。
+`write-through` キャッシュを有効または無効にします。`false` に設定すると、書き込み操作に対する `write-through` キャッシュは無効になります。`true` に設定すると、サーバー設定のキャッシュディスク構成セクションで `cache_on_write_operations` が有効になっている場合に限り、`write-through` キャッシュが有効になります。
+See ["Using local cache"](/operations/storing-data#using-local-cache) for more details.
+
+Cloud default value: `1`.
## enable_filesystem_read_prefetches_log \{#enable_filesystem_read_prefetches_log\}
@@ -3930,7 +3958,9 @@ SET exclude_materialize_skip_indexes_on_insert = DEFAULT; -- reset setting to de
-非相関 EXISTS サブクエリをスカラーサブクエリとして実行します。スカラーサブクエリと同様にキャッシュが使用され、結果には定数畳み込みが適用されます。
+非相関の EXISTS サブクエリをスカラーサブクエリとして実行します。スカラーサブクエリと同様に、キャッシュが使用され、結果には定数畳み込みが適用されます。
+
+Cloud default value: `0`.
## external_storage_connect_timeout_sec \{#external_storage_connect_timeout_sec\}
@@ -4090,7 +4120,9 @@ filesystem cache が有効になっている場合、小さなファイルセグ
-プリフェッチに使用されるメモリ使用量の上限。
+プリフェッチの最大メモリ使用量。
+
+Cloud default value: 総メモリの 10%.
## filesystem_prefetch_step_bytes \{#filesystem_prefetch_step_bytes\}
@@ -4492,6 +4524,14 @@ SELECT JSON_VALUE('{"hello":"world"}', '$.b') settings function_json_value_retur
`visibleWidth` の動作バージョン。0 - コードポイント数のみをカウントする。1 - ゼロ幅文字と結合文字を正しくカウントし、全角文字を 2 としてカウントし、タブ幅を推定し、削除文字をカウントする。
+## functions_h3_default_if_invalid \{#functions_h3_default_if_invalid\}
+
+
+
+
+
+false の場合、h3CellAreaM2 などの h3 関数は、入力が無効であれば例外を送出します。true の場合は、0 またはデフォルト値を返します。
+
## geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments \{#geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments\}
@@ -5780,23 +5820,25 @@ Keeper の一般的な操作に対する最大バックオフ時間
-
+
[`mutations_sync`](#mutations_sync) と同様ですが、論理削除の実行のみを制御します。
取り得る値:
-| Value | Description |
-|-------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `0` | ミューテーションは非同期で実行されます。 |
-| `1` | クエリは、現在のサーバーで論理削除が完了するまで待機します。 |
-| `2` | クエリは、すべてのレプリカ（存在する場合）で論理削除が完了するまで待機します。 |
-| `3` | クエリはアクティブなレプリカのみが完了するのを待機します。`SharedMergeTree` の場合のみサポートされます。`ReplicatedMergeTree` では `mutations_sync = 2` と同じ動作になります。|
+| Value | Description |
+| ----- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `0` | ミューテーションは非同期で実行されます。 |
+| `1` | クエリは、現在のサーバーで論理削除が完了するまで待機します。 |
+| `2` | クエリは、すべてのレプリカ (存在する場合) で論理削除が完了するまで待機します。 |
+| `3` | クエリはアクティブなレプリカのみが完了するのを待機します。`SharedMergeTree` の場合のみサポートされます。`ReplicatedMergeTree` では `mutations_sync = 2` と同じ動作になります。 |
**関連項目**
-- [ALTER クエリの同期性](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
-- [Mutations](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+* [ALTER クエリの同期性](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
+* [Mutations](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+
+Cloud のデフォルト値: `1`。
## limit \{#limit\}
@@ -5915,7 +5957,9 @@ FIRST_OR_RANDOM ロードバランシング戦略を使用する際に、どの
-MergeTree のマークを非同期にロードする
+MergeTree のマークを非同期に読み込みます。
+
+Cloud default value: `1`.
## local_filesystem_read_method \{#local_filesystem_read_method\}
@@ -6437,27 +6481,28 @@ GLOBAL IN/JOIN セクションの実行時に、リモートサーバーへ送
-この設定値が、現在同時に処理されているクエリ数以下の場合、例外をスローします。
+この設定の値が、現在同時に処理されているクエリ数以下である場合、例外をスローします。
-例: `max_concurrent_queries_for_all_users` をすべてのユーザーに対して 99 に設定し、データベース管理者自身には 100 に設定しておくことで、サーバーが過負荷のときでも調査用のクエリを実行できます。
+例: `max_concurrent_queries_for_all_users` はすべてのユーザーに対して 99 に設定でき、データベース管理者はサーバーが過負荷のときでも調査のためのクエリを実行できるよう、自身に対しては 100 に設定できます。
-特定のクエリまたはユーザーに対してこの設定を変更しても、他のクエリには影響しません。
+1 つのクエリまたはユーザーについてこの設定を変更しても、他のクエリには影響しません。
-設定可能な値:
+指定可能な値:
-* 正の整数。
-* 0 — 制限なし。
+- 正の整数。
+- 0 — 無制限
-**例**
+**Example**
```xml
99
```
-**関連項目**
+**See Also**
-* [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+- [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+Cloud default value: `1000`.
## max_concurrent_queries_for_user \{#max_concurrent_queries_for_user\}
@@ -6611,7 +6656,9 @@ FROM cluster(cluster, view(SELECT * FROM t)) SETTINGS max_execution_time_leaf =
-許可される HTTP GET リダイレクトの最大ホップ数です。悪意のあるサーバーがリクエストを想定外のサービスへリダイレクトすることを防ぐための追加のセキュリティ対策となります。\n\n外部サーバーが別のアドレスにリダイレクトするが、そのアドレスが会社のインフラストラクチャ内部のものに見える場合があります。その結果、内部サーバーに HTTP リクエストを送信することで、認証をバイパスして内部ネットワークから内部 API を呼び出したり、Redis や Memcached など他のサービスにクエリを送信できてしまう可能性があります。内部インフラストラクチャ（`localhost` 上で動作しているものを含む）を持たない、あるいはサーバーを信頼している場合は、リダイレクトを許可しても安全と考えられます。ただし、URL が HTTPS ではなく HTTP を使用している場合、信頼すべき対象はリモートサーバーだけでなく、ISP や途中経路上のすべてのネットワークも含まれる点に留意してください。
+許可される HTTP GET リダイレクトの最大ホップ数です。悪意のあるサーバーがリクエストを想定外のサービスへリダイレクトすることを防ぐため、追加のセキュリティ対策を講じます。\n\nこれは、外部サーバーが別のアドレスへリダイレクトし、そのアドレスが会社のインフラストラクチャ内部のものに見える場合に起こり得ます。その結果、内部サーバーに HTTP リクエストを送信することで、認証を回避して内部ネットワーク上の内部 API をリクエストしたり、Redis や Memcached などの他のサービスに問い合わせたりできてしまう可能性があります。内部インフラストラクチャ (`localhost` 上で動作しているものを含む) がない場合、またはそのサーバーを信頼している場合は、リダイレクトを許可しても安全です。ただし、URL が HTTPS ではなく HTTP を使用している場合は、リモートサーバーだけでなく、ISP やその間にあるすべてのネットワークも信頼する必要がある点に注意してください。
+
+Cloud default value: `10`.
## max_hyperscan_regexp_length \{#max_hyperscan_regexp_length\}
@@ -6742,7 +6789,9 @@ Exception: Total regexp lengths too large.
-最終パートのフラッシュを遅延させるストリーム（カラム）の最大数。デフォルトは自動で、基盤となるストレージが並列書き込みをサポートしている場合（例: S3）は 100、それ以外の場合は 0（無効）です。
+最終パートのフラッシュを遅延させるストリーム (カラム) の最大数です。デフォルトは自動です（基盤となるストレージが並列書き込みをサポートしている場合は 100。たとえば S3。サポートしていない場合は無効）。
+
+Cloud default value: `50`.
## max_insert_threads \{#max_insert_threads\}
@@ -10021,21 +10070,23 @@ Possible values:
[query profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md) のリアルクロックタイマーの周期を設定します。リアルクロックタイマーはウォールクロック時間を計測します。
-設定可能な値:
+指定可能な値:
-- 正の整数値（ナノ秒単位）。
+- ナノ秒単位の正の整数値。
推奨値:
- - 単一クエリに対しては 10000000（1 秒間に 100 回）ナノ秒以下。
- - クラスタ全体のプロファイリングには 1000000000（1 秒に 1 回）。
+ - 単一クエリに対しては 10000000 (1 秒間に 100 回) ナノ秒以下。
+ - クラスター全体のプロファイリングには 1000000000 (1 秒に 1 回)。
-- 0 にするとタイマーを無効化します。
+- タイマーを無効にする場合は 0
-関連項目:
+See also:
- システムテーブル [trace_log](/operations/system-tables/trace_log)
+Cloud default value: `3000000000`.
+
## queue_max_wait_ms \{#queue_max_wait_ms\}
@@ -10335,7 +10386,9 @@ HTTP インターフェイスを使用する場合、`query_id` パラメータ
-RESTORE の実行時にテーブルエンジンを Replicated*MergeTree から Shared*MergeTree に置き換えます。
+復元時にテーブルエンジンを Replicated*MergeTree から Shared*MergeTree に置き換えます。
+
+Cloud default value: `1`.
## result_overflow_mode \{#result_overflow_mode\}
@@ -11506,7 +11559,9 @@ materialized view のクエリを非同期で（必要に応じてマルチス
-サーバーの同時実行制御（`concurrent_threads_soft_limit_num` および `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores` のグローバルサーバー設定を参照）に従います。無効にした場合、サーバーが過負荷状態であっても、より多くのスレッド数を使用できるようになります（通常の利用には推奨されず、主にテスト用途で必要となります）。
+サーバーの同時実行制御（グローバルサーバー設定 `concurrent_threads_soft_limit_num` および `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores` を参照）に従います。無効にすると、サーバーが過負荷状態であっても、より多くのスレッドを使用できるようになります（通常の利用では推奨されず、主にテストに必要です）。
+
+Cloud default value: `0`.
## use_hash_table_stats_for_join_reordering \{#use_hash_table_stats_for_join_reordering\}
@@ -11522,13 +11577,14 @@ materialized view のクエリを非同期で（必要に応じてマルチス
-リモートクエリ向けの hedged requests ロジックを有効にします。これにより、クエリに対して複数のレプリカとの複数接続を確立できるようになります。
-レプリカとの既存の接続が `hedged_connection_timeout` 以内に確立されなかった場合、または `receive_data_timeout` 以内にデータが受信されなかった場合に、新しい接続が開始されます。クエリは、空でない progress パケット（あるいは `allow_changing_replica_until_first_data_packet` が有効な場合はデータパケット）を最初に送信した接続を使用し、
+リモートクエリ向けの hedged requests ロジックを有効にします。これにより、クエリに対して異なるレプリカへ複数の接続を確立できるようになります。
+新しい接続は、レプリカとの既存の接続が `hedged_connection_timeout` 以内に確立されなかった場合、
+または `receive_data_timeout` 以内にデータを受信しなかった場合に有効になります。クエリは、空でない progress パケット（または `allow_changing_replica_until_first_data_packet` の場合は data パケット）を最初に送信した接続を使用し、
他の接続はキャンセルされます。`max_parallel_replicas > 1` のクエリもサポートされます。
デフォルトで有効です。
-Cloud におけるデフォルト値: `1`
+Cloud のデフォルト値: `0`.
## use_hive_partitioning \{#use_hive_partitioning\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
new file mode 100644
index 00000000000..4fd8b6b44ee
--- /dev/null
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+description: 'セッション、パス、操作タイプ、コンポーネント、サブリクエストフラグごとに集計された
+ ZooKeeper 操作の統計情報を含むシステムテーブル。'
+keywords: ['システムテーブル', 'aggregated_zookeeper_log']
+slug: /operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log
+title: 'system.aggregated_zookeeper_log'
+doc_type: 'reference'
+---
+
+# system.aggregated_zookeeper_log \{#systemaggregated_zookeeper_log\}
+
+このテーブルには、`(session_id, parent_path, operation, component, is_subrequest)` ごとにグループ化され、定期的にディスクにフラッシュされる ZooKeeper 操作の集計統計情報 (例: 操作数、平均レイテンシ、エラー) が格納されます。
+
+個々のリクエストおよびレスポンスをすべて記録する [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) とは異なり、このテーブルでは操作をグループ単位で集計するため、はるかに軽量で、本番ワークロードにより適しています。
+
+`Multi` または `MultiRead` バッチの一部である操作は、`is_subrequest` カラムによって個別に追跡されます。サブリクエストのレイテンシは 0 です。これは、総レイテンシがそれを含む `Multi`/`MultiRead` 操作に割り当てられるためです。
+
+カラム:
+
+* `hostname` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — サーバーのホスト名。
+* `event_date` ([Date](../../sql-reference/data-types/date.md)) — グループがフラッシュされた日付。
+* `event_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — グループがフラッシュされた時刻。
+* `session_id` ([Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — セッション ID。
+* `parent_path` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — パスのプレフィックス。
+* `operation` ([Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — ZooKeeper 操作の種類。
+* `is_subrequest` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — この操作が `Multi` または `MultiRead` 操作内のサブリクエストであったかどうか。
+* `count` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — グループ内の操作数。
+* `errors` ([Map(Enum, UInt32)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — グループ内のエラー。エラーコードから件数へのマッピングです。
+* `average_latency` ([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)) — グループ内のすべての操作における平均レイテンシ (マイクロ秒単位) 。サブリクエストのレイテンシは 0 です。これは、レイテンシがそれを含む `Multi` または `MultiRead` 操作に割り当てられるためです。
+* `component` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — イベントの原因となったコンポーネント。
+
+**関連情報**
+
+* [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) — リクエスト単位の詳細な ZooKeeper ログ。
+* [ZooKeeper](../../operations/tips.md#zookeeper)
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
index 522b02b7ef0..c9f7b914a39 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
@@ -19,127 +19,128 @@ doc_type: 'reference'
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-| ページ | 概要 |
-| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [システムテーブルの概要](/operations/system-tables/overview) | システムテーブルとは何か、なぜ有用なのかの概要。 |
-| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | データベースオブジェクトのメタデータに対する、DBMS に依存しないほぼ標準化されたビューを提供するシステムデータベース。 |
-| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 非同期インサートに関する情報を保持するシステムテーブル。各エントリは、非同期インサート用にバッファリングされたインサートクエリを表します。 |
-| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | キュー内の保留中の非同期インサートに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 最近の非同期ジョブ（ロード中のテーブルに対するジョブなど）の情報およびステータスを含むシステムテーブルです。各ジョブにつき1行が格納されます。 |
-| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | `system.asynchronous_metrics` の履歴値を保持するシステムテーブルで、値は一定の時間間隔（デフォルトでは 1 秒）ごとに保存されます。 |
-| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | バックグラウンドで定期的に計算されるメトリクスを格納するシステムテーブルです。例えば、使用中の RAM 量などです。 |
-| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | AzureQueue テーブルの設定情報を含むシステムテーブル。サーバーバージョン `24.10` から利用可能です。 |
-| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | バックグラウンドスケジュールプールのタスクに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | バックグラウンドスケジュールプールのタスク実行履歴を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | `BACKUP` および `RESTORE` 操作に関するログエントリを格納するシステムテーブル。 |
-| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | `BACKUP` および `RESTORE` 操作に関するログエントリを格納するシステムテーブル。 |
-| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 各種 BLOB ストレージ操作（アップロードや削除など）に関する情報を含むログエントリを格納するシステムテーブル。 |
-| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | ClickHouse サーバーのビルドオプションに関する情報を格納しているシステムテーブル。 |
-| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 設定ファイルで定義されたクラスタと、それらのクラスタ内のサーバーに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | キューに入っているコーデックに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | すべてのテーブルのカラム情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | コントリビューターに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 致命的エラー発生時のスタックトレース情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 現在のUSERに対して有効なロールを含む system テーブルです。 |
-| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | HTTP インターフェースからアクセス可能な `/dashboard` ページで使用されるクエリを含みます。監視およびトラブルシューティングに有用です。 |
-| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | すべてのテーブルに定義されているデータスキッピングインデックスに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | サーバーがサポートするデータ型に関する情報を格納するシステムテーブル |
-| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | サーバーがサポートするデータベースエンジンの一覧を含むシステムテーブル。 |
-| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | レプリケートされたデータベースの情報およびステータスを保持する system テーブル。 |
-| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 現在のUSERが利用できるデータベースに関する情報を格納するシステムテーブル。 |
-| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | ストリーミングエンジン経由で受信したメッセージのうち、パース時にエラーとなったものに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | Delta Lake テーブルから読み込まれたメタデータファイルに関する情報を含むシステムテーブル。各行はルートメタデータ JSON ファイルを表します。 |
-| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | MergeTree テーブルのデタッチされたパーツに関する情報を保持するシステムテーブル |
-| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | デタッチされた各テーブルに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 辞書に関する情報を含むシステムテーブル |
-| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | このテーブルには、即座に計算可能で、Prometheus 形式でエクスポートできるディメンショナルメトリクスが含まれています。常に最新の状態に保たれています。 |
-| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | サーバー構成で定義されたディスクに関する情報を保持するシステムテーブル |
-| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | クラスタ全体で実行された分散DDLクエリ（`ON CLUSTER` 句を使用するクエリ）に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 分片宛ての送信キューに入っているローカルファイルに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | キャッシュされた DNS レコードに関する情報を保持するシステムテーブルです。 |
-| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | `DROP TABLE` が実行されたテーブルのうち、まだデータのクリーンアップが行われていないものに関する情報を保持するシステムテーブル |
-| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | `system.dropped_tables` に記録されている削除済み MergeTree テーブルに属するパーツに関する情報を保持するシステムテーブル |
-| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 現時点で有効なすべてのロールを含むシステムテーブルで、現在のユーザーのロールおよびそのロールに付与されているロールも含まれます |
-| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | テーブル `system.errors` に記録されるエラー値の履歴を保持し、定期的にディスクにフラッシュするシステムテーブルです。 |
-| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | エラーコードとその発生回数を記録するシステムテーブル。 |
-| [system.events](/operations/system-tables/events) | システム内で発生したイベント数に関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 利用可能なすべてのフェイルポイントと、その種類および現在のステータスに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 通常の関数および集約関数に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | どの権限が ClickHouse のユーザーアカウントに付与されているかを示すシステムテーブル。 |
-| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | `GraphiteMergeTree` 型エンジンを使用するテーブルで使用される `graphite_rollup` パラメータに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | このテーブルには、即座に計算可能で、Prometheus 形式でエクスポートできるヒストグラムメトリクスが含まれています。常に最新の状態に保たれています。 |
-| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | Iceberg のスナップショット履歴を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | Iceberg テーブルから読み取ったメタデータファイルに関する情報を保持するシステムテーブルです。各エントリは、ルートメタデータファイル、Avro ファイルから抽出されたメタデータ、または特定の Avro ファイル内のエントリのいずれかを表します。 |
-| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | インストルメンテーションポイントを格納するシステムテーブル |
-| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | すべてのアリーナから集約した、jemalloc アロケータによるサイズクラス（ビン）ごとのメモリアロケーション情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | Kafka コンシューマーに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | ClickHouse ソースコードの contrib ディレクトリに配置されているサードパーティライブラリのライセンス情報を格納するシステムテーブル。 |
-| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | システム内のすべてのマスキングポリシーに関する情報を格納しているシステムテーブル。 |
-| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | MergeTree テーブルの設定情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | MergeTree ファミリーに属するテーブルで進行中のマージおよびパーツのミューテーション処理に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | `system.metrics` および `system.events` テーブルのメトリクス値の履歴を保持し、定期的にディスクへフラッシュされるシステムテーブル。 |
-| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 即座に計算可能、または現在値を持つメトリクスを保持する system テーブル。 |
-| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | MergeTree テーブルにおける進行中のデータパーツの移動に関する情報を含むシステムテーブルです。各データパーツの移動は 1 行として表されます。 |
-| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | MergeTree テーブルのミューテーションおよびその進行状況に関する情報を含むシステムテーブル。各ミューテーションコマンドは 1 行で表されます。 |
-| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 単一の UInt64 カラム `number` を持ち、ゼロから始まるほぼすべての自然数を格納するシステムテーブル。 |
-| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | `system.numbers` に類似したシステムテーブルで、読み取りが並列に実行され、数値は任意の順序で返されることがあります。 |
-| [system.one](/operations/system-tables/one) | 値 0 を格納する UInt8 型の `dummy` カラムを 1 つだけ含む 1 行のシステムテーブル。他の DBMS における `DUAL` テーブルに相当します。 |
-| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 実行クエリのトレーススパンに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | MergeTree ファミリーのテーブルにおけるデータパーツの追加やマージなどのイベントに関する情報を保持するシステムテーブルです。 |
-| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | MergeTree テーブルのパーツに関する情報を格納するシステムテーブル |
-| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | MergeTree テーブルのパーツおよびカラムに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | 単一の UInt64 カラム `prime` を持ち、2 から始まる素数を昇順で格納するシステムテーブル。 |
-| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | `SHOW PROCESSLIST` クエリを実装するためのシステムテーブル。 |
-| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | `EXPLAIN PIPELINE` で確認できるプロセッサレベルでのプロファイリング情報を保持するシステムテーブル |
-| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | MergeTree ファミリーのテーブルに対するプロジェクションパーツに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | MergeTree ファミリーのテーブルのプロジェクションパーツ内のカラムに関する情報を含むシステムテーブル |
-| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | すべてのテーブルに定義されている PROJECTION に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | クエリキャッシュの内容を表示するシステムテーブル。 |
-| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | クエリ条件キャッシュの内容を表示するシステムテーブル。 |
-| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 実行されたクエリに関する情報を含むシステムテーブルで、たとえば開始時刻、処理時間、エラーメッセージなどが記録されます。 |
-| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | `system.events` テーブルに記録された、個々のクエリごとのメモリおよびメトリクス値の履歴を保持し、定期的にディスクへフラッシュされるシステムテーブル。 |
-| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | クエリを実行するスレッドに関する情報を保持するシステムテーブル。スレッド名、スレッドの開始時刻、クエリ処理の所要時間などを含みます。 |
-| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | クエリの実行に伴い実行される依存ビューに関して、ビューの種類や実行時間などの情報を保持するシステムテーブルです。 |
-| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | すべてのQUOTAにおける各間隔の上限値に関する情報を含むシステムテーブルです。1つのQUOTAに対して、対応する行数は0行の場合も含めて任意の数になり得ます。 |
-| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 現在のユーザーによるQUOTAの使用状況(どの程度使用されているか、どの程度残っているかなど)に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | QUOTA に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | すべてのユーザーによる QUOTA の使用状況に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | ローカルサーバー上にあるレプリケートされたテーブルの情報およびステータスを含むシステムテーブル。監視に有用です。 |
-| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | バックグラウンドで現在実行中のフェッチ処理に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | `ReplicatedMergeTree` ファミリーのテーブル向けに、ClickHouse Keeper または ZooKeeper に格納されているレプリケーションキュー内のタスクに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | ローカルサーバー上に存在するリソースに関する情報を含み、各リソースにつき1行を持つシステムテーブル。 |
-| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | ユーザーおよびロールに対するロール付与情報を保持する system テーブル。 |
-| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 構成済みのロールに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 特定の1つのテーブルに対するフィルターと、この ROW POLICY を利用するロールおよび/またはユーザーの一覧を含むシステムテーブル。 |
-| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | S3Queue テーブルの設定情報を保持するシステムテーブルです。サーバーバージョン `24.10` から利用可能です。 |
-| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | ローカルサーバー上に存在するスケジューリングノードの情報およびステータスを含むシステムテーブル。 |
-| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | キャッシュされたすべてのファイルスキーマに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | `config.xml` で指定されたサーバーのグローバル設定に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | すべてのログインおよびログアウトの成功・失敗イベントに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 現在のユーザーのセッション設定に関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 以前の ClickHouse バージョンで行われた設定変更に関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | `settings profile` の内容、すなわち `setting` が適用される `constraint`、ロールおよびユーザー、および親の `settings profile` を記述するシステムテーブルです。 |
-| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 構成済みの設定プロファイルのプロパティを保持するシステムテーブル。 |
-| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | すべてのサーバースレッドのスタックトレースを含むシステムテーブルです。開発者がサーバーの状態を調査するために利用できます。 |
-| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | サーバー設定で定義されたストレージポリシーおよびボリュームに関する情報を格納するシステムテーブル。 |
-| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | C++ のエキスパートや ClickHouse エンジニアにとって有用なシステムテーブルで、`clickhouse` バイナリの内部状態を調査するための情報を含みます。 |
-| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | サーバーがサポートしているテーブルエンジンと、それぞれが備える機能の説明を含むシステムテーブル。 |
-| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | サーバーが認識している各テーブルに関するメタデータを保持する system テーブル。 |
-| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | ログエントリを格納するシステムテーブル。 |
-| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | ClickHouse サーバーがサポートするタイムゾーンの一覧を含むシステムテーブル。 |
-| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 利用可能なすべてのトークナイザーを表示するシステムテーブル。 |
-| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | サンプリングクエリプロファイラで収集されたスタックトレースを含むシステムテーブル。 |
-| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | Unicode 文字とそのプロパティの一覧を含むシステムテーブル。 |
-| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | User-Defined Functions (UDFs) のロード状況および設定メタデータを含むシステムテーブル。 |
-| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | ユーザーごとのメモリ使用量および ProfileEvents の概要を確認するために有用な情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.users](/operations/system-tables/users) | サーバーで構成されているユーザーアカウントの一覧を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | リフレッシャブルmaterialized viewに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
-| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | このテーブルには ClickHouse サーバーに関する警告メッセージが格納されています。 |
-| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | ローカルサーバー上に存在するワークロードに関する情報を含むシステムテーブル。 |
-| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | ClickHouse Keeper または ZooKeeper が構成されている場合にのみ存在するシステムテーブルです。構成ファイルで定義された Keeper クラスターのデータを公開します。 |
-| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | ZooKeeper が構成されている場合にのみ存在する system テーブルです。現在の ZooKeeper への接続(補助的な ZooKeeper を含む)を表示します。 |
-| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | ZooKeeper への接続履歴を表示します（補助的な ZooKeeper を含む）。 |
-| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | すべての利用可能な Keeper ノードの内部情報を出力する system テーブル。 |
-| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | ZooKeeper サーバーへのリクエストのパラメータおよびその応答に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| ページ | 概要 |
+| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [システムテーブルの概要](/operations/system-tables/overview) | システムテーブルとは何か、なぜ有用なのかの概要。 |
+| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | データベースオブジェクトのメタデータに対する、DBMS に依存しないほぼ標準化されたビューを提供するシステムデータベース。 |
+| [system.aggregated_zookeeper_log](/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log) | セッション、パス、操作種別、コンポーネント、およびサブリクエストフラグごとにグループ化された ZooKeeper 操作の集計統計を含むシステムテーブル。 |
+| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 非同期インサートに関する情報を保持するシステムテーブル。各エントリは、非同期インサート用にバッファリングされたインサートクエリを表します。 |
+| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | キュー内の保留中の非同期インサートに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 最近の非同期ジョブ (ロード中のテーブルに対するジョブなど) の情報およびステータスを含むシステムテーブルです。各ジョブにつき1行が格納されます。 |
+| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | `system.asynchronous_metrics` の履歴値を保持するシステムテーブルで、デフォルトでは 1 秒ごとに 1 回保存されます。 |
+| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | バックグラウンドで定期的に計算されるメトリクスを格納するシステムテーブルです。例えば、使用中の RAM 量などです。 |
+| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | AzureQueue テーブルの設定情報を含むシステムテーブル。サーバーバージョン `24.10` から利用可能です。 |
+| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | バックグラウンドスケジュールプールのタスクに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | バックグラウンドスケジュールプールのタスク実行履歴を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | `BACKUP` および `RESTORE` 操作に関するログエントリを格納するシステムテーブル。 |
+| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | `BACKUP` および `RESTORE` 操作に関するログエントリを格納するシステムテーブル。 |
+| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 各種 BLOB ストレージ操作 (アップロードや削除など) に関する情報を含むログエントリを格納するシステムテーブル。 |
+| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | ClickHouse サーバーのビルドオプションに関する情報を格納しているシステムテーブル。 |
+| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 設定ファイルで定義されたクラスタと、それらのクラスタ内のサーバーに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | キューに入っているコーデックに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | すべてのテーブルのカラム情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | コントリビューターに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 致命的エラー発生時のスタックトレース情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 現在のUSERに対して有効なロールを含む system テーブルです。 |
+| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | HTTP インターフェイス経由でアクセスできる `/dashboard` ページで使用されるクエリを含みます。監視やトラブルシューティングに役立ちます。 |
+| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | すべてのテーブルに定義されているデータスキッピングインデックスに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | サーバーがサポートするデータ型に関する情報を格納するシステムテーブル |
+| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | サーバーがサポートするデータベースエンジンの一覧を含むシステムテーブル。 |
+| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | レプリケートされたデータベースの情報およびステータスを保持する system テーブル。 |
+| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 現在のUSERが利用できるデータベースに関する情報を格納するシステムテーブル。 |
+| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | ストリーミングエンジン経由で受信したメッセージのうち、パース時にエラーとなったものに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | Delta Lake テーブルから読み込まれたメタデータファイルに関する情報を含むシステムテーブル。各行はルートメタデータ JSON ファイルを表します。 |
+| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | MergeTree テーブルのデタッチされたパーツに関する情報を保持するシステムテーブル |
+| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | デタッチされた各テーブルに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 辞書に関する情報を含むシステムテーブル |
+| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | このテーブルには、即座に計算可能で、Prometheus 形式でエクスポートできるディメンショナルメトリクスが含まれています。常に最新の状態に保たれています。 |
+| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | サーバー構成で定義されたディスクに関する情報を保持するシステムテーブル |
+| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | クラスタ全体で実行された分散DDLクエリ (`ON CLUSTER` 句を使用するクエリ) に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 分片宛ての送信キューに入っているローカルファイルに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | キャッシュされた DNS レコードに関する情報を保持するシステムテーブルです。 |
+| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | `DROP TABLE` が実行されたテーブルのうち、まだデータのクリーンアップが行われていないものに関する情報を保持するシステムテーブル |
+| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | `system.dropped_tables` に含まれる削除済み MergeTree テーブルのパーツに関する情報を保持するシステムテーブル |
+| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 現時点で有効なすべてのロールを含むシステムテーブル。現在のユーザーの現在のロールと、そのロールに対して付与されているロールも含まれます。 |
+| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | テーブル `system.errors` に記録されるエラー値の履歴を保持し、定期的にディスクにフラッシュするシステムテーブルです。 |
+| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | エラーコードとそれが発生した回数を記録するシステムテーブル。 |
+| [system.events](/operations/system-tables/events) | システム内で発生したイベントの件数に関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 利用可能なすべてのフェイルポイントと、その種類および現在の状態の一覧を含むシステムテーブル。 |
+| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 通常の関数および集約関数に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | ClickHouse のユーザーアカウントに付与されている権限を示すシステムテーブル。 |
+| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | `GraphiteMergeTree` 型エンジンのテーブルで用いられる `graphite_rollup` パラメータに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | このテーブルには、即座に計算でき、Prometheus 形式でエクスポート可能なヒストグラムメトリクスが含まれます。常に最新の状態に保たれています。 |
+| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | Iceberg のスナップショット履歴を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | Iceberg テーブルから読み取ったメタデータファイルに関する情報を保持するシステムテーブル。各エントリはルートメタデータファイル、Avro ファイルから抽出されたメタデータ、またはある Avro ファイル内のエントリのいずれかを表します。 |
+| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | インストルメンテーションポイントに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | すべてのアリーナから集約した、jemalloc アロケータによるサイズクラス (ビン) ごとのメモリアロケーション情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | Kafka コンシューマーに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | ClickHouse のソースの contrib ディレクトリにあるサードパーティライブラリのライセンス情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | システム内のすべてのマスキングポリシーに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | MergeTree テーブルの設定に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | MergeTree ファミリーのテーブルで進行中のマージおよびパートのミューテーションに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | `system.metrics` および `system.events` テーブルのメトリクス値の履歴を保持し、定期的にディスクへフラッシュされるシステムテーブル。 |
+| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 即座に計算可能、または現在の値を持つメトリクスを含むシステムテーブル。 |
+| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | MergeTree テーブルにおける進行中のデータパーツの移動に関する情報を含むシステムテーブルです。各データパーツの移動は 1 行として表されます。 |
+| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | MergeTree テーブルのミューテーションおよびその進行状況に関する情報を含むシステムテーブル。各ミューテーションコマンドは 1 行で表されます。 |
+| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 単一の UInt64 カラム `number` を持ち、ゼロから始まるほぼすべての自然数を格納するシステムテーブル。 |
+| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | `system.numbers` に類似したシステムテーブルで、読み取りが並列化されており、数値は任意の順序で返されることがあります。 |
+| [system.one](/operations/system-tables/one) | 1 行のみから成るシステムテーブルで、値 0 を格納する UInt8 型の `dummy` カラムを 1 つだけ含みます。他の DBMS における `DUAL` テーブルに相当します。 |
+| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 実行クエリのトレーススパンに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | MergeTree ファミリーのテーブルにおけるデータパーツの追加やマージなどのイベントに関する情報を保持するシステムテーブルです。 |
+| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | MergeTree テーブルのパーツに関する情報を格納するシステムテーブル |
+| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | MergeTree テーブルのパーツおよびカラムに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | 単一の UInt64 カラム `prime` を持ち、2 から始まる素数を昇順で格納するシステムテーブル。 |
+| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | `SHOW PROCESSLIST` クエリを実装するためのシステムテーブル。 |
+| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | `EXPLAIN PIPELINE` で確認できるプロセッサーレベルのプロファイリング情報を含むシステムテーブル |
+| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | MergeTree ファミリーのテーブルに対するプロジェクションパーツに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | MergeTree ファミリーのテーブルのプロジェクションパーツ内のカラムに関する情報を含むシステムテーブル |
+| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | すべてのテーブルに定義されている PROJECTION に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | クエリキャッシュの内容を表示するシステムテーブル。 |
+| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | クエリ条件キャッシュの内容を表示するシステムテーブル。 |
+| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 実行されたクエリに関する情報を含むシステムテーブルで、たとえば開始時刻、処理時間、エラーメッセージなどが記録されます。 |
+| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | `system.events` テーブルに記録された個々のクエリに対するメモリおよびメトリクスの値の履歴を保持し、定期的にディスクへフラッシュされるシステムテーブル。 |
+| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | クエリを実行するスレッドに関する情報を保持するシステムテーブル。スレッド名、スレッドの開始時刻、クエリ処理の所要時間などを含みます。 |
+| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | クエリの実行に伴い実行される依存ビューに関して、ビューの種類や実行時間などの情報を保持するシステムテーブルです。 |
+| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | すべてのQUOTAにおける各間隔の上限値に関する情報を含むシステムテーブルです。1つのQUOTAに対して、対応する行数は0行の場合も含めて任意の数になり得ます。 |
+| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 現在のユーザーによるQUOTAの使用状況(どの程度使用されているか、どの程度残っているかなど)に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | QUOTA に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | すべてのユーザーによる QUOTA の使用状況に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | ローカルサーバー上にあるレプリケートされたテーブルの情報およびステータスを含むシステムテーブル。監視に有用です。 |
+| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | バックグラウンドで現在実行中のフェッチ処理に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | `ReplicatedMergeTree` ファミリーのテーブル向けに、ClickHouse Keeper または ZooKeeper に格納されているレプリケーションキュー内のタスクに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | ローカルサーバー上に存在するリソースに関する情報を含み、各リソースにつき1行を持つシステムテーブル。 |
+| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | ユーザーおよびロールに対するロール付与情報を保持する system テーブル。 |
+| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 構成済みのロールに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 特定の1つのテーブルに対するフィルターと、この ROW POLICY を利用するロールおよび/またはユーザーの一覧を含むシステムテーブル。 |
+| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | S3Queue テーブルの設定情報を含むシステムテーブルです。サーバーバージョン `24.10` から利用可能です。 |
+| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | ローカルサーバー上に存在するスケジューリングノードの情報およびステータスを含むシステムテーブル。 |
+| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | キャッシュされたすべてのファイルスキーマに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | `config.xml` で指定されたサーバーのグローバル設定に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | すべてのログインおよびログアウトの成功・失敗イベントに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 現在のユーザーのセッション設定に関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 以前の ClickHouse バージョンで行われた設定変更に関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | `settings profile` の内容、すなわち `setting` が適用される `constraint`、ロールおよびユーザー、および親の `settings profile` を記述するシステムテーブルです。 |
+| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 構成済みの設定プロファイルのプロパティを保持するシステムテーブル。 |
+| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | すべてのサーバースレッドのスタックトレースを含むシステムテーブルです。開発者がサーバーの状態を調査するために利用できます。 |
+| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | サーバー設定で定義されたストレージポリシーおよびボリュームに関する情報を格納するシステムテーブル。 |
+| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | C++ のエキスパートや ClickHouse エンジニア向けのシステムテーブルで、`clickhouse` バイナリの内部を調査するための情報を含みます。 |
+| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | サーバーがサポートしているテーブルエンジンと、それぞれが備える機能の説明を含むシステムテーブル。 |
+| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | サーバーが認識している各テーブルに関するメタデータを保持する system テーブル。 |
+| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | ログエントリを格納するシステムテーブル。 |
+| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | ClickHouse サーバーがサポートするタイムゾーンの一覧を含むシステムテーブル。 |
+| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 利用可能なすべてのトークナイザーを表示するシステムテーブル。 |
+| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | サンプリングクエリプロファイラで収集されたスタックトレースを含むシステムテーブル。 |
+| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | Unicode 文字とそのプロパティの一覧を含むシステムテーブル。 |
+| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | User-Defined Functions (UDFs) のロード状況および設定メタデータを含むシステムテーブル。 |
+| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | ユーザーごとのメモリ使用量および ProfileEvents の概要を確認するために有用な情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.users](/operations/system-tables/users) | サーバーで構成されているユーザーアカウントの一覧を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | リフレッシャブルmaterialized viewに関する情報を保持するシステムテーブル。 |
+| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | このテーブルには ClickHouse サーバーに関する警告メッセージが格納されています。 |
+| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | ローカルサーバー上に存在するワークロードに関する情報を含むシステムテーブル。 |
+| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | ClickHouse Keeper または ZooKeeper が構成されている場合にのみ存在するシステムテーブルです。構成ファイルで定義された Keeper クラスターのデータを公開します。 |
+| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | ZooKeeper が構成されている場合にのみ存在する system テーブルです。現在の ZooKeeper への接続(補助的な ZooKeeper を含む)を表示します。 |
+| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | ZooKeeper への接続履歴を表示します (補助的な ZooKeeper を含む) 。 |
+| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | すべての利用可能な Keeper ノードの内部情報を出力する system テーブル。 |
+| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | ZooKeeper サーバーへのリクエストのパラメータおよびその応答に関する情報を含むシステムテーブル。 |
{/*AUTOGENERATED_END*/ }
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
index b77aaf0dc82..1e3524cd246 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
@@ -571,6 +571,43 @@ SELECT byteHammingDistance('karolin', 'kathrin')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+## caseFoldUTF8 \{#caseFoldUTF8\}
+
+導入バージョン: v26.3.0
+
+UTF-8文字列にUnicodeのケースフォールディングを適用し、大文字と小文字を区別しない比較に適した、小文字化に近い正規化形式に変換します。
+
+標準のUnicodeケースフォールディングを適用します。ケースフォールディングの影響を受けない互換文字
+(例: ローマ数字、丸囲み数字) は保持されますが、`ffi` のような一部の合字は、Unicodeケースフォールディング自体によって展開されるため、引き続き分解される点に注意してください。
+
+**構文**
+
+```sql
+caseFoldUTF8(str)
+```
+
+**引数**
+
+* `str` — UTF-8 でエンコードされた入力文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**戻り値**
+
+ケースフォールディングされた UTF-8 文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**例**
+
+**基本的なケースフォールディング**
+
+```sql title=Query
+SELECT caseFoldUTF8('Straße')
+```
+
+```response title=Response
+┌─caseFoldUTF8('Straße')─┐
+│ strasse │
+└─────────────────────────┘
+```
+
## compareSubstrings \{#compareSubstrings\}
バージョン v25.2.0 で導入。
@@ -2185,6 +2222,42 @@ SELECT
└──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
```
+## removeDiacriticsUTF8 \{#removeDiacriticsUTF8\}
+
+導入バージョン: v26.3.0
+
+NFD による文字の分解、結合文字 (Unicode カテゴリ Mn) の除去、その後の NFC による再構成によって、UTF-8 文字列からダイアクリティカルマーク (アクセント記号) を削除します。
+
+**構文**
+
+```sql
+removeDiacriticsUTF8(str)
+```
+
+**別名**: `removeAccentsUTF8`
+
+**引数**
+
+* `str` — UTF-8 でエンコードされた入力文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**戻り値**
+
+発音区別符号が削除された UTF-8 文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**例**
+
+**基本的なアクセント除去**
+
+```sql title=Query
+SELECT removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')
+```
+
+```response title=Response
+┌─removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')─┐
+│ cafe resume naive │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
## repeat \{#repeat\}
導入バージョン: v20.1.0
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
index e1da1cb3ec4..c5d39aae770 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
@@ -187,15 +187,17 @@ Settings:
* `optimize` — プランを表示する前にクエリプランの最適化を適用するかどうかを制御します。デフォルト: 1。
* `header` — ステップの出力ヘッダーを表示します。デフォルト: 0。
* `description` — ステップの説明を表示します。デフォルト: 1。
-* `indexes` — 使用された索引、それぞれの索引に対してフィルタリングされたパーツ数およびフィルタリングされたグラニュール数を表示します。デフォルト: 0。[MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) テーブルでサポートされています。ClickHouse >= v25.9 以降、このステートメントは `SETTINGS use_query_condition_cache = 0, use_skip_indexes_on_data_read = 0` と併用した場合にのみ有用な出力を表示します。
-* `projections` — 解析されたすべての PROJECTION と、その PROJECTION のプライマリキー条件に基づくパーツレベルのフィルタリングへの影響を表示します。各 PROJECTION について、このセクションには、PROJECTION のプライマリキーを使用して評価されたパーツ数、行数、マーク数、レンジ数などの統計情報が含まれます。また、PROJECTION 自体を読み取ることなく、このフィルタリングによってスキップされたデータパーツの数も表示します。PROJECTION が実際に読み取りに使用されたのか、それともフィルタリングのために解析されたのみなのかは、`description` フィールドによって判別できます。デフォルト: 0。[MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) テーブルでサポートされています。
+* `indexes` — 使用された索引、それぞれの索引に対してフィルタリングされたパーツ数およびフィルタリングされた granule 数を表示します。デフォルト: 0。[MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) テーブルでサポートされています。ClickHouse >= v25.9 以降、このステートメントは `SETTINGS use_query_condition_cache = 0, use_skip_indexes_on_data_read = 0` と併用した場合にのみ適切な出力を表示します。
+* `projections` — 解析されたすべてのプロジェクションと、プロジェクションの主キー条件に基づくパートレベルのフィルタリングへの影響を表示します。各プロジェクションについて、このセクションには、プロジェクションの主キーを使用して評価されたパーツ数、行数、マーク数、レンジ数などの統計情報が含まれます。また、プロジェクション自体を読み取ることなく、このフィルタリングによってスキップされたデータパートの数も表示します。プロジェクションが実際に読み取りに使用されたのか、それともフィルタリングのために解析されたのみなのかは、`description` フィールドによって判別できます。デフォルト: 0。[MergeTree](../../engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md) テーブルでサポートされています。
* `actions` — ステップのアクションに関する詳細情報を表示します。デフォルト: 0。
-* `sorting` — ソートされた出力を生成する各プランステップについて、ソート内容の説明を表示します。デフォルト: 0。
+* `sorting` — ソート済みの出力を生成する各プランステップについて、ソート内容の説明を表示します。デフォルト: 0。
* `keep_logical_steps` — JOIN に対する論理プランステップを、物理的な JOIN 実装へ変換せずに保持します。デフォルト: 0。
* `json` — クエリプランのステップを [JSON](/interfaces/formats/JSON) 形式の 1 行として表示します。デフォルト: 0。[TabSeparatedRaw (TSVRaw)](/interfaces/formats/TabSeparatedRaw) 形式を使用して不要なエスケープを避けることを推奨します。
* `input_headers` — ステップの入力ヘッダーを表示します。デフォルト: 0。主に入力と出力のヘッダー不一致に関連する問題をデバッグする開発者にとって有用です。
* `column_structure` — 名前と型に加えて、ヘッダー内のカラム構造も表示します。デフォルト: 0。主に入力と出力のヘッダー不一致に関連する問題をデバッグする開発者にとって有用です。
* `distributed` — 分散テーブルまたは並列レプリカに対してリモートノード上で実行されたクエリプランを表示します。デフォルト: 0。
+* `compact` — 有効にすると、式ステップと詳細なアクション情報 (入力、関数、別名、出力位置) をプランから非表示にします。`actions = 1` の場合にのみ効果があります。デフォルト: 0。
+* `pretty` — 階層を視覚化するために、インデントの代わりに罫線文字 (├──, └──, │) を使用してプランツリーを表示します。また、JOIN ステップのプロパティをインラインで整形します。デフォルト: 0。
`json=1` の場合、ステップ名には一意なステップ識別子を含む追加のサフィックスが付きます。
@@ -269,15 +271,15 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
}
```
-`header` = 1 の場合、`Header` キーがカラムの配列としてステップに追加されます。
-例：
+`header` = 1 の場合、カラムの配列として `Header` キーがステップに追加されます。
+
+例:
```sql
EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
```
-
```json
[
{
@@ -311,12 +313,12 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-`indexes` = 1 の場合、`Indexes` キーが追加されます。`Indexes` キーには、使用される索引の配列が含まれます。各索引は JSON オブジェクトで表され、`Type` キー（文字列 `MinMax`、`Partition`、`PrimaryKey` または `Skip`）と、以下の任意のキーを持ちます:
+`indexes` = 1 の場合、`Indexes` キーが追加されます。`Indexes` キーには、使用される索引の配列が含まれます。各索引は JSON オブジェクトで表され、`Type` キー (文字列 `MinMax`、`Partition`、`PrimaryKey` または `Skip`) と、以下の任意のキーを持ちます:
-* `Name` — 索引名（現在は `Skip` 索引用でのみ使用されます）。
+* `Name` — 索引名 (現在は `Skip` 索引用でのみ使用されます) 。
* `Keys` — 索引で使用されるカラムの配列。
* `Condition` — 使用される条件。
-* `Description` — 索引の説明（現在は `Skip` 索引用でのみ使用されます）。
+* `Description` — 索引の説明 (現在は `Skip` 索引用でのみ使用されます) 。
* `Parts` — 索引が適用される前後のパーツ数。
* `Granules` — 索引が適用される前後のグラニュール数。
* `Ranges` — 索引が適用された後のグラニュール範囲の数。
@@ -369,7 +371,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
* `Name` — プロジェクション名。
* `Condition` — そのプロジェクションで使用されるプライマリキー条件。
-* `Description` — プロジェクションの使用方法の説明（例：パーツレベルのフィルタリング）。
+* `Description` — プロジェクションの使用方法の説明 (例：パーツレベルのフィルタリング) 。
* `Selected Parts` — プロジェクションによって選択されたパーツ数。
* `Selected Marks` — 選択されたマーク数。
* `Selected Ranges` — 選択されたレンジ数。
@@ -378,6 +380,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
例：
+
```json
"Node Type": "ReadFromMergeTree",
"Projections": [
@@ -406,7 +409,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-
`actions` = 1 の場合、どのキーが追加されるかはステップの種類によって異なります。
例：
@@ -466,6 +468,23 @@ EXPLAIN json = 1, actions = 1, description = 0 SELECT 1 FORMAT TSVRaw;
]
```
+`compact = 1` の場合、各 `Expression` ステップは削除されます。これに加えて、`actions = 1` が設定されている場合は、`Actions` 行と `Positions` 行が非表示になり、ステップの説明だけが残ります。
+
+```sql
+EXPLAIN actions = 1, compact = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Aggregating
+Keys: modulo(__table1.number, 4_UInt8)
+Aggregates:
+ sum(__table1.number)
+ Function: sum(UInt64) → UInt64
+ Arguments: __table1.number
+Skip merging: 0
+ ReadFromSystemNumbers
+```
+
`distributed` = 1 の場合、出力にはローカルのクエリプランだけでなく、リモートノード上で実行されるクエリプランも含まれます。これは分散クエリの分析やデバッグに役立ちます。
分散テーブルを用いた例：
@@ -510,6 +529,21 @@ Expression ((Project names + Projection))
どちらの例でも、クエリプランはローカルおよびリモートのステップを含む実行フロー全体を示します。
+`pretty` = 1 の場合、プランツリーはインデントの代わりに線描文字を使って表示されます:
+
+
+```sql
+EXPLAIN pretty = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Expression ((Project names + Projection))
+└──Aggregating
+ └──Expression ((Before GROUP BY + Change column names to column identifiers))
+ └──ReadFromSystemNumbers
+```
+
+
### EXPLAIN PIPELINE \{#explain-pipeline\}
設定：
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
index 08d12c0f5c6..0595ba7e3c6 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
@@ -244,8 +244,6 @@ SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
## 次のステップ \{#next-steps\}
-Cloudflare のログが ClickStack に取り込まれるようになったら、次の作業を行います。
-
* セキュリティイベント (WAF によるブロック、ボットトラフィックの急増、エラー率のしきい値) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定します
* データ量に応じて[データ保持ポリシー](/use-cases/observability/clickstack/ttl)を最適化します
* 特定のユースケース (API パフォーマンス、キャッシュ最適化、地域別トラフィック分析) 向けに追加のダッシュボードを作成します
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
index 2c6943cc9a2..826a4387985 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
@@ -24,17 +24,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# ClickStack を使用した AWS CloudWatch Logs の監視 \{#cloudwatch-clickstack\}
:::note[要点まとめ]
-このガイドでは、OpenTelemetry Collector の AWS CloudWatch receiver を使用して、AWS CloudWatch のログを ClickStack に転送する方法を説明します。次の内容を学びます:
-
-- OpenTelemetry Collector を構成して CloudWatch からログを取得する
-- AWS の認証情報および IAM 権限を設定する
-- OTLP 経由で CloudWatch Logs を ClickStack に送信する
-- ロググループのフィルタリングと自動検出を行う
-- 事前構築済みのダッシュボードを使用して CloudWatch ログパターンを可視化する
-
-本番の AWS 環境を設定する前に統合をテストしたい場合のために、サンプルログを含むデモデータセットを利用できます。
-
-所要時間の目安: 10〜15 分
+OpenTelemetry Collector の CloudWatch receiver を使用して、AWS CloudWatch のログを ClickStack に転送します。名前付きロググループと自動検出に対応しています。デモ用データセットと事前構築済みのダッシュボードが含まれます。
:::
## 概要 \{#overview\}
@@ -487,13 +477,11 @@ groups:
limit: 50 # Reduce from 100 to 50
```
-## 次のステップ {#next-steps}
-
-CloudWatch のログが ClickStack に流れ込むようになったら、次のステップとして以下を検討してください。
+## 次のステップ
-- 重大なイベント（接続失敗、エラー急増）に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- ログが ClickStack にあるので、保持期間の調整や S3 へのアーカイブによって CloudWatch コストを削減する
-- 収集設定から除外することでノイズの多いロググループをフィルタリングし、インジェスト量を削減する
+* 重大なイベント (接続失敗、エラー急増) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* ログが ClickStack にあるので、保持期間の調整や S3 へのアーカイブによって CloudWatch コストを削減する
+* 収集設定から除外することでノイズの多いロググループをフィルタリングし、インジェスト量を削減する
## 本番環境への移行 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
index f9a762ed711..7ed7c643723 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
@@ -25,17 +25,8 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
# ClickStack を使用した EC2 ホストログの監視 \{#ec2-host-logs-clickstack\}
-:::note[要約]
-EC2 インスタンスに OpenTelemetry Collector をインストールして、ClickStack で EC2 システムログを監視します。Collector はログに、インスタンス ID、リージョン、アベイラビリティーゾーン、インスタンスタイプといった EC2 メタデータを自動的に付与します。このガイドでは次の内容を学びます:
-
-- EC2 インスタンス上に OpenTelemetry Collector をインストールおよび設定する方法
-- EC2 メタデータでログを自動的に付与する方法
-- OTLP 経由で ClickStack にログを送信する方法
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して、クラウドコンテキスト付きで EC2 ホストログを可視化する方法
-
-テスト用として、サンプルログとシミュレートされた EC2 メタデータを含むデモデータセットを利用できます。
-
-所要時間: 10〜15 分
+:::note[TL;DR]
+インスタンス ID、リージョン、AZ、インスタンスタイプなどの EC2 メタデータを自動付加する OpenTelemetry コレクターを使用して、ClickStack で EC2 システムログを収集・可視化します。デモ用データセットと事前構築済みダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存の EC2 インスタンスとの統合 \{#existing-ec2\}
@@ -586,11 +577,13 @@ sudo journalctl -u otelcol-contrib -n 50
* ログファイルを読み取る際の権限の問題
-## 次のステップ {#next-steps}
+## 次のステップ
+
+* 重要なシステムイベント (サービス障害、認証失敗、ディスク警告) 向けの[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* EC2 メタデータ属性 (リージョン、インスタンスタイプ、インスタンス ID) でフィルタリングして特定のリソースを監視する
+* 包括的なトラブルシューティングのために EC2 ホストログをアプリケーションログと相関付ける
+* セキュリティ監視 (SSH アクセス試行、sudo 使用状況、ファイアウォールブロック) 向けのカスタムダッシュボードを作成する
-EC2 ホストログの監視を設定したら、次の作業を行います。
+## 本番環境への移行 {#going-to-production}
-- 重要なシステムイベント（サービス障害、認証失敗、ディスク警告）向けの[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- EC2 メタデータ属性（リージョン、インスタンスタイプ、インスタンス ID）でフィルタリングして特定のリソースを監視する
-- 包括的なトラブルシューティングのために EC2 ホストログをアプリケーションログと相関付ける
-- セキュリティ監視（SSH アクセス試行、sudo 使用状況、ファイアウォールブロック）向けのカスタムダッシュボードを作成する
\ No newline at end of file
+このガイドでは、ホストレベルの監視における本番環境向けの推奨パターンとして、OpenTelemetry コレクターを EC2 インスタンスに直接インストールします。多数のインスタンスにまたがるコレクターの管理には、構成管理ツール (Ansible、Chef、Puppet) や、Kubernetes 環境では OpenTelemetry Operator の利用を検討してください。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
index 8b6c30b3cf5..f36b3329748 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
@@ -24,15 +24,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
# ClickStack によるホストログの監視 \{#host-logs-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector を構成して systemd、カーネル、SSH、cron などのシステムサービスからログを収集し、ClickStack でホストのシステムログを監視する方法を説明します。次の内容を学びます。
-
-- システムログファイルを読み取るように OTel collector を構成する
-- カスタム構成を適用して ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使って、ホストログのエラー、警告、サービスのアクティビティを可視化する
-
-本番ホストを構成する前にインテグレーションをテストしたい場合のために、サンプルログを含むデモデータセットも用意されています。
-
-所要時間: 5〜10 分
+OTel `filelog` receiver を使用して、ホストのシステムログ (syslog、auth、kernel) を ClickStack で収集・可視化します。デモ用データセットとあらかじめ用意されたダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存ホストとの統合 \{#existing-hosts\}
@@ -485,14 +477,12 @@ tail -5 /var/log/system.log
形式が一致しない場合は、[カスタム OTel collector 設定の作成](#custom-otel) セクションで適切な設定タブを選択してください。
-## 次のステップ {#next-steps}
-
-ホストログの監視を設定したら、次の作業を行ってください:
+## 次のステップ
-- 重要なシステムイベント（サービス障害、認証失敗、ディスク警告）向けの[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- 特定のサービスを監視するために、ユニット単位でフィルタリングする
-- 包括的なトラブルシューティングのために、ホストログとアプリケーションログを相関付ける
-- セキュリティ監視（SSH ログイン試行、sudo 使用状況、ファイアウォールブロック）向けのカスタムダッシュボードを作成する
+* 重要なシステムイベント (サービス障害、認証失敗、ディスク警告) 向けの[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のサービスを監視するために、ユニット単位でフィルタリングする
+* 包括的なトラブルシューティングのために、ホストログとアプリケーションログを相関付ける
+* セキュリティ監視 (SSH ログイン試行、sudo 使用状況、ファイアウォールブロック) 向けのカスタムダッシュボードを作成する
## 本番環境への移行 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
index 2d7f1dc7a35..b801a527eff 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
@@ -16,18 +16,10 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/jvm/jvm-metrics-import
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/jvm/jvm-metrics-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack による JVM メトリクスの監視 \{#jvm-clickstack\}
+# ClickStack を使用した JVM メトリクスの監視 \{#jvm-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、OpenTelemetry Java agent を使用してメトリクスを収集し、ClickStack で JVM アプリケーションを監視する方法を説明します。次のことができるようになります:
-
-- OpenTelemetry Java agent を JVM アプリケーションにアタッチする
-- エージェントを構成し、OTLP 経由で ClickStack にメトリクスを送信する
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して、ヒープメモリ、ガベージコレクション、スレッド、および CPU を可視化する
-
-本番アプリケーションをインスツルメントする前に統合をテストしたい場合に備えて、サンプルメトリクスを含むデモデータセットも利用できます。
-
-所要時間: 5〜10分
+OpenTelemetry Java エージェントを使用して ClickStack で JVM アプリケーションを監視します。デモ用データセットと事前構築済みのダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の JVM アプリケーションとの統合 \{#existing-jvm\}
@@ -284,10 +276,8 @@ ClickStack がリモートホスト上にある場合、アプリケーション
## 次のステップ \{#next-steps\}
-JVM メトリクスが ClickStack に送信されるようになったので、次の点を検討してください:
-
-- 高いヒープ使用率、頻繁な GC 一時停止、スレッド枯渇といった重要なメトリクスに対する [アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts) を設定する
-- オブザーバビリティ データを一元化するために、[その他の ClickStack 連携](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides) を検討する
+- ヒープ使用率の増加、頻繁な GC 一時停止、スレッド枯渇などの重要なメトリクスに対する [アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts) を設定する
+- オブザーバビリティ データを一元化するために、[その他の ClickStack 統合](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides) を確認する
## 本番環境への移行 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
index e4124ddea93..f9c091d48f4 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/kafka/import-kafka-das
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/kafka/kafka-metrics-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使用した Kafka メトリクスの監視 \{#kafka-metrics-clickstack\}
+# ClickStack による Kafka メトリクスの監視 \{#kafka-metrics-clickstack\}
-:::note[概要]
-このガイドでは、OpenTelemetry JMX Metric Gatherer を使用して ClickStack で Apache Kafka のパフォーマンスメトリクスを監視する方法を説明します。次の内容を学びます:
-
-- Kafka ブローカーで JMX を有効にし、JMX Metric Gatherer を設定する
-- OTLP 経由で Kafka メトリクスを ClickStack に送信する
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して、Kafka のパフォーマンス（ブローカーのスループット、コンシューマラグ、パーティションの健全性、リクエストレイテンシ）を可視化する
-
-本番 Kafka クラスターを設定する前にインテグレーションをテストしたい場合のために、サンプルメトリクスを含むデモデータセットが用意されています。
-
-所要時間: 約 10〜15 分
+:::note[TL;DR]
+OTel JMX Metric Gatherer を使用して、ClickStack で Apache Kafka のパフォーマンスメトリクスを監視します。デモ用データセットとあらかじめ用意されたダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存の Kafka デプロイメントとの統合 \{#existing-kafka\}
@@ -302,15 +294,15 @@ ClickStack で Kafka の監視を始めるにあたり役立つよう、Kafka
## トラブルシューティング {#troubleshooting}
-#### HyperDX にメトリクスが表示されない
+### HyperDX にメトリクスが表示されない
**API キーが設定され、コンテナに渡されていることを確認する。**
```bash
-# 環境変数を確認
+# Check environment variable
echo $CLICKSTACK_API_KEY
-# コンテナ内に存在することを確認
+# Verify it's in the container
docker exec env | grep CLICKSTACK_API_KEY
```
@@ -341,14 +333,15 @@ docker compose logs kafka-jmx-exporter | grep -i "error\|connection" | tail -10
**メトリクスを収集するために Kafka のアクティビティを生成する:**
```bash
-# テストトピックを作成
+# Create a test topic
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --create --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092 --partitions 3 --replication-factor 1"
-# テストメッセージを送信
+# Send test messages
echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-console-producer --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### 認証エラー \{#created-dashboard\}
+
+### 認証エラー
`Authorization failed` または `401 Unauthorized` が表示される場合:
@@ -356,17 +349,18 @@ echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset
2. 再度エクスポートして再起動する
```bash
-export CLICKSTACK_API_KEY=実際のAPIキー
+export CLICKSTACK_API_KEY=your-correct-api-key
docker compose down
docker compose up -d
```
-#### Kafka クライアントコマンド使用時のポート競合 \{#import-dashboard\}
+
+### Kafka クライアントコマンド使用時のポート競合
Kafka コンテナ内から Kafka コマンドを実行すると、次のようなメッセージが表示される場合があります：
```bash
-エラー: ポート 9999 は既に使用されています
+Error: Port already in use: 9999
```
コマンドの先頭に `unset JMX_PORT &&` を付けて実行します:
@@ -375,7 +369,8 @@ Kafka コンテナ内から Kafka コマンドを実行すると、次のよう
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --list --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### ネットワーク接続の問題 \{#no-metrics\}
+
+### ネットワーク接続の問題
JMX exporter のログに `Connection refused` が表示される場合は、次の点を確認してください。
@@ -383,17 +378,24 @@ JMX exporter のログに `Connection refused` が表示される場合は、次
```bash
docker compose ps
-docker network inspect <ネットワーク名>
+docker network inspect
```
接続をテストする:
```bash
-# JMXエクスポーターからClickStackへ {#check-environment-variable}
+# From JMX exporter to ClickStack
docker exec sh -c "timeout 2 bash -c 'cat < /dev/null > /dev/tcp/clickstack/4318' && echo 'Connected' || echo 'Failed'"
```
-## 本番環境での運用 \{#going-to-production\}
+
+## 次のステップ \{#troubleshooting\}
+
+* 重要なメトリクス (レプリカ不足のパーティション、コンシューマーラグの増加、リクエストレイテンシのスパイク) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定します
+* 特定のユースケース向けに、追加のダッシュボードを作成します (トピックごとのスループット、コンシューマーグループの監視)
+* 一意の `kafka.broker.id` リソース属性を持つ追加の JMX Metric Gatherer インスタンスを追加し、複数の Kafka ブローカーを監視します
+
+## 本番環境での運用 {#going-to-production}
このガイドでは、JMX Metric Gatherer から ClickStack の OTLP エンドポイントへメトリクスを直接送信します。これはテストや小規模なデプロイには有効です。
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
index faed736c0df..1146530f2ca 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
@@ -315,19 +315,24 @@ OTel `filelog` レシーバーを使用して、MongoDBサーバーのログ (4.
## トラブルシューティング
-**実際に適用されている設定に `filelog` レシーバーが含まれていることを確認します。**
+### HyperDX にログが表示されない場合
+
+実際に適用されている設定に `filelog` レシーバーが含まれていることを確認します。
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelog
```
-**コレクターのエラーを確認する:**
+コレクターのログでエラーを確認します:
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-**MongoDB が JSON 形式のログを出力していることを確認します (4.4+) ：**
+
+### ログが正しく解析されない場合
+
+MongoDB が JSON 形式のログを出力していることを確認します (4.4+) ：
```bash
tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
@@ -336,11 +341,11 @@ tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
出力が有効なJSONでない場合は、お使いのMongoDBのバージョンで従来のテキストログ形式 (4.4以前) が使用されている可能性があります。`json_parser`オペレーターを`regex_parser`に置き換えるか、MongoDB 4.4以降にアップグレードする必要があります。
-## 次のステップ
+## 次のステップ \{#verify-demo-logs\}
* 重大なイベント (エラーの急増、スロークエリのしきい値) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定します
* 特定のユースケース (レプリカセットの監視、接続追跡) 向けに追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成します
-## 本番環境への移行
+## 本番環境への移行 \{#dashboards\}
このガイドでは、すばやくセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれている OpenTelemetry Collector を拡張した構成を使用しています。本番環境にデプロイする場合は、独自の OTel Collector を実行し、データを ClickStack の OTLP エンドポイントに送信することを推奨します。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
index bb091209bff..90e14f1434e 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
@@ -19,19 +19,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/mysql/example-dash
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# Monitoring MySQL Logs with ClickStack \{#mysql-logs-clickstack\}
+# ClickStack を使用した MySQL ログの監視 \{#mysql-logs-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector を構成して MySQL サーバーログを取り込むことで、ClickStack を使って MySQL を監視する方法を解説します。次の内容を学びます:
-
-- MySQL を構成してエラーログとスロークエリログを出力する
-- ログのインジェスト用にカスタムの OTel collector 設定を作成する
-- カスタム設定を使って ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使って、MySQL ログから得られるインサイト（エラー、スロークエリ、接続）を可視化する
-
-本番環境の MySQL を構成する前に連携をテストしたい場合のために、サンプルログを含むデモ用データセットが用意されています。
-
-所要時間: 10〜15 分
+OTel `filelog` receiver を使用して、ClickStack で MySQL のエラーログとスロークエリログを収集・可視化します。デモ用データセットとあらかじめ用意されたダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の MySQL との統合 \{#existing-mysql\}
@@ -460,13 +451,11 @@ head -5 /var/log/mysql/error.log
フォーマットが大きく異なる場合は、設定内の正規表現パターンを調整してください。
-## 次のステップ {#next-steps}
-
-MySQL ログ監視の設定が完了したら、次の作業を行います。
+## 次のステップ
-- 重大なイベント（接続失敗、しきい値を超えるスロークエリ、エラーの急増）に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- クエリパターンごとのスロークエリ分析用にカスタムダッシュボードを作成する
-- 観測されたクエリパフォーマンスの傾向に基づいて `long_query_time` を調整する
+* 重大なイベント (接続失敗、しきい値を超えるスロークエリ、エラーの急増) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* クエリパターンごとのスロークエリ分析用にカスタムダッシュボードを作成する
+* 観測されたクエリパフォーマンスの傾向に基づいて `long_query_time` を調整する
## 本番運用に向けて {#going-to-production}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
index 415e601e811..0d8cdd09088 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
@@ -18,19 +18,10 @@ import search_view from '@site/static/images/clickstack/nginx-logs-search-view.p
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使用した Nginx ログの監視 \{#nginx-clickstack\}
+# ClickStack による Nginx ログの監視 \{#nginx-clickstack\}
-:::note[要約]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector を構成して Nginx のアクセスログを取り込むことで、ClickStack を使って Nginx を監視する方法を説明します。次のことを学びます。
-
-- Nginx を構成して JSON 形式のログを出力する
-- ログのインジェスト用にカスタムの OTel collector 設定を作成する
-- カスタム設定を使って ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して Nginx メトリクスを可視化する
-
-本番環境の Nginx を設定する前にこの連携をテストしたい場合に使用できる、サンプルログ付きのデモデータセットも用意されています。
-
-所要時間: 5〜10 分
+:::note[TL;DR]
+OTel `filelog` レシーバーを使用して、ClickStack で Nginx のアクセスログ（JSON 形式）を収集・可視化します。デモ用データセットと、あらかじめ用意されたダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存の Nginx との統合 \{#existing-nginx\}
@@ -353,9 +344,11 @@ docker exec `` cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-## 次のステップ {#next-steps}
+## 次のステップ
+
+* 重要なメトリクス (エラー率、レイテンシのしきい値) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のユースケース (API モニタリング、セキュリティイベント) 向けに追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成する
-さらに活用したい場合は、ダッシュボードで次のようなことを試してみてください。
+## 本番環境への移行
-- 重要なメトリクス（エラー率、レイテンシのしきい値）に対するアラートを設定する
-- 特定のユースケース（API モニタリング、セキュリティイベント）向けに追加のダッシュボードを作成する
\ No newline at end of file
+このガイドでは、すばやくセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれている OpenTelemetry Collector をベースにしています。本番環境にデプロイする場合は、独自の OTel Collector を実行し、データを ClickStack の OTLP エンドポイントに送信することを推奨します。本番環境向けの構成については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
index 2298e7ba1c0..77903d7c64f 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
@@ -17,20 +17,11 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/nginx-traces-dashb
import view_traces from '@site/static/images/clickstack/nginx-traces-search-view.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使った Nginx トレースのモニタリング \{#nginx-traces-clickstack\}
+# ClickStack による Nginx トレースの監視 \{#nginx-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、既存の Nginx インストールから分散トレースを収集し、ClickStack で可視化する方法を説明します。次の内容を学びます：
-
-- Nginx に OpenTelemetry モジュールを追加する
-- Nginx を設定して ClickStack の OTLP エンドポイントにトレースを送信する
-- HyperDX にトレースが表示されていることを確認する
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使ってリクエスト性能（レイテンシ、エラー、スループット）を可視化する
-
-本番環境の Nginx を設定する前に統合をテストしたい場合のために、サンプルトレースを含むデモ用データセットも用意されています。
-
-所要時間：5〜10 分
-::::
+OpenTelemetry Nginx モジュールを使用して、Nginx からの分散トレースを ClickStack で収集します。デモ用データセットと事前構築済みのダッシュボードが含まれています。
+:::
## 既存の Nginx との統合 \{#existing-nginx\}
@@ -330,7 +321,9 @@ tail -f /var/log/nginx/access.log
## 次のステップ \{#next-steps\}
-さらに深く活用したい場合は、ダッシュボードで次のようなことを試してみてください。
+* 重要なメトリクス (エラー率、レイテンシのしきい値) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のユースケース向けに追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成する (API モニタリング、セキュリティイベントなど)
+
+## 本番環境での運用 \{#going-to-production\}
-- 重要なメトリクス（エラー率、レイテンシのしきい値）に対するアラートを設定する
-- 特定のユースケース向けに追加のダッシュボードを作成する（API モニタリング、セキュリティイベントなど）
\ No newline at end of file
+このガイドでは、トレースを Nginx OpenTelemetry モジュールから ClickStack の OTLP エンドポイントに直接送信します。本番環境にデプロイする場合は、バッチ処理と耐障害性を確保するため、ゲートウェイとして独自の OTel collector を実行することを推奨します。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
index 50deb664f3f..330f64c9cc0 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
@@ -19,19 +19,10 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/nodejs/finish-import.p
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/nodejs/example-traces-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack による Node.js トレースの監視 \{#nodejs-traces-clickstack\}
+# ClickStack による Node.js アプリケーション・トレースの監視 \{#nodejs-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、Node.js アプリケーションから分散トレースを収集し、OpenTelemetry の自動インストゥルメンテーションを使用して ClickStack 上で可視化する方法を説明します。以下の内容を学びます:
-
-- 自動インストゥルメンテーション付きで Node.js 用の OpenTelemetry をインストールおよび構成する方法
-- ClickStack の OTLP エンドポイントへトレースを送信する方法
-- HyperDX 上でトレースが表示されていることを確認する方法
-- アプリケーションパフォーマンスを可視化するために、あらかじめ用意されたダッシュボードを利用する方法
-
-本番アプリケーションを計測する前に統合をテストしたい場合のために、サンプルトレースを含むデモ用データセットが用意されています。
-
-所要時間: 10〜15 分
+自動インストルメンテーションを使用して、Node.js アプリケーションの分散トレースを ClickStack で収集します。デモ用データセットと、あらかじめ用意されたダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の Node.js アプリケーションとの統合 \{#existing-nodejs\}
@@ -238,10 +229,8 @@ OTLP エンドポイントに正常に接続できるはずです。
## 次のステップ \{#next-steps\}
-さらに活用したい場合は、ダッシュボードで次のようなことを試してみてください。
-
-- 重要なメトリクス（エラー率、レイテンシーのしきい値）向けに[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- 特定のユースケース（API モニタリング、セキュリティイベント）向けの追加ダッシュボードを作成する
+* 重要なメトリクス (エラー率、レイテンシーのしきい値) 向けに[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のユースケース (API モニタリング、セキュリティイベント) 向けの追加ダッシュボードを作成する
## 本番運用への移行 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
index 306509db661..89a062e8833 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
@@ -21,17 +21,8 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# ClickStack を使用した PostgreSQL ログの監視 \{#postgres-logs-clickstack\}
-:::note[概要]
-このガイドでは、OpenTelemetry Collector を設定して PostgreSQL サーバーログを取り込むことで、ClickStack を使って PostgreSQL を監視する方法を説明します。次の内容を学びます。
-
-- 構造化して解析できるように、PostgreSQL がログを CSV 形式で出力するように設定する
-- ログのインジェスト用のカスタム OTel collector 設定を作成する
-- カスタム設定を使用して ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して、PostgreSQL ログから得られるインサイト（エラー、スロークエリ、接続状況）を可視化する
-
-本番環境の PostgreSQL を設定する前に連携をテストしたい場合は、サンプルログを含むデモ用データセットを利用できます。
-
-所要時間: 10〜15 分
+:::note[TL;DR]
+OTel `filelog` レシーバーを使用して、PostgreSQL サーバーログ（CSV 形式）を ClickStack で収集し、可視化します。デモ用データセットと事前構築済みダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存の PostgreSQL との統合 \{#existing-postgres\}
@@ -378,14 +369,12 @@ docker exec cat /tmp/postgres-demo/postgresql.log | wc -l
```
-## 次のステップ {#next-steps}
-
-PostgreSQL ログ監視の設定が完了したら、次の作業を行ってください：
+## 次のステップ
-- 重要なイベント（接続失敗、遅いクエリ、エラーの急増）に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- 包括的なデータベース監視のために、ログを[PostgreSQL メトリクス](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)と相関付ける
-- アプリケーション固有のクエリパターン向けにカスタムダッシュボードを作成する
-- パフォーマンス要件に応じた遅いクエリを特定するために `log_min_duration_statement` を設定する
+* 重要なイベント (接続失敗、遅いクエリ、エラーの急増) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 包括的なデータベース監視のために、ログを[PostgreSQL メトリクス](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)と相関付ける
+* アプリケーション固有のクエリパターン向けにカスタムダッシュボードを作成する
+* パフォーマンス要件に応じた遅いクエリを特定するために `log_min_duration_statement` を設定する
## 本番環境への移行 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
index b2420d3548f..4018cac1265 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
@@ -16,18 +16,10 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/postgres/import-dashbo
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/postgres/postgres-metrics-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使用した PostgreSQL メトリクスの監視 \{#postgres-metrics-clickstack\}
+# ClickStack による PostgreSQL メトリクスの監視 \{#postgres-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector の PostgreSQL receiver を構成し、ClickStack で PostgreSQL のパフォーマンスメトリクスを監視する方法を説明します。次のことを学べます:
-
-- PostgreSQL メトリクスを収集するように OTel collector を構成する
-- カスタム設定を適用した ClickStack をデプロイする
-- 事前構築済みのダッシュボードを使用して PostgreSQL のパフォーマンス（トランザクション、接続数、データベースサイズ、キャッシュヒット率）を可視化する
-
-本番環境の PostgreSQL データベースを設定する前にインテグレーションをテストしたい場合のために、サンプルメトリクスを含むデモデータセットも利用できます。
-
-所要時間: 10〜15 分
+OTel PostgreSQL receiver を使用して、ClickStack で PostgreSQL のパフォーマンスメトリクスを監視します。デモ用データセットと事前構築済みのダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の PostgreSQL との統合 \{#existing-postgres\}
@@ -270,11 +262,9 @@ psql -h postgres-host -U otel_monitor -d postgres -c "SELECT version();"
## 次のステップ \{#next-steps\}
-PostgreSQL メトリクスの監視をセットアップしたら、次のことを実施します:
-
-- 重要なしきい値（接続数上限、高いロールバック率、低いキャッシュヒット率）に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- `pg_stat_statements` 拡張機能でクエリレベルの監視を有効にする
-- 異なるエンドポイントとサービス名でレシーバー設定を複製して、複数の PostgreSQL インスタンスを監視する
+* 重要なしきい値 (接続数上限、高いロールバック率、低いキャッシュヒット率) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* `pg_stat_statements` 拡張機能でクエリレベルの監視を有効にする
+* 異なるエンドポイントとサービス名でレシーバー設定を複製して、複数の PostgreSQL インスタンスを監視する
## 本番環境への移行 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
index 06a93a8d671..b1c1824e3ce 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import log_view from '@site/static/images/clickstack/redis/redis-log-view.png';
import log from '@site/static/images/clickstack/redis/redis-log.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使用した Redis ログの監視 \{#redis-clickstack\}
+# ClickStack による Redis ログの監視 \{#redis-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-このガイドでは、OpenTelemetry Collector を構成して Redis サーバーログを取り込むことで、ClickStack を使って Redis を監視する方法を説明します。次の内容を学びます:
-
-- Redis のログ形式を解析するように OTel collector を構成する
-- カスタム構成を使用して ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使って Redis メトリクス（接続数、コマンド数、メモリ、エラー）を可視化する
-
-本番環境の Redis を構成する前に統合をテストしたい場合に利用できる、サンプルログ付きのデモデータセットも用意されています。
-
-所要時間: 5〜10 分
+OTel の `filelog` レシーバーを使用して Redis サーバーログを収集し、ClickStack で可視化します。デモ用データセットと事前構築済みのダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の Redis との統合 \{#existing-redis\}
@@ -390,9 +382,11 @@ Redis のログ形式が異なる場合は、`regex_parser` オペレーター
* `pid:role timestamp level message`
* 例: `12345:M 28 Oct 2024 14:23:45.123 * Server started`
-## 次のステップ {#next-steps}
+## 次のステップ
+
+* 重要なメトリクス (エラー率、レイテンシのしきい値) 向けに[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のユースケース (API モニタリング、セキュリティイベント) 向けに追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成する
-さらに活用したい場合は、ダッシュボードで次のようなことを試してみてください。
+## 本番環境への移行
-- 重要なメトリクス（エラー率、レイテンシのしきい値）向けに[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- 特定のユースケース（API モニタリング、セキュリティイベント）向けに追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成する
\ No newline at end of file
+このガイドでは、迅速にセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれている OpenTelemetry Collector を利用しています。本番環境でのデプロイでは、独自の OTel Collector を実行し、データを ClickStack の OTLP エンドポイントに送信することを推奨します。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
index 35bf9c2188d..da87f05aeb1 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
@@ -16,18 +16,10 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/import-redis-metrics-d
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/redis-metrics-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack を使用した Redis メトリクスの監視 \{#redis-metrics-clickstack\}
+# ClickStack による Redis メトリクス監視 \{#redis-metrics-clickstack\}
-:::note[要約]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector の Redis receiver を設定し、ClickStack で Redis のパフォーマンスメトリクスを監視する方法を説明します。次のことが行えるようになります。
-
-- Redis メトリクスを収集するように OTel collector を設定する
-- カスタム設定を使用して ClickStack をデプロイする
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使用して Redis のパフォーマンス（commands/sec、メモリ使用量、接続クライアント数、キャッシュ性能）を可視化する
-
-本番環境の Redis を設定する前に連携をテストしたい場合のために、サンプルメトリクスを含むデモデータセットが用意されています。
-
-所要時間: 5～10 分
+:::note[TL;DR]
+OTel Redis receiver を使用して、ClickStack で Redis のパフォーマンスメトリクスを監視します。デモ用データセットと事前構築済みダッシュボードが含まれます。
:::
## 既存の Redis との統合 \{#existing-redis\}
@@ -416,10 +408,12 @@ docker exec telnet redis 6379
Docker Compose ファイルまたは `docker run` コマンドで、両方のコンテナが同一のネットワーク上に置かれるように構成してください。
-## 次のステップ {#next-steps}
+## 次のステップ
+
+* 重要なメトリクス (メモリ使用量のしきい値、接続数の上限、キャッシュヒット率の低下) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
+* 特定のユースケース (レプリケーション遅延、永続化パフォーマンス) 向けの追加ダッシュボードを作成する
+* 異なるエンドポイントやサービス名で `receiver` 設定を複製し、複数の Redis インスタンスを監視する
-さらに踏み込んで試してみたい場合は、監視について次のことに取り組んでみてください：
+## 本番環境への移行 \{#troubleshooting\}
-- 重要なメトリクス（メモリ使用量のしきい値、接続数の上限、キャッシュヒット率の低下）に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定する
-- 特定のユースケース（レプリケーション遅延、永続化パフォーマンス）向けの追加ダッシュボードを作成する
-- 異なるエンドポイントやサービス名で `receiver` 設定を複製し、複数の Redis インスタンスを監視する
\ No newline at end of file
+このガイドでは、迅速にセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれた OpenTelemetry Collector を拡張して使用します。本番環境でデプロイする場合は、独自の OTel collector を運用し、ClickStack の OTLP エンドポイントにデータを送信することを推奨します。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
index dda8b95d719..26bb786581a 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
@@ -22,16 +22,8 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# ClickStack による systemd ログの監視 \{#systemd-logs-clickstack\}
-:::note[要約]
-このガイドでは、OpenTelemetry Collector を journald receiver とともに実行することで、ClickStack を使って systemd ジャーナルログを監視する方法を説明します。次のことを学びます。
-
-- OpenTelemetry Collector をデプロイして systemd ジャーナルエントリを読み取る
-- OTLP 経由で systemd ログを ClickStack に送信する
-- あらかじめ用意されたダッシュボードを使って、systemd ログから得られるインサイト (サービスの状態、エラー、認証イベント) を可視化する
-
-本番システムを構成する前に統合をテストしたい場合のために、サンプルログを含むデモデータセットも用意されています。
-
-所要時間: 10〜15分
+:::note[TL;DR]
+OpenTelemetry コレクターの journald receiver を使用して、ClickStack で systemd ジャーナルログを収集・可視化します。デモ用データセットと事前構築済みダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存システムとの統合 \{#existing-systems\}
@@ -366,6 +358,12 @@ otelcol-contrib --config=otel-config.yaml
2. **テキストエクスポート方式を使用する**（デモと同様）。`filelog` receiver で journald のテキストエクスポートを読み取る
+## 次のステップ \{#next-steps\}
+
+* 重要なシステムイベント (サービス障害、認証失敗、OOM kill) に対する[アラート](/use-cases/observability/clickstack/alerts)を設定します
+* 特定のユースケース (SSH セキュリティ監視、サービスの健全性) 向けに、追加の[ダッシュボード](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)を作成します
+* 特定の systemd ユニットでフィルタリングしてノイズを減らし、重要なサービスに集中します
+
## 本番環境での運用 \{#going-to-production\}
このガイドでは、専用の OpenTelemetry Collector を使用して systemd ログを読み取り、ClickStack の OTLP エンドポイントに送信します。これは推奨される本番運用パターンです。
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
index 73fc3f53339..aea554fd998 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
@@ -26,14 +26,8 @@ Temporal は、シンプルかつ高度で高い耐障害性を備えたアプ
# ClickStack を使用した Temporal Cloud メトリクスの監視 \{#temporal-metrics-clickstack\}
-:::note[要約]
-このガイドでは、OpenTelemetry collector の Prometheus レシーバーを設定して、ClickStack で Temporal Cloud を監視する方法を説明します。以下の内容を学びます:
-
-- Temporal Cloud メトリクスを収集するように OTel collector を設定する
-- カスタム設定を使用して ClickStack をデプロイする
-- 事前作成済みのダッシュボードを使用して Temporal Cloud のパフォーマンスを可視化する（open workflows、actions/sec、アクティブなネームスペース、タスクバックログ）
-
-所要時間: 約 5〜10 分
+:::note[TL;DR]
+OTel Prometheus receiver を使用して、ClickStack で Temporal Cloud メトリクスを監視します。あらかじめ用意されたダッシュボードが含まれています。
:::
## 既存の Temporal Cloud との統合 \{#existing-temporal\}
@@ -271,10 +265,12 @@ docker exec cat /var/log/otel-collector.log | grep -i error
ClickStack が Temporal Cloud に到達できない場合は、Docker Compose ファイルまたは `docker run` コマンドで[外部ネットワークへの接続](https://docs.docker.com/engine/network/#drivers)が許可されていることを確認してください。
-## 次のステップ {#next-steps}
+## 次のステップ
+
+* 重要なメトリクス (ワークフローの失敗率、タスクバックログの増加、スケジュールから開始までのレイテンシ) 向けに [alerts](/use-cases/observability/clickstack/alerts) を設定する
+* 特定のユースケース (ネームスペースレベルの監視、ワークフロータイプのパフォーマンスなど) 向けに追加のダッシュボードを作成する
+* エンドポイントとサービス名を変えて receiver の設定を複製し、複数の Temporal Cloud アカウントを監視する
-さらに詳しく試してみたい場合は、監視環境で次のようなことに取り組んでみてください。
+## 本番環境への移行 \{#troubleshooting\}
-- 重要なメトリクス（メモリ使用量の閾値、接続上限、キャッシュヒット率の低下）向けに [alerts](/use-cases/observability/clickstack/alerts) を設定する
-- 特定のユースケース（レプリケーション遅延、永続化パフォーマンスなど）向けに追加のダッシュボードを作成する
-- エンドポイントとサービス名を変えて receiver の設定を複製し、複数の Temporal Cloud アカウントを監視する
\ No newline at end of file
+このガイドでは、迅速にセットアップできるよう、ClickStack に組み込まれている OpenTelemetry Collector を利用しています。本番環境にデプロイする場合は、独自の OTel collector を実行し、ClickStack の OTLP エンドポイントにデータを送信することを推奨します。本番環境向けの設定については、[OpenTelemetry データの送信](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
index 88303170321..189f9cac31c 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
@@ -29,6 +29,12 @@ chDB는 [ClickHouse](https://github.com/clickhouse/clickhouse) v25.8.2.1을 기
**새 기능!** DataStore는 익숙한 pandas 구문에 ClickHouse 성능을 결합한, pandas와 호환되는 API를 제공합니다.
+:::tip Hex에서 시작하기
+
+* 📖 시작하기 튜토리얼 — 첫 번째 연결을 설정하세요
+* 🚀 Hex 30일 연장 체험판 — ClickHouse 통합 전체 이용 가능
+ :::
+
### 한 줄로 마이그레이션 \{#one-line-migration\}
```python
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
index 64b5e988ba8..97afe920685 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
@@ -110,28 +110,28 @@ Basic 티어 서비스는 Fast 릴리스 채널 이후 곧 업그레이드됩니
- 더 느린 채널로 이동해도 서비스가 다운그레이드되지는 않으며, 해당 채널에서 더 새로운 버전이 제공될 때까지 현재 버전으로 유지됩니다. 예: Regular → Slow, Fast → Regular 또는 Slow
:::
-## 예약된 업그레이드 \{#scheduled-upgrades\}
+## 예약 업그레이드 \{#scheduled-upgrades\}
-Enterprise 티어에 속한 서비스에 대해 업그레이드 시간대를 구성할 수 있습니다.
+Enterprise 티어의 서비스에 대해 업그레이드 시간대를 구성할 수 있습니다.
-업그레이드를 예약하려는 서비스를 선택한 후, 왼쪽 메뉴에서 `Settings`를 선택하십시오. 아래로 스크롤하여 `Scheduled upgrades`를 찾습니다.
+업그레이드 일정을 지정하려는 서비스를 선택한 다음, 왼쪽 메뉴에서 `Settings`를 선택합니다. 아래로 스크롤하여 `Scheduled upgrades`로 이동합니다.
-
+
-이 옵션을 선택하면 데이터베이스 및 Cloud 업그레이드를 위한 요일과 시간대를 선택할 수 있습니다.
+이 옵션을 선택하면 데이터베이스 및 클라우드 업그레이드의 요일/시간대를 선택할 수 있습니다.
-
+
:::note
-예약된 업그레이드는 정의된 일정에 따라 진행되지만, 중요한 보안 패치 및 취약점 수정에는 예외가 적용됩니다. 긴급한 보안 문제가 발견된 경우, 예약된 시간대 외에 업그레이드가 수행될 수 있습니다. 이러한 예외가 발생하는 경우 필요에 따라 고객에게 별도로 안내됩니다.
+예약 업그레이드는 정의된 일정에 따라 진행되지만, 중요한 보안 패치 및 취약점 수정과 잠재적인 문제가 데이터 손상 또는 데이터 손실로 이어질 수 있는 시나리오에는 예외가 적용됩니다. 긴급한 보안 문제가 식별되는 경우에는 예약된 시간대 외에 업그레이드가 수행될 수 있습니다. 이러한 예외 사항은 필요한 경우 고객에게 안내됩니다.
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
index a902403b279..5de55753bb9 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
@@ -45,4 +45,8 @@ Cloud UI를 통해 전달되는 알림을 사용자 지정할 수 있으며, 이
## 지원되는 알림 \{#supported-notifications\}
-현재 결제(결제 실패, 사용량이 지정된 임계값을 초과한 경우 등)와 관련된 알림과 스케일링 이벤트(스케일링 완료, 스케일링 차단 등)와 관련된 알림을 발송합니다.
\ No newline at end of file
+현재 결제(결제 실패, 사용량이 ascertain 임계값을 초과한 경우 등)와 관련된 알림과 스케일링 이벤트(스케일링 완료, 스케일링 차단 등)와 관련된 알림을 전송합니다.
+
+:::note
+크레딧 임계값 알림은 현재 약정 사용 금액 계약을 체결한 조직에서만 제공됩니다. 종량제(PAYG) 조직에는 이러한 알림이 전송되지 않습니다.
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
index b745e39c7fe..93e900ede4c 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
@@ -12,43 +12,24 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 개요 \{#overview\}
-ClickHouse Private는 ClickHouse Cloud에서 실행되는 것과 동일한 독점 ClickHouse 버전과, 컴퓨트와 스토리지 분리를 위해 구성된 ClickHouse Operator로 이루어진 자가 배포 패키지입니다. 이 패키지는 S3 호환 스토리지를 사용하는 Kubernetes 환경에 배포됩니다.
-
-이 패키지는 현재 AWS와 IBM Cloud에서 사용할 수 있으며, 베어 메탈 배포는 곧 제공될 예정입니다.
+ClickHouse Private는 ClickHouse Cloud에서 실행되는 것과 동일한 독점 ClickHouse 버전과, 컴퓨트와 스토리지 분리를 위해 구성된 ClickHouse 오퍼레이터로 이루어진 자가 배포 패키지입니다.
:::note 참고
-ClickHouse Private는 가장 엄격한 규정 준수(compliance) 요구 사항을 가진 대기업을 위해 설계되었으며, 전용 인프라에 대한 완전한 제어와 관리를 제공합니다. 이 옵션은 [문의](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)를 통해서만 이용할 수 있습니다.
+ClickHouse Private는 전용 인프라에 대한 완전한 제어가 필요하고 2 TB를 초과하는 메모리를 사용하는 대기업을 위해 설계되었습니다. 고객은 모든 인프라를 직접 관리해야 하며, 대규모 ClickHouse 운영에 대한 지식을 갖추고 있어야 합니다. 이 옵션은 [문의](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)를 통해서만 이용할 수 있습니다.
:::
-
-
## 오픈 소스 대비 이점 \{#benefits-over-os\}
다음과 같은 기능으로 ClickHouse Private는 자가 관리형 오픈 소스 배포와 차별화됩니다:
-
-
-### 향상된 성능 \{#enhanced-performance\}
-- 컴퓨트와 스토리지의 네이티브 분리
-- [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 및 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 기능과 같은 독점 Cloud 기능
-
-### 다양한 사용 사례와 조건을 통해 검증된 안정성 \{#tested-proven-through-variety-of-use-cases\}
-- ClickHouse Cloud에서 철저히 테스트되고 검증되었습니다
-
-### 정기적으로 새로운 기능이 추가되는 완전한 로드맵 \{#full-featured-roadmap\}
-곧 제공될 추가 기능은 다음과 같습니다:
-- 리소스를 프로그래밍 방식으로 관리하기 위한 API
- - 자동 백업
- - 자동 수직 확장 작업
-- IdP(Identity Provider) 통합
-
-
-
-
+* 컴퓨트와 스토리지의 네이티브 분리
+* [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 및 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 기능과 같은 독점 Cloud 기능
+* ClickHouse 데이터베이스와 오퍼레이터 버전은 ClickHouse Cloud에서 철저히 테스트 및 검증되었습니다
+* 백업 및 확장 작업을 포함한 프로그래밍 방식 작업을 위한 API
## 아키텍처 \{#architecture\}
-ClickHouse Private는 배포 환경 내에 완전히 독립적으로 구성되며, Kubernetes에서 관리되는 컴퓨트 리소스와 S3 호환 스토리지 솔루션의 스토리지로 이루어져 있습니다.
+ClickHouse Private는 배포 환경 내에 완전히 독립적으로 구성되며, ClickHouse의 Cloud 네이티브 컴퓨트와 스토리지 분리를 제공합니다.
@@ -56,36 +37,16 @@ ClickHouse Private는 배포 환경 내에 완전히 독립적으로 구성되
+## 지원되는 구성 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Private는 현재 다음 구성에서 지원됩니다.
-## 온보딩 프로세스 \{#onboarding-process\}
-
-고객은 [문의 페이지](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)를 통해 온보딩을 시작할 수 있습니다. 요건을 충족하는 고객에게는 상세한 환경 구축 가이드와 배포를 위한 이미지 및 Helm 차트에 대한 접근 권한을 제공합니다.
-
-
-
-## 일반적인 요구 사항 \{#general-requirements\}
-
-이 섹션은 ClickHouse Private를 배포하는 데 필요한 리소스에 대한 개요를 제공합니다. 구체적인 배포 가이드는 온보딩 과정의 일부로 제공됩니다. 인스턴스/서버 유형과 크기는 사용 사례에 따라 달라집니다.
-
-### AWS에서 ClickHouse Private \{#clickhouse-private-aws\}
-
-필요한 리소스:
-- 이미지와 Helm 차트를 저장하기 위한 [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/)
-- [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s), [EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver), [DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html), [Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md), 인증을 위한 [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html), [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) 제공자가 설정된 [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) 클러스터
-- Amazon Linux를 실행하는 서버 노드
-- 오퍼레이터용 x86 노드 그룹
-- EKS 클러스터와 동일한 리전에 있는 S3 버킷
-- 인그레스가 필요한 경우 NLB도 구성해야 합니다.
-- clickhouse-server/keeper 작업을 위한 ClickHouse 클러스터당 하나의 AWS 역할
+| 환경 | 오케스트레이션 | 스토리지 | 상태 |
+| :---- | :------------------------------- | :-------------------------- | :---- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 사용 가능 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | 프리뷰 |
+| 베어 메탈 | Kubernetes | AIStor (NVMe 필요) | 프리뷰 |
-### IBM Cloud에서 ClickHouse Private \{#clickhouse-private-ibm-cloud\}
+## 온보딩 절차 \{#onboarding-process\}
-필요한 리소스:
-- 이미지와 Helm 차트를 저장하기 위한 [Container Registry](https://cloud.ibm.com/docs/Registry?topic=Registry-getting-started)
-- [CNI](https://www.ibm.com/docs/en/cloud-private/3.2.x?topic=networking-kubernetes-network-model), [Cloud Block Storage for VPC](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-vpc-block), [Cloud DNS](https://www.ibm.com/products/dns), [Cluster Autoscaler](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-cluster-scaling-install-addon-enable)가 설정된 [Cloud Kubernetes Service](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-getting-started)
-- Ubuntu를 실행하는 서버 노드
-- 오퍼레이터용 x86 노드 그룹
-- Cloud Kubernetes Service 클러스터와 동일한 리전에 있는 [Cloud Object Storage](https://cloud.ibm.com/docs/cloud-object-storage?topic=cloud-object-storage-getting-started-cloud-object-storage)
-- 인그레스가 필요한 경우 NLB도 구성해야 합니다.
-- clickhouse-server/keeper 작업을 위한 ClickHouse 클러스터당 하나의 서비스 계정
+고객은 사용 사례에 대한 ClickHouse Private 검토 통화를 요청하려면 [문의](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)하실 수 있습니다. 최소 규모 요구 사항을 충족하고 지원되는 구성에 배포되는 사용 사례에 한해 검토가 진행됩니다. 온보딩은 제한적으로 제공됩니다. 설치 프로세스에는 AWS ECR에서 다운로드한 이미지와 Helm 차트를 사용하여 ClickHouse를 배포할 대상 환경에 맞는 설치 가이드를 따르는 과정이 포함됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
index f2c18189e87..283da70b41b 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
@@ -12,46 +12,25 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 개요 \{#overview\}
-ClickHouse Government는 ClickHouse Cloud에서 실행되는 것과 동일한 독점 버전의 ClickHouse와 ClickHouse Operator로 구성된 자체 배포 패키지입니다. 컴퓨트와 스토리지를 분리하도록 구성되어 있으며, 정부 기관과 공공 부문 조직의 엄격한 요구 사항을 충족할 수 있도록 보안이 강화되어 있습니다. Kubernetes 환경에 S3 호환 스토리지와 함께 배포됩니다.
-
-이 패키지는 현재 AWS 환경에서 사용할 수 있으며, 베어 메탈 배포는 곧 제공될 예정입니다.
+ClickHouse Government는 ClickHouse Cloud에서 실행되는 것과 동일한 독점 버전의 ClickHouse와 ClickHouse Operator로 구성된 자체 배포 패키지입니다. 컴퓨트와 스토리지를 분리하도록 구성되어 있으며, 정부 기관과 공공 부문 조직의 엄격한 요구 사항을 충족할 수 있도록 보안이 강화되어 있습니다.
:::note 참고
-ClickHouse Government는 정부 기관, 공공 부문 조직 또는 이러한 기관과 조직에 소프트웨어를 제공하는 클라우드 소프트웨어 기업을 위해 설계되었으며, 전용 인프라에 대한 완전한 제어 및 관리 권한을 제공합니다. 이 옵션은 [당사로 문의](https://clickhouse.com/government)하는 경우에만 이용할 수 있습니다.
+ClickHouse Government는 정부 기관, 공공 부문 조직 또는 이러한 기관과 조직에 소프트웨어를 제공하는 클라우드 소프트웨어 기업을 위해 설계되었으며, 전용 인프라에 대한 완전한 제어 및 관리 권한을 제공합니다. 최소 배포 규모는 2 TB입니다. 이 옵션은 [당사에 문의](https://clickhouse.com/government)하는 경우에만 이용할 수 있습니다.
:::
-
-
## 오픈 소스 대비 이점 \{#benefits-over-os\}
다음 기능은 ClickHouse Government를 자가 관리형 오픈 소스 배포와 구분합니다:
-
-
-### 향상된 성능 \{#enhanced-performance\}
-- 컴퓨트와 스토리지의 네이티브 분리
-- [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 및 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 기능과 같은 전용 Cloud 기능
-
-### 다양한 사용 사례와 조건을 통해 검증된 안정성 \{#tested-proven\}
-- ClickHouse Cloud에서 완전하게 테스트되고 검증되었습니다.
-
-### 컴플라이언스 패키지 \{#compliance-package\}
-- 운영 승인(Authorization to Operate, ATO) 절차를 가속하기 위한 [NIST Risk Management Framework (RMF)](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) 문서
-
-### 풍부한 기능을 갖춘 로드맵 및 정기적인 신규 기능 추가 \{#full-featured-roadmap\}
-곧 제공될 추가 기능은 다음과 같습니다:
-- 리소스를 프로그래밍 방식으로 관리하기 위한 API
- - 자동 백업
- - 자동 수직 확장 작업
-- ID 공급자(IdP) 통합
-
-
+* 컴퓨트와 스토리지의 네이티브 분리
+* [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 및 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 기능과 같은 전용 Cloud 기능
+* ClickHouse Cloud에서 완전히 테스트되고 검증된 ClickHouse 데이터베이스 및 operator 버전
+* 운영 승인(Authorization to Operate, ATO) 절차를 가속하기 위한 [NIST Risk Management Framework (RMF)](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) 문서
+* 백업 및 확장 작업을 포함한 프로그래밍 방식 작업을 위한 API
+## Architecture \{#architecture\}
-
-## 아키텍처 \{#architecture\}
-
-ClickHouse Government는 배포 환경 내에서 완전히 자체 포함형으로 동작하며, Kubernetes에서 관리되는 컴퓨팅 리소스와 S3 호환 스토리지 솔루션의 스토리지로 구성됩니다.
+ClickHouse Government는 배포 환경 내에서 완전히 자체 포함형으로 동작하며, 클라우드 네이티브 방식의 컴퓨트와 스토리지 분리를 제공합니다.
@@ -59,26 +38,15 @@ ClickHouse Government는 배포 환경 내에서 완전히 자체 포함형으
+## 지원 구성 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Government는 현재 다음 구성으로 지원됩니다.
-## 온보딩 프로세스 \{#onboarding-process\}
-
-고객은 [저희에게](https://clickhouse.com/government) 문의하여 온보딩을 시작할 수 있습니다. 자격을 충족하는 고객에게는 상세한 환경 구축 가이드와 배포를 위한 이미지 및 Helm 차트에 대한 접근 권한을 제공합니다.
-
-
-
-## 일반 요구 사항 \{#general-requirements\}
-
-이 섹션에서는 ClickHouse Government를 배포하는 데 필요한 리소스에 대한 개요를 제공합니다. 구체적인 배포 가이드는 온보딩 과정의 일부로 제공됩니다. 인스턴스/서버 유형과 크기는 사용 사례에 따라 달라집니다.
+| 환경 | 오케스트레이션 | 스토리지 | 상태 |
+| :-- | :------------------------------- | :-------------------------- | :---- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 사용 가능 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | 프리뷰 |
-### AWS에서의 ClickHouse Government \{#clickhouse-government-aws\}
+## Onboarding process \{#onboarding-process\}
-필요한 리소스:
-- 이미지를 수신하고 Helm 차트를 저장하기 위한 [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/)
-- FIPS 규격을 준수하는 인증서를 발급할 수 있는 인증 기관(CA)
-- [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s), [EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver), [DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html), [Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md), 인증용 [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html), [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) 제공자가 구성된 [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) 클러스터
-- Amazon Linux를 실행하는 서버 노드
-- Operator용 x86 노드 그룹
-- EKS 클러스터와 동일한 리전에 있는 S3 버킷
-- 인그레스가 필요한 경우 NLB도 구성
-- clickhouse-server/keeper 작업을 위한 ClickHouse 클러스터당 하나의 AWS IAM 역할
+고객은 사용 사례에 적합한 ClickHouse Government를 검토하기 위한 상담을 요청하려면 [당사에 문의](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)하실 수 있습니다. 최소 규모 요구 사항을 충족하고 지원되는 구성에 배포되는 사용 사례에 한해 검토가 진행됩니다. 온보딩은 제한적으로 제공됩니다. 설치 프로세스에는 AWS ECR에서 다운로드한 이미지와 Helm 차트를 사용하여 ClickHouse를 배포할 대상 환경에 맞는 설치 가이드를 따르는 과정이 포함됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
index 3f42ca4e97c..ccbeb017941 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
@@ -345,7 +345,11 @@ Azure (Microsoft) SAML은 Azure Active Directory(AD) 또는 Microsoft Entra라
### 다중 조직 SSO \{#multi-org-sso\}
-ClickHouse Cloud는 각 조직마다 별도의 연결을 제공하여 다중 조직 SSO를 지원합니다. 각 조직에 로그인하려면 다음 직접 링크(`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`)를 사용하십시오. 다른 조직에 로그인하기 전에 현재 조직에서 반드시 로그아웃하십시오.
+ClickHouse Cloud는 각 조직마다 개별 연결을 제공하여 다중 조직 SSO를 지원합니다. 각 해당 조직에 로그인하려면 직접 링크(`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`)를 사용하십시오. 다른 조직에 로그인하기 전에 한 조직에서 반드시 로그아웃하십시오.
+
+:::note
+https://console.clickhouse.cloud에서 이메일 주소를 입력할 때 회사 도메인을 가진 사용자가 어떤 조직으로도 이동되지 않도록 하려면, 지원 티켓을 제출하여 이 동작을 제거하도록 SSO 설정을 수동으로 업데이트하십시오.
+:::
## 추가 정보 {#additional-information}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
index 82154258e6e..d946e2645c0 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
sidebar_label: '개요'
slug: /migrations/elastic-overview
-description: 'Snowflake에서 ClickHouse로 이전'
-keywords: ['Snowflake']
-title: 'Snowflake에서 ClickHouse로 이전'
+description: 'Elasticsearch에서 ClickHouse로 마이그레이션'
+keywords: ['Elasticsearch']
+title: 'Elasticsearch에서 ClickHouse로 마이그레이션'
show_related_blogs: true
doc_type: 'landing-page'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
index 0a933e8210a..4def59af00d 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
@@ -39,9 +39,9 @@ Enterprise 등급 서비스에는 모든 릴리스 채널에 대해 예약 업
:::important 릴리스 날짜 이해하기
아래에 표시된 날짜는 각 릴리스 채널에 대해 ClickHouse가 해당 릴리스를 **배포(rollout)하기 시작하는 시점**을 의미하며, 개별 서비스가 실제로 업그레이드되는 시점을 의미하지 않습니다.
-* 배포는 자동으로 이루어지며, 여러 주에 걸쳐 점진적으로 진행됩니다.
-* 예약된 업그레이드 윈도우가 설정된 서비스는 채널 배포가 종료된 이후 첫 번째 주에, 예약된 업그레이드 윈도우 동안 업그레이드됩니다.
-* 휴일 기간 배포 중단(예: holiday freeze) 또는 헬스 모니터링에 따라 배포 완료가 지연될 수 있습니다.
+* 배포는 자동으로 이루어지며, 여러 주에 걸쳐 점진적으로 진행됩니다
+* 예약된 업그레이드 윈도우가 설정된 서비스는 채널 배포가 종료된 다음 주(월요일 00:00 UTC 시작)의 예약된 업그레이드 윈도우 동안 업그레이드됩니다
+* 휴일 기간 배포 중단(예: holiday freeze) 또는 헬스 모니터링에 따라 배포 완료가 지연될 수 있습니다
프로덕션 업그레이드 전에 사전 테스트를 수행하려면 비프로덕션 서비스에는 Fast 또는 Regular 채널을, 프로덕션 서비스에는 Slow 채널을 사용하십시오.
:::
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
index 76aa980cd67..9fe7e2a853e 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
@@ -37,5 +37,9 @@ import billing_2 from '@site/static/images/cloud/reference/billing_payment_thres
## 결제 임계값 알림 \{#threshholds-notifications\}
-조직의 사용 금액이 결제 임계값의 90%에 도달하고, 청구 기간 중에 결제 임계값을 초과할 것으로 예상되는 경우 조직에 연결된 청구 담당자 이메일 주소로 알림 이메일이 발송됩니다.
-결제 임계값을 초과하면 이메일 알림과 함께 인보이스도 수신하게 됩니다.
\ No newline at end of file
+조직의 사용 금액이 결제 임계값의 90%에 도달하고, 청구 기간 중간에 결제 임계값을 초과할 것으로 예상되는 경우 조직에 연결된 청구 담당자 이메일 주소로 알림 이메일이 발송됩니다.
+결제 임계값을 초과하면 이메일 알림과 함께 청구서도 수신하게 됩니다.
+
+:::note
+결제 임계값 알림은 현재 PAYG 조직에서는 지원되지 않습니다
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
index 06105684f88..48316544269 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
@@ -7,25 +7,23 @@ title: '지속적 통합 (CI)'
doc_type: 'reference'
---
-# Continuous Integration (CI) \{#continuous-integration-ci\}
+# 지속적 통합 (CI) \{#continuous-integration-ci\}
-풀 리퀘스트를 제출하면 ClickHouse [continuous integration (CI) 시스템](tests.md#test-automation)이 코드에 대해 일련의 자동 검사를 실행합니다.
-이는 저장소 메인테이너(ClickHouse 팀 구성원)가 코드를 검토하고 풀 리퀘스트에 `can be tested` 라벨을 추가한 이후에 수행됩니다.
-검사 결과는 [GitHub checks 문서](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks)에 설명된 것처럼 GitHub 풀 리퀘스트 페이지에 표시됩니다.
-검사가 실패하면 이를 수정해야 할 수도 있습니다.
-이 페이지에서는 마주칠 수 있는 각종 검사와, 이를 수정하기 위해 취할 수 있는 조치에 대해 개괄적으로 설명합니다.
+pull request를 제출하면 ClickHouse [지속적 통합 (CI) 시스템](tests.md#test-automation)이 코드에 대해 몇 가지 자동 검사를 실행합니다.
+이 작업은 저장소 메인테이너(ClickHouse 팀 구성원)가 코드를 검토하고 pull request에 `can be tested` 레이블을 추가한 후에 이루어집니다.
+검사 결과는 [GitHub checks 문서](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks)에 설명된 대로 GitHub pull request 페이지에 표시됩니다.
+검사에 실패하면 이를 수정해야 할 수도 있습니다.
+이 페이지에서는 마주칠 수 있는 검사와 이를 수정하기 위해 할 수 있는 일에 대한 개요를 제공합니다.
-검사 실패가 변경 사항과 관련이 없어 보인다면, 일시적인 실패 또는 인프라 문제일 수 있습니다.
-CI 검사를 다시 시작하려면 풀 리퀘스트에 빈 커밋을 푸시하십시오:
+검사 실패가 변경 사항과 관련이 없어 보인다면, 일시적인 실패이거나 인프라 문제일 수 있습니다.
+CI 검사를 다시 시작하려면 pull request에 빈 커밋을 푸시하세요:
```shell
-git reset
git commit --allow-empty
git push
```
-확실하지 않은 점이 있다면 메인테이너에게 도움을 요청하십시오.
-
+어떻게 해야 할지 잘 모르겠다면 메인테이너에게 도움을 요청하세요.
## master와 병합 \{#merge-with-master\}
@@ -100,22 +98,73 @@ python -m ci.praktika run "Style check" --test cpp
Python 3와 Docker 외에는 추가 종속성이 필요하지 않습니다.
-## Fast test \{#fast-test\}
+## Running stateless tests \{#running-stateless-tests\}
+
+기본 설정으로 로컬에 설치된 ClickHouse는 특정 테스트 사례에서는 작동할 수 있지만, 모든 테스트 쿼리를 올바르게 실행할 수는 없습니다. CI에서는 각 작업이 특정 ClickHouse 구성(예: S3 스토리지, Parallel Replicas)을 설치하므로, 이를 수동으로 재현하는 것은 번거로울 수 있습니다. 이를 피하려면 CI와 동일한 오케스트레이션을 사용해 어떤 CI 작업이든 로컬에서 재현할 수 있습니다 — 수동 구성은 필요하지 않습니다.
+
+#### 사전 준비 사항 \{#ci-prerequisites\}
-일반적으로 PR에 대해 가장 먼저 실행되는 검사입니다.
-ClickHouse를 빌드하고 [stateless functional tests](tests.md#functional-tests)의 대부분을 실행하며, 일부는 건너뜁니다.
-이 검사가 실패하면 문제가 해결될 때까지 이후 검사는 시작되지 않습니다.
-어떤 테스트가 실패했는지 보고서를 확인한 후, [여기](/development/tests#running-a-test-locally)에 설명된 대로 로컬에서 해당 실패를 재현하십시오.
+* Python 3 (표준 라이브러리만)
+* Docker
-#### 로컬에서 빠른 테스트 실행하기: \{#running-fast-test-locally\}
+필요한 경우 Ubuntu에 Docker를 설치한 후 다시 로그인하십시오:
```sh
-python -m ci.praktika run "Fast test" [--test some_test_name]
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install docker.io
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
+{
+ "ipv6": true,
+ "ip6tables": true
+}
+EOF
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+
+#### CI Job을 로컬에서 실행하기 \{#run-ci-job-locally\}
+
+CI 리포트에서 아무 Job 이름이나 선택한 다음 로컬에서 실행하세요:
+
+```bash
+python -m ci.praktika run ""
```
-이 명령어들은 `clickhouse/fast-test` Docker 이미지를 가져와 컨테이너 환경에서 작업을 실행합니다.
-Python 3와 Docker만 있으면 되며, 그 외의 추가 종속성은 필요하지 않습니다.
+* 작업 이름은 CI 보고서에 표시된 그대로(공백과 쉼표가 포함될 수 있음) 반드시 정확히 따옴표로 감싸십시오. 예: `"Stateless tests (amd_debug, parallel)"`. 이렇게 하면 CI와 동일한 ClickHouse 구성이 설정되고 동일한 테스트가 실행됩니다.
+* 작업 이름에 포함된 아키텍처와 빌드 유형(예: `amd_debug`)은 CI 전용 레이블입니다. 로컬에서 실행할 때는 영향을 주지 않습니다 — 제공한 바이너리와 현재 실행 중인 아키텍처가 그대로 사용됩니다. 작업 이름은 ClickHouse 구성과 테스트 세트만 결정합니다(`--test`로 재정의하지 않는 한).
+* CI에서는 리소스를 더 효율적으로 활용하기 위해 기능 테스트를 여러 배치로 나눕니다. 예를 들어, `"Stateless tests (amd_debug, parallel)"`와 `"Stateless tests (amd_debug, sequential)"`를 함께 실행하면 전체 범위를 모두 포괄합니다. 병렬 실행이 가능한 테스트는 동시에 실행되고, 나머지는 순차적으로 실행됩니다. 이러한 분할은 가능한 곳에서 병렬성을 최대화하여 전체 CI 시간을 줄입니다. 로컬에서 전체 테스트 범위를 재현하려면 두 배치를 모두 실행하십시오.
+* 또한 기본적인 ClickHouse 기능을 검증하기 위해 제한된 범위의 기능 테스트를 실행하는 `"Fast test"` CI 작업도 있습니다 — 이 작업은 모든 선택적 모듈이 포함되지 않은 빌드를 사용하며, 회귀를 가장 빠르게 포착할 수 있는 방법입니다. 로컬에서도 같은 방식으로 실행할 수 있습니다. ClickHouse 바이너리를 기본 검색 경로 중 하나(`./ci/tmp/clickhouse`, `./build/programs/clickhouse`, 또는 `./clickhouse`)에 배치하십시오. 그렇지 않으면 작업이 먼저 ClickHouse를 빌드하려고 시도합니다:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Fast test"
+ ```
+
+
+#### CI 작업 내에서 특정 테스트 실행 \{#run-specific-tests-within-ci-job\}
+
+`--test`를 사용하면 작업에서 CI에 사용되는 것과 동일한 ClickHouse 설정을 준비하고, 선택한 테스트만 실행합니다.
+
+```bash
+python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1
+```
+
+* 여러 테스트 이름을 지정할 수 있습니다:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1 00002_log_and_exception_messages_formatting
+ ```
+* 팁: 아무 ClickHouse 구성이나 사용해도 되고 특정 테스트만 실행하면 되는 경우, 전체 작업 이름 대신 별칭 `functional`을 사용하십시오:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run functional --test 00001_select1
+ ```
+
+
+#### 추가 사용자 지정 옵션 \{#additional-customization-options\}
+* `--path PATH` — ClickHouse 바이너리에 대한 사용자 지정 경로입니다. 기본적으로 러너는 `./ci/tmp/clickhouse`, `./build/programs/clickhouse`, `./clickhouse` 순서로 검색합니다.
+* `--count N` — 각 테스트를 N번 반복합니다.
+* `--workers N` — 시스템 용량을 기준으로 자동 계산된 병렬 작업자 수를 재정의합니다.
## 빌드 확인 \{#build-check\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
index 365cbe8b91b..d9d5c3ea508 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
@@ -9,6 +9,22 @@ doc_type: 'guide'
# ClickHouse 테스트 \{#testing-clickhouse\}
+## 테스트 유형 \{#test-types\}
+
+ClickHouse에는 다음과 같은 테스트가 있습니다:
+
+- [기능 테스트](#functional-tests) - 다음과 같은 서로 일부가 겹치는 하위 집합을 포함하는 쿼리 및 스크립트 모음
+ - [빠른 테스트](#running-fast-tests) - 가장 작은 하위 집합
+ - 데이터를 데이터베이스에 채울 필요가 없는 [상태 비저장 테스트](#running-stateless-tests)
+ - 병렬로 실행할 수 없는 순차 테스트
+- 클러스터에서 `pytest`로 실행되는 [통합 테스트](#integration-tests)
+- [단위 테스트](#unit-tests)
+- [성능 테스트](#performance-tests)
+- [빌드 테스트](#build-tests)
+- [Sanitizers](#sanitizers)
+- [퍼저](#fuzzing)
+그 밖의 몇 가지 테스트도 있으며, 아래 섹션을 참조하십시오.
+
## Functional tests \{#functional-tests\}
기능 테스트는 가장 단순하면서도 사용하기 편리한 테스트입니다.
@@ -48,14 +64,14 @@ PATH=:$PATH tests/clickhouse-test 01428_hash_set_nan_
### 빠른 테스트 실행 \{#running-fast-tests\}
-일부 테스트 하위 집합(이하 「Fast test」)을 실행하려면 상당한 성능의 머신이 필요할 수 있습니다. 다음 예시는 100 GB 스토리지가 있는 `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu 인스턴스에서 동작합니다.
+일부 테스트 하위 집합(이를 "빠른 테스트"라고 함)을 실행하려면 상당한 성능의 머신이 필요할 수 있습니다. 다음은 100 GB 스토리지가 있는 `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu 인스턴스에서 동작합니다.
1. 필수 구성 요소를 설치한 후 다시 로그인합니다.
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
```
2. 소스 코드를 가져옵니다.
@@ -65,10 +81,10 @@ git clone --single-branch https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
cd ClickHouse
```
-3. 코드를 빌드하고 「Fast test」라는 이름의 일부 테스트를 실행합니다.
+3. 코드를 빌드하고 "빠른 테스트"를 실행합니다.
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Fast test"
+python -m ci.praktika run fast
```
다음과 같은 결과가 표시되어야 합니다.
@@ -77,8 +93,7 @@ python3 -m ci.praktika run "Fast test"
Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```
-실행을 계속 지켜보지 않을 때에는 `ssh` 연결이 끊어진 뒤에도 계속 실행되도록 `nohup` 또는 `disown`을 사용할 수 있습니다.
-
+실행을 계속 지켜보지 않을 경우 `ssh` 연결이 끊어진 뒤에도 계속 실행되도록 `nohup` 또는 `disown`을 사용할 수 있습니다.
### 상태 비저장 테스트 실행 \{#running-stateless-tests\}
@@ -89,7 +104,7 @@ Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
"ipv6": true,
@@ -109,14 +124,14 @@ cd ClickHouse
3. 코드를 빌드합니다.
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Build (amd_debug)"
+python -m ci.praktika run build_debug
cp ci/tmp/build/programs/clickhouse ci/tmp
```
4. 병렬로 실행할 수 있는 stateless 테스트를 수행합니다.
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
+python -m ci.praktika run functional
```
다음과 같은 결과가 출력됩니다
@@ -125,6 +140,8 @@ python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
Failed: 0, Passed: 8497, Skipped: 103
```
+참고. `python -m ci.praktika run` 호출은 특정 CI 작업을 실행합니다. ClickHouse CI에 관한 자세한 내용은 [여기](continuous-integration.md#running-stateless-tests)에서 확인할 수 있습니다.
+
### 새 테스트 추가하기 \{#adding-a-new-test\}
@@ -179,35 +196,28 @@ SELECT 1
사용 가능한 태그 목록:
-| Tag name | What it does | Usage example |
-| --------------------------------- | ----------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
-| `disabled` | 테스트가 실행되지 않습니다 | |
-| `long` | 테스트 실행 시간이 1분에서 10분으로 늘어납니다 | |
-| `deadlock` | 테스트를 오랜 시간 루프로 실행합니다 | |
-| `race` | `deadlock`과 동일합니다. `deadlock` 사용을 권장합니다 | |
-| `shard` | 서버가 `127.0.0.*`에서 수신하도록 설정되어야 합니다 | |
-| `distributed` | `shard`와 동일합니다. `shard` 사용을 권장합니다 | |
-| `global` | `shard`와 동일합니다. `shard` 사용을 권장합니다 | |
-| `zookeeper` | 테스트 실행에 Zookeeper 또는 ClickHouse Keeper가 필요합니다 | 테스트에서 `ReplicatedMergeTree`를 사용합니다 |
-| `replica` | `zookeeper`와 동일합니다. `zookeeper` 사용을 권장합니다 | |
-| `no-fasttest` | [Fast test](continuous-integration.md#fast-test)에서 테스트를 실행하지 않습니다 | 테스트에서 Fast test에서 비활성화된 `MySQL` table engine을 사용합니다 |
-| `fasttest-only` | [Fast test](continuous-integration.md#fast-test)에서만 테스트를 실행합니다 | |
-| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | [sanitizers](#sanitizers)로 빌드된 환경에서 테스트를 비활성화합니다 | 테스트가 sanitizers와 호환되지 않는 QEMU에서 실행됩니다 |
-| `no-replicated-database` | | |
-| `no-ordinary-database` | | |
-| `no-parallel` | 이 테스트와 다른 테스트를 병렬로 실행하는 것을 비활성화합니다 | 테스트가 `system` 테이블에서 읽기를 수행하며, 불변 조건이 깨질 수 있습니다 |
-| `no-parallel-replicas` | | |
-| `no-debug` | Debug 빌드에서 테스트를 비활성화합니다 | |
-| `no-release` | Release 빌드에서 테스트를 비활성화합니다 | |
-| `no-stress` | | |
-| `no-polymorphic-parts` | | |
-| `no-random-settings` | | |
-| `no-random-merge-tree-settings` | | |
-| `no-backward-compatibility-check` | | |
-| `no-cpu-x86_64` | | |
-| `no-cpu-aarch64` | | |
-| `no-cpu-ppc64le` | | |
-| `no-s3-storage` | | |
+| Tag name | What it does | Usage example |
+| ------------------------------ | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
+| `disabled` | 테스트가 실행되지 않습니다 | |
+| `long` | 테스트 실행 시간이 1분에서 10분으로 늘어납니다 | |
+| `deadlock` | 테스트를 오랜 시간 루프로 실행합니다 | |
+| `race` | `deadlock`과 동일합니다. `deadlock` 사용을 권장합니다 | |
+| `shard` | 서버가 `127.0.0.*`에서 수신하도록 설정되어야 합니다 | |
+| `distributed` | `shard`와 동일합니다. `shard` 사용을 권장합니다 | |
+| `global` | `shard`와 동일합니다. `shard` 사용을 권장합니다 | |
+| `zookeeper` | 테스트 실행에 Zookeeper 또는 ClickHouse Keeper가 필요합니다 | 테스트에서 `ReplicatedMergeTree`를 사용합니다 |
+| `replica` | `zookeeper`와 동일합니다. `zookeeper` 사용을 권장합니다 | |
+| `no-fasttest` | [Fast test](#test-types)에서 테스트를 실행하지 않습니다 | 테스트에서 Fast test에서 비활성화된 `MySQL` table engine을 사용합니다 |
+| `fasttest-only` | [Fast test](#test-types)에서만 테스트를 실행합니다 | |
+| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | [sanitizers](#sanitizers)로 빌드된 환경에서 테스트를 비활성화합니다 | 테스트가 sanitizers와 호환되지 않는 QEMU에서 실행됩니다 |
+| `no-replicated-database` | 기본 데이터베이스가 `ReplicatedDatabaseEngine`를 사용할 때 테스트를 비활성화합니다 | |
+| `no-ordinary-database` | 기본 데이터베이스 엔진이 `Ordinary`일 때 테스트를 비활성화합니다 | |
+| `no-parallel` | 이 테스트와 다른 테스트를 병렬로 실행하는 것을 비활성화합니다 | 테스트가 `system` 테이블에서 읽기를 수행하며, 불변 조건이 깨질 수 있습니다 |
+| `no-parallel-replicas` | 병렬 레플리카가 활성화된 경우 테스트를 비활성화합니다 | |
+| `no-debug` | Debug 빌드에서 테스트를 비활성화합니다 | |
+| `no-release` | Release 빌드에서 테스트를 비활성화합니다 | |
+
+다음 옵션도 지원됩니다: `no-stress`, `no-polymorphic-parts`, `no-random-settings`, `no-random-merge-tree-settings`, `no-backward-compatibility-check`, `no-cpu-x86_64`, `no-cpu-aarch64`, `no-cpu-ppc64le`, `no-s3-storage`.
위 태그들 외에도, 특정 ClickHouse 기능의 사용 여부를 정의하기 위해 `system.build_options`의 `USE_*` 플래그를 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 테스트에서 `MySQL` 테이블을 사용하는 경우 `use-mysql` 태그를 추가해야 합니다.
@@ -337,11 +347,6 @@ $ ./src/unit_tests_dbms --gtest_filter=LocalAddress*
쿼럼 INSERT에 대한 별도의 테스트가 있습니다.
이 테스트는 별도의 서버에서 ClickHouse 클러스터를 실행하고, 다양한 장애 상황을 에뮬레이트합니다. 예를 들어 네트워크 분할, 패킷 드롭(ClickHouse 노드 간, ClickHouse와 ZooKeeper 간, ClickHouse 서버와 클라이언트 간 등), `kill -9`, `kill -STOP`, `kill -CONT` 등을 [Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen)과 유사한 방식으로 수행합니다. 그런 다음 테스트는 성공한 INSERT가 모두 기록되었고, 거부된 INSERT는 기록되지 않았는지 확인합니다.
-쿼럼 테스트는 ClickHouse가 오픈 소스로 공개되기 전에 별도의 팀이 작성했습니다.
-이 팀은 더 이상 ClickHouse에서 일하지 않습니다.
-테스트는 우연히 Java로 작성되었습니다.
-이러한 이유로, 쿼럼 테스트는 다시 작성하여 통합 테스트로 옮겨야 합니다.
-
## 수동 테스트 \{#manual-testing\}
새로운 기능을 개발할 때는 수동으로도 테스트하는 것이 합리적입니다.
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
index 939413343f2..0ae84a75dab 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
@@ -157,19 +157,20 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
다음 설정을 사용할 수 있습니다:
-| Setting | 기본값 | 설명 |
-| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 오래된 테이블 수와 전체 테이블 수의 비율이 이 값보다 큰 경우, 레플리카를 자동으로 복구하지 않습니다 |
-| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | 레플리카의 복제 지연이 이 값보다 큰 경우, 쿼리를 실행하려 할 때 예외를 발생시킵니다 |
-| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | 타임아웃을 초과했지만 이니시에이터 호스트가 아직 쿼리를 실행하지 않은 경우, 레플리카는 쿼리 취소를 시도합니다 |
-| `collection_name` | | 클러스터 인증에 대한 모든 정보가 정의된 서버 설정(config)의 컬렉션 이름입니다 |
-| `check_consistency` | true | 로컬 메타데이터와 Keeper의 메타데이터 일관성을 검사하며, 불일치가 있으면 레플리카를 복구합니다 |
-| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | 레플리카를 손실된 것으로 표시하고 스냅샷에서 복구하기 전에 큐 엔트리 실행을 시도하는 최대 횟수입니다(0은 무한대를 의미합니다) |
-| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 활성화된 경우, Replicated 데이터베이스에서 DDL을 처리할 때 가능하다면 갱신 가능 구체화 뷰의 임시 테이블에 대한 DDL 생성 및 교환을 건너뜁니다 |
-| `logs_to_keep` | 1000 | Replicated 데이터베이스에 대해 ZooKeeper에 보존할 로그의 기본 개수입니다. |
-| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper 내 데이터베이스의 경로입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
-| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | 데이터베이스에서 레플리카의 세그먼트 이름입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
-| `default_replica_name` | `{replica}` | 데이터베이스에서 레플리카의 이름입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
+| Setting | 기본값 | 설명 |
+| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 오래된 테이블 수와 전체 테이블 수의 비율이 이 값보다 큰 경우, 레플리카를 자동으로 복구하지 않습니다 |
+| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | 레플리카의 복제 지연이 이 값보다 큰 경우, 쿼리를 실행하려 할 때 예외를 발생시킵니다 |
+| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | 타임아웃을 초과했지만 이니시에이터 호스트가 아직 쿼리를 실행하지 않은 경우, 레플리카는 쿼리 취소를 시도합니다 |
+| `collection_name` | | 클러스터 인증에 대한 모든 정보가 정의된 서버 설정(config)의 컬렉션 이름입니다 |
+| `check_consistency` | true | 로컬 메타데이터와 Keeper의 메타데이터 일관성을 검사하며, 불일치가 있으면 레플리카를 복구합니다 |
+| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | 레플리카를 손실된 것으로 표시하고 스냅샷에서 복구하기 전에 큐 엔트리 실행을 시도하는 최대 횟수입니다(0은 무한대를 의미합니다) |
+| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 활성화된 경우, Replicated 데이터베이스에서 DDL을 처리할 때 가능하다면 갱신 가능 구체화 뷰의 임시 테이블에 대한 DDL 생성 및 교환을 건너뜁니다 |
+| `logs_to_keep` | 1000 | Replicated 데이터베이스에 대해 ZooKeeper에 보존할 로그의 기본 개수입니다. |
+| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper 내 데이터베이스의 경로입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
+| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | 데이터베이스에서 레플리카의 세그먼트 이름입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
+| `default_replica_name` | `{replica}` | 데이터베이스에서 레플리카의 이름입니다. 데이터베이스 생성 시 인수가 생략되면 이 값이 사용됩니다. |
+| `internal_replication` | false | 이 Replicated 데이터베이스의 클러스터로 생성된 분산 테이블(Distributed table)이 데이터를 레플리카 중 하나로 전송할지(내부 복제는 클러스터의 레플리카가 자체적으로 복제를 수행함을 의미합니다), 아니면 모든 레플리카로 전송할지(내부 복제를 사용하지 않으면 분산 테이블이 삽입된 데이터를 모든 레플리카로 전송함을 의미합니다)를 지정합니다 |
기본값은 구성 파일에서 변경할 수 있습니다
@@ -185,6 +186,7 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
/clickhouse/databases/{uuid}
{shard}
{replica}
+ false
```
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
index ec21135fb87..ccc89c24710 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
@@ -211,9 +211,9 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
Preprocessor 인자의 대표적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
-1. 대소문자를 구분하지 않는 매칭을 위한 소문자/대문자 변환(예: [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower), [lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8), 아래 첫 번째 예제 참고).
+1. 대소문자를 구분하지 않는 매칭을 위한 소문자/대문자 변환 또는 case folding(예: [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower), [lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8), [caseFoldUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#caseFoldUTF8)).
2. UTF-8 정규화(예: [normalizeUTF8NFC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFC), [normalizeUTF8NFD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFD), [normalizeUTF8NFKC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKC), [normalizeUTF8NFKD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKD), [toValidUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#toValidUTF8)).
-3. 불필요한 문자 또는 부분 문자열을 제거하거나 변환(예: [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML), [substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring), [idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode), [translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate)).
+3. 악센트와 같은 불필요한 문자 또는 부분 문자열을 제거하거나 변환(예: [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML), [substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring), [idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode), [translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate), [removeDiacriticsUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#removeDiacriticsUTF8)).
전처리기 표현식은 [String](/sql-reference/data-types/string.md) 또는 [FixedString](/sql-reference/data-types/fixedstring.md) 타입의 입력 값을 동일한 타입의 값으로 변환해야 합니다.
텍스트 인덱스가 `Nullable(T)` 또는 `LowCardinality(T)` 타입 컬럼에 대해 생성된 경우, 전처리기 표현식은 널 허용 값 또는 LowCardinality 값도 입력으로 허용해야 합니다(즉, 예외를 발생시키면 안 됩니다).
@@ -222,7 +222,8 @@ Preprocessor 인자의 대표적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(col))`
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = substringIndex(col, '\n', 1))`
-* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col)))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = removeDiacriticsUTF8(caseFoldUTF8(col)))`
또한 전처리기 표현식은 텍스트 인덱스가 정의된 컬럼이나 해당 컬럼을 기반으로 한 표현식만 참조해야 합니다.
@@ -288,6 +289,7 @@ SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(arr, 'foo');
예시:
+
```sql
CREATE TABLE table
(
@@ -300,8 +302,7 @@ ORDER BY tuple();
SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(mapKeys(map), 'foo');
```
-**기타 매개변수(선택 사항)**.
-
+**기타 인수(선택 사항)**.
선택적 고급 파라미터
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
index 77621f36f28..8b23cadf490 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
@@ -9,6 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import cp_iam from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/amazon-s3/cp_iam.png';
import cp_credentials from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/cp_credentials.png';
+import gcs_subscription_input from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/gcs_subscription_input.png';
import cp_advanced_settings from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/cp_advanced_settings.png';
import Image from '@theme/IdealImage';
@@ -33,7 +34,7 @@ GCS ClickPipes는 ClickPipes UI를 사용해 수동으로 배포하고 관리할
### Continuous ingestion \{#continuous-ingestion\}
-연속 수집이 활성화되면 ClickPipes는 지정된 경로에서 데이터를 계속해서 수집합니다. 수집 순서를 결정하기 위해 GCS ClickPipe는 파일의 암묵적인 [사전식 순서](#continuous-ingestion-lexicographical-order)에 의존합니다.
+연속 수집이 활성화되면 ClickPipes는 지정된 경로에서 데이터를 계속해서 수집합니다. 수집 순서를 결정하기 위해 GCS ClickPipe는 기본적으로 파일의 암묵적인 [사전식 순서](#continuous-ingestion-lexicographical-order)에 의존합니다. 또한 [버킷에 대한 알림을 제공하도록 구성된](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/reporting-changes#command-line) [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) 구독을 사용하여 파일을 [임의의 순서](#continuous-ingestion-any-order)로 수집하도록 구성할 수도 있습니다.
#### 사전식 순서 \{#continuous-ingestion-lexicographical-order\}
@@ -41,6 +42,74 @@ GCS ClickPipe는 파일이 버킷에 사전식(lexicographical) 순서로 추가
이 모드에서 GCS ClickPipe는 지정된 경로의 **모든 파일**을 처음 한 번 로드한 뒤, 설정 가능한 간격(기본값 30초)으로 새 파일을 주기적으로 폴링(polling)합니다. 특정 파일이나 시점부터 수집을 시작하는 것은 **불가능**하며, ClickPipes는 항상 지정된 경로의 모든 파일을 로드합니다.
+#### 순서 없음 \{#continuous-ingestion-any-order\}
+
+:::note
+비정렬 모드(unordered mode)는 public 버킷에서는 **지원되지 않습니다**. 이 모드를 사용하려면 **Service Account** 인증과 버킷에 연결된 [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) 구독이 필요합니다.
+:::
+
+[Google Cloud Pub/Sub](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications) 구독을 설정하여 버킷에서 전송되는 알림을 수신하도록 구성하면, 암묵적인 순서가 없는 파일을 수집하도록 GCS ClickPipe를 설정할 수 있습니다. 이를 통해 ClickPipes는 객체 생성 이벤트를 수신하고, 파일 이름 규칙과 관계없이 새 파일을 수집할 수 있습니다.
+
+이 모드에서 GCS ClickPipe는 선택한 경로에 있는 **모든 파일**을 초기 로드한 뒤, 해당 경로와 일치하는 Pub/Sub 구독을 통해 전달되는 객체 알림을 계속 수신합니다. 이미 처리한 파일에 대한 메시지, 경로와 일치하지 않는 파일, 다른 유형의 이벤트에 대해서는 모두 **무시**합니다. 특정 파일이나 특정 시점부터 수집을 시작하는 것은 **불가능하며**, ClickPipes는 항상 선택한 경로의 모든 파일을 로드합니다.
+
+##### Pub/Sub 알림 설정 \{#pubsub-setup\}
+
+비순서 모드를 사용하려면 GCS 버킷에서 Pub/Sub 토픽으로 자동 알림을 구성해야 합니다. Pub/Sub 토픽과 구독을 생성한 다음 버킷에 대한 알림을 설정하려면 Pub/Sub 알림에 대한 [공식 문서](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications)를 참조하십시오.
+
+알림을 생성하려면 다음을 수행하십시오:
+
+```bash
+# Create a Pub/Sub notification for new objects in the bucket
+gcloud storage buckets notifications create "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --topic="projects/${YOUR_PROJECT_ID}/topics/${YOUR_TOPIC_NAME}" \
+ --event-types="OBJECT_FINALIZE" \
+ --payload-format="json"
+```
+
+
+##### 서비스 계정에 권한 부여 \{#pubsub-permissions\}
+
+Unordered 모드에서는 **Service Account** 인증이 필요합니다. ClickPipes에서 사용하는 서비스 계정에는 다음 권한이 필요합니다.
+
+1. **GCS 버킷의 객체 읽기** — 데이터 파일을 가져오는 데 필요합니다.
+2. **Pub/Sub 구독의 메시지 읽기** — 객체 알림을 수신하는 데 필요합니다.
+3. **Pub/Sub 구독 조회** — 구독이 존재하는지 확인하고 메타데이터를 가져오는 데 필요합니다.
+
+다음 `gcloud` 명령으로 이러한 권한을 부여하십시오.
+
+```bash
+# 1. Grant read access to the GCS bucket
+gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/storage.objectViewer"
+
+# 2. Grant read access to the Pub/Sub subscription
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.subscriber"
+
+# 3. Grant permission to get the Pub/Sub subscription metadata
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.viewer"
+```
+
+
+##### ClickPipe 구성 \{#pubsub-clickpipe-config\}
+
+ClickHouse Cloud 콘솔에서 **Data Sources > Create ClickPipe**로 이동한 다음 Google Cloud Storage를 선택합니다. 인증 방식으로 **Service Account**를 사용하여 GCS 버킷에 연결하기 위한 세부 정보를 입력하고, 서비스 계정 키 JSON 파일을 업로드합니다. 그런 다음 **Incoming data**를 클릭합니다.
+
+**Continuous ingestion**을 활성화하면 새 **Any order** 수집 옵션이 표시됩니다. 그런 후 다음 형식으로 Pub/Sub 구독 경로를 입력합니다:
+
+```text
+projects/${YOUR_PROJECT_ID}/subscriptions/${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}
+```
+
+
+
+
+
+
### 파일 패턴 매칭 \{#file-pattern-matching\}
Object Storage ClickPipes는 파일 패턴 매칭에 POSIX 표준을 따릅니다. 모든 패턴은 **대소문자를 구분**하며, 버킷 이름 뒤의 **전체 경로**와 일치합니다. 더 나은 성능을 위해 가능한 한 가장 구체적인 패턴을 사용하십시오(예: `*.csv` 대신 `data-2024-*.csv`).
@@ -89,11 +158,18 @@ GCS ClickPipe는 공용 및 비공용 버킷을 지원합니다. [Requester Pays
[`roles/storage.objectViewer`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.objectViewer) 역할을 버킷 수준에서 부여해야 합니다. 이 역할에는 ClickPipes가 지정된 버킷에서 객체 목록을 조회하고 가져올 수 있도록 하는 [`storage.objects.list`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/list) 및 [`storage.objects.get`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/get#required-permissions) IAM 권한이 포함됩니다.
+#### Pub/Sub 구독 \{#pubsub-subscription\}
+
+[unordered mode](#continuous-ingestion-any-order)를 사용할 때 서비스 계정에는 Pub/Sub 구독에 대해 다음 역할이 있어야 합니다.
+
+* [`roles/pubsub.subscriber`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — 메시지를 수신하고 확인(acknowledge)하는 역할입니다.
+* [`roles/pubsub.viewer`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — 구독 메타데이터를 조회하는 역할입니다.
+
### 인증 \{#authentication\}
-:::note
-서비스 계정 인증은 아직 지원되지 않습니다.
-:::
+#### 서비스 계정 \{#service-account\}
+
+Pub/Sub 알림과 함께 [unordered mode](#continuous-ingestion-any-order)를 사용하는 경우 Service Account 인증이 필요합니다. 인증 방법으로 **Service Account**를 선택한 다음 서비스 계정 키 JSON 파일을 업로드하십시오.
#### HMAC 자격 증명 \{#hmac-credentials\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
index 1e6511966d1..0cc60f03a20 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
@@ -341,13 +341,15 @@ Alias 엔진을 사용한 테이블 생성을 허용합니다.
-**별칭**: `allow_database_glue_catalog`
+**Aliases**: `allow_database_glue_catalog`
-
+
-`catalog_type = 'glue'`인 실험적 데이터베이스 엔진인 DataLakeCatalog의 사용을 허용합니다
+catalog_type = 'glue'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog의 사용을 허용합니다.
+
+Cloud 기본값: `1`.
## allow_experimental_database_hms_catalog \{#allow_experimental_database_hms_catalog\}
@@ -363,13 +365,15 @@ catalog_type = 'hms'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog의
-**별칭**: `allow_database_iceberg`
+**Aliases**: `allow_database_iceberg`
-
+
-catalog_type가 'iceberg'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog를 사용할 수 있도록 허용합니다.
+catalog_type = 'iceberg'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog의 사용을 허용합니다.
+
+Cloud 기본값: `1`.
## allow_experimental_database_materialized_postgresql \{#allow_experimental_database_materialized_postgresql\}
@@ -393,13 +397,15 @@ catalog_type = 'paimon_rest'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCata
-**별칭**: `allow_database_unity_catalog`
+**Aliases**: `allow_database_unity_catalog`
-
+
-catalog_type이 'unity'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog를 허용합니다
+catalog_type = 'unity'인 실험적 데이터베이스 엔진 DataLakeCatalog의 사용을 허용합니다.
+
+Cloud 기본값: `1`.
## allow_experimental_delta_kernel_rs \{#allow_experimental_delta_kernel_rs\}
@@ -994,23 +1000,23 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
## alter_sync \{#alter_sync\}
-**별칭**: `replication_alter_partitions_sync`
+**Aliases**: `replication_alter_partitions_sync`
-[`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md), [`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md) 또는 [`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) 쿼리에 의해 레플리카에서 실행될 작업에 대해, 대기 동작을 지정합니다.
+[`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md), [`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md) 또는 [`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) 쿼리에 의해 레플리카에서 실행될 작업에 대해 대기 동작을 지정할 수 있습니다.
-가능한 값:
+Possible values:
- `0` — 대기하지 않습니다.
-- `1` — 로컬에서의 실행이 완료될 때까지 대기합니다.
-- `2` — 모든 레플리카에서의 실행이 완료될 때까지 대기합니다.
-- `3` — 활성 레플리카에 대해서만 대기합니다.
+- `1` — 자체 실행이 완료될 때까지 대기합니다.
+- `2` — 모두가 완료될 때까지 대기합니다.
+- `3` - 활성 레플리카에 대해서만 대기합니다.
-Cloud 기본값: `1`.
+Cloud 기본값: `0`.
:::note
-`alter_sync`는 `Replicated` 및 `SharedMergeTree` 테이블에만 적용되며, `Replicated` 또는 `Shared` 테이블이 아닌 경우에는 아무 동작도 하지 않습니다.
+`alter_sync`는 `Replicated` 및 `SharedMergeTree` 테이블에만 적용되며, `Replicated` 또는 `Shared` 테이블이 아닌 테이블을 변경할 때는 아무 동작도 하지 않습니다.
:::
## alter_update_mode \{#alter_update_mode\}
@@ -1247,13 +1253,15 @@ true인 경우, INSERT 쿼리로 들어온 데이터는 큐에 저장된 뒤 백
## async_insert_busy_timeout_max_ms \{#async_insert_busy_timeout_max_ms\}
-**별칭**: `async_insert_busy_timeout_ms`
+**Aliases**: `async_insert_busy_timeout_ms`
-
+
+
+첫 번째 데이터가 나타난 시점부터 쿼리별로 수집된 데이터를 덤프(기록)하기 전까지 대기하는 최대 시간입니다.
-첫 데이터가 나타난 시점부터, 해당 쿼리에서 수집된 데이터를 덤프하기 전까지 대기하는 최대 시간입니다.
+Cloud 기본값: `1000` (1초).
## async_insert_busy_timeout_min_ms \{#async_insert_busy_timeout_min_ms\}
@@ -1273,10 +1281,12 @@ async_insert_use_adaptive_busy_timeout을 통해 자동 조정이 활성화된
-
+
삽입되기 전에 쿼리별로 수집되는 파싱되지 않은 데이터의 최대 크기(바이트 단위)입니다
+Cloud 기본값: `104857600` (100 MiB).
+
## async_insert_max_query_number \{#async_insert_max_query_number\}
@@ -1669,6 +1679,8 @@ BACKUP ON CLUSTER 또는 RESTORE ON CLUSTER 작업 초기화 중 수행되는 [Z
백업 또는 복원 중 [Zoo]Keeper 작업에 적용되는 최대 백오프 시간입니다.
+Cloud 기본값: `60000`.
+
## backup_restore_keeper_value_max_size \{#backup_restore_keeper_value_max_size\}
@@ -1736,7 +1748,7 @@ ClickHouse Cloud에서만 적용됩니다. [cache_populated_by_fetch](merge-tree
클라이언트가 응답을 기다리지 않고 연결을 종료하면 HTTP 읽기 전용 쿼리(예: `SELECT`)를 취소합니다.
-Cloud에서의 기본값: `0`.
+Cloud 기본값: `1`.
## cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error \{#cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error\}
@@ -1882,13 +1894,17 @@ DDL 쿼리(예: DROP TABLE, RENAME)가 종속성을 손상시키지 않는지
Cloud 모드
+Cloud 기본값: `1`.
+
## cloud_mode_database_engine \{#cloud_mode_database_engine\}
-
+
-ClickHouse Cloud에서 허용되는 데이터베이스 엔진입니다. 1 - DDL을 복제된 데이터베이스(Replicated database)를 사용하도록 재작성합니다, 2 - DDL을 공유 데이터베이스(Shared database)를 사용하도록 재작성합니다.
+Cloud에서 허용되는 데이터베이스 엔진입니다. 1 - DDL을 Replicated 데이터베이스를 사용하도록 다시 작성합니다. 2 - DDL을 Shared 데이터베이스를 사용하도록 다시 작성합니다.
+
+Cloud 기본값: `2`.
## cloud_mode_engine \{#cloud_mode_engine\}
@@ -1896,18 +1912,22 @@ ClickHouse Cloud에서 허용되는 데이터베이스 엔진입니다. 1 - DDL
Cloud에서 허용되는 엔진 계열입니다.
-- 0 - 모든 엔진 허용
-- 1 - DDL을 *ReplicatedMergeTree를 사용하도록 다시 작성함
-- 2 - DDL을 SharedMergeTree를 사용하도록 다시 작성함
-- 3 - DDL을, 명시적으로 전달된 remote 디스크가 지정된 경우를 제외하고 SharedMergeTree를 사용하도록 다시 작성함
-- 4 - 3과 동일하며, 추가로 Distributed 대신 Alias를 사용함 (Alias 테이블은 Distributed 테이블의 대상 테이블을 가리키므로 해당 로컬 테이블을 사용하게 됩니다)
+- 0 - 모든 것을 허용합니다
+- 1 - DDL을 *ReplicatedMergeTree를 사용하도록 재작성합니다
+- 2 - DDL을 SharedMergeTree를 사용하도록 재작성합니다
+- 3 - 명시적으로 전달된 원격 디스크가 지정된 경우를 제외하고 DDL을 SharedMergeTree를 사용하도록 재작성합니다
+- 4 - 3과 동일하지만, 추가로 Distributed 대신 Alias를 사용합니다(Alias 테이블은 Distributed 테이블의 대상 테이블을 가리키므로 해당 로컬 테이블을 사용하게 됩니다)
+
+공개 부분을 최소화하기 위해 UInt64를 사용합니다.
-공개 설정 범위를 최소화하기 위해 UInt64를 사용합니다.
+Cloud 기본값: `2`.
## cluster_for_parallel_replicas \{#cluster_for_parallel_replicas\}
현재 서버가 속해 있는 세그먼트의 클러스터
+Cloud 기본값: `default`.
+
## cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes \{#cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes\}
@@ -2290,6 +2310,8 @@ Replicated database engine에서 장시간 실행되는 DDL 쿼리(CREATE AS SEL
엔진이 Replicated인 데이터베이스에서는 Replicated 테이블만 생성할 수 있도록 허용합니다.
+Cloud 기본값: `1`.
+
## database_replicated_allow_replicated_engine_arguments \{#database_replicated_allow_replicated_engine_arguments\}
@@ -2925,9 +2947,11 @@ ClickHouse Cloud에서만 적용됩니다. 분산 캐시에서 요청한 데이
-
+
+
+ClickHouse Cloud에서만 적용됩니다. 분산 캐시로부터 어떤 종류의 응답이든 수신할 때까지의 대기 시간(밀리초)입니다.
-ClickHouse Cloud에서만 사용됩니다. 분산 캐시로부터 어떤 종류의 응답이든 수신할 때까지 대기하는 시간(밀리초)입니다.
+Cloud 기본값: `20000`.
## distributed_cache_receive_timeout_ms \{#distributed_cache_receive_timeout_ms\}
@@ -3011,6 +3035,8 @@ ClickHouse Cloud에서만 적용됩니다. distributed_cache_pool_behaviour_on_l
분산 DDL (ON CLUSTER) 쿼리의 호환성 버전
+Cloud 기본값: `6`.
+
## distributed_ddl_output_mode \{#distributed_ddl_output_mode\}
@@ -3019,15 +3045,15 @@ ClickHouse Cloud에서만 적용됩니다. distributed_cache_pool_behaviour_on_l
가능한 값:
-- `throw` — 쿼리가 완료된 모든 호스트에 대해 쿼리 실행 상태를 포함한 결과 집합을 반환합니다. 일부 호스트에서 쿼리가 실패한 경우 첫 번째 예외를 다시 던집니다. 일부 호스트에서 쿼리가 아직 완료되지 않았고 [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout)을 초과한 경우 `TIMEOUT_EXCEEDED` 예외를 던집니다.
-- `none` — `throw`와 유사하지만, 분산 DDL 쿼리가 결과 집합을 반환하지 않습니다.
-- `null_status_on_timeout` — 해당 호스트에서 쿼리가 완료되지 않은 경우 `TIMEOUT_EXCEEDED` 예외를 던지는 대신, 결과 집합의 일부 행에서 실행 상태로 `NULL`을 반환합니다.
-- `never_throw` — 일부 호스트에서 쿼리가 실패하더라도 `TIMEOUT_EXCEEDED`를 던지지 않고 예외를 다시 던지지 않습니다.
-- `none_only_active` - `none`과 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다. 참고: 이 모드에서는 쿼리가 일부 레플리카에서 실행되지 않았고 백그라운드에서 실행될 것이라는 사실을 알 수 없습니다.
-- `null_status_on_timeout_only_active` — `null_status_on_timeout`과 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다.
-- `throw_only_active` — `throw`와 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다.
+* `throw` — 쿼리가 완료된 모든 호스트에 대해 쿼리 실행 상태를 포함한 결과 집합을 반환합니다. 일부 호스트에서 쿼리가 실패한 경우 첫 번째 예외를 다시 던집니다. 일부 호스트에서 쿼리가 아직 완료되지 않았고 [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout)을 초과한 경우 `TIMEOUT_EXCEEDED` 예외를 던집니다.
+* `none` — `throw`와 유사하지만, 분산 DDL 쿼리가 결과 집합을 반환하지 않습니다.
+* `null_status_on_timeout` — 해당 호스트에서 쿼리가 완료되지 않은 경우 `TIMEOUT_EXCEEDED` 예외를 던지는 대신, 결과 집합의 일부 행에서 실행 상태로 `NULL`을 반환합니다.
+* `never_throw` — 일부 호스트에서 쿼리가 실패하더라도 `TIMEOUT_EXCEEDED`를 던지지 않고 예외를 다시 던지지 않습니다.
+* `none_only_active` - `none`과 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다. 참고: 이 모드에서는 쿼리가 일부 레플리카에서 실행되지 않았고 백그라운드에서 실행될 것이라는 사실을 알 수 없습니다.
+* `null_status_on_timeout_only_active` — `null_status_on_timeout`과 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다.
+* `throw_only_active` — `throw`와 유사하지만, `Replicated` 데이터베이스의 비활성 레플리카는 기다리지 않습니다.
-Cloud 기본값: `throw`.
+Cloud 기본값: `none_only_active`.
## distributed_ddl_task_timeout \{#distributed_ddl_task_timeout\}
@@ -3043,22 +3069,22 @@ Cloud 기본값: `throw`.
## distributed_foreground_insert \{#distributed_foreground_insert\}
-**별칭**: `insert_distributed_sync`
+**Aliases**: `insert_distributed_sync`
-[Distributed](/engines/table-engines/special/distributed) 테이블에 데이터를 동기식으로 삽입할지 여부를 설정합니다.
+[Distributed](/engines/table-engines/special/distributed) 테이블에 데이터를 동기식으로 삽입할지 여부를 활성화하거나 비활성화합니다.
-기본적으로 `Distributed` 테이블에 데이터를 삽입하면 ClickHouse 서버는 클러스터 노드로 데이터를 백그라운드 모드로 전송합니다. `distributed_foreground_insert=1`인 경우 데이터는 동기식으로 처리되며, 모든 세그먼트(그리고 `internal_replication`이 true인 경우 각 세그먼트마다 최소 한 개의 레플리카)에 데이터가 모두 저장된 후에만 `INSERT` 연산이 성공합니다.
+기본적으로 `Distributed` 테이블에 데이터를 삽입하면 ClickHouse 서버는 데이터를 클러스터 노드로 백그라운드 모드에서 전송합니다. `distributed_foreground_insert=1`이면 데이터가 동기식으로 처리되며, 모든 샤드에 데이터가 저장된 후에만 `INSERT` 작업이 성공합니다(`internal_replication`이 true이면 각 샤드에 대해 최소 하나의 레플리카).
-가능한 값:
+Possible values:
- `0` — 데이터가 백그라운드 모드로 삽입됩니다.
- `1` — 데이터가 동기식 모드로 삽입됩니다.
-Cloud 기본값: `0`.
+Cloud 기본값: `1`.
-**관련 항목**
+**함께 보기**
- [Distributed Table Engine](/engines/table-engines/special/distributed)
- [Managing Distributed Tables](/sql-reference/statements/system#managing-distributed-tables)
@@ -3428,6 +3454,8 @@ blob storage 연산 정보를 system.blob_storage_log 테이블에 기록합니
`write-through` 캐시를 활성화하거나 비활성화합니다. `false`로 설정하면 쓰기 작업에 대해 `write-through` 캐시가 비활성화됩니다. `true`로 설정하면 서버 설정(server config)의 캐시 디스크 구성 섹션에서 `cache_on_write_operations`가 활성화되어 있는 동안 `write-through` 캐시가 활성화됩니다.
자세한 내용은 「[Using local cache](/operations/storing-data#using-local-cache)」를 참조하십시오.
+Cloud 기본값: `1`.
+
## enable_filesystem_read_prefetches_log \{#enable_filesystem_read_prefetches_log\}
@@ -3933,9 +3961,11 @@ SET exclude_materialize_skip_indexes_on_insert = DEFAULT; -- reset setting to de
-
+
-비상관 EXISTS 서브쿼리를 스칼라 서브쿼리로 실행합니다. 스칼라 서브쿼리와 동일하게 캐시가 사용되며, 결과에는 상수 폴딩이 적용됩니다.
+비상관 EXISTS 서브쿼리를 스칼라 서브쿼리로 실행합니다. 스칼라 서브쿼리와 마찬가지로 캐시가 사용되며, 결과에는 상수 폴딩이 적용됩니다.
+
+Cloud 기본값: `0`.
## external_storage_connect_timeout_sec \{#external_storage_connect_timeout_sec\}
@@ -4097,6 +4127,8 @@ filesystem cache가 활성화된 경우 캐시 성능을 저하시킬 수 있는
프리페치에 대해 허용되는 최대 메모리 사용량입니다.
+Cloud 기본값: 전체 메모리의 10%.
+
## filesystem_prefetch_step_bytes \{#filesystem_prefetch_step_bytes\}
@@ -4495,6 +4527,14 @@ SELECT JSON_VALUE('{"hello":"world"}', '$.b') settings function_json_value_retur
`visibleWidth` 동작의 버전입니다. 0 - 코드 포인트의 개수만 계산합니다. 1 - zero-width 및 결합 문자를 올바르게 계산하고, 전각 문자를 두 글자로 계산하며, 탭 너비를 추정하고, 삭제 문자도 계산합니다.
+## functions_h3_default_if_invalid \{#functions_h3_default_if_invalid\}
+
+
+
+
+
+false인 경우 h3 함수(예: h3CellAreaM2)는 입력이 잘못되면 예외를 발생시킵니다. true인 경우 0 또는 기본값을 반환합니다.
+
## geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments \{#geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments\}
@@ -5783,23 +5823,25 @@ KeeperMap에서 연산을 수행할 때 추가 검사를 강제합니다. 예를
-
+
[`mutations_sync`](#mutations_sync)와 동일하지만, 경량한 삭제(lightweight deletes)의 실행만 제어합니다.
가능한 값:
-| Value | Description |
-|-------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `0` | 뮤테이션이 비동기적으로 실행됩니다. |
+| Value | Description |
+| ----- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `0` | 뮤테이션이 비동기적으로 실행됩니다. |
| `1` | 쿼리가 현재 서버에서 경량한 삭제가 완료될 때까지 대기합니다. |
-| `2` | 쿼리가 모든 레플리카(존재하는 경우)에서 경량한 삭제가 완료될 때까지 대기합니다. |
+| `2` | 쿼리가 모든 레플리카(존재하는 경우)에서 경량한 삭제가 완료될 때까지 대기합니다. |
| `3` | 쿼리가 활성 레플리카에서만 경량한 삭제가 완료될 때까지 대기합니다. `SharedMergeTree`에서만 지원됩니다. `ReplicatedMergeTree`에서는 `mutations_sync = 2`와 동일하게 동작합니다. |
**관련 항목**
-- [ALTER 쿼리의 동기성](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
-- [뮤테이션](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+* [ALTER 쿼리의 동기성](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
+* [뮤테이션](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+
+Cloud 기본값: `1`.
## limit \{#limit\}
@@ -5920,6 +5962,8 @@ FIRST_OR_RANDOM 로드 밸런싱 전략을 사용할 때, 어느 레플리카로
MergeTree 마크를 비동기적으로 불러옵니다
+Cloud 기본값: `1`.
+
## local_filesystem_read_method \{#local_filesystem_read_method\}
@@ -6432,16 +6476,16 @@ GLOBAL IN/JOIN 절이 실행될 때 원격 서버로 전송하거나 임시 테
-이 설정 값이 현재 동시에 처리 중인 쿼리 수보다 작거나 같으면 예외가 발생합니다.
+이 설정 값이 현재 동시에 처리 중인 쿼리 수보다 작거나 같으면 예외를 발생시킵니다.
-예를 들어, `max_concurrent_queries_for_all_users`를 모든 사용자에 대해 99로 설정하고, 데이터베이스 관리자는 서버가 과부하 상태일 때에도 조사 목적으로 쿼리를 실행할 수 있도록 본인에 대해서는 100으로 설정할 수 있습니다.
+예시: `max_concurrent_queries_for_all_users`는 모든 사용자에 대해 99로 설정할 수 있으며, 데이터베이스 관리자는 서버가 과부하 상태일 때에도 조사용 쿼리를 실행할 수 있도록 자신에 대해서는 100으로 설정할 수 있습니다.
-하나의 쿼리나 사용자에 대해 설정을 변경해도 다른 쿼리에는 영향을 주지 않습니다.
+하나의 쿼리 또는 사용자에 대해 이 설정을 변경해도 다른 쿼리에는 영향을 주지 않습니다.
가능한 값:
-* 양의 정수.
-* 0 — 제한 없음.
+- 양의 정수.
+- 0 — 제한 없음.
**예시**
@@ -6449,10 +6493,11 @@ GLOBAL IN/JOIN 절이 실행될 때 원격 서버로 전송하거나 임시 테
99
```
-**추가 참고**
+**함께 보기**
-* [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+- [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+Cloud 기본값: `1000`.
## max_concurrent_queries_for_user \{#max_concurrent_queries_for_user\}
@@ -6604,6 +6649,8 @@ FROM cluster(cluster, view(SELECT * FROM t)) SETTINGS max_execution_time_leaf =
허용되는 HTTP GET 리디렉션 홉 수의 최대값입니다. 악의적인 서버가 요청을 예상치 못한 서비스로 리디렉션하지 못하도록 추가적인 보안 조치를 보장합니다.\n\n예를 들어 외부 서버가 다른 주소로 리디렉션하지만, 해당 주소가 회사 인프라의 내부 주소처럼 보이는 경우가 있습니다. 이때 내부 서버로 HTTP 요청을 보내면, 인증을 우회하여 내부 네트워크에서 내부 API를 호출하거나 Redis 또는 Memcached와 같은 다른 서비스에 쿼리를 보낼 수도 있습니다. 내부 인프라(로컬호스트에서 실행 중인 것까지 포함)가 없거나 서버를 신뢰하는 경우에는 리디렉션을 허용해도 안전합니다. 다만 URL이 HTTPS가 아니라 HTTP를 사용하는 경우에는 원격 서버뿐 아니라 ISP와 그 사이에 있는 모든 네트워크도 함께 신뢰해야 한다는 점을 유의해야 합니다.
+Cloud 기본값: `10`.
+
## max_hyperscan_regexp_length \{#max_hyperscan_regexp_length\}
@@ -6735,6 +6782,8 @@ Exception: Total regexp lengths too large.
최종 파트 플러시 작업을 지연할 수 있는 최대 스트림(컬럼) 수입니다. 기본값은 auto이며, 기저 스토리지가 S3와 같이 병렬 쓰기를 지원하는 경우 100, 그렇지 않은 경우 비활성화됩니다.
+Cloud 기본값: `50`.
+
## max_insert_threads \{#max_insert_threads\}
@@ -10013,23 +10062,25 @@ JOIN 연산에서 왼쪽 테이블을 순서대로 계속 읽어 들이며, 이
-[query profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md)의 실시간 타이머 주기를 설정합니다. 실시간 타이머는 벽시계 시간을 기준으로 경과 시간을 측정합니다.
+[query profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md)의 실제 클록 타이머 주기를 설정합니다. 실제 클록 타이머는 벽시계 시간을 계산합니다.
-설정 가능한 값:
+가능한 값:
-- 양의 정수(나노초 단위).
+- 나노초 단위의 양의 정수.
권장 값:
- - 단일 쿼리의 경우 10000000 나노초(초당 100회) 이하.
- - 클러스터 전체 프로파일링의 경우 1000000000 나노초(초당 1회).
+ - 단일 쿼리의 경우 10000000(초당 100회)나노초 이하.
+ - 클러스터 전체 프로파일링의 경우 1000000000(초당 1회).
-- 0: 타이머를 끕니다.
+- 0 — 타이머를 끄는 값.
함께 보기:
- 시스템 테이블 [trace_log](/operations/system-tables/trace_log)
+Cloud 기본값: `3000000000`.
+
## queue_max_wait_ms \{#queue_max_wait_ms\}
@@ -10327,9 +10378,11 @@ HTTP 인터페이스를 사용할 때 `query_id` 매개변수를 전달할 수
-
+
+
+RESTORE 중에 테이블 엔진을 Replicated*MergeTree에서 Shared*MergeTree로 교체합니다.
-RESTORE 작업 중 테이블 엔진을 Replicated*MergeTree에서 Shared*MergeTree로 교체합니다.
+Cloud 기본값: `1`.
## result_overflow_mode \{#result_overflow_mode\}
@@ -11498,9 +11551,11 @@ materialized view 쿼리를 비동기 및 멀티스레드 방식으로 실행하
-
+
-서버의 동시성 제어 기능을 따릅니다(전역 서버 설정 `concurrent_threads_soft_limit_num` 및 `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores`를 참조하십시오). 비활성화하면 서버가 과부하 상태이더라도 더 많은 스레드를 사용할 수 있습니다(일반적인 사용에는 권장되지 않으며, 주로 테스트용으로 필요합니다).
+서버의 동시성 제어를 따릅니다(전역 서버 설정 `concurrent_threads_soft_limit_num` 및 `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores` 참조). 비활성화하면 서버가 과부하 상태이더라도 더 많은 스레드를 사용할 수 있습니다(일반적인 사용에는 권장되지 않으며, 주로 테스트에 필요합니다).
+
+Cloud 기본값: `0`.
## use_hash_table_stats_for_join_reordering \{#use_hash_table_stats_for_join_reordering\}
@@ -11514,16 +11569,16 @@ materialized view 쿼리를 비동기 및 멀티스레드 방식으로 실행하
-
+
-원격 쿼리에 대해 hedged requests 로직을 활성화합니다. 이 기능을 사용하면 하나의 쿼리에 대해 서로 다른 레플리카에 여러 연결을 설정할 수 있습니다.
-레플리카와의 기존 연결이 `hedged_connection_timeout` 내에 설정되지 않았거나,
-`receive_data_timeout` 내에 데이터를 수신하지 못한 경우 새 연결이 설정됩니다. 쿼리는 비어 있지 않은 progress 패킷(또는 `allow_changing_replica_until_first_data_packet`가 설정된 경우 data 패킷)을
-가장 먼저 전송한 연결을 사용하며, 나머지 연결은 취소됩니다. `max_parallel_replicas > 1`인 쿼리도 지원합니다.
+원격 쿼리에 대해 hedged requests 로직을 활성화합니다. 이를 통해 하나의 쿼리에 대해 서로 다른 레플리카와 여러 연결을 설정할 수 있습니다.
+기존 레플리카 연결이 `hedged_connection_timeout` 내에 설정되지 않았거나
+`receive_data_timeout` 내에 데이터를 수신하지 못한 경우 새 연결이 설정됩니다. 쿼리는 비어 있지 않은 progress 패킷(또는 `allow_changing_replica_until_first_data_packet`인 경우 data 패킷)을
+가장 먼저 보낸 첫 번째 연결을 사용하며, 다른 연결은 취소됩니다. `max_parallel_replicas > 1`인 쿼리도 지원됩니다.
-기본적으로 활성화되어 있습니다.
+기본적으로 활성화됩니다.
-Cloud 기본값: `1`
+Cloud 기본값: `0`.
## use_hive_partitioning \{#use_hive_partitioning\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
new file mode 100644
index 00000000000..13e4c644a45
--- /dev/null
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+description: '세션, 경로, 작업 유형, 컴포넌트, 하위 요청 플래그를 기준으로 그룹화한 ZooKeeper 작업의 집계 통계를 포함하는 시스템 테이블입니다.'
+keywords: ['시스템 테이블', 'aggregated_zookeeper_log']
+slug: /operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log
+title: 'system.aggregated_zookeeper_log'
+doc_type: 'reference'
+---
+
+# system.aggregated_zookeeper_log \{#systemaggregated_zookeeper_log\}
+
+이 테이블에는 `(session_id, parent_path, operation, component, is_subrequest)`별로 그룹화된 ZooKeeper 작업의 집계 통계(예: 작업 수, 평균 지연 시간, 오류)가 저장되며, 주기적으로 디스크에 플러시됩니다.
+
+각 개별 요청과 응답을 기록하는 [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md)와 달리, 이 테이블은 작업을 그룹 단위로 집계하므로 훨씬 더 가볍고, 따라서 프로덕션 워크로드에 더 적합합니다.
+
+`Multi` 또는 `MultiRead` 배치에 포함된 작업은 `is_subrequest` 컬럼을 통해 별도로 추적됩니다. 하위 요청의 지연 시간은 이를 포함하는 `Multi`/`MultiRead` 작업에 전체 지연 시간이 귀속되므로 0입니다.
+
+컬럼:
+
+* `hostname` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 서버의 호스트 이름입니다.
+* `event_date` ([Date](../../sql-reference/data-types/date.md)) — 그룹이 플러시된 날짜입니다.
+* `event_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — 그룹이 플러시된 시각입니다.
+* `session_id` ([Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 세션 id입니다.
+* `parent_path` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 경로 접두사입니다.
+* `operation` ([Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — ZooKeeper 작업 유형입니다.
+* `is_subrequest` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 이 작업이 `Multi` 또는 `MultiRead` 작업 내부의 하위 요청이었는지 여부입니다.
+* `count` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 그룹에 포함된 작업 수입니다.
+* `errors` ([Map(Enum, UInt32)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — 그룹의 오류이며, 오류 코드를 개수에 매핑한 맵입니다.
+* `average_latency` ([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)) — 그룹 내 모든 작업의 평균 지연 시간이며, 마이크로초 단위입니다. 하위 요청의 지연 시간은 이를 포함하는 `Multi` 또는 `MultiRead` 작업에 귀속되므로 0입니다.
+* `component` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 이벤트를 발생시킨 구성 요소입니다.
+
+**함께 보기**
+
+* [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) — 요청별 상세 ZooKeeper 로그입니다.
+* [ZooKeeper](../../operations/tips.md#zookeeper)
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
index ba0169e6e30..56bd8e3ccc8 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
@@ -19,127 +19,128 @@ doc_type: 'reference'
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-| 페이지 | 설명 |
-| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [시스템 테이블 개요](/operations/system-tables/overview) | 시스템 테이블이 무엇이며 왜 유용한지에 대한 개요입니다. |
-| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | 데이터베이스 객체 메타데이터에 대한, 사실상 표준화된 DBMS 독립적 뷰를 제공하는 시스템 데이터베이스입니다. |
-| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 비동기 insert 작업에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 행은 비동기 insert 메커니즘으로 인해 버퍼링된 개별 insert 쿼리를 나타냅니다. |
-| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | 대기열에 있는 아직 처리되지 않은 비동기 insert에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 최근의 비동기 작업(예: 테이블 로딩 작업)에 대한 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. 이 테이블은 각 작업마다 한 개의 행을 가집니다. |
-| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | `system.asynchronous_metrics`의 이력 값을 저장하는 시스템 테이블로, 기본적으로 1초 간격으로 한 번씩 기록됩니다 |
-| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | 백그라운드에서 주기적으로 계산되는 메트릭을 포함하는 시스템 테이블입니다. 예를 들어 사용 중인 RAM 용량과 같은 정보가 포함됩니다. |
-| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | AzureQueue 테이블의 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 서버 `24.10` 버전부터 사용할 수 있습니다. |
-| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | 백그라운드 스케줄 풀에 있는 작업에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | 백그라운드 스케줄 풀 작업의 실행 이력을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | `BACKUP` 및 `RESTORE` 작업과 관련된 로그 항목을 저장하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | `BACKUP` 및 `RESTORE` 작업에 대한 정보가 기록된 로그 항목을 저장하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 업로드 및 삭제와 같은 다양한 blob 스토리지 작업에 대한 로깅 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | ClickHouse 서버의 빌드 옵션에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 설정 파일에서 사용 가능한 클러스터와 그 안에 정의된 서버에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | 사용 가능한 코덱과 그 특성에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | 모든 테이블의 컬럼에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | 기여자에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 치명적인 오류 발생 시의 스택 트레이스 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 현재 사용자에 대해 활성화된 역할을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | HTTP 인터페이스를 통해 접근 가능한 `/dashboard` 페이지에서 사용하는 쿼리를 포함합니다. 모니터링 및 문제 해결에 유용합니다. |
-| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | 모든 테이블에 존재하는 데이터 스키핑 인덱스에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | 지원되는 데이터 타입에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | 서버에서 지원하는 데이터베이스 엔진 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | 복제된 데이터베이스의 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 현재 USER가 사용할 수 있는 데이터베이스에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | 스트리밍 엔진을 통해 수신된 메시지 중 파싱 오류가 발생한 메시지에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | Delta Lake 테이블에서 읽은 메타데이터 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 항목은 루트 메타데이터 JSON 파일을 나타냅니다. |
-| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | MergeTree 테이블에서 분리(detach)된 파트에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | 분리(detach)된 각 테이블에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 딕셔너리에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | 즉시 계산할 수 있고 Prometheus 형식으로 내보낼 수 있는 차원 기반 메트릭(metric)을 포함하는 테이블입니다. 항상 최신 상태로 유지됩니다. |
-| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | 서버 설정에 정의된 디스크에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | 클러스터에서 실행된 분산 DDL 쿼리(ON CLUSTER 절을 사용하는 쿼리)에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 세그먼트로 전송하기 위해 대기 중인 로컬 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | 캐시된 DNS 레코드에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | DROP TABLE이 실행되었지만 데이터 정리가 아직 수행되지 않은 테이블에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | `system.dropped_tables`에 있는 삭제된 MergeTree 테이블의 파트 정보를 포함하는 시스템 테이블 |
-| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 현재 시점에 활성화된 모든 역할에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 여기에는 현재 USER의 현재 역할과 그 역할에 부여된 역할이 포함됩니다. |
-| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | `system.errors` 테이블의 오류 값 이력을 포함하며, 주기적으로 디스크에 플러시되는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | 오류 코드와 해당 트리거 횟수를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.events](/operations/system-tables/events) | 시스템에서 발생한 이벤트 수에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 사용 가능한 모든 failpoint와 그 유형, 현재 상태 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 일반 함수와 집계 함수에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | ClickHouse 사용자 계정에 부여된 권한을 보여 주는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | `GraphiteMergeTree` 타입 엔진을 사용하는 테이블에서 사용하는 `graphite_rollup` 파라미터 정보가 포함된 시스템 테이블입니다. |
-| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | 즉시 계산할 수 있고 Prometheus 형식으로 내보낼 수 있는 히스토그램 메트릭을 포함하는 시스템 테이블입니다. 항상 최신 상태로 유지됩니다. |
-| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | Iceberg 스냅샷 이력을 나타내는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | Iceberg 테이블에서 읽은 메타데이터 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 항목은 루트 메타데이터 파일, Avro 파일에서 추출된 메타데이터, 또는 특정 Avro 파일의 항목을 나타냅니다. |
-| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | 계측(instrumentation) 포인트를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | jemalloc 할당자를 통해 수행된 메모리 할당 정보를 크기 클래스(빈, bins)별로, 모든 arena에서 집계하여 제공하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | Kafka consumer에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | ClickHouse 소스의 contrib 디렉터리에 위치한 서드파티 라이브러리의 라이선스를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | 시스템에 존재하는 모든 마스킹 정책에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | MergeTree 테이블에 대한 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | MergeTree 계열 테이블에서 현재 진행 중인 머지 작업과 일부 파트 뮤테이션에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | `system.metrics` 및 `system.events` 테이블의 메트릭 값 이력을 저장하는 시스템 테이블로, 주기적으로 디스크에 플러시됩니다. |
-| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 즉시 계산할 수 있거나 현재 값을 가지는 메트릭을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | MergeTree 테이블에서 진행 중인 데이터 파트 이동에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 데이터 파트 이동은 하나의 행으로 표현됩니다. |
-| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | MergeTree 테이블의 뮤테이션과 그 진행 상태에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. 각 뮤테이션 명령은 하나의 행으로 기록됩니다. |
-| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 단일 UInt64 컬럼 `number`만을 가지며, 이 컬럼에는 0부터 시작하는 거의 모든 자연수가 저장된 시스템 테이블입니다. |
-| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | `system.numbers`와 유사한 시스템 테이블로, 읽기 작업이 병렬로 수행되며 숫자가 임의의 순서로 반환될 수 있습니다. |
-| [system.one](/operations/system-tables/one) | 값 0이 들어 있는 `dummy` UInt8 컬럼 하나를 가진 단일 행만 포함하는 시스템 테이블입니다. 다른 DBMS에서 사용되는 `DUAL` 테이블과 유사합니다. |
-| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 실행된 쿼리에 대한 트레이스 스팬 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | 데이터 추가나 병합과 같이 MergeTree 계열 테이블의 데이터 파트에서 발생한 이벤트에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | MergeTree 파트에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | MergeTree 테이블의 파트 및 컬럼에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | `prime`이라는 이름의 단일 UInt64 컬럼을 포함하는 시스템 테이블로, 2부터 시작하는 소수들이 오름차순으로 저장됩니다. |
-| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | `SHOW PROCESSLIST` 쿼리를 구현하기 위해 사용되는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | 프로세서 단위의 프로파일링 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다(`EXPLAIN PIPELINE` 결과에서 확인할 수 있습니다). |
-| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | MergeTree 계열 테이블에 대한 프로젝션 파트 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | MergeTree 계열 테이블의 프로젝션 파트에 포함된 컬럼 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | 모든 테이블에 존재하는 프로젝션에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | 쿼리 캐시의 내용을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | 쿼리 조건 캐시의 내용을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 시작 시간, 처리 시간, 오류 메시지 등 실행된 쿼리에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | 개별 쿼리에 대해 `system.events` 테이블에서 가져온 메모리 및 메트릭 값 이력을 저장하며, 주기적으로 디스크에 플러시되는 system 테이블입니다. |
-| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | 스레드 이름, 스레드 시작 시간, 쿼리 처리 시간 등 쿼리를 실행하는 스레드에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | 뷰 유형, 실행 시간 등 쿼리 실행 시 함께 실행되는 종속 뷰에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | 모든 QUOTA의 각 구간에 대한 최댓값 정보를 담는 시스템 테이블입니다. 하나의 QUOTA에는 0개 이상의 행이 대응될 수 있습니다. |
-| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 현재 사용자에 대한 QUOTA 사용량 정보(사용된 QUOTA, 남은 QUOTA 등)를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | QUOTA 관련 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | 모든 사용자의 QUOTA 사용량 정보(사용된 QUOTA, 남은 QUOTA 등)를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | 로컬 서버에 있는 복제된 테이블(Replicated Table)의 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. 모니터링에 유용합니다. |
-| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | 현재 실행 중인 백그라운드 fetch 작업에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | `ReplicatedMergeTree` 계열 테이블에 대해 ClickHouse Keeper 또는 ZooKeeper에 저장된 복제 큐에 있는 태스크에 대한 정보를 제공하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | 로컬 서버에 있는 리소스에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블로, 각 리소스마다 1개의 행이 있습니다. |
-| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | 사용자와 역할에 부여된 역할(역할 부여) 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 구성된 역할에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 특정 테이블에 대한 필터와, 해당 ROW POLICY가 적용되는 역할 및/또는 사용자 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | S3Queue 테이블 설정 정보가 포함된 시스템 테이블입니다. 서버 버전 `24.10`부터 제공됩니다. |
-| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | 로컬 서버에 있는 스케줄링 노드의 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | 캐시된 모든 파일 스키마에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | `config.xml`에 지정된 서버 전역 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | 모든 로그인 및 로그아웃 성공/실패 이벤트에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 현재 사용자에 대한 세션 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 이전 ClickHouse 버전에서 발생한 설정 변경(setting changes) 내역을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | SETTINGS PROFILE의 내용을 설명하는 시스템 테이블로, 적용되는 CONSTRAINT, 역할 및 사용자, 상위 SETTINGS PROFILE 등을 포함합니다. |
-| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 구성된 SETTINGS PROFILE의 속성을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | 모든 서버 스레드의 스택 트레이스를 포함하는 시스템 테이블입니다. 개발자가 서버의 내부 상태를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. |
-| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | 서버 설정에 정의된 스토리지 정책과 볼륨에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | C++ 전문가와 ClickHouse 엔지니어에게 유용한 시스템 테이블로, `clickhouse` 바이너리를 분석하는 데 사용하는 정보를 포함합니다. |
-| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | 서버에서 지원하는 테이블 엔진과 각 엔진이 지원하는 기능에 대한 설명을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | 서버가 인식하고 있는 각 테이블의 메타데이터를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | 로그 레코드가 저장되는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | ClickHouse 서버에서 지원하는 시간대 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 사용 가능한 모든 토크나이저를 나열하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | 샘플링 쿼리 프로파일러가 수집한 스택 트레이스를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | Unicode 문자 목록과 해당 속성을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | 사용자 정의 함수(UDF)의 로딩 상태와 구성 메타데이터를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | 사용자별 메모리 사용량과 ProfileEvents를 개괄적으로 파악하는 데 유용한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.users](/operations/system-tables/users) | 서버에 구성된 사용자 계정 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | 갱신 가능 구체화 뷰(refreshable materialized view)에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | ClickHouse 서버에 대한 경고 메시지를 포함하는 테이블입니다. |
-| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | 로컬 서버에 존재하는 워크로드에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | ClickHouse Keeper 또는 ZooKeeper가 구성된 경우에만 존재하는 시스템 테이블입니다. 설정에 정의된 Keeper 클러스터의 데이터를 노출합니다. |
-| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | ZooKeeper가 구성된 경우에만 존재하는 시스템 테이블입니다. 현재 ZooKeeper(보조 ZooKeeper 포함)와의 연결 상태를 보여줍니다. |
-| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | ZooKeeper 연결 이력(보조 ZooKeeper 포함)을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | 사용 가능한 모든 Keeper 노드에 대한 내부 정보를 출력하는 시스템 테이블입니다. |
-| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | ZooKeeper 서버에 대한 요청의 파라미터와 그에 대한 응답 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| 페이지 | 설명 |
+| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [시스템 테이블 개요](/operations/system-tables/overview) | 시스템 테이블이 무엇이며 왜 유용한지에 대한 개요입니다. |
+| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | 데이터베이스 객체 메타데이터에 대한, 사실상 표준화된 DBMS 독립적 뷰를 제공하는 시스템 데이터베이스입니다. |
+| [system.aggregated_zookeeper_log](/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log) | 세션, 경로, 작업 유형, 구성 요소, 하위 요청 플래그별로 그룹화된 ZooKeeper 작업의 집계 통계를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 비동기 insert 작업에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 행은 비동기 insert 메커니즘으로 인해 버퍼링된 개별 insert 쿼리를 나타냅니다. |
+| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | 대기열에 있는 아직 처리되지 않은 비동기 insert에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 최근의 비동기 작업(예: 테이블 로딩 작업)에 대한 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. 이 테이블은 각 작업마다 한 개의 행을 가집니다. |
+| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | `system.asynchronous_metrics`의 이력 값을 포함하는 시스템 테이블로, 기본적으로 1초 간격의 시간 인터벌마다 한 번씩 값이 저장됩니다 |
+| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | 백그라운드에서 주기적으로 계산되는 메트릭을 포함하는 시스템 테이블입니다. 예를 들어 사용 중인 RAM 용량과 같은 정보가 포함됩니다. |
+| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | AzureQueue 테이블 설정 정보가 포함된 시스템 테이블입니다. 서버 버전 `24.10`부터 제공됩니다. |
+| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | 백그라운드 스케줄 풀에 있는 작업에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | 백그라운드 스케줄 풀 작업의 실행 이력을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | `BACKUP` 및 `RESTORE` 작업에 대한 정보가 기록된 로그 항목을 저장하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | `BACKUP` 및 `RESTORE` 작업과 관련된 로그 항목을 저장하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 업로드 및 삭제와 같은 다양한 blob 스토리지 작업에 대한 로깅 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | ClickHouse 서버의 빌드 옵션에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 설정 파일에서 사용 가능한 클러스터와 그 안에 정의된 서버에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | 사용 가능한 코덱과 그 특성에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | 모든 테이블의 컬럼에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다 |
+| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | 기여자에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 치명적인 오류 발생 시의 스택 트레이스 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 현재 사용자에 대해 활성화된 역할을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | HTTP 인터페이스를 통해 접근 가능한 `/dashboard` 페이지에서 사용되는 쿼리를 포함합니다. 모니터링과 문제 해결에 유용합니다. |
+| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | 모든 테이블에 존재하는 데이터 스키핑 인덱스에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | 지원되는 데이터 타입에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | 서버에서 지원하는 데이터베이스 엔진 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | 복제된 데이터베이스의 정보와 상태를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 현재 USER가 사용할 수 있는 데이터베이스에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | 스트리밍 엔진을 통해 수신된 메시지 중 파싱 오류가 발생한 메시지에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | Delta Lake 테이블에서 읽은 메타데이터 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 항목은 루트 메타데이터 JSON 파일을 나타냅니다. |
+| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | MergeTree 테이블에서 분리(detach)된 파트에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | 분리(detach)된 각 테이블에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 딕셔너리에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | 즉시 계산할 수 있고 Prometheus 형식으로 내보낼 수 있는 차원 기반 메트릭(metric)을 포함하는 테이블입니다. 항상 최신 상태로 유지됩니다. |
+| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | 서버 설정에 정의된 디스크에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | 클러스터에서 실행된 분산 DDL 쿼리(ON CLUSTER 절을 사용하는 쿼리)에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 세그먼트로 전송하기 위해 대기 중인 로컬 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | 캐시된 DNS 레코드에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | DROP TABLE이 실행되었지만 데이터 정리가 아직 수행되지 않은 테이블에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | `system.dropped_tables`에 기록된 삭제된 MergeTree 테이블의 파트에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 현재 시점에 활성화된 모든 역할을 포함하는 시스템 테이블입니다. 여기에는 현재 사용자의 현재 역할과 그 역할에 대해 부여된 역할들이 포함됩니다. |
+| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | `system.errors` 테이블의 오류 값 이력을 저장하며, 주기적으로 디스크에 플러시되는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | 오류 코드와 해당 오류가 발생한 횟수를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.events](/operations/system-tables/events) | 시스템에서 발생한 이벤트의 수에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 사용 가능한 모든 failpoint와 그 유형 및 현재 상태 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 일반 함수와 집계 함수에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | ClickHouse 사용자 계정에 부여된 권한을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | `GraphiteMergeTree` 타입 엔진을 사용하는 테이블에서 사용되는 `graphite_rollup` 파라미터에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | 즉시 계산할 수 있고 Prometheus 형식으로 내보낼 수 있는 히스토그램 메트릭을 포함하는 테이블입니다. 항상 최신 상태로 유지됩니다. |
+| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | Iceberg 스냅샷 이력을 제공하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | Iceberg 테이블에서 읽은 메타데이터 파일에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 항목은 루트 메타데이터 파일, Avro 파일에서 추출된 메타데이터 또는 특정 Avro 파일의 항목을 나타냅니다. |
+| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | 계측(instrumentation) 포인트에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | jemalloc 할당자를 통해 수행된 메모리 할당 정보를 크기 클래스(빈, bins)별로 모든 arena에서 집계한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | Kafka 소비자(consumers)에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | ClickHouse 소스의 contrib 디렉터리에 위치한 서드파티 라이브러리의 라이선스를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | 시스템에 존재하는 모든 마스킹 정책에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | MergeTree 테이블에 대한 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | MergeTree 계열 테이블에서 현재 진행 중인 병합(merges) 작업과 파트 뮤테이션에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | `system.metrics` 및 `system.events` 테이블의 메트릭 값 이력을 포함하며, 주기적으로 디스크에 플러시되는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 즉시 계산할 수 있거나 현재 값을 가지는 메트릭을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | 진행 중인 MergeTree 테이블의 데이터 파트 이동에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 각 데이터 파트 이동은 하나의 행으로 표현됩니다. |
+| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | MergeTree 테이블의 뮤테이션과 그 진행 상태에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. 각 뮤테이션 명령은 하나의 행으로 기록됩니다. |
+| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 단일 UInt64 컬럼 `number` 하나만을 가지며, 0부터 시작하는 거의 모든 자연수가 이 컬럼에 저장되는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | `system.numbers`와 유사한 시스템 테이블로, 읽기가 병렬화되어 숫자가 임의의 순서로 반환될 수 있습니다. |
+| [system.one](/operations/system-tables/one) | 값 0이 저장된 `dummy` UInt8 컬럼 하나와 단일 행만을 포함하는 시스템 테이블입니다. 다른 DBMS에서 사용되는 `DUAL` 테이블과 유사합니다. |
+| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 실행된 쿼리에 대한 트레이스 스팬 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | 데이터 추가나 병합과 같이 MergeTree 계열 테이블의 데이터 파트에서 발생한 이벤트에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | MergeTree 파트에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | MergeTree 테이블의 파트 및 컬럼에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | `prime`이라는 이름의 단일 UInt64 컬럼을 포함하는 시스템 테이블로, 2부터 시작하는 소수가 오름차순으로 저장됩니다. |
+| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | `SHOW PROCESSLIST` 쿼리를 구현하는 데 사용되는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | 프로세서 수준의 프로파일링 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다(`EXPLAIN PIPELINE` 출력에서 확인할 수 있습니다). |
+| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | MergeTree 계열 테이블에 대한 프로젝션 파트 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | MergeTree 계열 테이블의 프로젝션 파트에 포함된 컬럼 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | 모든 테이블에 존재하는 프로젝션에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | 쿼리 캐시의 내용을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | 쿼리 조건 캐시의 내용을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 시작 시간, 처리 시간, 오류 메시지 등 실행된 쿼리에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | `system.events` 테이블에서 개별 쿼리별 메모리 및 메트릭 값 이력을 저장하며, 주기적으로 디스크에 플러시되는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | 스레드 이름, 스레드 시작 시간, 쿼리 처리 시간 등 쿼리를 실행하는 스레드에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | 뷰 유형, 실행 시간 등 쿼리 실행 시 함께 실행되는 종속 뷰에 대한 정보를 담는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | 모든 쿼터(quota)의 각 구간(interval)에 대한 최대값 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. 하나의 쿼터에는 0개 이상의 행이 대응될 수 있습니다. |
+| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 현재 사용자에 대한 쿼터 사용량 정보(예: 사용된 양과 남은 양)를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | 쿼터에 관한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | 모든 사용자의 쿼터 사용량 정보(예: 사용된 양과 남은 양)를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | 로컬 서버에 존재하는 복제된 테이블들의 정보와 상태를 담고 있는 시스템 테이블입니다. 모니터링에 유용합니다. |
+| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | 현재 실행 중인 백그라운드 페치(fetch) 작업들에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | `ReplicatedMergeTree` 계열 테이블에 대해 ClickHouse Keeper 또는 ZooKeeper에 저장된 복제 큐에 있는 작업에 대한 정보를 제공하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | 로컬 서버에 존재하는 리소스들에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블로, 각 리소스마다 한 행이 있습니다. |
+| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | 사용자 및 역할에 부여된 역할 그랜트(role grants)에 관한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 구성된 역할들에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 특정 테이블에 대한 필터(로우 정책)와 해당 로우 정책을 사용해야 하는 역할 및/또는 사용자 목록을 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | S3Queue 테이블의 설정 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. 서버 `24.10` 버전부터 사용할 수 있습니다. |
+| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | 로컬 서버에 있는 스케줄링 노드들의 정보와 상태를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | 캐시된 모든 파일 스키마들에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | `config.xml`에 지정된 서버의 전역 설정에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | 성공 및 실패한 모든 로그인/로그아웃 이벤트에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 현재 사용자에 대한 세션 설정 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 이전 ClickHouse 버전들에서의 설정 변경 내역에 대한 정보를 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | 설정 프로필(settings profile)의 내용을 설명하는 시스템 테이블로, 제약(constraints), 해당 설정이 적용되는 역할 및 사용자, 상위 설정 프로필 등을 포함합니다. |
+| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 구성된 설정 프로필들의 속성을 담고 있는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | 모든 서버 스레드의 스택 트레이스를 포함하는 시스템 테이블입니다. 개발자가 서버 상태를 조사할 수 있습니다. |
+| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | 서버 설정에 정의된 스토리지 정책과 볼륨에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | C++ 전문가와 ClickHouse 엔지니어에게 유용하며, `clickhouse` 바이너리에 대한 내부 상태 분석(introspection)을 위한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | 서버에서 지원하는 테이블 엔진과 각 엔진이 지원하는 기능에 대한 설명을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | 서버가 알고 있는 각 테이블의 메타데이터를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | 로그 항목을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | ClickHouse 서버에서 지원하는 시간대 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 사용 가능한 모든 토크나이저를 보여주는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | 샘플링 쿼리 프로파일러가 수집한 스택 트레이스를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | 유니코드 문자 목록과 해당 속성을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | 사용자 정의 함수(UDF)의 로딩 상태와 구성 메타데이터를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | 사용자별 메모리 사용량 및 ProfileEvents의 개요에 유용한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.users](/operations/system-tables/users) | 서버에 구성된 사용자 계정 목록을 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | 갱신 가능한 Materialized View에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | ClickHouse 서버에 대한 경고 메시지를 포함하는 테이블입니다. |
+| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | 로컬 서버에 있는 워크로드에 대한 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | ClickHouse Keeper 또는 ZooKeeper가 구성된 경우에만 존재하는 시스템 테이블입니다. 설정에 정의된 Keeper 클러스터의 데이터를 노출합니다. |
+| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | ZooKeeper가 구성된 경우에만 존재하는 시스템 테이블입니다. 현재 ZooKeeper(보조 ZooKeeper 포함)와의 연결을 보여줍니다. |
+| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | ZooKeeper 연결 이력(보조 ZooKeeper 포함)을 보여주는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | 사용 가능한 모든 Keeper 노드에 대한 내부 정보를 출력하는 시스템 테이블입니다. |
+| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | ZooKeeper 서버에 대한 요청의 파라미터와 그에 대한 응답 정보를 포함하는 시스템 테이블입니다. |
{/*AUTOGENERATED_END*/ }
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
index 472e1728265..354c7c65a79 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
@@ -8,6 +8,7 @@ doc_type: 'reference'
import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
+
# 문자열 처리 함수 \{#functions-for-working-with-strings\}
문자열에서의 [검색](string-search-functions.md)과 [치환](string-replace-functions.md)에 대한 함수는 별도의 문서에서 설명합니다.
@@ -24,6 +25,7 @@ import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
+
## CRC32 \{#CRC32\}
도입 버전: v20.1.0
@@ -58,6 +60,7 @@ SELECT CRC32('ClickHouse')
└─────────────────────┘
```
+
## CRC32IEEE \{#CRC32IEEE\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -92,6 +95,7 @@ SELECT CRC32IEEE('ClickHouse');
└─────────────────────────┘
```
+
## CRC64 \{#CRC64\}
도입 버전: v20.1.0
@@ -126,6 +130,7 @@ SELECT CRC64('ClickHouse');
└──────────────────────┘
```
+
## appendTrailingCharIfAbsent \{#appendTrailingCharIfAbsent\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -161,6 +166,7 @@ SELECT appendTrailingCharIfAbsent('https://example.com', '/');
└──────────────────────────┘
```
+
## ascii \{#ascii\}
도입된 버전: v22.11.0
@@ -195,6 +201,7 @@ SELECT ascii('234')
└──────────────┘
```
+
## base32Decode \{#base32Decode\}
도입된 버전: v25.6.0
@@ -230,6 +237,7 @@ SELECT base32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base32Encode \{#base32Encode\}
도입 버전: v25.6.0
@@ -264,6 +272,7 @@ SELECT base32Encode('Encoded')
└─────────────────────────┘
```
+
## base58Decode \{#base58Decode\}
도입 버전: v22.7.0
@@ -299,6 +308,7 @@ SELECT base58Decode('JxF12TrwUP45BMd');
└──────────────────────────┘
```
+
## base58Encode \{#base58Encode\}
도입 버전: v22.7.0
@@ -333,6 +343,7 @@ SELECT base58Encode('ClickHouse');
└────────────────────────────┘
```
+
## base64Decode \{#base64Decode\}
도입된 버전: v18.16.0
@@ -370,6 +381,7 @@ SELECT base64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base64Encode \{#base64Encode\}
도입된 버전: v18.16.0
@@ -406,6 +418,7 @@ SELECT base64Encode('clickhouse')
└────────────────────────────┘
```
+
## base64URLDecode \{#base64URLDecode\}
도입 버전: v24.6.0
@@ -441,6 +454,7 @@ SELECT base64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## base64URLEncode \{#base64URLEncode\}
도입 버전: v18.16.0
@@ -475,6 +489,7 @@ SELECT base64URLEncode('https://clickhouse.com')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## basename \{#basename\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -534,6 +549,7 @@ SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
└────────────────┴────────────────────────────┘
```
+
## byteHammingDistance \{#byteHammingDistance\}
도입된 버전: v23.9.0
@@ -571,6 +587,44 @@ SELECT byteHammingDistance('karolin', 'kathrin')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## caseFoldUTF8 \{#caseFoldUTF8\}
+
+도입 버전: v26.3.0
+
+UTF-8 문자열에 Unicode 케이스 폴딩을 적용하여, 대소문자를 구분하지 않는 비교에 적합한 소문자와 유사한 정규화 형태로 변환합니다.
+
+표준 Unicode 케이스 폴딩을 적용합니다. 케이스 폴딩의 영향을 받지 않는 호환 문자는 유지됩니다
+(예: 로마 숫자, 동그라미 숫자). 다만 `ffi`와 같은 일부 합자는 Unicode 케이스 폴딩 자체에서 확장되므로 여전히 분해됩니다.
+
+**구문**
+
+```sql
+caseFoldUTF8(str)
+```
+
+**인수**
+
+- `str` — UTF-8로 인코딩된 입력 문자열입니다. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**반환 값**
+
+케이스 폴딩이 적용된 UTF-8 문자열입니다. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**예시**
+
+**기본 케이스 폴딩**
+
+```sql title=Query
+SELECT caseFoldUTF8('Straße')
+```
+
+```response title=Response
+┌─caseFoldUTF8('Straße')─┐
+│ strasse │
+└─────────────────────────┘
+```
+
## compareSubstrings \{#compareSubstrings\}
도입 버전: v25.2.0
@@ -614,6 +668,7 @@ SELECT compareSubstrings('Saxony', 'Anglo-Saxon', 0, 6, 5) AS result
└────────┘
```
+
## concat \{#concat\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -663,6 +718,7 @@ SELECT concat(42, 144)
└─────────────────┘
```
+
## concatAssumeInjective \{#concatAssumeInjective\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -702,6 +758,7 @@ SELECT concat(key1, key2), sum(value) FROM key_val GROUP BY concatAssumeInjectiv
└────────────────────┴────────────┘
```
+
## concatWithSeparator \{#concatWithSeparator\}
도입 버전: v22.12.0
@@ -739,6 +796,7 @@ SELECT concatWithSeparator('a', '1', '2', '3', '4')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## concatWithSeparatorAssumeInjective \{#concatWithSeparatorAssumeInjective\}
도입 버전: v22.12.0
@@ -798,6 +856,7 @@ GROUP BY concatWithSeparatorAssumeInjective('-', first_name, last_name);
└─────────────┴─────────────┘
```
+
## conv \{#conv\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -865,6 +924,7 @@ SELECT conv('1010', 2, 8)
12
```
+
## convertCharset \{#convertCharset\}
도입: v1.1.0
@@ -901,6 +961,7 @@ SELECT convertCharset('Café', 'UTF-8', 'ISO-8859-1');
└──────────────────────────┘
```
+
## damerauLevenshteinDistance \{#damerauLevenshteinDistance\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -936,6 +997,7 @@ SELECT damerauLevenshteinDistance('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeHTMLComponent \{#decodeHTMLComponent\}
도입 버전: v23.9.0
@@ -970,6 +1032,7 @@ SELECT decodeHTMLComponent('<div>Hello & "World"</div>
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeXMLComponent \{#decodeXMLComponent\}
도입 버전: v21.2.0
@@ -1004,6 +1067,7 @@ SELECT decodeXMLComponent('<tag>Hello & World</tag>')
└──────────────────────────┘
```
+
## editDistance \{#editDistance\}
도입된 버전: v23.9.0
@@ -1041,6 +1105,7 @@ SELECT editDistance('clickhouse', 'mouse')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## editDistanceUTF8 \{#editDistanceUTF8\}
도입 버전: v24.6.0
@@ -1078,6 +1143,7 @@ SELECT editDistanceUTF8('我是谁', '我是我')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## encodeXMLComponent \{#encodeXMLComponent\}
도입된 버전: v21.1.0
@@ -1114,6 +1180,7 @@ SELECT
└────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWith \{#endsWith\}
도입된 버전: v1.1.0
@@ -1149,6 +1216,7 @@ SELECT endsWith('ClickHouse', 'House');
└──────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitive \{#endsWithCaseInsensitive\}
도입 버전: v25.9.0
@@ -1184,6 +1252,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'HOUSE');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#endsWithCaseInsensitiveUTF8\}
도입 버전: v25.9.0
@@ -1221,6 +1290,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitiveUTF8('данных', 'ых');
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithUTF8 \{#endsWithUTF8\}
도입된 버전: v23.8.0
@@ -1258,6 +1328,7 @@ SELECT endsWithUTF8('данных', 'ых');
└──────────────────────────────┘
```
+
## extractTextFromHTML \{#extractTextFromHTML\}
도입: v21.3.0
@@ -1311,6 +1382,7 @@ SELECT extractTextFromHTML('
└────────────────────────────────────────┘
```
+
## firstLine \{#firstLine\}
도입: v23.7.0
@@ -1345,6 +1417,7 @@ SELECT firstLine('foo\\nbar\\nbaz')
└────────────────────────────┘
```
+
## idnaDecode \{#idnaDecode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -1381,6 +1454,7 @@ SELECT idnaDecode('xn--strae-oqa.xn--mnchen-3ya.de')
└───────────────────────────────────────────────┘
```
+
## idnaEncode \{#idnaEncode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -1420,6 +1494,7 @@ SELECT idnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## initcap \{#initcap\}
도입된 버전: v23.7.0
@@ -1472,6 +1547,7 @@ SELECT initcap('John''s cat won''t eat.');
└──────────────────────────┘
```
+
## initcapUTF8 \{#initcapUTF8\}
도입된 버전: v23.7.0
@@ -1533,6 +1609,7 @@ SELECT initcapUTF8('не тормозит')
└────────────────────────────┘
```
+
## isValidASCII \{#isValidASCII\}
도입된 버전: v25.9.0
@@ -1564,6 +1641,7 @@ SELECT isValidASCII('hello') AS is_ascii, isValidASCII('你好') AS is_not_ascii
```response title=Response
```
+
## isValidUTF8 \{#isValidUTF8\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -1598,6 +1676,7 @@ SELECT isValidUTF8('\\xc3\\xb1') AS valid, isValidUTF8('\\xc3\\x28') AS invalid
└───────┴─────────┘
```
+
## jaroSimilarity \{#jaroSimilarity\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -1633,6 +1712,7 @@ SELECT jaroSimilarity('clickhouse', 'click')
└───────────────────────────────────────┘
```
+
## jaroWinklerSimilarity \{#jaroWinklerSimilarity\}
도입된 버전: v24.1.0
@@ -1668,6 +1748,7 @@ SELECT jaroWinklerSimilarity('clickhouse', 'click')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## left \{#left\}
도입 버전: v22.1.0
@@ -1716,6 +1797,7 @@ SELECT left('Hello World', -6)
Hello
```
+
## leftPad \{#leftPad\}
도입된 버전: v21.8.0
@@ -1754,6 +1836,7 @@ SELECT leftPad('abc', 7, '*'), leftPad('def', 7)
└────────────────────────┴───────────────────┘
```
+
## leftPadUTF8 \{#leftPadUTF8\}
도입: v21.8.0
@@ -1791,6 +1874,7 @@ SELECT leftPadUTF8('абвг', 7, '*'), leftPadUTF8('дежз', 7)
└─────────────────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## leftUTF8 \{#leftUTF8\}
도입 버전: v22.1.0
@@ -1839,6 +1923,7 @@ SELECT leftUTF8('Привет', -4)
Пр
```
+
## lengthUTF8 \{#lengthUTF8\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -1877,6 +1962,7 @@ SELECT lengthUTF8('Здравствуй, мир!')
└────────────────────────────────┘
```
+
## lower \{#lower\}
도입: v1.1.0
@@ -1913,6 +1999,7 @@ SELECT lower('CLICKHOUSE')
└─────────────────────┘
```
+
## lowerUTF8 \{#lowerUTF8\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -1945,6 +2032,7 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -1983,6 +2071,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
도입 버전: v21.11.0
@@ -2021,6 +2110,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -2057,6 +2147,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -2093,6 +2184,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -2128,6 +2220,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -2163,6 +2256,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
도입 버전: v23.2.0
@@ -2205,6 +2299,43 @@ SELECT
└──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## removeDiacriticsUTF8 \{#removeDiacriticsUTF8\}
+
+도입 버전: v26.3.0
+
+NFD를 통해 문자를 분해하고 결합 마크(Unicode category Mn)를 제거한 다음, NFC를 통해 다시 조합하여 UTF-8 문자열에서 발음 구별 부호(악센트)를 제거합니다.
+
+**구문**
+
+```sql
+removeDiacriticsUTF8(str)
+```
+
+**별칭**: `removeAccentsUTF8`
+
+**인수**
+
+- `str` — UTF-8로 인코딩된 입력 문자열. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**반환 값**
+
+분음 부호가 제거된 UTF-8 문자열. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**예시**
+
+**기본 악센트 제거**
+
+```sql title=Query
+SELECT removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')
+```
+
+```response title=Response
+┌─removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')─┐
+│ cafe resume naive │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
## repeat \{#repeat\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -2240,6 +2371,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -2274,6 +2406,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
도입된 버전: v22.1.0
@@ -2322,6 +2455,7 @@ SELECT right('Hello', -3)
lo
```
+
## rightPad \{#rightPad\}
도입된 버전: v21.8.0
@@ -2360,6 +2494,7 @@ SELECT rightPad('abc', 7, '*'), rightPad('abc', 7)
└─────────────────────────┴────────────────────┘
```
+
## rightPadUTF8 \{#rightPadUTF8\}
도입된 버전: v21.8.0
@@ -2397,6 +2532,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
도입된 버전: v22.1.0
@@ -2445,6 +2581,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
도입된 버전: v23.4.0
@@ -2479,6 +2616,7 @@ SELECT soundex('aksel')
└──────────────────┘
```
+
## space \{#space\}
도입 버전: v23.5.0
@@ -2513,6 +2651,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2553,6 +2692,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2593,6 +2733,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2632,6 +2773,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2671,6 +2813,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
도입됨: v1.1.0
@@ -2706,6 +2849,7 @@ SELECT startsWith('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitive \{#startsWithCaseInsensitive\}
도입 버전: v25.9.0
@@ -2741,6 +2885,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
도입된 버전: v25.9.0
@@ -2778,6 +2923,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
도입: v23.8.0
@@ -2815,6 +2961,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
도입 버전: v25.6.0
@@ -2849,6 +2996,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
도입된 버전: v25.6.0
@@ -2883,6 +3031,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
도입된 버전: v23.11.0
@@ -2918,6 +3067,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
도입된 버전: v23.11.0
@@ -2953,6 +3103,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -2997,6 +3148,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
도입 버전: v23.7.0
@@ -3035,6 +3187,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
도입된 버전: v23.7.0
@@ -3071,6 +3224,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
도입된 버전: v1.1.0
@@ -3116,6 +3270,7 @@ SELECT 'Täglich grüßt das Murmeltier.' AS str, substringUTF8(str, 9), substri
Täglich grüßt das Murmeltier. grüßt das Murmeltier. grüßt
```
+
## toValidUTF8 \{#toValidUTF8\}
도입 버전: v20.1.0
@@ -3173,6 +3328,7 @@ c
└───────────────────────┘
```
+
## trimBoth \{#trimBoth\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -3211,6 +3367,7 @@ SELECT trimBoth('$$ClickHouse$$', '$')
└──────────────────────────┘
```
+
## trimLeft \{#trimLeft\}
도입 버전: v20.1.0
@@ -3249,6 +3406,7 @@ SELECT trimLeft('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## trimRight \{#trimRight\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -3287,6 +3445,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
도입 버전: v25.6.0
@@ -3321,6 +3480,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
도입 버전: v22.10.0
@@ -3355,6 +3515,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
도입 버전: v18.16.0
@@ -3389,6 +3550,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
도입된 버전: v18.16.0
@@ -3423,6 +3585,7 @@ SELECT tryBase64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## tryIdnaEncode \{#tryIdnaEncode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -3458,6 +3621,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -3492,6 +3656,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -3528,6 +3693,7 @@ SELECT upper('clickhouse')
└─────────────────────┘
```
+
## upperUTF8 \{#upperUTF8\}
도입 버전: v1.1.0
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
index 399f506d9bd..4de0872dbc3 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
@@ -196,9 +196,11 @@ Settings:
* `sorting` — 정렬된 출력을 생성하는 각 플랜 단계에 대한 정렬 설명을 출력합니다. 기본값: 0.
* `keep_logical_steps` — 조인에 대해 논리 플랜 단계를 유지하고, 이를 물리 조인 구현으로 변환하지 않습니다. 기본값: 0.
* `json` — 쿼리 플랜 단계를 [JSON](/interfaces/formats/JSON) 형식의 행으로 출력합니다. 기본값: 0. 불필요한 이스케이프를 피하기 위해 [TabSeparatedRaw (TSVRaw)](/interfaces/formats/TabSeparatedRaw) 형식을 사용하는 것이 좋습니다.
-* `input_headers` - 단계에 대한 입력 헤더를 출력합니다. 기본값: 0. 주로 입력‑출력 헤더 불일치와 관련된 문제를 디버깅하려는 개발자에게만 유용합니다.
-* `column_structure` - 이름과 타입뿐 아니라 헤더에 있는 컬럼의 구조도 함께 출력합니다. 기본값: 0. 주로 입력‑출력 헤더 불일치와 관련된 문제를 디버깅하려는 개발자에게만 유용합니다.
+* `input_headers` — 단계에 대한 입력 헤더를 출력합니다. 기본값: 0. 주로 입력‑출력 헤더 불일치와 관련된 문제를 디버깅하려는 개발자에게만 유용합니다.
+* `column_structure` — 이름과 타입뿐 아니라 헤더에 있는 컬럼의 구조도 함께 출력합니다. 기본값: 0. 주로 입력‑출력 헤더 불일치와 관련된 문제를 디버깅하려는 개발자에게만 유용합니다.
* `distributed` — 분산 테이블 또는 병렬 레플리카에 대해 원격 노드에서 실행된 쿼리 플랜을 표시합니다. 기본값: 0.
+* `compact` — 이 설정을 활성화하면 플랜에서 expression 단계와 자세한 동작 정보(입력, 함수, 별칭, 출력 위치)를 숨깁니다. `actions = 1`일 때만 영향을 미칩니다. 기본값: 0.
+* `pretty` — 들여쓰기 대신 선 그리기 문자(├──, └──, │)를 사용하여 계층 구조를 시각화한 플랜 트리를 출력합니다. 또한 조인 단계 속성을 인라인 형식으로 출력합니다. 기본값: 0.
`json=1`인 경우 단계 이름에는 고유한 단계 식별자가 접미사로 추가됩니다.
@@ -272,7 +274,8 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
}
```
-`header` = 1인 경우, `Header` 키가 단계에 컬럼 배열로 추가됩니다.
+
+`header` = 1이면 `Header` 키가 해당 단계에 컬럼 배열 형태로 추가됩니다.
예시:
@@ -280,7 +283,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
```
-
```json
[
{
@@ -381,6 +383,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
예시:
+
```json
"Node Type": "ReadFromMergeTree",
"Projections": [
@@ -409,7 +412,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-
`actions` = 1인 경우, 추가되는 키는 단계 유형에 따라 달라집니다.
예시:
@@ -469,7 +471,24 @@ EXPLAIN json = 1, actions = 1, description = 0 SELECT 1 FORMAT TSVRaw;
]
```
-`distributed` = 1인 경우 출력에는 로컬 쿼리 플랜뿐만 아니라 원격 노드에서 실행될 쿼리 플랜도 포함됩니다. 이는 분산 쿼리를 분석하고 디버깅하는 데 유용합니다.
+`compact = 1`인 경우 각 `Expression` 단계가 제거됩니다. 또한 `actions = 1`이 설정되면 `Actions` 및 `Positions` 줄이 숨겨져 단계 설명만 남습니다:
+
+```sql
+EXPLAIN actions = 1, compact = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Aggregating
+Keys: modulo(__table1.number, 4_UInt8)
+Aggregates:
+ sum(__table1.number)
+ Function: sum(UInt64) → UInt64
+ Arguments: __table1.number
+Skip merging: 0
+ ReadFromSystemNumbers
+```
+
+`distributed` = 1인 경우 출력에는 로컬 쿼리 플랜뿐만 아니라 원격 노드에서 실행될 쿌리 플랜도 포함됩니다. 이는 분산 쿼리를 분석하고 디버깅하는 데 유용합니다.
분산 테이블을 사용한 예:
@@ -513,6 +532,20 @@ Expression ((Project names + Projection))
두 예제 모두에서 쿼리 플랜은 로컬 및 원격 단계를 포함한 전체 실행 흐름을 보여줍니다.
+`pretty` = 1인 경우, 플랜 트리는 들여쓰기 대신 선으로 된 문자로 표시됩니다:
+
+
+```sql
+EXPLAIN pretty = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Expression ((Project names + Projection))
+└──Aggregating
+ └──Expression ((Before GROUP BY + Change column names to column identifiers))
+ └──ReadFromSystemNumbers
+```
+
### EXPLAIN PIPELINE \{#explain-pipeline\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
index 687a2c87ceb..effeb5108e4 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
@@ -244,8 +244,6 @@ SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
## 다음 단계 \{#next-steps\}
-이제 Cloudflare 로그가 ClickStack으로 수집되고 있으므로:
-
* 보안 이벤트(WAF 차단, 봇 트래픽 급증, 오류율 임계값)를 위한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오
* 데이터 볼륨에 맞춰 [보존 정책](/use-cases/observability/clickstack/ttl)을 최적화하십시오
* 특정 사용 사례(API 성능, 캐시 최적화, 지역별 트래픽 분석)에 맞는 추가 대시보드를 생성하십시오
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
index b0729404ff7..429e2a47438 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
@@ -24,17 +24,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# ClickStack로 AWS CloudWatch 로그 모니터링하기 \{#cloudwatch-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-이 가이드는 OpenTelemetry Collector의 AWS CloudWatch receiver를 사용하여 AWS CloudWatch 로그를 ClickStack으로 전송하는 방법을 설명합니다. 다음 작업을 수행하도록 구성하는 방법을 학습합니다:
-
-- OpenTelemetry Collector를 구성하여 CloudWatch에서 로그를 수집
-- AWS 자격 증명과 IAM 권한 설정
-- OTLP를 통해 CloudWatch 로그를 ClickStack으로 전송
-- 로그 그룹 필터링 및 자동 검색(autodiscover)
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 CloudWatch 로그 패턴 시각화
-
-운영 AWS 환경을 구성하기 전에 통합을 미리 테스트하려는 경우, 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 10-15분
+OpenTelemetry Collector의 CloudWatch receiver를 사용하여 AWS CloudWatch 로그를 ClickStack으로 전달합니다. 이름이 지정된 로그 그룹과 자동 검색을 지원합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 개요 \{#overview\}
@@ -489,11 +479,9 @@ groups:
## 다음 단계 {#next-steps}
-이제 CloudWatch 로그가 ClickStack으로 전송되도록 설정했으므로 다음 작업을 진행하십시오:
-
- 중요 이벤트(연결 실패, 오류 급증)에 대한 [경보](/use-cases/observability/clickstack/alerts)를 설정합니다
-- 로그가 ClickStack에 저장되었으므로, 보존 기간을 조정하거나 S3로 아카이빙하여 CloudWatch 비용을 절감합니다
-- 수집기 구성에서 불필요한 로그 그룹을 제거하여 불필요한 로그를 줄이고 수집량을 줄입니다
+- 이제 로그가 ClickStack에 있으므로 보존 기간을 조정하거나 S3로 아카이빙하여 CloudWatch 비용을 절감합니다
+- 수집 볼륨을 줄이기 위해 Collector 구성에서 노이즈가 많은 로그 그룹을 제거하여 필터링합니다
## 운영 환경으로 이전하기 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
index bfbc3f35b9d..9f3fda68fe8 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
@@ -26,16 +26,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
# ClickStack로 EC2 호스트 로그 모니터링 \{#ec2-host-logs-clickstack\}
:::note[요약]
-인스턴스에 OpenTelemetry Collector를 설치하여 ClickStack을 사용해 EC2 시스템 로그를 모니터링할 수 있습니다. Collector는 EC2 메타데이터(인스턴스 ID, 리전, 가용 영역, 인스턴스 유형)를 로그에 자동으로 추가합니다. 이 안내서에서는 다음 내용을 다룹니다:
-
-- EC2 인스턴스에 OpenTelemetry Collector를 설치하고 구성하는 방법
-- EC2 메타데이터를 사용해 로그를 자동으로 보강하는 방법
-- OTLP를 통해 로그를 ClickStack으로 전송하는 방법
-- 미리 구축된 대시보드를 사용해 클라우드 컨텍스트와 함께 EC2 호스트 로그를 시각화하는 방법
-
-샘플 로그와 시뮬레이션된 EC2 메타데이터를 포함한 데모 데이터셋이 테스트용으로 제공됩니다.
-
-소요 시간: 10-15분
+EC2 메타데이터 자동 보강(인스턴스 ID, 리전, AZ, 인스턴스 유형) 기능과 함께 OpenTelemetry Collector를 사용하여 ClickStack에서 EC2 시스템 로그를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 EC2 인스턴스와의 통합 \{#existing-ec2\}
@@ -588,9 +579,11 @@ sudo journalctl -u otelcol-contrib -n 50
## 다음 단계 {#next-steps}
-EC2 호스트 로그 모니터링 설정을 완료한 후 다음 작업을 수행합니다.
-
- 중요한 시스템 이벤트(서비스 장애, 인증 실패, 디스크 경고)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
- 특정 리소스를 모니터링하기 위해 EC2 메타데이터 속성(리전, 인스턴스 유형, 인스턴스 ID)으로 필터링합니다.
-- 포괄적인 트러블슈팅을 위해 EC2 호스트 로그를 애플리케이션 로그와 연관시킵니다.
-- 보안 모니터링(SSH 시도, sudo 사용, 방화벽 차단)을 위한 사용자 정의 대시보드를 생성합니다.
\ No newline at end of file
+- 포괄적인 문제 해결을 위해 EC2 호스트 로그를 애플리케이션 로그와 연관시킵니다.
+- 보안 모니터링(SSH 시도, sudo 사용, 방화벽 차단)을 위한 사용자 정의 대시보드를 생성합니다.
+
+## 프로덕션 환경으로 전환 {#going-to-production}
+
+이 가이드에서는 호스트 수준 모니터링에 권장되는 프로덕션 패턴으로 EC2 인스턴스에 OpenTelemetry 수집기를 직접 설치합니다. 여러 인스턴스에 걸쳐 수집기를 관리하려면 구성 관리 도구(Ansible, Chef, Puppet) 또는 Kubernetes 환경에서는 OpenTelemetry Operator 사용을 고려하십시오. 프로덕션 구성에 대해서는 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
index 2751b9eb7c0..8dee5e14d0f 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
@@ -21,18 +21,10 @@ import Tabs from '@theme/Tabs';
import TabItem from '@theme/TabItem';
-# ClickStack로 호스트 로그 모니터링하기 \{#host-logs-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 호스트 로그 모니터링 \{#host-logs-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector를 구성하여 systemd, 커널(kernel), SSH, cron 및 기타 시스템 서비스의 로그를 수집함으로써 ClickStack으로 호스트 시스템 로그를 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- OTel collector가 시스템 로그 파일을 읽도록 구성하는 방법
-- 사용자 정의 구성을 적용하여 ClickStack을 배포하는 방법
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 호스트 로그 인사이트(오류, 경고, 서비스 활동)를 시각화하는 방법
-
-운영 환경 호스트를 구성하기 전에 통합을 테스트하려는 경우, 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 5~10분
+:::note[TL;DR]
+OTel `filelog` receiver를 사용해 ClickStack에서 호스트 시스템 로그(syslog, auth, kernel)를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 호스트와의 통합 \{#existing-hosts\}
@@ -484,14 +476,12 @@ tail -5 /var/log/system.log
사용 중인 형식이 여기와 다르다면 [Create custom OTel collector configuration](#custom-otel) 섹션에서 해당 형식에 맞는 설정 탭을 선택하십시오.
-## 다음 단계 {#next-steps}
-
-호스트 로그 모니터링을 설정한 후에는 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
+## 다음 단계
-- 중요한 시스템 이벤트(서비스 장애, 인증 실패, 디스크 경고)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
-- 특정 단위별로 필터링하여 개별 서비스를 모니터링합니다.
-- 포괄적인 문제 해결을 위해 호스트 로그와 애플리케이션 로그를 연관시킵니다.
-- 보안 관측을 위한 맞춤 대시보드(SSH 시도, sudo 사용, 방화벽 차단 등)를 생성합니다.
+* 중요한 시스템 이벤트(서비스 장애, 인증 실패, 디스크 경고)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
+* 특정 단위별로 필터링하여 개별 서비스를 모니터링합니다.
+* 포괄적인 문제 해결을 위해 호스트 로그와 애플리케이션 로그를 연관시킵니다.
+* 보안 관측을 위한 맞춤 대시보드(SSH 시도, sudo 사용, 방화벽 차단 등)를 생성합니다.
## 프로덕션 환경으로 이전하기 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
index a75a3fc1454..bc48074c552 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/jvm/jvm-metrics-da
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 JVM 메트릭 모니터링하기 \{#jvm-clickstack\}
+# ClickStack를 이용한 JVM 메트릭 모니터링 \{#jvm-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-이 가이드는 OpenTelemetry Java agent를 사용해 메트릭을 수집하고 ClickStack로 JVM 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 다룹니다.
-
-- JVM 애플리케이션에 OpenTelemetry Java agent를 연결하는 방법
-- agent가 OTLP를 통해 ClickStack로 메트릭을 전송하도록 설정하는 방법
-- 미리 구성된 대시보드를 사용해 힙 메모리, 가비지 컬렉션, 스레드, CPU를 시각화하는 방법
-
-운영 애플리케이션에 계측을 적용하기 전에 통합을 테스트해 볼 수 있도록 샘플 메트릭이 포함된 데모 데이터셋이 제공됩니다.
-
-소요 시간: 5~10분
+OpenTelemetry Java agent를 사용해 ClickStack에서 JVM 애플리케이션을 모니터링합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 JVM 애플리케이션과의 통합 \{#existing-jvm\}
@@ -287,10 +279,8 @@ ClickStack이 원격 호스트에 있는 경우, 애플리케이션 서버에서
## 다음 단계 \{#next-steps\}
-이제 JVM 메트릭이 ClickStack으로 수집되도록 구성했으므로, 다음 단계를 고려하십시오:
-
-- 높은 힙 사용량, 잦은 GC 일시 중지, 스레드 고갈과 같은 중요 메트릭에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오
-- 관측성 데이터를 통합하기 위해 [다른 ClickStack 연동](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides)을 살펴보십시오
+- 높은 힙 사용량, 잦은 GC 일시 중지 또는 스레드 고갈과 같은 중요 메트릭에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오
+- 관측성 데이터를 통합하기 위해 [다른 ClickStack 통합](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides)을 살펴보십시오
## 프로덕션 환경으로 이동 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
index d09f1741499..5d0d0a7f0ab 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
@@ -18,18 +18,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/kafka/kafka-metric
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Kafka 메트릭 모니터링하기 \{#kafka-metrics-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Kafka 메트릭 모니터링 \{#kafka-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-이 가이드는 OpenTelemetry JMX Metric Gatherer를 사용하여 ClickStack으로 Apache Kafka 성능 메트릭을 모니터링하는 방법을 다룹니다. 이 가이드를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
-
-- Kafka 브로커에서 JMX를 활성화하고 JMX Metric Gatherer를 구성하는 방법
-- OTLP를 통해 Kafka 메트릭을 ClickStack으로 전송하는 방법
-- 미리 구성된 대시보드를 사용하여 Kafka 성능(브로커 처리량, 컨슈머 지연, 파티션 상태, 요청 지연 시간)을 시각화하는 방법
-
-프로덕션 Kafka 클러스터를 구성하기 전에 통합을 테스트하려는 경우, 샘플 메트릭이 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 10–15분
+OTel JMX Metric Gatherer를 사용하여 ClickStack에서 Apache Kafka 성능 메트릭을 모니터링합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Kafka 배포와의 통합 \{#existing-kafka\}
@@ -303,7 +295,7 @@ ClickStack으로 Kafka 모니터링을 시작할 수 있도록 Kafka 메트릭
## 문제 해결 {#troubleshooting}
-#### HyperDX에 메트릭이 표시되지 않음
+### HyperDX에 메트릭이 표시되지 않음
**API 키가 설정되어 컨테이너에 전달되고 있는지 확인하십시오.**
@@ -350,7 +342,7 @@ echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset
```
-#### 인증 오류 \{#download\}
+### 인증 오류
`Authorization failed` 또는 `401 Unauthorized`가 표시되면:
@@ -364,7 +356,7 @@ docker compose up -d
```
-#### Kafka 클라이언트 명령 사용 시 포트 충돌 \{#import-dashboard\}
+### Kafka 클라이언트 명령 사용 시 포트 충돌
Kafka 컨테이너 내부에서 Kafka 명령을 실행할 때, 다음과 같은 메시지가 표시될 수 있습니다:
@@ -379,7 +371,7 @@ docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --list --bootstrap-ser
```
-#### 네트워크 연결 문제 \{#created-dashboard\}
+### 네트워크 연결 문제
JMX exporter 로그에 `Connection refused`가 표시된다면:
@@ -398,7 +390,13 @@ docker exec sh -c "timeout 2 bash -c 'cat < /dev/null >
```
-## 운영 환경 적용 \{#going-to-production\}
+## 다음 단계 \{#troubleshooting\}
+
+* 중요 메트릭(복제 수가 부족한 파티션, 컨슈머 지연 증가, 요청 지연 시간 급증)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오
+* 특정 사용 사례(토픽별 처리량, 컨슈머 그룹 모니터링)를 위한 추가 대시보드를 생성하십시오
+* 고유한 `kafka.broker.id` 리소스 속성을 사용해 추가 JMX Metric Gatherer 인스턴스를 구성하여 여러 Kafka 브로커를 모니터링하십시오
+
+## 운영 환경 적용 {#going-to-production}
이 가이드는 JMX Metric Gatherer에서 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 메트릭을 직접 전송하는 방식을 설명하며, 테스트 및 소규모 환경에 적합합니다.
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
index b44055e75b5..6b3db1d3581 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
@@ -315,19 +315,23 @@ OTel `filelog` 수신기를 사용하여 ClickStack에서 MongoDB 서버 로그(
## 문제 해결
-**실제로 적용된 구성에 filelog 리시버가 포함되어 있는지 확인하십시오:**
+### HyperDX에 로그가 표시되지 않음 {#no-logs}
+
+실제로 적용된 구성에 filelog 수신기가 포함되어 있는지 확인하십시오:
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelog
```
-**Collector에서 발생한 오류를 확인하십시오:**
+Collector 로그에서 오류를 확인하십시오:
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-**MongoDB가 JSON 형식의 로그를 출력하는지 확인하십시오(4.4+):**
+### 로그가 올바르게 파싱되지 않는 경우
+
+MongoDB가 JSON 형식의 로그를 출력하는지 확인하십시오(4.4+):
```bash
tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
@@ -336,11 +340,11 @@ tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
출력이 유효한 JSON이 아니라면, 사용 중인 MongoDB 버전에서 레거시 텍스트 로그 형식(4.4 이전)을 사용하고 있을 수 있습니다. 이 경우 `json_parser` 연산자를 `regex_parser`로 바꾸거나 MongoDB 4.4+로 업그레이드해야 합니다.
-## 다음 단계
+## 다음 단계 \{#verify-demo-logs\}
* 중요한 이벤트(오류 급증, 느린 쿼리 임곗값)에 대한 [경고](/use-cases/observability/clickstack/alerts)를 구성하세요
* 특정 사용 사례(레플리카 세트 모니터링, 연결 추적)를 위한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 만드세요
-## 프로덕션 환경으로 전환하기
+## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#dashboards\}
이 가이드는 빠르게 설정할 수 있도록 ClickStack에 기본 제공되는 OpenTelemetry Collector를 확장해 사용합니다. 프로덕션 환경에 배포할 때는 자체 OTel collector를 실행하고 데이터를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하는 방식을 권장합니다. 프로덕션 구성을 위한 자세한 내용은 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
index f4976ea2344..89f9637ab27 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
@@ -19,19 +19,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/mysql/example-dash
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 MySQL 로그 모니터링하기 \{#mysql-logs-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 MySQL 로그 모니터링 \{#mysql-logs-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector를 구성하여 MySQL 서버 로그를 수집하고, ClickStack으로 MySQL을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습할 수 있습니다:
-
-- MySQL이 오류 로그와 느린 쿼리 로그를 출력하도록 구성하기
-- 로그 수집용 사용자 정의 OTel collector 구성 생성하기
-- 사용자 정의 구성을 사용해 ClickStack 배포하기
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 MySQL 로그 분석 결과(오류, 느린 쿼리, 연결)를 시각화하기
-
-프로덕션 MySQL을 구성하기 전에 통합을 테스트하려는 경우, 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 10~15분
+:::note[TL;DR]
+OTel `filelog` receiver를 사용해 ClickStack에서 MySQL 에러 로그와 슬로우 쿼리 로그를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 MySQL과의 연동 \{#existing-mysql\}
@@ -460,13 +451,11 @@ head -5 /var/log/mysql/error.log
형식이 크게 다르면 설정의 정규식 패턴을 조정하십시오.
-## 다음 단계 {#next-steps}
-
-MySQL 로그 모니터링을 설정한 후 다음 단계를 진행합니다:
+## 다음 단계
-- 중요 이벤트(연결 실패, 임계값을 초과하는 느린 쿼리, 오류 급증)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다
-- 쿼리 패턴별 느린 쿼리 분석을 위한 사용자 지정 대시보드를 만듭니다
-- 관찰된 쿼리 성능 패턴에 따라 `long_query_time`을 조정합니다
+* 중요 이벤트(연결 실패, 임계값을 초과하는 느린 쿼리, 오류 급증)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다
+* 쿼리 패턴별 느린 쿼리 분석을 위한 사용자 지정 대시보드를 만듭니다
+* 관찰된 쿼리 성능 패턴에 따라 `long_query_time`을 조정합니다
## 프로덕션 환경으로 전환 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
index 1ae4a063e0e..e68857986c9 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
@@ -18,19 +18,10 @@ import search_view from '@site/static/images/clickstack/nginx-logs-search-view.p
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Nginx 로그 모니터링하기 \{#nginx-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Nginx 로그 모니터링 \{#nginx-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector를 구성하여 Nginx 액세스 로그를 수집하고, 이를 통해 ClickStack으로 Nginx를 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- Nginx가 JSON 형식으로 로그를 출력하도록 구성하기
-- 로그 수집을 위한 사용자 정의 OTel collector 설정 생성하기
-- 사용자 정의 설정으로 ClickStack 배포하기
-- 미리 준비된 대시보드를 사용하여 Nginx 메트릭 시각화하기
-
-운영 환경의 Nginx를 구성하기 전에 연동을 테스트하고자 하는 경우, 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 5-10분
+:::note[TL;DR]
+OTel `filelog` receiver를 사용해 ClickStack에서 Nginx 액세스 로그(JSON 형식)를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Nginx와의 통합 \{#existing-nginx\}
@@ -353,9 +344,11 @@ docker exec `` cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-## 다음 단계 {#next-steps}
+## 다음 단계
+
+* 중요 메트릭(에러율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정해 보십시오.
+* 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)에 대한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 생성해 보십시오.
-더 살펴보고 싶다면, 대시보드를 활용하여 다음과 같은 작업을 추가로 시도해 볼 수 있습니다.
+## 프로덕션으로 전환하기
-- 중요 메트릭(에러율, 지연 시간 임계값)에 대한 알림을 설정해 보십시오.
-- 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)에 대한 추가 대시보드를 생성해 보십시오.
\ No newline at end of file
+이 가이드는 빠르게 설정할 수 있도록 ClickStack에 기본 제공되는 OpenTelemetry Collector를 확장해 사용합니다. 프로덕션 배포에서는 자체 OTel Collector를 실행하여 데이터를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하는 것을 권장합니다. 프로덕션 구성에 대해서는 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
index c51ec2e967c..ae973dec182 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
@@ -18,20 +18,11 @@ import view_traces from '@site/static/images/clickstack/nginx-traces-search-view
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Nginx 트레이스 모니터링하기 \{#nginx-traces-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Nginx 트레이스 모니터링 \{#nginx-traces-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 기존에 운영 중인 Nginx 환경에서 분산 트레이스를 수집하고, 이를 ClickStack에서 시각화하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- Nginx에 OpenTelemetry 모듈 추가하기
-- Nginx를 구성하여 트레이스를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하도록 설정하기
-- HyperDX에 트레이스가 정상적으로 표시되는지 확인하기
-- 미리 만들어진 대시보드를 사용하여 요청 성능(지연 시간, 오류, 처리량)을 시각화하기
-
-운영 중인 Nginx를 구성하기 전에 통합을 먼저 테스트하고자 하는 경우, 샘플 트레이스가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 약 5~10분
-::::
+:::note[TL;DR]
+OpenTelemetry Nginx 모듈을 사용하여 ClickStack에서 Nginx의 분산 트레이스를 수집합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
+:::
## 기존 Nginx와의 통합 \{#existing-nginx\}
@@ -332,7 +323,9 @@ tail -f /var/log/nginx/access.log
## 다음 단계 \{#next-steps\}
-더 살펴보고 싶다면, 대시보드를 활용하여 다음과 같은 작업을 시도해 보십시오.
+* 중요한 메트릭(오류율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
+* 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)를 위한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 구성하십시오.
+
+## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#going-to-production\}
-- 중요한 메트릭(오류율, 지연 시간 임계값)에 대한 알림을 설정하십시오.
-- 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)를 위한 추가 대시보드를 구성하십시오.
\ No newline at end of file
+이 가이드에서는 Nginx OpenTelemetry 모듈에서 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 트레이스를 직접 전송합니다. 프로덕션 배포에서는 배치 처리와 복원력을 제공하는 게이트웨이로 자체 OTel collector를 실행하는 것을 권장합니다. 프로덕션 환경 구성은 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
index bb8a949a8c3..92f606663e1 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
@@ -20,19 +20,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/nodejs/example-tra
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Node.js 트레이스 모니터링하기 \{#nodejs-traces-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Node.js 트레이스 모니터링 \{#nodejs-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-이 가이드는 Node.js 애플리케이션에서 분산 트레이스를 수집하고, OpenTelemetry 자동 계측을 사용하여 ClickStack에서 이를 시각화하는 방법을 안내합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- 자동 계측을 사용하여 Node.js용 OpenTelemetry를 설치하고 구성하기
-- 트레이스를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하기
-- HyperDX에서 트레이스가 정상적으로 표시되는지 확인하기
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 애플리케이션 성능 시각화하기
-
-프로덕션 애플리케이션을 계측하기 전에 연동을 테스트해 보고 싶은 경우, 샘플 트레이스가 포함된 데모 데이터셋이 제공됩니다.
-
-소요 시간: 10-15분
+OpenTelemetry 자동 계측을 사용해 ClickStack에서 Node.js 애플리케이션의 분산 트레이스를 수집합니다. 데모 데이터셋과 사전 구축된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Node.js 애플리케이션과의 통합 \{#existing-nodejs\}
@@ -240,10 +231,8 @@ OTLP 엔드포인트에 성공적으로 연결되어야 합니다.
## 다음 단계 \{#next-steps\}
-더 살펴보고자 한다면, 대시보드를 기반으로 다음과 같은 작업을 시도해 볼 수 있습니다:
-
-- 중요 메트릭(에러 비율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
-- 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)에 대한 추가 대시보드를 생성합니다.
+* 중요 메트릭(에러 비율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
+* 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)에 대한 추가 대시보드를 생성합니다.
## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
index 2ef1e920336..1864ca6b80a 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
@@ -22,16 +22,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# ClickStack를 사용한 PostgreSQL 로그 모니터링 \{#postgres-logs-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector를 구성하여 PostgreSQL 서버 로그를 수집하도록 설정함으로써 ClickStack를 사용해 PostgreSQL을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음과 같은 내용을 알 수 있습니다:
-
-- 구조화된 파싱을 위해 PostgreSQL이 로그를 CSV 형식으로 출력하도록 구성하기
-- 로그 수집을 위한 맞춤형 OTel collector 구성 파일 작성하기
-- 사용자 정의 구성을 사용하여 ClickStack 배포하기
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 PostgreSQL 로그 인사이트(에러, 느린 쿼리, 연결 상태)를 시각화하기
-
-운영 환경의 PostgreSQL을 구성하기 전에 연동을 테스트하고자 하는 경우, 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 10-15분
+OTel `filelog` receiver를 사용해 ClickStack에서 PostgreSQL 서버 로그(CSV 형식)를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 PostgreSQL과의 통합 \{#existing-postgres\}
@@ -378,14 +369,12 @@ docker exec cat /tmp/postgres-demo/postgresql.log | wc -l
```
-## 다음 단계 {#next-steps}
-
-PostgreSQL 로그 모니터링을 설정한 후에는 다음 작업을 진행합니다.
+## 다음 단계
-- 중요한 이벤트(연결 실패, 느린 쿼리, 오류 급증)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
-- 포괄적인 데이터베이스 모니터링을 위해 로그를 [PostgreSQL metrics](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)와 연관시킵니다.
-- 애플리케이션별 쿼리 패턴을 위한 사용자 지정 대시보드를 생성합니다.
-- 성능 요구 사항에 따라 느린 쿼리를 식별할 수 있도록 `log_min_duration_statement`를 구성합니다.
+* 중요한 이벤트(연결 실패, 느린 쿼리, 오류 급증)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
+* 포괄적인 데이터베이스 모니터링을 위해 로그를 [PostgreSQL metrics](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)와 연관시킵니다.
+* 애플리케이션별 쿼리 패턴을 위한 사용자 지정 대시보드를 생성합니다.
+* 성능 요구 사항에 따라 느린 쿼리를 식별할 수 있도록 `log_min_duration_statement`를 구성합니다.
## 프로덕션 환경으로 전환하기 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
index cce99a23865..e79db93c291 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/postgres/postgres-
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack으로 PostgreSQL 메트릭 모니터링하기 \{#postgres-metrics-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 PostgreSQL 메트릭 모니터링 \{#postgres-metrics-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector의 PostgreSQL receiver를 구성하여 ClickStack을 사용해 PostgreSQL 성능 메트릭을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습할 수 있습니다:
-
-- PostgreSQL 메트릭을 수집하도록 OTel collector 구성하기
-- 사용자 정의 구성을 사용해 ClickStack 배포하기
-- 미리 준비된 대시보드를 사용해 PostgreSQL 성능(트랜잭션, 연결 수, 데이터베이스 크기, 캐시 히트 비율) 시각화하기
-
-운영 PostgreSQL 데이터베이스를 구성하기 전에 이 통합을 테스트하려는 경우, 샘플 메트릭이 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 10–15분
+:::note[TL;DR]
+OTel PostgreSQL receiver를 사용해 ClickStack에서 PostgreSQL 성능 메트릭을 모니터링합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함됩니다.
:::
## 기존 PostgreSQL과의 통합 \{#existing-postgres\}
@@ -274,11 +266,9 @@ psql -h postgres-host -U otel_monitor -d postgres -c "SELECT version();"
## 다음 단계 \{#next-steps\}
-PostgreSQL 메트릭 모니터링을 설정한 후 다음 단계를 수행합니다.
-
-- 중요한 임계값(연결 제한, 높은 롤백 비율, 낮은 캐시 적중률)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
-- `pg_stat_statements` 확장을 사용하여 쿼리 수준 모니터링을 활성화합니다.
-- 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름을 사용하여 receiver 구성을 복제하고, 여러 PostgreSQL 인스턴스를 모니터링합니다.
+* 중요한 임계값(연결 제한, 높은 롤백 비율, 낮은 캐시 적중률)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정합니다.
+* `pg_stat_statements` 확장을 사용하여 쿼리 수준 모니터링을 활성화합니다.
+* 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름을 사용하여 receiver 구성을 복제하고, 여러 PostgreSQL 인스턴스를 모니터링합니다.
## 프로덕션 환경으로 이전하기 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
index 23530ddb41e..1c70e0b3667 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
@@ -18,18 +18,10 @@ import log from '@site/static/images/clickstack/redis/redis-log.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Redis 로그 모니터링하기 \{#redis-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Redis 로그 모니터링 \{#redis-clickstack\}
:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector를 구성하여 Redis 서버 로그를 수집하도록 하고, ClickStack으로 Redis를 모니터링하는 방법을 다룹니다. 이 문서를 통해 다음 내용을 알 수 있습니다:
-
-- Redis 로그 형식을 파싱하도록 OTel collector를 구성하는 방법
-- 사용자 정의 설정으로 ClickStack을 배포하는 방법
-- 미리 준비된 대시보드를 사용하여 Redis Metrics(연결 수, 명령 수, 메모리, 오류)를 시각화하는 방법
-
-프로덕션 Redis를 구성하기 전에 연동을 테스트하고 싶다면 샘플 로그가 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 5-10분
+OTel `filelog` receiver를 사용해 ClickStack에서 Redis 서버 로그를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Redis와의 통합 \{#existing-redis\}
@@ -395,9 +387,11 @@ Redis 로그의 형식이 다른 경우 `regex_parser` operator에서 정규식
* 예시: `12345:M 28 Oct 2024 14:23:45.123 * Server started`
-## 다음 단계 {#next-steps}
+## 다음 단계
+
+* 중요 메트릭(오류율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
+* 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)를 위한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 생성하십시오.
-더 살펴보고 싶다면, 대시보드를 활용하여 시도해 볼 수 있는 다음 단계를 살펴보십시오.
+## 프로덕션 환경으로 전환하기
-- 중요 메트릭(오류율, 지연 시간 임계값)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
-- 특정 사용 사례(API 모니터링, 보안 이벤트)를 위한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 생성하십시오.
\ No newline at end of file
+이 가이드는 빠르게 설정할 수 있도록 ClickStack에 기본 제공되는 OpenTelemetry Collector를 확장합니다. 프로덕션 배포에서는 자체 OTel Collector를 실행하고 데이터를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하는 방식을 권장합니다. 프로덕션 구성은 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
index fcd42889cb9..d195d713a59 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/redis-metrics-dash
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack로 Redis 메트릭 모니터링하기 \{#redis-metrics-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Redis 메트릭 모니터링 \{#redis-metrics-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector의 Redis receiver를 구성하여 ClickStack을 사용해 Redis 성능 메트릭을 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 알 수 있습니다:
-
-- Redis 메트릭을 수집하도록 OTel collector를 구성하는 방법
-- 사용자 정의 구성을 적용하여 ClickStack을 배포하는 방법
-- 미리 만들어진 대시보드를 사용해 Redis 성능(초당 명령 수, 메모리 사용량, 연결된 클라이언트 수, 캐시 성능)을 시각화하는 방법
-
-운영 환경 Redis를 구성하기 전에 통합을 미리 테스트해 보고자 하는 경우, 샘플 메트릭이 포함된 데모 데이터셋을 사용할 수 있습니다.
-
-소요 시간: 약 5~10분
+:::note[TL;DR]
+OTel Redis receiver를 사용해 ClickStack에서 Redis 성능 메트릭을 모니터링합니다. 데모 데이터셋과 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Redis와의 통합 \{#existing-redis\}
@@ -420,10 +412,12 @@ docker exec telnet redis 6379
Docker Compose 파일 또는 `docker run` 명령에서 두 컨테이너가 동일한 네트워크를 사용하도록 구성하십시오.
-## 다음 단계 {#next-steps}
+## 다음 단계
+
+* 중요한 메트릭(메모리 사용량 임계값, 연결 제한, 캐시 적중률 하락)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
+* 특정 사용 사례(복제 지연, 지속성 성능)를 위한 추가 대시보드를 생성하십시오.
+* 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름으로 receiver 구성을 복사하여 여러 Redis 인스턴스를 모니터링하십시오.
-추가로 살펴보고 싶다면, 모니터링을 활용해 다음과 같은 작업을 시도해 보십시오.
+## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#troubleshooting\}
-- 중요한 메트릭(메모리 사용량 임계값, 연결 제한, 캐시 적중률 하락)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
-- 특정 사용 사례(복제 지연, 지속성 성능)를 위한 추가 대시보드를 생성하십시오.
-- 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름으로 receiver 구성을 복사하여 여러 Redis 인스턴스를 모니터링하십시오.
\ No newline at end of file
+이 가이드는 빠르게 설정할 수 있도록 ClickStack에 내장된 OpenTelemetry Collector를 확장합니다. 프로덕션 환경에 배포할 때는 자체 OTel collector를 실행하고 데이터를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하는 것을 권장합니다. 프로덕션 구성은 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
index a66f7dd7b2d..16392848233 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
@@ -20,18 +20,10 @@ import log_view from '@site/static/images/clickstack/systemd/systemd-log-view.pn
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# ClickStack으로 Systemd 로그 모니터링하기 \{#systemd-logs-clickstack\}
+# ClickStack를 사용한 Systemd 로그 모니터링 \{#systemd-logs-clickstack\}
-:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry Collector를 `journald` receiver와 함께 실행하여 ClickStack으로 systemd 저널 로그를 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- OpenTelemetry Collector를 배포하여 systemd 저널 항목을 읽는 방법
-- OTLP를 통해 systemd 로그를 ClickStack으로 전송하는 방법
-- 미리 구성된 대시보드를 사용해 systemd 로그 통찰(서비스 상태, 오류, 인증 이벤트)을 시각화하는 방법
-
-프로덕션 시스템을 구성하기 전에 통합을 테스트하려는 경우 사용할 수 있는 샘플 로그가 포함된 데모 데이터 세트가 제공됩니다.
-
-소요 시간: 10–15분
+:::note[TL;DR]
+OpenTelemetry Collector의 `journald` receiver를 사용해 ClickStack에서 systemd 저널 로그를 수집하고 시각화합니다. 데모 데이터셋과 미리 구축된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 시스템과의 통합 \{#existing-systems\}
@@ -366,6 +358,12 @@ otelcol-contrib --config=otel-config.yaml
2. journald 내보내기 파일을 `filelog` 리시버로 읽는 **텍스트 내보내기 방식**(데모와 유사)을 사용합니다
+## 다음 단계 \{#next-steps\}
+
+* 중요한 시스템 이벤트(서비스 실패, 인증 실패, OOM 종료)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오
+* 특정 사용 사례(SSH 보안 모니터링, 서비스 상태 확인)를 위한 추가 [대시보드](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)를 생성하십시오
+* 불필요한 노이즈를 줄이고 중요한 서비스에 집중할 수 있도록 특정 systemd 유닛으로 필터링하십시오
+
## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#going-to-production\}
이 가이드는 별도의 OpenTelemetry Collector를 사용하여 systemd 로그를 읽고 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 전송하며, 이는 프로덕션 환경에서 권장되는 패턴입니다.
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
index ce5fae0f306..409ffa65f17 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
@@ -27,13 +27,7 @@ Temporal은 단순하면서도 정교하고 복원력이 높은 애플리케이
# ClickStack로 Temporal Cloud 메트릭 모니터링하기 \{#temporal-metrics-clickstack\}
:::note[요약]
-이 가이드는 OpenTelemetry collector의 Prometheus receiver를 구성하여 ClickStack으로 Temporal Cloud를 모니터링하는 방법을 설명합니다. 다음 내용을 학습하게 됩니다:
-
-- Temporal Cloud 메트릭을 수집하도록 OTel collector를 구성합니다.
-- 사용자 정의 구성을 사용하여 ClickStack을 배포합니다.
-- 미리 만들어진 대시보드를 사용해 Temporal Cloud 성능(열려 있는 워크플로, 초당 actions 수, 활성 네임스페이스, 태스크 대기열)을 시각화합니다.
-
-소요 시간: 5~10분
+OTel Prometheus receiver를 사용하여 ClickStack에서 Temporal Cloud 메트릭을 모니터링합니다. 미리 구성된 대시보드가 포함되어 있습니다.
:::
## 기존 Temporal Cloud와의 통합 \{#existing-temporal\}
@@ -272,8 +266,10 @@ ClickStack가 Temporal Cloud에 연결할 수 없는 경우 Docker Compose 파
## 다음 단계 {#next-steps}
-추가로 살펴보고 싶다면, 모니터링을 실험해 볼 다음 단계를 수행하십시오.
+- 중요한 메트릭(워크플로 실패율, 작업 백로그 증가, schedule-to-start 지연 시간)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하세요.
+- 특정 사용 사례(네임스페이스 수준 모니터링, 워크플로 유형 성능)를 위한 추가 대시보드를 만드세요.
+- 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름으로 receiver 구성을 복제하여 여러 Temporal Cloud 계정을 모니터링하세요.
+
+## 프로덕션 환경으로 전환하기 \{#troubleshooting\}
-- 중요한 메트릭(메모리 사용량 임계값, 연결 제한, 캐시 적중률 하락)에 대한 [알림](/use-cases/observability/clickstack/alerts)을 설정하십시오.
-- 특정 사용 사례(복제 지연, 영속성 성능)에 대한 추가 대시보드를 생성하십시오.
-- 서로 다른 엔드포인트와 서비스 이름을 사용해 리시버 구성을 복제하여 여러 Temporal Cloud 계정을 모니터링하십시오.
\ No newline at end of file
+이 가이드는 빠른 설정을 위해 ClickStack에 내장된 OpenTelemetry Collector를 기반으로 합니다. 프로덕션 환경에 배포할 때는 자체 OTel collector를 실행하고 데이터를 ClickStack의 OTLP 엔드포인트로 보내는 것을 권장합니다. 프로덕션 구성은 [OpenTelemetry 데이터 전송](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)을 참조하십시오.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
index 75298c020b6..046d1ddbbdb 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
@@ -29,6 +29,12 @@ chDB — это быстрый встраиваемый in-process SQL OLAP‑д
**НОВИНКА!** DataStore предоставляет совместимый с pandas API, который сочетает привычный синтаксис pandas с производительностью ClickHouse.
+:::tip Начало работы в Hex
+
+* 📖 Руководство по началу работы — настройте первое подключение
+* 🚀 Расширенная 30-дневная пробная версия Hex — полный доступ к интеграциям ClickHouse
+ :::
+
### Однострочная миграция \{#one-line-migration\}
```python
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
index d45348deeb5..cd4654c9614 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
@@ -115,20 +115,22 @@ import scheduled_upgrade_window from '@site/static/images/cloud/manage/scheduled
Вы можете настроить окно обновления для сервисов уровня Enterprise.
-Выберите сервис, для которого вы хотите задать расписание обновлений, затем в левом меню нажмите `Settings`. Прокрутите до раздела `Scheduled upgrades`.
+Выберите сервис, для которого вы хотите указать расписание планового обновления, затем в левом меню выберите `Settings`. Прокрутите до раздела `Scheduled upgrades`.
+
-При выборе этого параметра пользователи смогут указать день недели и временное окно для обновления базы данных и облачной инфраструктуры.
+Выбор этого параметра позволит указать день недели и временное окно для обновлений базы данных и облачной инфраструктуры.
-
+
+
:::note
-Хотя плановые обновления выполняются в соответствии с заданным расписанием, для критических исправлений безопасности и устранения уязвимостей возможны исключения. Если будет выявлена неотложная проблема безопасности, обновления могут быть выполнены вне запланированного окна. Клиенты будут уведомлены о таких исключениях по мере необходимости.
+Хотя плановые обновления выполняются в соответствии с заданным расписанием, исключения действуют для критических исправлений безопасности и устранения уязвимостей, а также для сценариев, в которых потенциальные проблемы могут привести к повреждению или потере данных. Если будет выявлена срочная проблема безопасности, обновления могут быть выполнены вне запланированного окна. Клиенты будут уведомлены о таких исключениях по мере необходимости.
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
index db0bc3d0402..6fcda42498e 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
@@ -45,4 +45,8 @@ ClickHouse Cloud отправляет уведомления о критичес
## Поддерживаемые уведомления \{#supported-notifications\}
-В настоящее время мы отправляем уведомления, связанные с оплатой (ошибка платежа, превышение заданного порога потребления и т. д.), а также уведомления, связанные с событиями масштабирования (масштабирование завершено, масштабирование заблокировано и т. д.).
\ No newline at end of file
+В настоящее время мы отправляем уведомления, связанные с биллингом (ошибка платежа, превышение заданного порога потребления и т. д.), а также уведомления, связанные с событиями масштабирования (масштабирование завершено, масштабирование заблокировано и т. д.).
+
+:::note
+Уведомления о пороге кредита в настоящее время доступны только для организаций с контрактами на обязательный объем расходов. Организации с оплатой по мере использования (PAYG) не получают эти уведомления.
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
index d3439087d7a..0d7ceff909f 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
@@ -12,80 +12,41 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## Обзор \{#overview\}
-ClickHouse Private — это самостоятельно развертываемый пакет, включающий ту же проприетарную версию ClickHouse, которая используется в ClickHouse Cloud, а также наш ClickHouse Operator, настроенные для разделения вычислений и хранилища. Он разворачивается в Kubernetes‑окружениях с S3‑совместимым хранилищем.
-
-В настоящее время этот пакет доступен в AWS и IBM Cloud; в скором времени появится поддержка развертываний на физических серверах (bare metal).
+ClickHouse Private — это самостоятельно развертываемый пакет, включающий ту же проприетарную версию ClickHouse, которая работает в ClickHouse Cloud, а также наш ClickHouse Operator, настроенные для разделения вычислительных ресурсов и хранилища.
:::note Note
-ClickHouse Private предназначен для крупных предприятий с наиболее строгими требованиями к соответствию нормативным требованиям (compliance) и обеспечивает полный контроль и управление их выделенной инфраструктурой. Этот вариант доступен только при [обращении к нам](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav).
+ClickHouse Private предназначен для крупных предприятий, развертывающих системы с объемом памяти > 2 ТБ и требующих полного контроля над своей выделенной инфраструктурой. Клиенты несут ответственность за управление всей инфраструктурой и должны обладать опытом эксплуатации ClickHouse в крупном масштабе. Этот вариант доступен только если [связаться с нами](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav).
:::
-
-
## Преимущества по сравнению с open source \{#benefits-over-os\}
Следующие возможности отличают ClickHouse Private от самостоятельно управляемых open source-развертываний:
-
-
-### Повышенная производительность \{#enhanced-performance\}
-- Нативное разделение вычислительных ресурсов и хранилища данных
-- Проприетарные облачные функции, такие как [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) и [warehouse](/cloud/reference/warehouses)
-
-### Проверено и подтверждено на множестве сценариев и в различных условиях \{#tested-proven-through-variety-of-use-cases\}
-- Полностью протестировано и проверено в ClickHouse Cloud
-
-### Полноценный план развития с регулярным добавлением новых функций \{#full-featured-roadmap\}
-Дополнительные возможности, которые появятся в ближайшее время:
-- API для программного управления ресурсами
- - Автоматизированное создание резервных копий
- - Автоматизированные операции вертикального масштабирования
-- Интеграция с провайдерами идентификации
-
-
-
-
+* Нативное разделение вычислительных ресурсов и хранилища данных
+* Проприетарные облачные функции, такие как [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) и [warehouse](/cloud/reference/warehouses)
+* Версии базы данных ClickHouse и оператора полностью протестированы и проверены в ClickHouse Cloud
+* API для программного выполнения операций, включая резервное копирование и масштабирование
## Архитектура \{#architecture\}
-ClickHouse Private полностью автономен в пределах вашей среды развертывания и состоит из вычислительных ресурсов, управляемых в Kubernetes, и хранилища в совместимом с S3 объектном хранилище.
+ClickHouse Private полностью автономен в пределах вашей среды развертывания, предлагая наше cloud-native разделение вычислительных ресурсов и хранилища.
-
+
+## Поддерживаемые конфигурации \{#supported-configurations\}
+В настоящее время ClickHouse Private поддерживается в следующих конфигурациях:
-## Процесс онбординга \{#onboarding-process\}
-
-Клиенты могут начать процесс онбординга, связавшись с [нами](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav). Для подходящих клиентов мы предоставим подробное руководство по развертыванию окружения и доступ к образам и Helm-чартам для этого развертывания.
-
-
-
-## Общие требования \{#general-requirements\}
+| Среда | Оркестрация | Хранилище | Статус |
+| :----------------- | :------------------------------- | :-------------------------- | :--------------------- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | Доступно |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | Предварительная версия |
+| Физические серверы | Kubernetes | AIStor (требуется NVMe) | Предварительная версия |
-Этот раздел предназначен для обзора ресурсов, необходимых для развертывания ClickHouse Private. Конкретные руководства по развертыванию предоставляются в рамках процесса онбординга. Типы и размеры экземпляров/серверов зависят от варианта использования.
-
-### ClickHouse Private в AWS \{#clickhouse-private-aws\}
-
-Необходимые ресурсы:
-- [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/) для получения образов и Helm-чартов
-- Кластер [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) с [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s), [EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver), [DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html), [Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md), [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html) для аутентификации и провайдером [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html)
-- Серверные узлы на базе Amazon Linux
-- Оператору требуется группа узлов x86
-- Бакет S3 в том же регионе, что и кластер EKS
-- Если требуется входной шлюз, необходимо также настроить NLB
-- Одна роль AWS для каждого кластера ClickHouse для операций clickhouse-server/keeper
-
-### ClickHouse Private в IBM Cloud \{#clickhouse-private-ibm-cloud\}
+## Процесс онбординга \{#onboarding-process\}
-Необходимые ресурсы:
-- [Container Registry](https://cloud.ibm.com/docs/Registry?topic=Registry-getting-started) для получения образов и Helm-чартов
-- [Cloud Kubernetes Service](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-getting-started) с [CNI](https://www.ibm.com/docs/en/cloud-private/3.2.x?topic=networking-kubernetes-network-model), [Cloud Block Storage for VPC](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-vpc-block), [Cloud DNS](https://www.ibm.com/products/dns) и [Cluster Autoscaler](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-cluster-scaling-install-addon-enable)
-- Серверные узлы на базе Ubuntu
-- Оператору требуется группа узлов x86
-- [Cloud Object Storage](https://cloud.ibm.com/docs/cloud-object-storage?topic=cloud-object-storage-getting-started-cloud-object-storage) в том же регионе, что и кластер Cloud Kubernetes Service
-- Если требуется входной шлюз, необходимо также настроить NLB
-- Одна учетная запись службы для каждого кластера ClickHouse для операций clickhouse-server/keeper
+Клиенты могут [связаться с нами](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav), чтобы запросить звонок и обсудить применение ClickHouse Private для своего сценария использования. Мы рассматриваем сценарии использования, которые соответствуют минимальным требованиям по масштабу и развертываются в поддерживаемых конфигурациях. Возможности онбординга ограничены. Процесс установки предполагает выполнение инструкций из руководства по установке для конкретной среды, в которой будет развернут ClickHouse, с использованием образов и Helm-чартов, загруженных из AWS ECR.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
index b9b4136d645..51bc61a142b 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
@@ -12,46 +12,25 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## Обзор \{#overview\}
-ClickHouse Government — это пакет для самостоятельного развёртывания, который включает ту же проприетарную версию ClickHouse, что используется в ClickHouse Cloud, и наш ClickHouse Operator, настроенные для разделения вычислительных ресурсов и хранилища и дополнительно защищённые для соответствия строгим требованиям государственных учреждений и организаций государственного сектора. Он развёртывается в кластерах Kubernetes с S3‑совместимым хранилищем.
-
-В настоящее время этот пакет доступен в AWS, в ближайшее время ожидается поддержка развёртываний на bare metal.
+ClickHouse Government — это пакет для самостоятельного развёртывания, который включает ту же проприетарную версию ClickHouse, что используется в ClickHouse Cloud, и наш ClickHouse Operator, настроенные для разделения вычислительных ресурсов и хранилища и дополнительно защищённые для соответствия строгим требованиям государственных учреждений и организаций государственного сектора.
:::note Примечание
-ClickHouse Government предназначен для государственных учреждений, организаций государственного сектора или облачных компаний‑разработчиков ПО, поставляющих решения этим учреждениям и организациям, обеспечивая им полный контроль и управление их выделенной инфраструктурой. Этот вариант доступен только по [обращению к нам](https://clickhouse.com/government).
+ClickHouse Government предназначен для государственных учреждений, организаций государственного сектора или облачных компаний‑разработчиков ПО, поставляющих решения этим учреждениям и организациям, обеспечивая им полный контроль и управление их выделенной инфраструктурой. Минимальный размер развертывания — 2 ТБ. Этот вариант доступен только по [обращению к нам](https://clickhouse.com/government).
:::
-
-
## Преимущества по сравнению с open source \{#benefits-over-os\}
Следующие возможности отличают ClickHouse Government от самостоятельных развертываний open source:
-
-
-### Повышенная производительность \{#enhanced-performance\}
-- Нативное разделение вычислительных ресурсов и хранилища
-- Проприетарные облачные функции, такие как [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) и функциональность [warehouse](/cloud/reference/warehouses)
-
-### Проверено и подтверждено на множестве сценариев использования и в различных условиях \{#tested-proven\}
-- Полностью протестировано и проверено в ClickHouse Cloud
-
-### Пакет по соответствию требованиям \{#compliance-package\}
-- Документация по [NIST Risk Management Framework (RMF)](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) для ускорения получения Authorization to Operate (ATO)
-
-### Полнофункциональный план развития с регулярным добавлением новых возможностей \{#full-featured-roadmap\}
-Дополнительные возможности, которые появятся в ближайшее время:
-- API для программного управления ресурсами
- - Автоматизированное создание резервных копий
- - Автоматизированные операции вертикального масштабирования
-- Интеграция с поставщиком услуг идентификации
-
-
-
-
+* Нативное разделение вычислительных ресурсов и хранилища
+* Проприетарные облачные функции, такие как [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) и функциональность [warehouse](/cloud/reference/warehouses)
+* Версии базы данных ClickHouse и оператора, полностью протестированные и проверенные в ClickHouse Cloud
+* Документация по [NIST Risk Management Framework (RMF)](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) для ускорения получения Authorization to Operate (ATO)
+* API для программного выполнения операций, включая резервное копирование и масштабирование
## Архитектура \{#architecture\}
-ClickHouse Government полностью автономен в рамках вашей среды развертывания и состоит из вычислительных ресурсов, управляемых в Kubernetes, и хранилища в совместимом с S3 объектном хранилище.
+ClickHouse Government полностью автономен в рамках вашей среды развертывания, предлагая наше облачно-нативное разделение вычислительного ресурса и хранилища.
@@ -59,26 +38,15 @@ ClickHouse Government полностью автономен в рамках ва
+## Поддерживаемые конфигурации \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Government в настоящее время доступен в следующих конфигурациях:
-## Процесс подключения \{#onboarding-process\}
-
-Клиенты могут начать процесс подключения, обратившись [к нам](https://clickhouse.com/government). Для подходящих клиентов мы предоставим подробное руководство по развертыванию окружения и доступ к образам контейнеров и Helm-чартам для развертывания.
-
-
-
-## Общие требования \{#general-requirements\}
-
-В этом разделе приведен обзор ресурсов, необходимых для развертывания ClickHouse Government. Подробные руководства по развертыванию предоставляются в рамках онбординга. Типы и размеры экземпляров/серверов зависят от сценария использования.
+| Среда | Оркестрация | Хранилище | Статус |
+| :---- | :------------------------------- | :-------------------------- | :--------------------- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | Доступно |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | Предварительная версия |
-### ClickHouse Government в AWS \{#clickhouse-government-aws\}
+## Процесс онбординга \{#onboarding-process\}
-Необходимые ресурсы:
-- [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/) для получения образов и Helm-чартов
-- Удостоверяющий центр, способный выпускать сертификаты, соответствующие требованиям FIPS
-- Кластер [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) с [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s), [EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver), [DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html), [Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md), [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html) для аутентификации и провайдером [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html)
-- Серверные узлы под управлением Amazon Linux
-- Для оператора требуется группа узлов x86
-- Бакет S3 в том же регионе, что и кластер EKS
-- Если требуется входной шлюз, дополнительно настройте NLB
-- Одна роль AWS на кластер ClickHouse для операций clickhouse-server/keeper
+Клиенты могут [связаться с нами](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav), чтобы запросить звонок для обсуждения соответствия ClickHouse Government их сценарию использования. Будут рассматриваться сценарии использования, соответствующие минимальным требованиям по масштабу и развертываемые в поддерживаемых конфигурациях. Возможности онбординга ограничены. Процесс установки предполагает следование руководству по установке для конкретной среды, в которой будет развернут ClickHouse, с использованием образов и Helm-чартов, загруженных из AWS ECR.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
index 285cb5dafbc..dfb09f905b5 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
@@ -343,10 +343,14 @@ Azure (Microsoft) SAML также может называться Azure Active D
Мы используем только SSO, инициируемое поставщиком услуг. Это означает, что пользователи переходят по адресу `https://console.clickhouse.cloud` и вводят свой адрес электронной почты, после чего перенаправляются к IdP для аутентификации. Пользователи, уже аутентифицированные через ваш IdP, могут использовать прямую ссылку для автоматического входа в вашу организацию без ввода адреса электронной почты на странице входа.
-### Мультиорганизационное SSO \{#multi-org-sso\}
+### Мультиорганизационное SSO \{#configure-your-admin-user\}
ClickHouse Cloud поддерживает мультиорганизационное SSO, предоставляя отдельное подключение для каждой организации. Используйте прямую ссылку (`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`) для входа в каждую соответствующую организацию. Перед входом в другую организацию обязательно выйдите из текущей.
+:::note
+Если вы не хотите, чтобы пользователи с доменом вашей компании перенаправлялись в организацию при вводе адреса электронной почты на https://console.clickhouse.cloud, отправьте запрос в службу поддержки, чтобы вручную обновить настройки SSO и отключить это поведение.
+:::
+
## Дополнительная информация {#additional-information}
Безопасность — наш главный приоритет, когда речь идет об аутентификации. По этой причине при реализации SSO мы приняли несколько решений, о которых вам необходимо знать.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
index a4c6e649ff2..e9daabe18e6 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
sidebar_label: 'Обзор'
slug: /migrations/elastic-overview
-description: 'Переход с Snowflake на ClickHouse'
-keywords: ['Snowflake']
-title: 'Переход с Snowflake на ClickHouse'
+description: 'Миграция с Elasticsearch на ClickHouse'
+keywords: ['Elasticsearch']
+title: 'Миграция с Elasticsearch на ClickHouse'
show_related_blogs: true
doc_type: 'landing-page'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
index 4a6cf7c72f3..1efe459872f 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
@@ -40,7 +40,7 @@ ClickHouse Cloud предлагает различные каналы релиз
Даты, показанные ниже, указывают, когда ClickHouse **начинает развёртывание** по каждому каналу релизов, а не когда будет обновлён ваш отдельный сервис.
* Развёртывания автоматизированы и выполняются постепенно в течение нескольких недель
-* Сервисы с настроенными запланированными окнами обновления обновляются в своё запланированное окно в течение недели после завершения развёртывания по соответствующему каналу
+* Сервисы с настроенными запланированными окнами обновления обновляются в своё запланированное окно в течение недели после завершения развёртывания по соответствующему каналу (начиная с понедельника 00:00 UTC)
* Завершение развёртывания может быть отложено из‑за пауз (например, праздничных мораториев на изменения) или в связи с мониторингом состояния
Для предварительного тестирования перед обновлениями production-среды используйте канал Fast или Regular для непроизводственных сервисов и канал Slow для производственных сервисов.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
index 3c626a63dbe..b36677f7058 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
@@ -37,4 +37,9 @@ import billing_2 from '@site/static/images/cloud/reference/billing_payment_thres
## Уведомления о платёжных порогах \{#threshholds-notifications\}
-Если ваша организация достигнет 90% платёжного порога и, согласно текущей динамике, ожидается превышение порога в середине расчётного периода, на контактный адрес электронной почты для выставления счетов, связанный с организацией, будет отправлено уведомление. Вы также получите уведомление по электронной почте, а при превышении платёжного порога — счёт на оплату.
\ No newline at end of file
+Если ваша организация достигнет 90% платёжного порога и, согласно текущей динамике, ожидается превышение платёжного порога в середине расчётного периода, на контактный адрес электронной почты для выставления счетов, связанный с организацией, будет отправлено уведомление по электронной почте.
+Вы также получите уведомление по электронной почте, а при превышении платёжного порога — счёт.
+
+:::note
+Уведомления о платёжных порогах в настоящее время не поддерживаются для организаций PAYG
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
index 19e7b916836..20cd47ccc67 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
@@ -10,7 +10,7 @@ doc_type: 'reference'
# Непрерывная интеграция (CI) \{#continuous-integration-ci\}
Когда вы отправляете pull request, для вашего кода выполняются автоматические проверки системой ClickHouse [непрерывной интеграции (CI)](tests.md#test-automation).
-Это происходит после того, как сопровождающий репозитория (кто‑то из команды ClickHouse) просмотрел ваш код и добавил к вашему pull request метку `can be tested`.
+Это происходит после того, как мейнтейнер репозитория (кто‑то из команды ClickHouse) просмотрел ваш код и добавил к вашему pull request метку `can be tested`.
Результаты проверок перечислены на странице pull request в GitHub, как описано в [документации по проверкам GitHub](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks).
Если проверка завершилась с ошибкой, возможно, вам потребуется её исправить.
На этой странице приведён обзор проверок, с которыми вы можете столкнуться, и того, что можно сделать для их исправления.
@@ -19,14 +19,12 @@ doc_type: 'reference'
Запушьте пустой коммит в pull request, чтобы перезапустить проверки CI:
```shell
-git reset
git commit --allow-empty
git push
```
Если вы не уверены, как поступить, обратитесь за помощью к мейнтейнеру проекта.
-
## Объединение с master \{#merge-with-master\}
Проверяет, что PR может быть объединён с веткой master.
@@ -100,22 +98,72 @@ python -m ci.praktika run "Style check" --test cpp
Дополнительные зависимости не требуются — достаточно Python 3 и Docker.
-## Быстрый тест \{#fast-test\}
+## Запуск stateless-тестов \{#running-stateless-tests\}
+
+Локально установленный ClickHouse с настройками по умолчанию может подходить для отдельных тестовых сценариев, но не позволяет корректно выполнять все тестовые запросы. В CI для каждой задачи используется определенная конфигурация ClickHouse (например, хранилище S3, Parallel Replicas), и вручную воспроизвести ее может быть затруднительно. Чтобы этого избежать, вы можете локально воспроизвести любую задачу CI, используя ту же оркестрацию, что и в CI, — ручная настройка не требуется.
-Обычно это первая проверка, которая запускается для PR.
-Она собирает ClickHouse и запускает большинство [stateless-функциональных тестов](tests.md#functional-tests), пропуская некоторые.
-Если она не проходит, последующие проверки не запускаются, пока проблема не будет устранена.
-Ознакомьтесь с отчетом, чтобы увидеть, какие тесты завершились с ошибкой, затем воспроизведите сбой локально, как описано [здесь](/development/tests#running-a-test-locally).
+#### Предварительные требования \{#ci-prerequisites\}
-#### Запуск быстрого теста локально: \{#running-fast-test-locally\}
+* Python 3 (только стандартная библиотека)
+* Docker
+
+При необходимости установите Docker в Ubuntu и снова войдите в систему:
```sh
-python -m ci.praktika run "Fast test" [--test some_test_name]
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install docker.io
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
+{
+ "ipv6": true,
+ "ip6tables": true
+}
+EOF
+sudo systemctl restart docker
```
-Эти команды загружают Docker-образ `clickhouse/fast-test` и запускают задачу в контейнеризированной среде.
-Никаких зависимостей, кроме Python 3 и Docker, не требуется.
+#### Запустите задание CI локально \{#run-ci-job-locally\}
+
+Выберите любое название задания из отчёта CI и запустите его локально:
+
+```bash
+python -m ci.praktika run ""
+```
+
+* Всегда указывайте имя задания в кавычках и в точности так, как оно приведено в отчёте CI (оно может содержать пробелы и запятые), например: `"Stateless tests (amd_debug, parallel)"`. Это позволит использовать ту же конфигурацию ClickHouse и запустить те же тесты, что и в CI.
+* Архитектура и тип сборки в имени задания (например, `amd_debug`) — это специфичные для CI метки. При локальном запуске они ни на что не влияют: задание будет использовать тот бинарный файл, который вы укажете, и ту архитектуру, на которой выполняется запуск. Имя задания определяет только конфигурацию ClickHouse и набор тестов (если не переопределено с помощью `--test`).
+* В CI функциональные тесты разделены на группы для более эффективного использования ресурсов. Например, `"Stateless tests (amd_debug, parallel)"` и `"Stateless tests (amd_debug, sequential)"` вместе охватывают весь объём: тесты, безопасные для параллельного выполнения, запускаются одновременно, а остальные — последовательно. Такое разделение сокращает общее время выполнения в CI, максимально используя параллелизм там, где это возможно. Чтобы локально воспроизвести полный объём тестов, запустите обе группы.
+* Также есть задание CI `"Fast test"`, которое запускает ограниченный набор функциональных тестов для проверки базовой работоспособности ClickHouse — оно использует сборку не со всеми необязательными модулями и является самым быстрым способом выявить регрессии. Его можно запустить локально таким же образом. Поместите бинарный файл ClickHouse в один из путей поиска по умолчанию (`./ci/tmp/clickhouse`, `./build/programs/clickhouse` или `./clickhouse`) — в противном случае задание сначала попытается собрать ClickHouse:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Fast test"
+ ```
+
+
+#### Запуск определённых тестов в рамках задачи CI \{#run-specific-tests-within-ci-job\}
+
+С параметром `--test` задача подготавливает такую же конфигурацию ClickHouse, как используется в CI, но запускает только выбранные тесты:
+
+```bash
+python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1
+```
+
+- Можно передать несколько имён тестов:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1 00002_log_and_exception_messages_formatting
+ ```
+- Совет: если подходит любая конфигурация ClickHouse и вам нужно запустить только определённые тесты, используйте псевдоним `functional` вместо полного имени задачи:
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run functional --test 00001_select1
+ ```
+
+#### Дополнительные параметры настройки \{#additional-customization-options\}
+
+* `--path PATH` — пользовательский путь к исполняемому файлу ClickHouse. По умолчанию средство запуска ищет его в следующем порядке: `./ci/tmp/clickhouse`, `./build/programs/clickhouse`, `./clickhouse`.
+* `--count N` — повторить каждый тест N раз.
+* `--workers N` — переопределить автоматически вычисляемое количество параллельных процессов на основе ресурсов машины.
## Проверка сборки \{#build-check\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
index 17695a2e4ae..488261e7797 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
@@ -9,6 +9,22 @@ doc_type: 'guide'
# Проверка ClickHouse \{#testing-clickhouse\}
+## Типы тестов \{#test-types\}
+
+В ClickHouse есть следующие типы тестов:
+
+* [Функциональные тесты](#functional-tests) — набор запросов и скриптов, включающий следующие пересекающиеся подмножества
+ * [Быстрый тест](#running-fast-tests) — минимальное подмножество
+ * [Тесты без состояния](#running-stateless-tests), которые не требуют заполнения баз данных данными
+ * Последовательные тесты, которые нельзя запускать параллельно
+* [Интеграционные тесты](#integration-tests), запускаемые с помощью `pytest` в кластере
+* [Модульные тесты](#unit-tests)
+* [Тесты производительности](#performance-tests)
+* [Тесты сборки](#build-tests)
+* [Санитайзеры](#sanitizers)
+* [Фаззеры](#fuzzing)
+ и некоторые другие, см. разделы ниже.
+
## Функциональные тесты \{#functional-tests\}
Функциональные тесты — наиболее простые и удобные в использовании.
@@ -48,14 +64,14 @@ PATH=:$PATH tests/clickhouse-test 01428_hash_set_nan_
### Запуск быстрых тестов \{#running-fast-tests\}
-Для запуска подмножества тестов (называемого «Fast test») может потребоваться достаточно мощная машина. Приведённые ниже шаги проверены на экземпляре `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu со 100 ГБ хранилища.
+Для запуска подмножества тестов (называемого "быстрый тест") может потребоваться достаточно мощная машина. Приведённые ниже шаги работают на экземпляре AWS `t3.2xlarge` amd64 Ubuntu со 100 ГБ хранилища.
1. Установите необходимые зависимости и войдите в систему заново.
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
```
2. Получите исходный код.
@@ -65,10 +81,10 @@ git clone --single-branch https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
cd ClickHouse
```
-3. Соберите код и запустите подмножество тестов (называемое «Fast test»).
+3. Соберите код и запустите "быстрые тесты".
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Fast test"
+python -m ci.praktika run fast
```
В итоге вы должны получить
@@ -79,7 +95,6 @@ Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
Если вы планируете оставить выполнение без присмотра, вы можете использовать `nohup` или `disown`, чтобы процесс продолжал работать после разрыва `ssh`-подключения.
-
### Запуск stateless-тестов \{#running-stateless-tests\}
Для запуска stateless-тестов потребуется достаточно мощная машина. Следующее работает на инстансе AWS `m7i.8xlarge` с архитектурой amd64 под управлением Ubuntu и 200 ГБ дискового пространства.
@@ -89,7 +104,7 @@ Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
"ipv6": true,
@@ -109,14 +124,14 @@ cd ClickHouse
3. Соберите код.
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Build (amd_debug)"
+python -m ci.praktika run build_debug
cp ci/tmp/build/programs/clickhouse ci/tmp
```
4. Запустите stateless-тесты, которые можно запускать параллельно.
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
+python -m ci.praktika run functional
```
В результате вы должны получить
@@ -125,6 +140,8 @@ python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
Failed: 0, Passed: 8497, Skipped: 103
```
+Примечание. Вызовы `python -m ci.praktika run` запускают конкретное задание непрерывной интеграции; подробнее о ClickHouse CI можно прочитать [здесь](continuous-integration.md#running-stateless-tests).
+
### Добавление нового теста \{#adding-a-new-test\}
@@ -179,35 +196,28 @@ SELECT 1
Список доступных тегов:
-| Tag name | Назначение | Пример использования |
-| --------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
-| `disabled` | Тест не выполняется | |
-| `long` | Время выполнения теста увеличивается с 1 до 10 минут | |
-| `deadlock` | Тест запускается в цикле в течение длительного времени | |
-| `race` | То же, что и `deadlock`. Предпочтителен `deadlock` | |
-| `shard` | Требуется, чтобы сервер слушал `127.0.0.*` | |
-| `distributed` | То же, что и `shard`. Предпочтителен `shard` | |
-| `global` | То же, что и `shard`. Предпочтителен `shard` | |
-| `zookeeper` | Для выполнения теста требуется Zookeeper или ClickHouse Keeper | Тест использует `ReplicatedMergeTree` |
-| `replica` | То же, что и `zookeeper`. Предпочтителен `zookeeper` | |
-| `no-fasttest` | Тест не выполняется в режиме [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) | Тест использует движок таблиц `MySQL`, который отключён в Fast test |
-| `fasttest-only` | Тест выполняется только в режиме [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) | |
-| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | Отключает тесты в сборке с [санитайзерами](#sanitizers) | Тест выполняется под QEMU, который не работает с санитайзерами |
-| `no-replicated-database` | | |
-| `no-ordinary-database` | | |
-| `no-parallel` | Отключает параллельный запуск других тестов вместе с этим | Тест читает из таблиц `system`, и инварианты могут быть нарушены |
-| `no-parallel-replicas` | | |
-| `no-debug` | Отключает тесты в сборках Debug | |
-| `no-release` | Отключает тесты в сборках Release | |
-| `no-stress` | | |
-| `no-polymorphic-parts` | | |
-| `no-random-settings` | | |
-| `no-random-merge-tree-settings` | | |
-| `no-backward-compatibility-check` | | |
-| `no-cpu-x86_64` | | |
-| `no-cpu-aarch64` | | |
-| `no-cpu-ppc64le` | | |
-| `no-s3-storage` | | |
+| Tag name | Назначение | Пример использования |
+| ------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- |
+| `disabled` | Тест не выполняется | |
+| `long` | Время выполнения теста увеличивается с 1 до 10 минут | |
+| `deadlock` | Тест запускается в цикле в течение длительного времени | |
+| `race` | То же, что и `deadlock`. Предпочтителен `deadlock` | |
+| `shard` | Требуется, чтобы сервер слушал `127.0.0.*` | |
+| `distributed` | То же, что и `shard`. Предпочтителен `shard` | |
+| `global` | То же, что и `shard`. Предпочтителен `shard` | |
+| `zookeeper` | Для выполнения теста требуется Zookeeper или ClickHouse Keeper | Тест использует `ReplicatedMergeTree` |
+| `replica` | То же, что и `zookeeper`. Предпочтителен `zookeeper` | |
+| `no-fasttest` | Тест не выполняется в режиме [Fast test](#test-types) | Тест использует движок таблиц `MySQL`, который отключён в Fast test |
+| `fasttest-only` | Тест выполняется только в режиме [Fast test](#test-types) | |
+| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | Отключает тесты в сборке с [санитайзерами](#sanitizers) | Тест выполняется под QEMU, который не работает с санитайзерами |
+| `no-replicated-database` | Отключает тест, если база данных по умолчанию использует `ReplicatedDatabaseEngine` | |
+| `no-ordinary-database` | Отключает тест, если движок базы данных по умолчанию — `Ordinary` | |
+| `no-parallel` | Отключает параллельный запуск других тестов вместе с этим | Тест читает из таблиц `system`, и инварианты могут быть нарушены |
+| `no-parallel-replicas` | Отключает тест, когда включены параллельные реплики | |
+| `no-debug` | Отключает тесты в сборках Debug | |
+| `no-release` | Отключает тесты в сборках Release | |
+
+Также поддерживаются следующие опции: `no-stress`, `no-polymorphic-parts`, `no-random-settings`, `no-random-merge-tree-settings`, `no-backward-compatibility-check`, `no-cpu-x86_64`, `no-cpu-aarch64`, `no-cpu-ppc64le`, `no-s3-storage`.
В дополнение к приведённым выше настройкам вы можете использовать флаги `USE_*` из `system.build_options` для указания использования отдельных возможностей ClickHouse.
Например, если ваш тест использует таблицу MySQL, вам следует добавить тег `use-mysql`.
@@ -337,11 +347,6 @@ $ ./src/unit_tests_dbms --gtest_filter=LocalAddress*
Есть отдельный тест для кворумных вставок.
Он поднимает кластер ClickHouse на отдельных серверах и эмулирует различные варианты отказов: разделение сети, потерю пакетов (между узлами ClickHouse, между ClickHouse и ZooKeeper, между сервером ClickHouse и клиентом и т.д.), `kill -9`, `kill -STOP` и `kill -CONT`, аналогично [Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen). Затем тест проверяет, что все подтверждённые вставки были записаны, а все отклонённые — нет.
-Кворумный тест был написан отдельной командой до того, как ClickHouse стал открытым исходным кодом.
-Эта команда больше не работает с ClickHouse.
-Тест был случайно написан на Java.
-По этим причинам кворумный тест должен быть переписан и перенесён в интеграционные тесты.
-
## Ручное тестирование \{#manual-testing\}
Когда вы разрабатываете новую функциональность, имеет смысл также протестировать её вручную.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
index d400ccb9f02..46da0904543 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
@@ -159,19 +159,20 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
Поддерживаются следующие параметры:
-| Setting | Default | Description |
-| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `max_broken_tables_ratio` | 1 | Не восстанавливать реплику автоматически, если отношение числа повреждённых таблиц к общему числу таблиц больше заданного значения |
-| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | Реплика будет генерировать исключение при попытке выполнить запрос, если её лаг репликации больше заданного значения |
-| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | Реплики попытаются отменить запрос, если истёк таймаут, но инициирующий хост ещё не выполнил его |
-| `collection_name` | | Имя коллекции, определённой в конфигурации сервера, в которой задана вся информация для аутентификации в кластере |
-| `check_consistency` | true | Проверять согласованность локальных метаданных и метаданных в Keeper, выполнять восстановление реплики при обнаружении несогласованности |
-| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | Максимальное число попыток выполнить запись в очереди перед пометкой реплики как потерянной и её восстановлением из снимка (0 означает неограниченное число попыток) |
-| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | Если включено, при обработке DDL в реплицируемых базах данных по возможности пропускается создание и обмен DDL временных таблиц обновляемых материализованных представлений |
-| `logs_to_keep` | 1000 | Количество записей журнала по умолчанию, которое нужно хранить в ZooKeeper для реплицируемой базы данных. |
-| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | Путь к базе данных в ZooKeeper. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
-| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | Имя шарда реплики в базе данных. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
-| `default_replica_name` | `{replica}` | Имя реплики в базе данных. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
+| Setting | Default | Description |
+| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `max_broken_tables_ratio` | 1 | Не восстанавливать реплику автоматически, если отношение числа повреждённых таблиц к общему числу таблиц больше заданного значения |
+| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | Реплика будет генерировать исключение при попытке выполнить запрос, если её лаг репликации больше заданного значения |
+| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | Реплики попытаются отменить запрос, если истёк таймаут, но инициирующий хост ещё не выполнил его |
+| `collection_name` | | Имя коллекции, определённой в конфигурации сервера, в которой задана вся информация для аутентификации в кластере |
+| `check_consistency` | true | Проверять согласованность локальных метаданных и метаданных в Keeper, выполнять восстановление реплики при обнаружении несогласованности |
+| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | Максимальное число попыток выполнить запись в очереди перед пометкой реплики как потерянной и её восстановлением из снимка (0 означает неограниченное число попыток) |
+| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | Если включено, при обработке DDL в реплицируемых базах данных по возможности пропускается создание и обмен DDL временных таблиц refreshable materialized view |
+| `logs_to_keep` | 1000 | Количество записей журнала по умолчанию, которое нужно хранить в ZooKeeper для реплицируемой базы данных. |
+| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | Путь к базе данных в ZooKeeper. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
+| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | Имя сегмента реплики в базе данных. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
+| `default_replica_name` | `{replica}` | Имя реплики в базе данных. Используется при создании базы данных, если аргументы опущены. |
+| `internal_replication` | false | Определяет, будет ли distributed таблица, созданная с использованием кластера этой реплицируемой базы данных, отправлять данные на одну из реплик (внутренняя репликация означает, что реплики кластера реплицируются самостоятельно) или на все реплики (отсутствие внутренней репликации означает, что distributed таблица отправляет вставленные данные на все реплики) |
Значения по умолчанию могут быть переопределены в конфигурационном файле
@@ -187,6 +188,7 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
/clickhouse/databases/{uuid}
{shard}
{replica}
+ false
```
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
index 9bd1c53a723..194fab36ed2 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
@@ -210,9 +210,9 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
Типичные варианты использования аргумента препроцессора включают следующее:
-1. Приведение к нижнему или верхнему регистру для обеспечения регистронезависимого сопоставления, например [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower), [lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8) (см. первый пример ниже).
+1. Приведение к нижнему/верхнему регистру или свёртка регистра для обеспечения регистронезависимого сопоставления, например [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower), [lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8), [caseFoldUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#caseFoldUTF8).
2. Нормализация UTF-8, например [normalizeUTF8NFC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFC), [normalizeUTF8NFD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFD), [normalizeUTF8NFKC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKC), [normalizeUTF8NFKD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKD), [toValidUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#toValidUTF8).
-3. Удаление или преобразование нежелательных символов или подстрок, например [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML), [substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring), [idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode), [translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate).
+3. Удаление или преобразование нежелательных символов или подстрок, таких как диакритические знаки, например [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML), [substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring), [idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode), [translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate), [removeDiacriticsUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#removeDiacriticsUTF8).
Выражение препроцессора должно преобразовывать входное значение типа [String](/sql-reference/data-types/string.md) или [FixedString](/sql-reference/data-types/fixedstring.md) в значение того же типа.
Если текстовый индекс был построен по столбцу типа `Nullable(T)` или `LowCardinality(T)`, то выражение препроцессора должно принимать значения типов Nullable(T) или LowCardinality(T) (то есть не приводить к выбросу исключения).
@@ -221,7 +221,8 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(col))`
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = substringIndex(col, '\n', 1))`
-* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col)))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = removeDiacriticsUTF8(caseFoldUTF8(col)))`
Кроме того, выражение препроцессора должно ссылаться только на столбец или выражение, на основе которых определён текстовый индекс.
@@ -287,6 +288,7 @@ SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(arr, 'foo');
Пример:
+
```sql
CREATE TABLE table
(
@@ -299,8 +301,7 @@ ORDER BY tuple();
SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(mapKeys(map), 'foo');
```
-**Дополнительные аргументы (необязательные)**.
-
+**Другие аргументы (необязательно)**.
Необязательные расширенные параметры
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
index 2317b1dd275..df66567e8ae 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
@@ -9,6 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import cp_iam from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/amazon-s3/cp_iam.png';
import cp_credentials from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/cp_credentials.png';
+import gcs_subscription_input from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/gcs_subscription_input.png';
import cp_advanced_settings from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/cp_advanced_settings.png';
import Image from '@theme/IdealImage';
@@ -33,7 +34,7 @@ GCS ClickPipes могут быть развернуты и управлятьс
### Непрерывная ингестия \{#continuous-ingestion\}
-При включённой непрерывной ингестии ClickPipes осуществляет непрерывную ингестию данных из указанного пути. Чтобы определить порядок ингестии, GCS ClickPipe полагается на неявный [лексикографический порядок](#continuous-ingestion-lexicographical-order) файлов.
+При включённой непрерывной ингестии ClickPipes осуществляет непрерывную ингестию данных из указанного пути. Чтобы определить порядок ингестии, GCS ClickPipe полагается на неявный [лексикографический порядок](#continuous-ingestion-lexicographical-order) файлов по умолчанию. Также его можно настроить на приём файлов в [любом порядке](#continuous-ingestion-any-order), используя подписку [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub), [настроенную на отправку уведомлений для бакета](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/reporting-changes#command-line).
#### Лексикографический порядок \{#continuous-ingestion-lexicographical-order\}
@@ -41,6 +42,74 @@ GCS ClickPipe предполагает, что файлы добавляются
В этом режиме GCS ClickPipe выполняет начальную загрузку **всех файлов** по указанному пути, а затем с настраиваемым интервалом (по умолчанию 30 секунд) опрашивает хранилище на предмет появления новых файлов. **Невозможно** запустить ингестию с конкретного файла или момента времени — ClickPipes всегда будут загружать все файлы по указанному пути.
+#### В любом порядке \{#continuous-ingestion-any-order\}
+
+:::note
+Режим без упорядочивания **не** поддерживается для публичных бакетов. Он требует аутентификации с помощью **Service Account** и подписки [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub), подключённой к бакету.
+:::
+
+Можно настроить GCS ClickPipe для выполнения ингестии файлов, которые не имеют неявного порядка, с помощью подписки [Google Cloud Pub/Sub](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications), получающей уведомления от бакета. Это позволяет ClickPipes отслеживать события создания объектов и принимать все новые файлы независимо от соглашения об их именовании.
+
+В этом режиме GCS ClickPipe выполняет первоначальную загрузку **всех файлов** по указанному пути, а затем прослушивает через подписку Pub/Sub уведомления об объектах, которые соответствуют этому пути. Любое сообщение о ранее обработанном файле, файле, не соответствующем пути, или событии другого типа будет **проигнорировано**. **Нельзя** начать ингестию с конкретного файла или с определённого момента времени — ClickPipes всегда будет загружать все файлы по указанному пути.
+
+##### Настройка уведомлений Pub/Sub \{#pubsub-setup\}
+
+Чтобы использовать неупорядоченный режим, необходимо настроить автоматические уведомления из бакета GCS в тему Pub/Sub. Следуйте [официальной документации](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications) по уведомлениям Pub/Sub, чтобы создать тему и подписку Pub/Sub, а затем настроить уведомления для бакета.
+
+Чтобы создать уведомление:
+
+```bash
+# Create a Pub/Sub notification for new objects in the bucket
+gcloud storage buckets notifications create "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --topic="projects/${YOUR_PROJECT_ID}/topics/${YOUR_TOPIC_NAME}" \
+ --event-types="OBJECT_FINALIZE" \
+ --payload-format="json"
+```
+
+
+##### Предоставление прав учетной записи службы \{#pubsub-permissions\}
+
+Режим произвольного порядка требует аутентификации с использованием **Service Account**. Учетная запись службы, используемая ClickPipes, должна иметь следующие права:
+
+1. **Чтение объектов из бакета GCS** — для получения файлов с данными.
+2. **Чтение сообщений из подписки Pub/Sub** — для получения уведомлений об объектах.
+3. **Получение подписки Pub/Sub** — для проверки существования подписки и получения её метаданных.
+
+Предоставьте эти права с помощью следующих команд `gcloud`:
+
+```bash
+# 1. Grant read access to the GCS bucket
+gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/storage.objectViewer"
+
+# 2. Grant read access to the Pub/Sub subscription
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.subscriber"
+
+# 3. Grant permission to get the Pub/Sub subscription metadata
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.viewer"
+```
+
+
+##### Настройка ClickPipe \{#pubsub-clickpipe-config\}
+
+В консоли ClickHouse Cloud перейдите в **Data Sources > Create ClickPipe**, затем выберите Google Cloud Storage. Введите данные для подключения к вашему бакету GCS, используя **Service Account** в качестве метода аутентификации, и загрузите JSON-файл ключа сервисного аккаунта. Затем нажмите **Incoming data**.
+
+Включите **Continuous ingestion**, где вы увидите новый вариант ингестии **Any order**. Затем введите путь подписки Pub/Sub в следующем формате:
+
+```text
+projects/${YOUR_PROJECT_ID}/subscriptions/${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}
+```
+
+
+
+
+
+
### Сопоставление шаблонов файлов \{#file-pattern-matching\}
Object Storage ClickPipes используют стандарт POSIX для сопоставления файлов по шаблонам. Все шаблоны **чувствительны к регистру** и применяются к **полным путям** после имени бакета. Для лучшей производительности используйте как можно более специфичный шаблон (например, `data-2024-*.csv` вместо `*.csv`).
@@ -89,11 +158,18 @@ GCS ClickPipe поддерживает публичные и приватные
Роль [`roles/storage.objectViewer`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.objectViewer) должна быть назначена на уровне бакета. Эта роль содержит разрешения IAM [`storage.objects.list`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/list) и [`storage.objects.get`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/get#required-permissions), которые позволяют ClickPipes просматривать список и получать объекты в указанном бакете.
+#### Подписка Pub/Sub \{#pubsub-subscription\}
+
+При использовании [неупорядоченного режима](#continuous-ingestion-any-order) сервисному аккаунту требуются следующие роли на подписке Pub/Sub:
+
+* [`roles/pubsub.subscriber`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — для получения и подтверждения сообщений.
+* [`roles/pubsub.viewer`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — для получения метаданных подписки.
+
### Аутентификация \{#authentication\}
-:::note
-Аутентификация с помощью сервисных учётных записей в настоящее время не поддерживается.
-:::
+#### Service account \{#service-account\}
+
+Аутентификация через Service Account требуется при использовании [неупорядоченного режима](#continuous-ingestion-any-order) с уведомлениями Pub/Sub. Выберите **Service Account** в качестве метода аутентификации и загрузите JSON-файл ключа сервисного аккаунта.
#### Учетные данные HMAC \{#hmac-credentials\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
index 4eeea19a945..9564509ae53 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
@@ -339,15 +339,17 @@ SELECT SUM(-1), MAX(0) FROM system.one WHERE 0;
## allow_experimental_database_glue_catalog \{#allow_experimental_database_glue_catalog\}
-
+
**Псевдонимы**: `allow_database_glue_catalog`
-
+
-Разрешает использование экспериментального движка базы данных DataLakeCatalog с catalog_type = 'glue'
+Разрешает использование экспериментального движка базы данных DataLakeCatalog с catalog_type = 'glue'
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## allow_experimental_database_hms_catalog \{#allow_experimental_database_hms_catalog\}
@@ -367,9 +369,11 @@ SELECT SUM(-1), MAX(0) FROM system.one WHERE 0;
-
+
+
+Разрешает использование экспериментального движка базы данных DataLakeCatalog с catalog_type = 'iceberg'
-Разрешает экспериментальный движок базы данных DataLakeCatalog с catalog_type = 'iceberg'
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## allow_experimental_database_materialized_postgresql \{#allow_experimental_database_materialized_postgresql\}
@@ -397,9 +401,11 @@ SELECT SUM(-1), MAX(0) FROM system.one WHERE 0;
-
+
-Разрешить экспериментальный движок базы данных DataLakeCatalog с параметром catalog_type = 'unity'
+Разрешает использование экспериментального движка базы данных DataLakeCatalog с catalog_type = 'unity'
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## allow_experimental_delta_kernel_rs \{#allow_experimental_delta_kernel_rs\}
@@ -1002,12 +1008,12 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
Возможные значения:
-- `0` — Не ждать.
-- `1` — Ждать выполнения на собственной реплике.
-- `2` — Ждать выполнения на всех репликах.
-- `3` — Ждать выполнения только на активных репликах.
+* `0` — Не ждать.
+* `1` — Ждать выполнения на собственной реплике.
+* `2` — Ждать выполнения на всех репликах.
+* `3` — Ждать выполнения только на активных репликах.
-Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
+Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
:::note
`alter_sync` применим только к таблицам `Replicated` и `SharedMergeTree`; при ALTER таблиц, не являющихся `Replicated` или `Shared`, он не оказывает эффекта.
@@ -1251,9 +1257,11 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
-
+
-Максимальное время ожидания перед выгрузкой собранных данных для запроса с момента появления первых данных.
+Максимальное время ожидания перед выгрузкой собранных данных по запросу с момента появления первых данных.
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `1000` (1s).
## async_insert_busy_timeout_min_ms \{#async_insert_busy_timeout_min_ms\}
@@ -1273,10 +1281,12 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
-
+
Максимальный размер в байтах неразобранных данных, собираемых для одного запроса до вставки.
+Значение по умолчанию в Cloud: `104857600` (100 MiB).
+
## async_insert_max_query_number \{#async_insert_max_query_number\}
@@ -1667,7 +1677,9 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
-Максимальное время ожидания (backoff) для операций [Zoo]Keeper при резервном копировании или восстановлении
+Максимальный таймаут задержки повторной попытки для операций [Zoo]Keeper во время резервного копирования или восстановления
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `60000`.
## backup_restore_keeper_value_max_size \{#backup_restore_keeper_value_max_size\}
@@ -1736,7 +1748,7 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
Отменяет HTTP-запросы на чтение (например, `SELECT`), когда клиент закрывает соединение, не дожидаясь ответа.
-Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error \{#cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error\}
@@ -1882,13 +1894,17 @@ SELECT CAST(toNullable(toInt32(0)) AS Int32) as x, toTypeName(x);
Режим Cloud
+значение по умолчанию в Cloud: `1`.
+
## cloud_mode_database_engine \{#cloud_mode_database_engine\}
-
+
-Движок базы данных, допустимый в Cloud. 1 — переписывать DDL-запросы для использования базы данных Replicated, 2 — переписывать DDL-запросы для использования базы данных Shared
+Движок базы данных, разрешённый в Cloud. 1 - переписывать DDL-запросы для использования базы данных Replicated, 2 - переписывать DDL-запросы для использования базы данных Shared
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `2`.
## cloud_mode_engine \{#cloud_mode_engine\}
@@ -1896,18 +1912,22 @@ SELECT CAST(toNullable(toInt32(0)) AS Int32) as x, toTypeName(x);
Семейство движков, допустимых в Cloud.
-- 0 - разрешить всё
-- 1 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать *ReplicatedMergeTree
-- 2 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать SharedMergeTree
-- 3 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать SharedMergeTree, за исключением случаев, когда явно указан удалённый диск
-- 4 - то же, что и 3, плюс дополнительно использовать Alias вместо Distributed (таблица Alias будет указывать на целевую таблицу таблицы Distributed, поэтому будет использовать соответствующую локальную таблицу)
+* 0 - разрешить всё
+* 1 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать *ReplicatedMergeTree
+* 2 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать SharedMergeTree
+* 3 - переписывать операторы DDL так, чтобы использовать SharedMergeTree, за исключением случаев, когда явно указан удалённый диск
+* 4 - то же, что и 3, плюс дополнительно использовать Alias вместо Distributed (таблица Alias будет указывать на целевую таблицу таблицы Distributed, поэтому будет использовать соответствующую локальную таблицу)
Тип UInt64, чтобы минимизировать публичную часть
+Значение по умолчанию в Cloud: `2`.
+
## cluster_for_parallel_replicas \{#cluster_for_parallel_replicas\}
Кластер для сегмента, в котором находится текущий сервер
+Значение по умолчанию в Cloud: `default`.
+
## cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes \{#cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes\}
@@ -2290,6 +2310,8 @@ SETTINGS convert_query_to_cnf = true;
Разрешает создавать в базе данных с движком Replicated только таблицы Replicated
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
+
## database_replicated_allow_replicated_engine_arguments \{#database_replicated_allow_replicated_engine_arguments\}
@@ -2926,9 +2948,11 @@ ENGINE = Log
-
+
-Действует только в ClickHouse Cloud. Время ожидания в миллисекундах для получения любого ответа от распределённого кэша.
+Действует только в ClickHouse Cloud. Время ожидания в миллисекундах для получения любого ответа от распределённого кэша
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `20000`.
## distributed_cache_receive_timeout_ms \{#distributed_cache_receive_timeout_ms\}
@@ -3010,7 +3034,9 @@ ENGINE = Log
-Версия совместимости формата записей для распределённых запросов DDL (ON CLUSTER)
+Версия совместимости распределённых DDL-запросов (ON CLUSTER)
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `6`.
## distributed_ddl_output_mode \{#distributed_ddl_output_mode\}
@@ -3020,15 +3046,15 @@ ENGINE = Log
Возможные значения:
-- `throw` — Возвращает результирующий набор со статусом выполнения запроса для всех хостов, где запрос завершён. Если запрос завершился с ошибкой на некоторых хостах, повторно выбрасывается первое исключение. Если запрос ещё не завершён на некоторых хостах и превышено значение [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout), выбрасывается исключение `TIMEOUT_EXCEEDED`.
-- `none` — Аналогично `throw`, но распределённый DDL-запрос не возвращает результирующий набор.
-- `null_status_on_timeout` — Возвращает `NULL` в качестве статуса выполнения в некоторых строках результирующего набора вместо выбрасывания `TIMEOUT_EXCEEDED`, если запрос не завершён на соответствующих хостах.
-- `never_throw` — Не выбрасывать `TIMEOUT_EXCEEDED` и не повторно выбрасывать исключения, если запрос завершился с ошибкой на некоторых хостах.
-- `none_only_active` — аналогично `none`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`. Примечание: с этим режимом невозможно определить, что запрос не был выполнен на некоторой реплике и будет выполнен в фоновом режиме.
-- `null_status_on_timeout_only_active` — аналогично `null_status_on_timeout`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`.
-- `throw_only_active` — аналогично `throw`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`.
+* `throw` — Возвращает результирующий набор со статусом выполнения запроса для всех хостов, где запрос завершён. Если запрос завершился с ошибкой на некоторых хостах, повторно выбрасывается первое исключение. Если запрос ещё не завершён на некоторых хостах и превышено значение [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout), выбрасывается исключение `TIMEOUT_EXCEEDED`.
+* `none` — Аналогично `throw`, но распределённый DDL-запрос не возвращает результирующий набор.
+* `null_status_on_timeout` — Возвращает `NULL` в качестве статуса выполнения в некоторых строках результирующего набора вместо выбрасывания `TIMEOUT_EXCEEDED`, если запрос не завершён на соответствующих хостах.
+* `never_throw` — Не выбрасывать `TIMEOUT_EXCEEDED` и не повторно выбрасывать исключения, если запрос завершился с ошибкой на некоторых хостах.
+* `none_only_active` — аналогично `none`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`. Примечание: с этим режимом невозможно определить, что запрос не был выполнен на некоторой реплике и будет выполнен в фоновом режиме.
+* `null_status_on_timeout_only_active` — аналогично `null_status_on_timeout`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`.
+* `throw_only_active` — аналогично `throw`, но не ждёт неактивные реплики базы данных `Replicated`.
-Значение по умолчанию в Cloud: `throw`.
+Значение по умолчанию в Cloud: `none_only_active`.
## distributed_ddl_task_timeout \{#distributed_ddl_task_timeout\}
@@ -3050,18 +3076,18 @@ ENGINE = Log
Включает или отключает синхронную вставку данных в таблицу [Distributed](/engines/table-engines/special/distributed).
-По умолчанию при вставке данных в таблицу `Distributed` сервер ClickHouse отправляет данные на узлы кластера в фоновом режиме. Когда `distributed_foreground_insert=1`, данные обрабатываются синхронно, и операция `INSERT` считается успешной только после того, как все данные сохранены на всех сегментах (как минимум одна реплика для каждого сегмента, если `internal_replication` установлена в `true`).
+По умолчанию при вставке данных в таблицу `Distributed` сервер ClickHouse отправляет данные на узлы кластера в фоновом режиме. Когда `distributed_foreground_insert=1`, данные обрабатываются синхронно, и операция `INSERT` считается успешной только после того, как все данные сохранены на всех шардах (как минимум на одной реплике для каждого шарда, если `internal_replication` равно `true`).
Возможные значения:
- `0` — данные вставляются в фоновом режиме.
- `1` — данные вставляются в синхронном режиме.
-Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
**См. также**
-- [Distributed Table Engine](/engines/table-engines/special/distributed)
+- [Движок таблиц Distributed](/engines/table-engines/special/distributed)
- [Управление distributed таблицами](/sql-reference/statements/system#managing-distributed-tables)
## distributed_group_by_no_merge \{#distributed_group_by_no_merge\}
@@ -3428,7 +3454,9 @@ ClickHouse применяет этот SETTING, когда запрос соде
Включает или отключает кэш `write-through`. Если установлено значение `false`, кэш `write-through` отключён для операций записи. Если установлено значение `true`, кэш `write-through` включён, пока параметр `cache_on_write_operations` активирован в разделе конфигурации дискового кэша в конфиге сервера.
-См. раздел ["Использование локального кэша"](/operations/storing-data#using-local-cache) для получения более подробной информации.
+См. раздел ["Использование локального кэша"](/operations/storing-data#using-local-cache) для получения более подробной информации.
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## enable_filesystem_read_prefetches_log \{#enable_filesystem_read_prefetches_log\}
@@ -3935,9 +3963,11 @@ SET exclude_materialize_skip_indexes_on_insert = DEFAULT; -- reset setting to de
-
+
-Выполняет некоррелированные подзапросы EXISTS как скалярные подзапросы. Аналогично скалярным подзапросам, используется кэш, а к результату применяется свёртка констант.
+Выполняет некоррелированные подзапросы EXISTS как скалярные подзапросы. Как и для скалярных подзапросов, используется кэш, а к результату применяется свёртка констант.
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
## external_storage_connect_timeout_sec \{#external_storage_connect_timeout_sec\}
@@ -4099,6 +4129,8 @@ ClickHouse выбирает наиболее актуальную среди у
Максимальный объём памяти, используемый для предварительной выборки.
+Значение по умолчанию в Cloud: 10 % от общего объёма памяти.
+
## filesystem_prefetch_step_bytes \{#filesystem_prefetch_step_bytes\}
@@ -4497,6 +4529,14 @@ SELECT JSON_VALUE('{"hello":"world"}', '$.b') settings function_json_value_retur
Версия поведения `visibleWidth`. 0 — считать только количество кодовых точек; 1 — корректно учитывать символы нулевой ширины и комбинируемые символы, считать символы полной ширины за два, оценивать ширину табуляции, учитывать символы удаления.
+## functions_h3_default_if_invalid \{#functions_h3_default_if_invalid\}
+
+
+
+
+
+Если false, функции h3, например h3CellAreaM2, сгенерируют исключение, если входные данные некорректны. Если true, они возвращают 0 или значение по умолчанию.
+
## geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments \{#geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments\}
@@ -5786,23 +5826,25 @@ ClickHouse всегда пытается использовать соедине
-
+
То же, что и [`mutations_sync`](#mutations_sync), но управляет только выполнением легковесных удалений.
Возможные значения:
-| Value | Description |
-|-------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `0` | Мутации выполняются асинхронно. |
-| `1` | Запрос ожидает завершения легковесных удалений на текущем сервере. |
-| `2` | Запрос ожидает завершения легковесных удалений на всех репликах (если они есть). |
+| Value | Description |
+| ----- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `0` | Мутации выполняются асинхронно. |
+| `1` | Запрос ожидает завершения легковесных удалений на текущем сервере. |
+| `2` | Запрос ожидает завершения легковесных удалений на всех репликах (если они есть). |
| `3` | Запрос ожидает завершения только на активных репликах. Поддерживается только для `SharedMergeTree`. Для `ReplicatedMergeTree` ведёт себя так же, как `mutations_sync = 2`. |
**См. также**
-- [Синхронность запросов ALTER](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
-- [Мутации](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+* [Синхронность запросов ALTER](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
+* [Мутации](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
## limit \{#limit\}
@@ -5923,6 +5965,8 @@ load_balancing = round_robin
Загружать метки MergeTree асинхронно
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
+
## local_filesystem_read_method \{#local_filesystem_read_method\}
@@ -6456,8 +6500,8 @@ log_query_views=1
Возможные значения:
-* Положительное целое число.
-* 0 — без ограничения.
+- Положительное целое число.
+- 0 — без ограничений.
**Пример**
@@ -6467,8 +6511,9 @@ log_query_views=1
**См. также**
-* [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+- [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+Значение по умолчанию в Cloud: `1000`.
## max_concurrent_queries_for_user \{#max_concurrent_queries_for_user\}
@@ -6626,6 +6671,8 @@ FROM cluster(cluster, view(SELECT * FROM t)) SETTINGS max_execution_time_leaf =
Максимальное количество допустимых переходов при HTTP GET‑редиректах. Обеспечивает дополнительные меры безопасности, препятствуя тому, чтобы вредоносный сервер перенаправлял ваши запросы на неожиданные сервисы.\n\nРечь идет о ситуации, когда внешний сервер перенаправляет на другой адрес, но этот адрес оказывается внутренним для инфраструктуры компании, и, отправляя HTTP‑запрос на внутренний сервер, вы можете обратиться к внутреннему API из внутренней сети, обходя аутентификацию, или даже обратиться к другим сервисам, таким как Redis или Memcached. Если у вас нет внутренней инфраструктуры (включая что‑либо, работающее на вашем localhost), или вы доверяете серверу, разрешить редиректы безопасно. Однако имейте в виду, что если URL использует HTTP вместо HTTPS, вам придется доверять не только удаленному серверу, но также вашему интернет‑провайдеру и каждой сети по пути.
+Значение по умолчанию в Cloud: `10`.
+
## max_hyperscan_regexp_length \{#max_hyperscan_regexp_length\}
@@ -6757,6 +6804,8 @@ Exception: Total regexp lengths too large.
Максимальное число потоков (столбцов), для которых откладывается сброс окончательной части данных. По умолчанию — auto (100, если базовое хранилище поддерживает параллельную запись, например S3, и отключено в противном случае).
+Значение по умолчанию в Cloud: `50`.
+
## max_insert_threads \{#max_insert_threads\}
@@ -10041,7 +10090,7 @@ a Tuple(
-Устанавливает период таймера реального времени для [профилировщика запросов](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). Таймер реального времени измеряет так называемое «настенное» время (wall-clock time).
+Задаёт период таймера реального времени для [профилировщика запросов](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md). Таймер реального времени измеряет так называемое «настенное» время (wall-clock time).
Возможные значения:
@@ -10049,8 +10098,8 @@ a Tuple(
Рекомендуемые значения:
- - 10000000 наносекунд (100 раз в секунду) и меньше — для отдельных запросов.
- - 1000000000 наносекунд (раз в секунду) — для профилирования всего кластера.
+ - 10000000 наносекунд (100 раз в секунду) и меньше — для одиночных запросов.
+ - 1000000000 наносекунд (раз в секунду) — для профилирования на уровне всего кластера.
- 0 — для отключения таймера.
@@ -10058,6 +10107,8 @@ a Tuple(
- Системная таблица [trace_log](/operations/system-tables/trace_log)
+Значение по умолчанию в Cloud: `3000000000`.
+
## queue_max_wait_ms \{#queue_max_wait_ms\}
@@ -10355,10 +10406,12 @@ a Tuple(
-
+
Заменяет табличный движок Replicated*MergeTree на Shared*MergeTree при выполнении RESTORE.
+Значение по умолчанию в Cloud: `1`.
+
## result_overflow_mode \{#result_overflow_mode\}
@@ -11531,10 +11584,12 @@ SELECT idx, i FROM null_in WHERE i IN (1, NULL) SETTINGS transform_null_in = 1;
-
+
Учитывать контроль конкуренции сервера (см. глобальные настройки сервера `concurrent_threads_soft_limit_num` и `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores`). Если параметр отключён, можно использовать большее количество потоков, даже если сервер перегружен (не рекомендуется для обычного использования и в основном нужно для тестов).
+Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
+
## use_hash_table_stats_for_join_reordering \{#use_hash_table_stats_for_join_reordering\}
@@ -11547,7 +11602,7 @@ SELECT idx, i FROM null_in WHERE i IN (1, NULL) SETTINGS transform_null_in = 1;
-
+
Включает логику hedged-запросов для удалённых запросов. Позволяет устанавливать несколько соединений с разными репликами для одного запроса.
Новое соединение создаётся, если существующее или существующие соединения с репликой или репликами не были установлены в течение `hedged_connection_timeout`
@@ -11556,7 +11611,7 @@ SELECT idx, i FROM null_in WHERE i IN (1, NULL) SETTINGS transform_null_in = 1;
Включено по умолчанию.
-Значение по умолчанию в Cloud: `1`
+Значение по умолчанию в Cloud: `0`.
## use_hive_partitioning \{#use_hive_partitioning\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
new file mode 100644
index 00000000000..16736e20eb8
--- /dev/null
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+description: 'Системная таблица, содержащая агрегированную статистику по операциям ZooKeeper,
+ сгруппированную по сессии, пути, типу операции, компоненту и флагу подзапроса.'
+keywords: ['системная таблица', 'aggregated_zookeeper_log']
+slug: /operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log
+title: 'system.aggregated_zookeeper_log'
+doc_type: 'reference'
+---
+
+# system.aggregated_zookeeper_log \{#systemaggregated_zookeeper_log\}
+
+Эта таблица содержит агрегированную статистику операций ZooKeeper (например, количество операций, среднюю задержку, ошибки), сгруппированную по `(session_id, parent_path, operation, component, is_subrequest)` и периодически записываемую на диск.
+
+В отличие от [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md), которая журналирует каждый отдельный запрос и ответ, эта таблица агрегирует операции в группы, что делает её значительно более лёгковесной и, следовательно, более подходящей для нагрузок в промышленной эксплуатации.
+
+Операции, входящие в пакет `Multi` или `MultiRead`, отслеживаются отдельно с помощью столбца `is_subrequest`. Подзапросы имеют нулевую задержку, поскольку суммарная задержка относится к внешней операции `Multi`/`MultiRead`.
+
+Столбцы:
+
+* `hostname` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Имя хоста сервера.
+* `event_date` ([Date](../../sql-reference/data-types/date.md)) — Дата записи группы на диск.
+* `event_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — Время записи группы на диск.
+* `session_id` ([Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Идентификатор сессии.
+* `parent_path` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Префикс пути.
+* `operation` ([Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — Тип операции ZooKeeper.
+* `is_subrequest` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Указывает, была ли эта операция подзапросом внутри операции `Multi` или `MultiRead`.
+* `count` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Количество операций в группе.
+* `errors` ([Map(Enum, UInt32)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — Ошибки в группе: сопоставление кода ошибки с количеством.
+* `average_latency` ([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)) — Средняя задержка по всем операциям в группе, в микросекундах. Подзапросы имеют нулевую задержку, поскольку задержка относится к внешней операции `Multi` или `MultiRead`.
+* `component` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Компонент, вызвавший событие.
+
+**См. также**
+
+* [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) — Подробный журнал ZooKeeper для каждого запроса.
+* [ZooKeeper](../../operations/tips.md#zookeeper)
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
index 7f91bdcd2e0..3c588475160 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
@@ -23,25 +23,26 @@ doc_type: 'reference'
| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| [Обзор системных таблиц](/operations/system-tables/overview) | Обзор того, что представляют собой системные таблицы и зачем они нужны. |
| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | Системная база данных, предоставляющая практически стандартизированное, не зависящее от конкретной СУБД представление метаданных объектов базы данных. |
+| [system.aggregated_zookeeper_log](/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log) | Системная таблица, содержащая агрегированную статистику операций ZooKeeper, сгруппированную по сессии, пути, типу операции, компоненту и флагу подзапроса. |
| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | Системная таблица, содержащая информацию об асинхронных вставках. Каждая запись соответствует запросу на вставку, помещённому в буфер в рамках асинхронного запроса на вставку. |
| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | Системная таблица, содержащая информацию об асинхронных вставках, ожидающих обработки в очереди. |
-| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | Системная таблица, содержащая информацию и состояние недавних асинхронных заданий (например, для загружаемых таблиц). Таблица содержит по одной строке для каждого задания. |
+| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | Системная таблица, содержащая информацию и состояние недавних асинхронных заданий (например, для таблиц, которые загружаются). Таблица содержит по одной строке для каждого задания. |
| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | Системная таблица, содержащая исторические значения для `system.asynchronous_metrics`, которые сохраняются один раз за интервал времени (по умолчанию — раз в секунду) |
-| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | Системная таблица, содержащая метрики, которые периодически рассчитываются в фоновом режиме. Например, объем используемой оперативной памяти. |
+| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | Системная таблица, содержащая метрики, которые периодически вычисляются в фоновом режиме. Например, объём используемой оперативной памяти. |
| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | Системная таблица, содержащая информацию о настройках таблиц AzureQueue. Доступна начиная с версии сервера `24.10`. |
| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | Системная таблица, содержащая информацию о задачах в пулах фонового планировщика. |
| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | Системная таблица, содержащая историю выполнения задач в пулах фонового планировщика. |
| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | Системная таблица с журнальными записями об операциях `BACKUP` и `RESTORE`. |
| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | Системная таблица с журнальными записями об операциях `BACKUP` и `RESTORE`. |
-| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | Системная таблица, содержащая записи журнала с информацией о различных операциях в blob-хранилище, таких как загрузки и удаления. |
+| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | Системная таблица, содержащая записи журнала с информацией о различных операциях с blob‑хранилищем, таких как загрузки и удаления. |
| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | Системная таблица, содержащая информацию о параметрах сборки сервера ClickHouse. |
| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | Системная таблица, содержащая информацию о кластерах, указанных в файле конфигурации, и серверах, заданных в них. |
-| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | Системная таблица, содержащая информацию о кодеках сжатия. |
-| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | Системная таблица, содержащая сведения о столбцах во всех таблицах |
-| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | Системная таблица с информацией о контрибьюторах. |
-| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | Системная таблица с информацией о трассировках стека при фатальных ошибках. |
+| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | Системная таблица, содержащая информацию о кодеках. |
+| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | Системная таблица, содержащая сведения о столбцах во всех таблицах. |
+| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | Системная таблица, содержащая информацию о контрибьюторах. |
+| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | Системная таблица, содержащая информацию о трассировках стека при фатальных ошибках. |
| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | Системная таблица, содержащая активные роли текущего пользователя. |
-| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | Содержит запросы, используемые страницей `/dashboard`, доступной через HTTP-интерфейс. Полезна для мониторинга и устранения неполадок. |
+| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | Содержит запросы, используемые страницей `/dashboard`, доступной через HTTP‑интерфейс. Полезна для мониторинга и устранения неполадок. |
| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | Системная таблица с информацией о существующих индексах пропуска данных для всех таблиц. |
| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | Системная таблица с информацией о поддерживаемых типах данных |
| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | Системная таблица, содержащая список движков баз данных, поддерживаемых сервером. |
@@ -58,7 +59,7 @@ doc_type: 'reference'
| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | Системная таблица, содержащая информацию о локальных файлах, находящихся в очереди на отправку в сегменты. |
| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | Системная таблица, содержащая информацию о кэшированных DNS‑записях. |
| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | Системная таблица, содержащая информацию о таблицах, для которых была выполнена команда DROP TABLE, но очистка их данных ещё не выполнена |
-| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | Системная таблица, содержащая информацию о частях удалённых таблиц MergeTree, сведения о которых содержатся в `system.dropped_tables` |
+| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | Системная таблица, содержащая информацию о частях таблиц MergeTree, удалённых и перечисленных в таблице `system.dropped_tables` |
| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | Системная таблица, содержащая все активные роли на данный момент, включая текущую роль текущего пользователя и роли, предоставленные текущей роли |
| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | Системная таблица, содержащая историю значений ошибок из таблицы `system.errors`, которая периодически сбрасывается на диск. |
| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | Системная таблица, содержащая коды ошибок с числом их срабатываний. |
@@ -66,7 +67,7 @@ doc_type: 'reference'
| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | Содержит список всех доступных failpoint-ов с указанием их типа и текущего состояния. |
| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | Системная таблица, содержащая информацию о скалярных и агрегатных функциях. |
| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | Системная таблица, показывающая, какие привилегии предоставлены учетным записям пользователей ClickHouse. |
-| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | Системная таблица, содержащая информацию о параметрах `graphite_rollup`, используемых в таблицах с типом движка `GraphiteMergeTree`. |
+| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | Системная таблица, содержащая информацию о параметрах `graphite_rollup`, используемых в таблицах с движком типа `GraphiteMergeTree`. |
| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | Эта таблица содержит гистограммные метрики, которые могут быть мгновенно вычислены и экспортированы в формате Prometheus. Она всегда содержит актуальные данные. |
| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | Системная таблица с историей снимков Iceberg |
| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | Системная таблица, содержащая информацию о файлах метаданных, прочитанных из таблиц Iceberg. Каждая запись соответствует либо корневому файлу метаданных, либо метаданным, извлечённым из файла Avro, либо отдельной записи из файла Avro. |
@@ -79,26 +80,26 @@ doc_type: 'reference'
| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | Системная таблица, содержащая информацию о слияниях и мутациях частей, которые в данный момент выполняются для таблиц семейства MergeTree. |
| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | Системная таблица, содержащая историю значений метрик из таблиц `system.metrics` и `system.events`, которая периодически сбрасывается на диск. |
| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | Системная таблица с метриками, которые можно вычислить на лету или имеющими актуальное значение. |
-| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | Системная таблица, содержащая информацию о текущих перемещениях частей данных таблиц MergeTree. Каждое перемещение части данных отображается отдельной строкой. |
-| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | Системная таблица, содержащая информацию о мутациях таблиц MergeTree и прогрессе их выполнения. Каждая команда мутации представлена одной строкой. |
+| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | Системная таблица, содержащая информацию о текущих перемещениях частей данных таблиц MergeTree. Каждое перемещение части данных представлено одной строкой. |
+| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | Системная таблица, содержащая информацию о мутациях таблиц MergeTree и ходе их выполнения. Каждая команда мутации представлена одной строкой. |
| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | Системная таблица, содержащая один столбец UInt64 с именем `number`, в котором хранятся почти все натуральные числа, начиная с нуля. |
-| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | Системная таблица, аналогичная таблице `system.numbers`, но чтение из неё выполняется параллельно, и числа могут возвращаться в произвольном порядке. |
+| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | Системная таблица, аналогичная таблице `system.numbers`, но чтение из неё выполняется параллельно и числа могут возвращаться в произвольном порядке. |
| [system.one](/operations/system-tables/one) | Системная таблица, состоящая из одной строки с единственным столбцом `dummy` типа UInt8, содержащим значение 0. Аналогична таблице `DUAL` в других СУБД. |
| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | Системная таблица, содержащая информацию о спанах трассировки выполненных запросов. |
-| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | Системная таблица, содержащая информацию о событиях, происходящих с частями данных в таблицах семейства MergeTree, например при добавлении или слиянии данных. |
-| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | Системная таблица, содержащая информацию о частях таблиц MergeTree |
+| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | Системная таблица, содержащая информацию о событиях, происходивших с частями данных в таблицах семейства MergeTree, например при добавлении или слиянии частей. |
+| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | Системная таблица, содержащая информацию о частях MergeTree. |
| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | Системная таблица, содержащая информацию о частях и столбцах таблиц MergeTree. |
| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | Системная таблица, содержащая один столбец UInt64 с именем `prime`, в котором хранятся простые числа в порядке возрастания, начиная с 2. |
| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | Системная таблица, предназначенная для реализации запроса `SHOW PROCESSLIST`. |
| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | Системная таблица, содержащая информацию о профилировании на уровне процессоров конвейера (эту информацию можно увидеть в выводе `EXPLAIN PIPELINE`) |
| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | Системная таблица, содержащая информацию о частях проекций для таблиц семейства MergeTree. |
-| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | Системная таблица, содержащая информацию о столбцах в частях проекций для таблиц семейства MergeTree |
+| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | Системная таблица, содержащая информацию о столбцах в частях проекций для таблиц семейства MergeTree. |
| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | Системная таблица, содержащая информацию о существующих проекциях во всех таблицах. |
| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | Системная таблица, отображающая содержимое кэша запросов. |
-| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | Системная таблица, отображающая содержимое кэша условий запроса. |
+| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | Системная таблица, отображающая содержимое кэша условий запросов. |
| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | Системная таблица, содержащая информацию о выполненных запросах, например время начала, длительность выполнения и сообщения об ошибках. |
| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | Системная таблица, содержащая историю значений использования памяти и метрик из таблицы `system.events` для отдельных запросов, которая периодически сбрасывается на диск. |
-| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | Системная таблица, содержащая информацию о потоках, которые выполняют запросы, например имя потока, время его запуска и продолжительность обработки запроса. |
+| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | Системная таблица, содержащая информацию о потоках, выполняющих запросы, например имя потока, время его запуска и длительность обработки запроса. |
| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | Системная таблица, содержащая информацию о зависимых представлениях, выполнявшихся при выполнении запроса, например о типе представления и времени его выполнения. |
| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | Системная таблица, содержащая информацию о максимальных значениях для всех интервалов всех квот. Одной квоте может соответствовать любое количество строк, включая ноль. |
| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | Системная таблица, содержащая информацию об использовании QUOTA текущим USER — какая часть уже израсходована и сколько осталось. |
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
index a9beca3d396..17bafdb6f75 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
@@ -8,6 +8,7 @@ doc_type: 'reference'
import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
+
# Функции для работы со строками \{#functions-for-working-with-strings\}
Функции [поиска](string-search-functions.md) и [замены](string-replace-functions.md) в строках описаны отдельно.
@@ -24,6 +25,7 @@ import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
+
## CRC32 \{#CRC32\}
Добавлена в версии: v20.1.0
@@ -58,6 +60,7 @@ SELECT CRC32('ClickHouse')
└─────────────────────┘
```
+
## CRC32IEEE \{#CRC32IEEE\}
Введена в версии: v20.1.0
@@ -92,6 +95,7 @@ SELECT CRC32IEEE('ClickHouse');
└─────────────────────────┘
```
+
## CRC64 \{#CRC64\}
Введена в версии: v20.1.0
@@ -126,6 +130,7 @@ SELECT CRC64('ClickHouse');
└──────────────────────┘
```
+
## appendTrailingCharIfAbsent \{#appendTrailingCharIfAbsent\}
Введена в: v1.1.0
@@ -161,6 +166,7 @@ SELECT appendTrailingCharIfAbsent('https://example.com', '/');
└──────────────────────────┘
```
+
## ascii \{#ascii\}
Введена в: v22.11.0
@@ -195,6 +201,7 @@ SELECT ascii('234')
└──────────────┘
```
+
## base32Decode \{#base32Decode\}
Добавлена в: v25.6.0
@@ -230,6 +237,7 @@ SELECT base32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base32Encode \{#base32Encode\}
Появилась в версии: v25.6.0
@@ -264,6 +272,7 @@ SELECT base32Encode('Encoded')
└─────────────────────────┘
```
+
## base58Decode \{#base58Decode\}
Введена в версии: v22.7.0
@@ -299,6 +308,7 @@ SELECT base58Decode('JxF12TrwUP45BMd');
└──────────────────────────┘
```
+
## base58Encode \{#base58Encode\}
Добавлена в версии: v22.7.0
@@ -333,6 +343,7 @@ SELECT base58Encode('ClickHouse');
└────────────────────────────┘
```
+
## base64Decode \{#base64Decode\}
Функция появилась в версии v18.16.0.
@@ -370,6 +381,7 @@ SELECT base64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base64Encode \{#base64Encode\}
Введена в версии: v18.16.0
@@ -406,6 +418,7 @@ SELECT base64Encode('clickhouse')
└────────────────────────────┘
```
+
## base64URLDecode \{#base64URLDecode\}
Добавлена в: v24.6.0
@@ -441,6 +454,7 @@ SELECT base64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## base64URLEncode \{#base64URLEncode\}
Добавлена в версии: v18.16.0
@@ -475,6 +489,7 @@ SELECT base64URLEncode('https://clickhouse.com')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## basename \{#basename\}
Добавлено в версии: v20.1.0
@@ -534,6 +549,7 @@ SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
└────────────────┴────────────────────────────┘
```
+
## byteHammingDistance \{#byteHammingDistance\}
Добавлено в версии v23.9.0
@@ -571,6 +587,44 @@ SELECT byteHammingDistance('karolin', 'kathrin')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## caseFoldUTF8 \{#caseFoldUTF8\}
+
+добавлена в версии: v26.3.0
+
+Применяет Unicode case folding к строке UTF-8, приводя её к нормализованной форме, аналогичной нижнему регистру и подходящей для сравнений без учёта регистра.
+
+Применяет стандартный Unicode case folding. Сохраняет символы совместимости, на которые case folding не влияет
+(например, римские цифры, числа в кружках), но обратите внимание, что некоторые лигатуры, такие как `ffi`, всё равно раскладываются, поскольку сам Unicode case folding их разворачивает.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+caseFoldUTF8(str)
+```
+
+**Аргументы**
+
+- `str` — входная строка в кодировке UTF-8. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Возвращаемое значение**
+
+Строка UTF-8 после свёртки регистра. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Примеры**
+
+**Базовая свёртка регистра**
+
+```sql title=Query
+SELECT caseFoldUTF8('Straße')
+```
+
+```response title=Response
+┌─caseFoldUTF8('Straße')─┐
+│ strasse │
+└─────────────────────────┘
+```
+
## compareSubstrings \{#compareSubstrings\}
Впервые появилось в: v25.2.0
@@ -614,6 +668,7 @@ SELECT compareSubstrings('Saxony', 'Anglo-Saxon', 0, 6, 5) AS result
└────────┘
```
+
## concat \{#concat\}
Введена в версии: v1.1.0
@@ -663,6 +718,7 @@ SELECT concat(42, 144)
└─────────────────┘
```
+
## concatAssumeInjective \{#concatAssumeInjective\}
Введена в: v1.1.0
@@ -702,6 +758,7 @@ SELECT concat(key1, key2), sum(value) FROM key_val GROUP BY concatAssumeInjectiv
└────────────────────┴────────────┘
```
+
## concatWithSeparator \{#concatWithSeparator\}
Добавлена в версии: v22.12.0
@@ -739,6 +796,7 @@ SELECT concatWithSeparator('a', '1', '2', '3', '4')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## concatWithSeparatorAssumeInjective \{#concatWithSeparatorAssumeInjective\}
Введена в версии: v22.12.0
@@ -798,6 +856,7 @@ GROUP BY concatWithSeparatorAssumeInjective('-', first_name, last_name);
└─────────────┴─────────────┘
```
+
## conv \{#conv\}
Добавлено в версии v1.1.0
@@ -865,6 +924,7 @@ SELECT conv('1010', 2, 8)
12
```
+
## convertCharset \{#convertCharset\}
Добавлена в версии v1.1.0
@@ -901,6 +961,7 @@ SELECT convertCharset('Café', 'UTF-8', 'ISO-8859-1');
└──────────────────────────┘
```
+
## damerauLevenshteinDistance \{#damerauLevenshteinDistance\}
Добавлено в: v24.1.0
@@ -936,6 +997,7 @@ SELECT damerauLevenshteinDistance('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeHTMLComponent \{#decodeHTMLComponent\}
Появилась в версии: v23.9.0
@@ -970,6 +1032,7 @@ SELECT decodeHTMLComponent('<div>Hello & "World"</div>
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeXMLComponent \{#decodeXMLComponent\}
Появилась в версии: v21.2.0
@@ -1004,6 +1067,7 @@ SELECT decodeXMLComponent('<tag>Hello & World</tag>')
└──────────────────────────┘
```
+
## editDistance \{#editDistance\}
Добавлена в версии: v23.9.0
@@ -1041,6 +1105,7 @@ SELECT editDistance('clickhouse', 'mouse')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## editDistanceUTF8 \{#editDistanceUTF8\}
Введена в версии: v24.6.0
@@ -1078,6 +1143,7 @@ SELECT editDistanceUTF8('我是谁', '我是我')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## encodeXMLComponent \{#encodeXMLComponent\}
Введена в версии: v21.1.0
@@ -1114,6 +1180,7 @@ SELECT
└────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWith \{#endsWith\}
Добавлена в версии: v1.1.0
@@ -1149,6 +1216,7 @@ SELECT endsWith('ClickHouse', 'House');
└──────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitive \{#endsWithCaseInsensitive\}
Добавлено в версии: v25.9.0
@@ -1184,6 +1252,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'HOUSE');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#endsWithCaseInsensitiveUTF8\}
Впервые представлена в: v25.9.0
@@ -1221,6 +1290,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitiveUTF8('данных', 'ых');
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithUTF8 \{#endsWithUTF8\}
Введена в: v23.8.0
@@ -1258,6 +1328,7 @@ SELECT endsWithUTF8('данных', 'ых');
└──────────────────────────────┘
```
+
## extractTextFromHTML \{#extractTextFromHTML\}
Появилась в v21.3.0
@@ -1311,6 +1382,7 @@ SELECT extractTextFromHTML('
└────────────────────────────────────────┘
```
+
## firstLine \{#firstLine\}
Добавлена в: v23.7.0
@@ -1345,6 +1417,7 @@ SELECT firstLine('foo\\nbar\\nbaz')
└────────────────────────────┘
```
+
## idnaDecode \{#idnaDecode\}
Добавлена в версии: v24.1.0
@@ -1381,6 +1454,7 @@ SELECT idnaDecode('xn--strae-oqa.xn--mnchen-3ya.de')
└───────────────────────────────────────────────┘
```
+
## idnaEncode \{#idnaEncode\}
Добавлено в версии: v24.1.0
@@ -1420,6 +1494,7 @@ SELECT idnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## initcap \{#initcap\}
Впервые появилась в: v23.7.0
@@ -1472,6 +1547,7 @@ SELECT initcap('John''s cat won''t eat.');
└──────────────────────────┘
```
+
## initcapUTF8 \{#initcapUTF8\}
Добавлено в версии: v23.7.0
@@ -1513,6 +1589,7 @@ SELECT initcapUTF8('не тормозит')
└────────────────────────────┘
```
+
## isValidASCII \{#isValidASCII\}
Введена в версии: v25.9.0
@@ -1544,6 +1621,7 @@ SELECT isValidASCII('hello') AS is_ascii, isValidASCII('你好') AS is_not_ascii
```response title=Response
```
+
## isValidUTF8 \{#isValidUTF8\}
Впервые представлена в: v20.1.0
@@ -1578,6 +1656,7 @@ SELECT isValidUTF8('\\xc3\\xb1') AS valid, isValidUTF8('\\xc3\\x28') AS invalid
└───────┴─────────┘
```
+
## jaroSimilarity \{#jaroSimilarity\}
Введена в версии: v24.1.0
@@ -1613,6 +1692,7 @@ SELECT jaroSimilarity('clickhouse', 'click')
└───────────────────────────────────────┘
```
+
## jaroWinklerSimilarity \{#jaroWinklerSimilarity\}
Впервые добавлена в версии v24.1.0
@@ -1648,6 +1728,7 @@ SELECT jaroWinklerSimilarity('clickhouse', 'click')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## left \{#left\}
Введено в версии v22.1.0
@@ -1696,6 +1777,7 @@ SELECT left('Hello World', -6)
Hello
```
+
## leftPad \{#leftPad\}
Добавлено в: v21.8.0
@@ -1734,6 +1816,7 @@ SELECT leftPad('abc', 7, '*'), leftPad('def', 7)
└────────────────────────┴───────────────────┘
```
+
## leftPadUTF8 \{#leftPadUTF8\}
Добавлена в версии: v21.8.0
@@ -1771,6 +1854,7 @@ SELECT leftPadUTF8('абвг', 7, '*'), leftPadUTF8('дежз', 7)
└─────────────────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## leftUTF8 \{#leftUTF8\}
Появилась в версии: v22.1.0
@@ -1819,6 +1903,7 @@ SELECT leftUTF8('Привет', -4)
Пр
```
+
## lengthUTF8 \{#lengthUTF8\}
Введена в версии: v1.1.0
@@ -1857,6 +1942,7 @@ SELECT lengthUTF8('Здравствуй, мир!')
└────────────────────────────────┘
```
+
## lower \{#lower\}
Введена в версии: v1.1.0
@@ -1893,6 +1979,7 @@ SELECT lower('CLICKHOUSE')
└─────────────────────┘
```
+
## lowerUTF8 \{#lowerUTF8\}
Введена в: v1.1.0
@@ -1925,6 +2012,7 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
Добавлена в версии: v21.11.0
@@ -1963,6 +2051,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
Добавлена в версии: v21.11.0
@@ -2001,6 +2090,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
Появилась в версии: v21.11.0
@@ -2037,6 +2127,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
Добавлена в: v21.11.0
@@ -2073,6 +2164,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
Добавлено в: v24.1.0
@@ -2108,6 +2200,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
Впервые представлена в версии: v24.1.0
@@ -2143,6 +2236,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
Впервые появилась в: v23.2.0
@@ -2185,6 +2279,45 @@ SELECT
└──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## removeDiacriticsUTF8 \{#removeDiacriticsUTF8\}
+
+добавлена в версии: v26.3.0
+
+Удаляет диакритические знаки (акценты) из строки UTF-8, раскладывая символы с помощью NFD,
+удаляя комбинируемые знаки (категория Unicode Mn), а затем выполняя обратную композицию с помощью NFC.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+removeDiacriticsUTF8(str)
+```
+
+**Псевдонимы**: `removeAccentsUTF8`
+
+**Аргументы**
+
+* `str` — входная строка в кодировке UTF-8. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Возвращаемое значение**
+
+Строка в кодировке UTF-8 с удалёнными диакритическими знаками. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Примеры**
+
+**Базовое удаление диакритических знаков**
+
+```sql title=Query
+SELECT removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')
+```
+
+```response title=Response
+┌─removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')─┐
+│ cafe resume naive │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+
## repeat \{#repeat\}
Добавлено в: v20.1.0
@@ -2220,6 +2353,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
Добавлено в версии: v1.1.0
@@ -2254,6 +2388,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
Появилась в версии: v22.1.0
@@ -2302,6 +2437,7 @@ SELECT right('Hello', -3)
lo
```
+
## rightPad \{#rightPad\}
Введена в версии v21.8.0
@@ -2340,6 +2476,7 @@ SELECT rightPad('abc', 7, '*'), rightPad('abc', 7)
└─────────────────────────┴────────────────────┘
```
+
## rightPadUTF8 \{#rightPadUTF8\}
Введена в: v21.8.0
@@ -2377,6 +2514,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
Введена в: v22.1.0
@@ -2425,6 +2563,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
Впервые представлена в: v23.4.0
@@ -2459,6 +2598,7 @@ SELECT soundex('aksel')
└──────────────────┘
```
+
## space \{#space\}
Появилась в версии: v23.5.0
@@ -2493,6 +2633,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
Добавлена в версии: v25.5.0
@@ -2533,6 +2674,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
Добавлена в версии v25.5.0
@@ -2573,6 +2715,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
Добавлено в: v25.5.0
@@ -2612,6 +2755,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
Добавлено в: v25.5.0
@@ -2651,6 +2795,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
Добавлена в: v1.1.0
@@ -2686,6 +2831,7 @@ SELECT startsWith('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitive \{#startsWithCaseInsensitive\}
Добавлена в версии: v25.9.0
@@ -2721,6 +2867,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
Появилась в: v25.9.0
@@ -2758,6 +2905,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
Добавлена в версии: v23.8.0
@@ -2795,6 +2943,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
Появилась в версии v25.6.0
@@ -2829,6 +2978,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
Введена в версии: v25.6.0
@@ -2863,6 +3013,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
Введена в версии v23.11.0
@@ -2898,6 +3049,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
Добавлена в версии: v23.11.0
@@ -2933,6 +3085,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
Введена в версии: v1.1.0
@@ -2977,6 +3130,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
Введена в версии: v23.7.0
@@ -3015,6 +3169,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
Впервые появилась в: v23.7.0
@@ -3051,6 +3206,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
Добавлено в: v1.1.0
@@ -3096,6 +3252,7 @@ SELECT 'Täglich grüßt das Murmeltier.' AS str, substringUTF8(str, 9), substri
Täglich grüßt das Murmeltier. grüßt das Murmeltier. grüßt
```
+
## toValidUTF8 \{#toValidUTF8\}
Добавлена в: v20.1.0
@@ -3132,6 +3289,7 @@ c
└───────────────────────┘
```
+
## trimBoth \{#trimBoth\}
Представлена в: v20.1.0
@@ -3170,6 +3328,7 @@ SELECT trimBoth('$$ClickHouse$$', '$')
└──────────────────────────┘
```
+
## trimLeft \{#trimLeft\}
Добавлена в версии v20.1.0
@@ -3208,6 +3367,7 @@ SELECT trimLeft('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## trimRight \{#trimRight\}
Введена в версии v20.1.0
@@ -3246,6 +3406,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
Добавлена в: v25.6.0
@@ -3280,6 +3441,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
Добавлена в версии v22.10.0
@@ -3314,6 +3476,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
Появилась в версии: v18.16.0
@@ -3348,6 +3511,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
Введена в: v18.16.0
@@ -3382,6 +3546,7 @@ SELECT tryBase64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## tryIdnaEncode \{#tryIdnaEncode\}
Добавлена в версии: v24.1.0
@@ -3417,6 +3582,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
Добавлена в версии: v24.1.0
@@ -3451,6 +3617,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
Добавлена в версии: v1.1.0
@@ -3487,6 +3654,7 @@ SELECT upper('clickhouse')
└─────────────────────┘
```
+
## upperUTF8 \{#upperUTF8\}
Добавлена в: v1.1.0
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
index 75ef2fbe6d5..a349d6f52c4 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
@@ -193,9 +193,11 @@ QUERY id: 0
* `sorting` — Печатает описание сортировки для каждого шага плана, который выдаёт отсортированный результат. По умолчанию: 0.
* `keep_logical_steps` — Сохраняет логические шаги плана для JOIN вместо преобразования их в физические реализации JOIN. По умолчанию: 0.
* `json` — Печатает шаги плана запроса как строку в формате [JSON](/interfaces/formats/JSON). По умолчанию: 0. Рекомендуется использовать формат [TabSeparatedRaw (TSVRaw)](/interfaces/formats/TabSeparatedRaw), чтобы избежать лишнего экранирования.
-* `input_headers` - Печатает входные заголовки для шага. По умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
-* `column_structure` - Дополнительно печатает структуру столбцов в заголовках, помимо их имени и типа. По умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
+* `input_headers` — Печатает входные заголовки для шага. По умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
+* `column_structure` — Дополнительно печатает структуру столбцов в заголовках, помимо их имени и типа. По умолчанию: 0. В основном полезно только разработчикам для отладки проблем, связанных с несоответствием входных и выходных заголовков.
* `distributed` — Показывает планы запросов, выполняемые на удалённых узлах для distributed таблиц или параллельных реплик. По умолчанию: 0.
+* `compact` — Если параметр включён, скрывает из плана шаги выражений и подробную информацию о действиях (входы, функции, псевдонимы и позиции вывода). Действует только при `actions = 1`. По умолчанию: 0.
+* `pretty` — Печатает дерево плана с использованием символов рисования линий (├──, └──, │) вместо отступов для визуализации иерархии. Также форматирует свойства шага JOIN в одной строке. По умолчанию: 0.
Когда `json=1`, имена шагов будут содержать дополнительный суффикс с уникальным идентификатором шага.
@@ -269,7 +271,8 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
}
```
-При значении `header` = 1 ключ `Header` добавляется к шагу в виде массива столбцов.
+
+Если `header` = 1, к шагу добавляется ключ `Header`, содержащий массив столбцов.
Пример:
@@ -277,7 +280,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
```
-
```json
[
{
@@ -378,6 +380,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
Пример:
+
```json
"Node Type": "ReadFromMergeTree",
"Projections": [
@@ -406,7 +409,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-
Если `actions` = 1, добавляемые ключи зависят от типа шага.
Пример:
@@ -466,6 +468,23 @@ EXPLAIN json = 1, actions = 1, description = 0 SELECT 1 FORMAT TSVRaw;
]
```
+При `compact = 1` каждый шаг `Expression` убирается. Кроме того, если установлено `actions = 1`, строки `Actions` и `Positions` скрываются, и остаются только описания шагов:
+
+```sql
+EXPLAIN actions = 1, compact = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Aggregating
+Keys: modulo(__table1.number, 4_UInt8)
+Aggregates:
+ sum(__table1.number)
+ Function: sum(UInt64) → UInt64
+ Arguments: __table1.number
+Skip merging: 0
+ ReadFromSystemNumbers
+```
+
При `distributed` = 1 вывод включает не только локальный план запроса, но и планы запросов, которые будут выполняться на удалённых узлах. Это полезно для анализа и отладки распределённых запросов.
Пример с distributed таблицей:
@@ -510,6 +529,21 @@ Expression ((Project names + Projection))
В обоих примерах план запроса показывает полный процесс выполнения, включая локальные и удалённые этапы.
+При `pretty` = 1 дерево плана отображается с помощью символов псевдографики вместо отступов:
+
+
+```sql
+EXPLAIN pretty = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Expression ((Project names + Projection))
+└──Aggregating
+ └──Expression ((Before GROUP BY + Change column names to column identifiers))
+ └──ReadFromSystemNumbers
+```
+
+
### EXPLAIN PIPELINE \{#explain-pipeline\}
Настройки:
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
index ca5fcca02bb..c44c02bc0c7 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
@@ -24,6 +24,7 @@ import finish_import from '@site/static/images/clickstack/cloudflare/finish-impo
import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/cloudflare/example-dashboard.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
+
# Мониторинг логов Cloudflare с ClickStack \{#cloudflare-clickstack\}
:::note[Кратко]
@@ -54,6 +55,7 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
Этот вариант проще в настройке (не требуется настраивать S3, SQS или IAM), но Cloudflare Logpush [не может восстановить исторические данные](https://developers.cloudflare.com/logs/logpush/) в случае сбоя доставки — поэтому, если ClickHouse недоступен во время отправки, эти логи будут потеряны безвозвратно.
:::
+
## Интеграция с существующим Cloudflare Logpush \{#existing-cloudflare\}
В этом разделе предполагается, что Cloudflare Logpush уже настроен для экспорта логов в S3. Если нет, сначала воспользуйтесь [руководством Cloudflare по настройке AWS S3](https://developers.cloudflare.com/logs/get-started/enable-destinations/aws-s3/).
@@ -65,13 +67,13 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
* Имя S3 бакета и регион, в который Cloudflare записывает логи
- #### Настройка аутентификации S3 \{#configure-auth\}
+ #### Настройка аутентификации S3
ClickPipes требует разрешения на чтение из вашего S3 бакета. Следуйте руководству [Безопасный доступ к данным S3](/docs/cloud/data-sources/secure-s3), чтобы настроить доступ на основе роли IAM или доступ на основе учётных данных.
Полные сведения об аутентификации и разрешениях ClickPipes S3 см. в [справочной документации по S3 ClickPipes](/docs/integrations/clickpipes/object-storage/s3/overview#access-control).
- #### Создание задания ClickPipes \{#create-clickpipes\}
+ #### Создание задания ClickPipes
1. Консоль ClickHouse Cloud → **Источники данных** → **Создать ClickPipe**
2. **Источник**: Amazon S3
@@ -108,7 +110,7 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
При первом создании ClickPipes выполняет начальную загрузку **всех существующих файлов** по указанному пути, после чего переключается в режим непрерывного опроса. Если ваш бакет содержит большой накопленный объём логов Cloudflare, начальная загрузка может занять некоторое время.
:::
- #### Настройка источника данных HyperDX \{#configure-source\}
+ #### Настройка источника данных HyperDX
ClickPipes осуществляет приём логов Cloudflare в плоскую таблицу с нативными именами полей Cloudflare. Чтобы просматривать эти логи в HyperDX, настройте пользовательский источник данных, который сопоставляет столбцы Cloudflare с представлением логов HyperDX.
@@ -141,7 +143,7 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
Это позволяет напрямую сопоставлять нативные столбцы Cloudflare с просмотрщиком журналов HyperDX без какого-либо преобразования или дублирования данных. В поле **Body** отображается сводка запроса, например `GET /api/v1/users 200`, а все поля Cloudflare доступны как атрибуты для поиска.
- #### Проверка данных в HyperDX \{#verify-hyperdx\}
+ #### Проверка данных в HyperDX
Перейдите в представление **Search** и выберите источник **Cloudflare Logs**. Задайте временной диапазон, охватывающий ваши данные. Вы должны увидеть записи логов с:
@@ -154,12 +156,12 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
-## Демонстрационный набор данных \{#demo-dataset\}
+## Демонстрационный набор данных
Для пользователей, которые хотят протестировать интеграцию перед настройкой рабочего Cloudflare Logpush, мы предоставляем пример набора данных с реалистичными журналами HTTP-запросов.
- #### Запустите ClickPipes с демонстрационным набором данных \{#start-demo\}
+ #### Запустите ClickPipes с демонстрационным набором данных
1. Консоль ClickHouse Cloud → **Data Sources** → **Create ClickPipe**
2. **Источник**: Amazon S3
@@ -173,11 +175,11 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
Набор данных включает 5 000 записей журналов HTTP-запросов за 24 часа с реалистичными паттернами, включая трафик из нескольких стран, попадания и промахи кэша, запросы к API и статическим ресурсам, ответы с ошибками и события безопасности.
- #### Настройте источник данных HyperDX \{#configure-demo-source\}
+ #### Настройте источник данных HyperDX
Следуйте [шагам настройки источника данных](#configure-source), чтобы создать источник HyperDX, указывающий на таблицу `cloudflare_http_logs`. Если вы уже настроили источник в разделе интеграции для production, этот шаг не требуется.
- #### Проверьте демонстрационные данные \{#verify-demo\}
+ #### Проверьте демонстрационные данные
```sql
SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
@@ -197,12 +199,12 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
:::
-## Панели мониторинга и визуализация \{#dashboards\}
+## Панели мониторинга и визуализация
- #### Скачать конфигурацию панели мониторинга \{#download\}
+ #### Скачать конфигурацию панели мониторинга
- #### Импорт панели мониторинга \{#import-dashboard\}
+ #### Импорт панели мониторинга
1. HyperDX → **Dashboards** → **Import Dashboard**
@@ -212,7 +214,7 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
- #### Просмотр панели мониторинга \{#view-dashboard\}
+ #### Просмотр панели мониторинга
@@ -221,9 +223,9 @@ https://YOUR_CLICKHOUSE_HOST:8443/?query=INSERT+INTO+cloudflare_http_logs+FORMAT
:::
-## Устранение неполадок \{#troubleshooting\}
+## Устранение неполадок
-### Данные не появляются в ClickHouse \{#no-data\}
+### Данные не появляются в ClickHouse
Проверьте, что таблица создана и содержит данные:
@@ -234,7 +236,8 @@ SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
Если таблица существует, но пуста, проверьте наличие ошибок в ClickPipes: ClickHouse Cloud Console → **Data Sources** → ваш ClickPipe → **Logs**. Если возникают проблемы с аутентификацией при доступе к приватным бакетам, см. [документацию по управлению доступом для S3 ClickPipes](/docs/integrations/clickpipes/object-storage/s3/overview#access-control).
-### Журналы не отображаются в HyperDX \{#no-hyperdx\}
+
+### Журналы не отображаются в HyperDX
Если данные есть в ClickHouse, но не видны в HyperDX, проверьте конфигурацию источника данных:
@@ -242,15 +245,13 @@ SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
* Убедитесь, что в поле **Timestamp Column** указано значение `toDateTime(EdgeStartTimestamp / 1000000000)` — временные метки Cloudflare заданы в наносекундах и должны быть преобразованы
* Убедитесь, что выбранный в HyperDX временной диапазон охватывает эти данные. Для демонстрационного набора данных используйте **2026-02-23 00:00:00 - 2026-02-26 00:00:00**
-## Следующие шаги \{#next-steps\}
-
-Теперь, когда логи Cloudflare поступают в ClickStack:
+## Следующие шаги {#next-steps}
-* Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для событий безопасности (блокировки WAF, всплески бот-трафика, пороговые значения уровня ошибок)
-* Оптимизируйте [политики хранения](/use-cases/observability/clickstack/ttl) с учетом объема данных
-* Создайте дополнительные дашборды для конкретных сценариев использования (производительность API, оптимизация кэша, анализ географии трафика)
+- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для событий безопасности (блокировки WAF, всплески бот-трафика, пороговые значения уровня ошибок)
+- Оптимизируйте [политики хранения](/use-cases/observability/clickstack/ttl) с учетом объема данных
+- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев использования (производительность API, оптимизация кэша, анализ географии трафика)
-## Переход к production \{#going-to-production\}
+## Переход к production
В этом руководстве показано, как выполнять приём журналов Cloudflare с использованием общедоступного демонстрационного набора данных. Для production-развертываний настройте Cloudflare Logpush на запись в собственный S3 бакет и настройте ClickPipes с [аутентификацией на основе IAM-ролей](/docs/cloud/data-sources/secure-s3) для безопасного доступа. Выбирайте только те [поля Logpush](https://developers.cloudflare.com/logs/logpush/logpush-job/datasets/zone/http_requests/), которые вам нужны, чтобы снизить затраты на хранение и объём ингестии. Включите в Logpush ежедневные подпапки для более удобной организации файлов и используйте `**/*` в шаблоне пути ClickPipes, чтобы сопоставлять файлы во всех подкаталогах.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
index f39d0072439..962e200188d 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
@@ -25,17 +25,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг логов AWS CloudWatch с ClickStack \{#cloudwatch-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-В этом руководстве показано, как пересылать логи AWS CloudWatch в ClickStack с помощью приёмника AWS CloudWatch в OpenTelemetry Collector. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OpenTelemetry Collector для получения логов из CloudWatch
-- Настроить учётные данные AWS и права IAM
-- Отправлять логи CloudWatch в ClickStack через OTLP
-- Фильтровать и автоматически обнаруживать группы логов
-- Использовать готовый дашборд для визуализации паттернов логов CloudWatch
-
-Демонстрационный набор данных с примерами логов доступен, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки вашего боевого окружения AWS.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+Пересылайте логи AWS CloudWatch в ClickStack с помощью приёмника CloudWatch в OpenTelemetry Collector. Поддерживаются именованные группы логов и автообнаружение. Включает демонстрационный набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Обзор \{#overview\}
@@ -493,13 +483,11 @@ groups:
```
-## Следующие шаги {#next-steps}
-
-Теперь, когда журналы CloudWatch поступают в ClickStack:
+## Следующие шаги
-- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (сбоев подключений, всплесков ошибок)
-- Сократите затраты на CloudWatch, настроив периоды хранения или архивацию в S3, теперь, когда журналы уже есть в ClickStack
-- Отфильтруйте шумные группы логов, удалив их из конфигурации коллектора, чтобы уменьшить объём принимаемых данных
+* Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (сбоев подключений, всплесков ошибок)
+* Сократите затраты на CloudWatch, настроив периоды хранения или архивацию в S3, теперь, когда журналы уже есть в ClickStack
+* Отфильтруйте шумные группы логов, удалив их из конфигурации коллектора, чтобы уменьшить объём принимаемых данных
## Переход в продакшн {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
index 13495bc2ed3..2eaf59605f0 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
@@ -22,19 +22,10 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
import Tabs from '@theme/Tabs';
import TabItem from '@theme/TabItem';
-# Мониторинг журналов хостов EC2 с помощью ClickStack \{#ec2-host-logs-clickstack\}
+# Мониторинг логов хостов EC2 с помощью ClickStack \{#ec2-host-logs-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-Отслеживайте системные журналы EC2 с помощью ClickStack, установив OpenTelemetry Collector на ваши экземпляры. Коллектор автоматически обогащает логи метаданными EC2 (ID экземпляра, регион, зона доступности, тип экземпляра). Вы узнаете, как:
-
-- Установить и настроить OpenTelemetry Collector на экземплярах EC2
-- Автоматически обогащать логи метаданными EC2
-- Отправлять логи в ClickStack по OTLP
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации журналов хостов EC2 с облачным контекстом
-
-Для тестирования доступен демонстрационный набор данных с примерами логов и смоделированными метаданными EC2.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+Собирайте и визуализируйте системные логи EC2 в ClickStack с помощью OpenTelemetry Collector с автоматическим обогащением метаданными EC2 (ID экземпляра, регион, AZ, тип экземпляра). Включает Демонстрационный датасет и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим экземпляром EC2 \{#existing-ec2\}
@@ -587,9 +578,11 @@ sudo journalctl -u otelcol-contrib -n 50
## Дальнейшие шаги {#next-steps}
-После настройки мониторинга логов хоста EC2:
-
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных системных событий (отказы сервисов, неуспешные попытки аутентификации, предупреждения о состоянии диска)
- Фильтруйте данные по атрибутам метаданных EC2 (регион, тип экземпляра, ID экземпляра), чтобы отслеживать конкретные ресурсы
- Коррелируйте логи хоста EC2 с логами приложений для комплексного устранения неполадок
-- Создавайте пользовательские дашборды для мониторинга безопасности (попытки SSH-доступа, использование sudo, блокировки брандмауэра)
\ No newline at end of file
+- Создавайте пользовательские панели мониторинга для мониторинга безопасности (попытки SSH-доступа, использование sudo, блокировки брандмауэра)
+
+## Переход к промышленной эксплуатации {#going-to-production}
+
+В этом руководстве OpenTelemetry Collector устанавливается непосредственно на экземпляры EC2, что является рекомендуемым вариантом для мониторинга на уровне хоста в промышленной эксплуатации. Для управления коллекторами на большом количестве экземпляров рассмотрите возможность использования инструментов управления конфигурацией (Ansible, Chef, Puppet) или OpenTelemetry Operator в средах Kubernetes. Сведения о конфигурации для промышленной эксплуатации см. в разделе [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry).
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
index 91f2e63df5e..db9a82114a6 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
@@ -20,18 +20,10 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
import Tabs from '@theme/Tabs';
import TabItem from '@theme/TabItem';
-# Мониторинг системных логов хоста с ClickStack \{#host-logs-clickstack\}
+# Мониторинг логов хоста с помощью ClickStack \{#host-logs-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как отслеживать системные логи хоста с помощью ClickStack, настроив OTel collector для сбора логов от systemd, ядра, SSH, cron и других системных сервисов. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OTel collector для чтения файлов системных логов
-- Развернуть ClickStack с вашей собственной конфигурацией
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации данных по логам хоста (ошибки, предупреждения, активность сервисов)
-
-Демонстрационный набор данных с примерами логов доступен, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки рабочих хостов.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Собирайте и визуализируйте системные логи хоста (syslog, auth, kernel) в ClickStack с помощью приёмника OTel `filelog`. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующими хостами \{#existing-hosts\}
@@ -485,12 +477,10 @@ tail -5 /var/log/system.log
## Следующие шаги {#next-steps}
-После настройки мониторинга логов хоста:
-
- Настройте [алерты](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических системных событий (сбоев сервисов, ошибок аутентификации, предупреждений о диске)
- Фильтруйте по конкретным юнитам для мониторинга отдельных сервисов
- Коррелируйте логи хоста с логами приложений для комплексного устранения неполадок
-- Создавайте пользовательские дашборды для мониторинга безопасности (попытки SSH-доступа, использование sudo, блокировки межсетевым экраном)
+- Создавайте пользовательские панели мониторинга для мониторинга безопасности (попытки SSH-доступа, использование sudo, блокировки межсетевым экраном)
## Переход в продакшн {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
index 3b5f6cf8f6f..1fa710a795a 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
@@ -17,18 +17,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/jvm/jvm-metrics-da
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# Мониторинг JVM‑метрик с помощью ClickStack \{#jvm-clickstack\}
+# Мониторинг метрик JVM в ClickStack \{#jvm-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как мониторить JVM‑приложения с помощью ClickStack, используя Java‑агент OpenTelemetry для сбора метрик. Вы узнаете, как:
-
-- Подключить Java‑агент OpenTelemetry к вашему JVM‑приложению
-- Настроить агент на отправку метрик в ClickStack через OTLP
-- Использовать готовую панель для визуализации кучи памяти, сборки мусора, потоков и ЦП
-
-Демонстрационный набор данных с примерами метрик доступен, если вы хотите протестировать интеграцию, прежде чем инструментировать ваши продуктивные приложения.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Мониторьте JVM‑приложения в ClickStack с помощью Java‑агента OpenTelemetry. Доступны демо‑набор данных и готовая панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим JVM‑приложением \{#existing-jvm\}
@@ -287,10 +279,8 @@ echo $OTEL_METRICS_EXPORTER
## Следующие шаги \{#next-steps\}
-Теперь, когда метрики JVM поступают в ClickStack, рекомендуется:
-
-- Настроить [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик, таких как высокое использование heap, частые паузы GC или исчерпание потоков
-- Изучить [другие интеграции ClickStack](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides), чтобы объединить данные вашей обсервабилити
+* Настроить [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик, таких как высокое использование heap, частые паузы GC или исчерпание потоков
+* Изучить [другие интеграции ClickStack](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides), чтобы объединить данные вашей обсервабилити
## Переход в продакшен \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
index 4ab9d5ffb76..0255cf46095 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
@@ -20,15 +20,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг метрик Kafka с помощью ClickStack \{#kafka-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-В этом руководстве показано, как отслеживать метрики производительности Apache Kafka с помощью ClickStack, используя OpenTelemetry JMX Metric Gatherer. Вы узнаете, как:
-
-- Включить JMX на брокерах Kafka и настроить JMX Metric Gatherer
-- Отправлять метрики Kafka в ClickStack через OTLP
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации производительности Kafka (пропускная способность брокеров, отставание потребителей, состояние партиций, задержка запросов)
-
-Доступен демонстрационный набор данных с примерами метрик, если вы хотите протестировать интеграцию перед настройкой боевого кластера Kafka.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+Мониторьте метрики производительности Apache Kafka в ClickStack с помощью OTel JMX Metric Gatherer. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим развертыванием Kafka \{#existing-kafka\}
@@ -302,22 +294,22 @@ HyperDX отображает временные метки в локальном
## Устранение неполадок {#troubleshooting}
-#### Метрики не отображаются в HyperDX
+### Метрики не отображаются в HyperDX
**Убедитесь, что API-ключ задан и передаётся в контейнер:**
```bash
-# Проверка переменной окружения
+# Check environment variable
echo $CLICKSTACK_API_KEY
-# Проверка наличия переменной в контейнере
+# Verify it's in the container
docker exec env | grep CLICKSTACK_API_KEY
```
Если параметр не задан, задайте его и перезапустите:
```bash
-export CLICKSTACK_API_KEY=ваш-api-ключ
+export CLICKSTACK_API_KEY=your-api-key-here
docker compose up -d kafka-jmx-exporter
```
@@ -341,14 +333,15 @@ docker compose logs kafka-jmx-exporter | grep -i "error\|connection" | tail -10
**Сгенерируйте активность в Kafka, чтобы заполнить метрики:**
```bash
-# Создание тестового топика
+# Create a test topic
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --create --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092 --partitions 3 --replication-factor 1"
-# Отправка тестовых сообщений
+# Send test messages
echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-console-producer --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### Ошибки авторизации \{#created-dashboard\}
+
+### Ошибки авторизации
Если вы видите `Authorization failed` или `401 Unauthorized`:
@@ -356,17 +349,18 @@ echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset
2. Повторно выполните экспорт и перезапустите:
```bash
-export CLICKSTACK_API_KEY=ваш-корректный-api-ключ
+export CLICKSTACK_API_KEY=your-correct-api-key
docker compose down
docker compose up -d
```
-#### Конфликты портов при выполнении команд клиента Kafka \{#import-dashboard\}
+
+### Конфликты портов при выполнении команд клиента Kafka
При выполнении команд клиента Kafka внутри контейнера Kafka вы можете увидеть:
```bash
-Ошибка: порт уже используется: 9999
+Error: Port already in use: 9999
```
Добавьте к каждой команде префикс `unset JMX_PORT &&`:
@@ -375,7 +369,8 @@ docker compose up -d
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --list --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### Проблемы с сетевым подключением \{#no-metrics\}
+
+### Проблемы с сетевым подключением
Если в логах экспортера JMX появляется сообщение `Connection refused`:
@@ -383,17 +378,24 @@ docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --list --bootstrap-ser
```bash
docker compose ps
-docker network inspect <имя-сети>
+docker network inspect
```
Проверка подключения:
```bash
-# Из JMX-экспортера в ClickStack {#check-environment-variable}
+# From JMX exporter to ClickStack
docker exec sh -c "timeout 2 bash -c 'cat < /dev/null > /dev/tcp/clickstack/4318' && echo 'Connected' || echo 'Failed'"
```
-## Переход в продакшн \{#going-to-production\}
+
+## Следующие шаги \{#next-steps\}
+
+- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (недореплицированные партиции, рост отставания потребителей, всплески задержки запросов)
+- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев использования (пропускная способность по топикам, мониторинг групп потребителей)
+- Мониторьте несколько брокеров Kafka, добавив дополнительные экземпляры JMX Metric Gatherer с уникальными атрибутами ресурса `kafka.broker.id`
+
+## Переход в продакшн {#going-to-production}
В этом руководстве метрики отправляются напрямую из JMX Metric Gatherer в OTLP-эндпоинт ClickStack, что хорошо подходит для тестирования и небольших развертываний.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
index a93606482aa..f68496b6dbf 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
@@ -311,21 +311,26 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
-## Устранение неполадок {#troubleshooting}
+## Устранение неполадок
-**Убедитесь, что в итоговую конфигурацию включён ваш приёмник filelog:**
+### В HyperDX не отображаются логи
+
+Убедитесь, что в итоговую конфигурацию включён ваш приёмник filelog:
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelog
```
-**Проверьте наличие ошибок коллектора:**
+Проверьте наличие ошибок в логах коллектора:
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-**Убедитесь, что MongoDB выводит логи в формате JSON (4.4+):**
+
+### Логи обрабатываются некорректно
+
+Убедитесь, что MongoDB выводит логи в формате JSON (4.4+):
```bash
tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
@@ -333,11 +338,12 @@ tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
Если вывод не является корректным JSON, возможно, в вашей версии MongoDB используется устаревший текстовый формат лога (до 4.4). Вам нужно заменить оператор `json_parser` на `regex_parser` или обновить MongoDB до версии 4.4+.
+
## Следующие шаги {#next-steps}
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (всплески ошибок, пороговые значения для медленных запросов)
- Создайте дополнительные [панели мониторинга](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев использования (мониторинг набора реплик, отслеживание соединений)
-## Переход к промышленной эксплуатации \{#going-to-production\}
+## Переход к промышленной эксплуатации {#going-to-production}
В этом руководстве для быстрой настройки используется встроенный в ClickStack OpenTelemetry Collector. Для развертываний в промышленной эксплуатации мы рекомендуем запускать собственный OTel Collector и отправлять данные в OTLP-эндпоинт ClickStack. См. раздел [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) с конфигурацией для промышленной эксплуатации.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
index d39fd7bd915..4402a6402e4 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
@@ -19,19 +19,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/mysql/example-dash
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# Мониторинг логов MySQL с помощью ClickStack \{#mysql-logs-clickstack\}
+# Мониторинг логов MySQL с ClickStack \{#mysql-logs-clickstack\}
-:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как осуществлять мониторинг MySQL с помощью ClickStack, настраивая OTel collector для приёма серверных логов MySQL. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить MySQL на вывод логов ошибок и логов медленных запросов
-- Создать пользовательскую конфигурацию OTel collector для ингестии логов
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации данных логов MySQL (ошибки, медленные запросы, соединения)
-
-Демонстрационный набор данных с примерами логов доступен, если вы хотите протестировать интеграцию перед настройкой боевого экземпляра MySQL.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+:::note[TL;DR]
+Собирайте и визуализируйте логи ошибок MySQL и логи медленных запросов в ClickStack с помощью OTel-приёмника `filelog`. Включает демо-датасет и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим MySQL \{#existing-mysql\}
@@ -462,11 +453,9 @@ head -5 /var/log/mysql/error.log
## Следующие шаги {#next-steps}
-После настройки мониторинга логов MySQL:
-
-- Настройте [алерты](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (ошибки подключения, медленные запросы, превышающие пороговые значения, всплески ошибок)
-- Создайте пользовательские дашборды для анализа медленных запросов по шаблонам запросов
-- Настройте значение `long_query_time` на основе наблюдаемых характеристик производительности запросов
+- Настройте [alerts](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (ошибки подключения, медленные запросы, превышающие пороговые значения, всплески ошибок)
+- Создайте пользовательские панели мониторинга для анализа медленных запросов по шаблонам запросов
+- Настройте `long_query_time` на основе наблюдаемых характеристик производительности запросов
## Переход в продакшен {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
index 4465439a084..b8f5a94871e 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
@@ -21,16 +21,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг логов Nginx с помощью ClickStack \{#nginx-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как мониторить Nginx с помощью ClickStack, настроив OTel collector для приёма access-логов Nginx. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить Nginx на вывод логов в формате JSON
-- Создать пользовательскую конфигурацию OTel collector для ингестии логов
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации метрик Nginx
-
-Доступен демонстрационный набор данных с примерами логов, который можно использовать, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки вашего продуктивного Nginx.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Собирайте и визуализируйте логи доступа Nginx (в формате JSON) в ClickStack с помощью OTel-приёмника `filelog`. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим Nginx \{#existing-nginx\}
@@ -355,7 +346,9 @@ docker exec `` cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
## Дальнейшие шаги {#next-steps}
-Если вы хотите пойти дальше, попробуйте следующее с вашим дашбордом:
+- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (уровень ошибок, пороговые значения задержки)
+- Создайте дополнительные [панели мониторинга](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев использования (мониторинг API, события безопасности)
+
+## Переход в промышленную эксплуатацию
-- Настройте оповещения для критически важных метрик (уровень ошибок, пороговые значения задержки)
-- Создайте дополнительные дашборды для конкретных сценариев использования (мониторинг API, события безопасности)
\ No newline at end of file
+В этом руководстве используется встроенный в ClickStack OpenTelemetry Collector для быстрой настройки. Для промышленной эксплуатации мы рекомендуем запускать собственный OTel Collector и отправлять данные в OTLP-эндпоинт ClickStack. Сведения о конфигурации для промышленной эксплуатации см. в разделе [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry).
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
index d684e3db3ba..403cf09d439 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
@@ -17,20 +17,11 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/nginx-traces-dashb
import view_traces from '@site/static/images/clickstack/nginx-traces-search-view.png';
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# Мониторинг трасс Nginx с помощью ClickStack \{#nginx-traces-clickstack\}
+# Мониторинг трейсов Nginx с помощью ClickStack \{#nginx-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-В этом руководстве показано, как собирать распределённые трассы из существующей установки Nginx и визуализировать их в ClickStack. Вы узнаете, как:
-
-- Добавить модуль OpenTelemetry в Nginx
-- Настроить Nginx на отправку трасс на OTLP-эндпоинт ClickStack
-- Проверить, что трассы появляются в HyperDX
-- Использовать готовую панель для визуализации характеристик запросов (задержка, ошибки, пропускная способность)
-
-Доступен демонстрационный набор данных с примерами трасс, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки вашего production Nginx.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
-::::
+Собирайте распределённые трейсы из Nginx в ClickStack с помощью модуля OpenTelemetry для Nginx. Включает демонстрационный набор данных и готовую панель мониторинга.
+:::
## Интеграция с существующим Nginx \{#existing-nginx\}
@@ -330,7 +321,9 @@ tail -f /var/log/nginx/access.log
## Следующие шаги \{#next-steps\}
-Если вы хотите продолжить изучение возможностей, ниже приведены варианты для экспериментов с вашей панелью мониторинга:
+* Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (частота ошибок, пороговые значения задержки)
+* Создайте дополнительные [панели мониторинга](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев (мониторинг API, события безопасности)
+
+## Переход к промышленной эксплуатации \{#going-to-production\}
-- Настройте оповещения для критически важных метрик (частота ошибок, пороговые значения задержки)
-- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев (мониторинг API, события безопасности)
\ No newline at end of file
+В этом руководстве трейсы отправляются напрямую из модуля Nginx OpenTelemetry в OTLP-конечную точку ClickStack. Для промышленной эксплуатации мы рекомендуем запускать собственный OTel Collector в качестве шлюза, чтобы обеспечить пакетную обработку и отказоустойчивость. См. [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry) для конфигурации промышленной эксплуатации.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
index 33c2c4beeed..f76035d2994 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
@@ -20,19 +20,10 @@ import example_dashboard from '@site/static/images/clickstack/nodejs/example-tra
import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTrackedLink';
-# Мониторинг трассировок Node.js с помощью ClickStack \{#nodejs-traces-clickstack\}
+# Мониторинг трейсов Node.js с помощью ClickStack \{#nodejs-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-В этом руководстве показано, как собирать распределённые трассировки из вашего приложения Node.js и визуализировать их в ClickStack с использованием автоматической инструментации OpenTelemetry. Вы узнаете, как:
-
-- Установить и настроить OpenTelemetry для Node.js с автоматической инструментацией
-- Отправлять трассировки на OTLP endpoint ClickStack
-- Проверять, что трассировки отображаются в HyperDX
-- Использовать готовый дашборд для визуализации производительности приложения
-
-Демонстрационный набор данных с примерами трассировок доступен, если вы хотите протестировать интеграцию, прежде чем инструментировать ваше боевое приложение.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+Собирайте распределённые трейсы из приложений Node.js в ClickStack с помощью автоматической инструментации OpenTelemetry. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим приложением Node.js \{#existing-nodejs\}
@@ -240,10 +231,8 @@ curl -v http://localhost:4318/v1/traces
## Следующие шаги \{#next-steps\}
-Если вы хотите пойти дальше, вот несколько шагов для экспериментов с вашей панелью мониторинга:
-
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (уровни ошибок, пороги задержки)
-- Создайте дополнительные дашборды для конкретных сценариев (мониторинг API, события безопасности)
+- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев использования (мониторинг API, события безопасности)
## Переход в продакшен \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
index 1bef9521e76..1c1bc87ca99 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
@@ -22,16 +22,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг логов PostgreSQL с помощью ClickStack \{#postgres-logs-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как настроить мониторинг PostgreSQL с помощью ClickStack, настроив OTel collector для приёма серверных логов PostgreSQL. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить PostgreSQL на вывод логов в формате CSV для структурированного парсинга
-- Создать пользовательскую конфигурацию OTel collector для ингестии логов
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации данных из логов PostgreSQL (ошибки, медленные запросы, подключения)
-
-Доступен демонстрационный набор данных с примерами логов, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки продуктивного PostgreSQL.
-
-Оценочное время: 10–15 минут
+Собирайте и визуализируйте серверные логи PostgreSQL (в формате CSV) в ClickStack с помощью приёмника OTel `filelog`. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим PostgreSQL \{#existing-postgres\}
@@ -378,13 +369,11 @@ docker exec cat /tmp/postgres-demo/postgresql.log | wc -l
```
-## Дальнейшие шаги {#next-steps}
-
-После настройки мониторинга логов PostgreSQL:
+## Следующие шаги {#next-steps}
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических событий (сбоев подключения, медленных запросов, всплесков ошибок)
- Коррелируйте логи с [метриками PostgreSQL](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics) для всестороннего мониторинга базы данных
-- Создавайте пользовательские дашборды для характерных для приложения шаблонов запросов
+- Создавайте пользовательские панели мониторинга для характерных для приложения шаблонов запросов
- Настройте `log_min_duration_statement` для выявления медленных запросов с учётом ваших требований к производительности
## Использование в продакшене {#going-to-production}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
index 0f449ec7ccd..54ebfdb72bd 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
@@ -19,15 +19,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг метрик PostgreSQL с помощью ClickStack \{#postgres-metrics-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как отслеживать метрики производительности PostgreSQL с помощью ClickStack, настроив ресивер PostgreSQL в OTel collector. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OTel collector для сбора метрик PostgreSQL
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать готовый дашборд для визуализации производительности PostgreSQL (транзакции, подключения, размер базы данных, коэффициенты попаданий в кэш)
-
-Демонстрационный набор данных с примерами метрик доступен, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки вашей продакшн-базы данных PostgreSQL.
-
-Необходимое время: 10–15 минут
+Отслеживайте метрики производительности PostgreSQL в ClickStack с помощью приёмника PostgreSQL в OTel. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим PostgreSQL \{#existing-postgres\}
@@ -270,11 +262,9 @@ psql -h postgres-host -U otel_monitor -d postgres -c "SELECT version();"
## Дальнейшие шаги \{#next-steps\}
-После настройки мониторинга метрик PostgreSQL:
-
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критических порогов (ограничения на количество подключений, высокая доля откатов транзакций, низкий коэффициент попаданий в кеш)
- Включите мониторинг на уровне запросов с помощью расширения `pg_stat_statements`
-- Отслеживайте несколько экземпляров PostgreSQL, дублируя конфигурацию `receiver` с разными конечными точками и именами сервисов
+- Отслеживайте несколько экземпляров PostgreSQL, дублируя конфигурацию приёмника с разными эндпоинтами и именами сервисов
## Переход в production \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
index 6a2e67a67c5..fa63474b7f2 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
@@ -20,15 +20,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг логов Redis с помощью ClickStack \{#redis-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как мониторить Redis с помощью ClickStack, настроив OTel collector для приёма серверных логов Redis. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OTel collector для разбора формата логов Redis
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать готовую панель мониторинга для визуализации метрик Redis (соединения, команды, память, ошибки)
-
-Демонстрационный набор данных с примерами логов доступен, если вы хотите протестировать интеграцию до настройки вашего боевого Redis.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Собирайте и визуализируйте серверные логи Redis в ClickStack с помощью приёмника OTel `filelog`. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим Redis \{#existing-redis\}
@@ -393,7 +385,9 @@ tail -5 /var/log/redis/redis-server.log
## Дальнейшие шаги {#next-steps}
-Если вы хотите продолжить изучение, вот несколько идей для экспериментов с вашей панелью мониторинга:
-
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (уровни ошибок, пороги задержки)
-- Создайте дополнительные [дашборды](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев (мониторинг API, события безопасности)
\ No newline at end of file
+- Создайте дополнительные [панели мониторинга](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев использования (мониторинг API, события безопасности)
+
+## Переход к промышленной эксплуатации
+
+В этом руководстве для быстрой настройки используется встроенный OpenTelemetry Collector ClickStack. Для промышленной эксплуатации мы рекомендуем запускать собственный OTel Collector и отправлять данные в конечную точку OTLP ClickStack. Сведения о конфигурации для промышленной эксплуатации см. в разделе [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry).
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
index d1d0b6b4fc7..685c4a66054 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
@@ -19,15 +19,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг метрик Redis с помощью ClickStack \{#redis-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-В этом руководстве показано, как отслеживать метрики производительности Redis с помощью ClickStack, настроив Redis receiver в OTel collector. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OTel collector для сбора метрик Redis
-- Развернуть ClickStack с вашей собственной конфигурацией
-- Использовать готовый дашборд для визуализации производительности Redis (команды/с, использование памяти, подключенные клиенты, эффективность кэша)
-
-Демо-набор данных с примерами метрик доступен, если вы хотите протестировать интеграцию перед настройкой вашего боевого Redis.
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Отслеживайте метрики производительности Redis в ClickStack с помощью приёмника Redis в OTel. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим Redis \{#existing-redis\}
@@ -417,8 +409,10 @@ docker exec telnet redis 6379
## Следующие шаги {#next-steps}
-Если вы хотите продолжить изучение, вот несколько следующих шагов для экспериментов с мониторингом:
-
- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (пороги использования памяти, лимиты подключений, падение коэффициента попаданий в кэш)
-- Создайте дополнительные дашборды для конкретных сценариев использования (лаг репликации, производительность персистентного хранилища)
-- Мониторьте несколько экземпляров Redis, дублируя конфигурацию receiver с разными endpoint и именами сервисов
\ No newline at end of file
+- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев использования (лаг репликации, производительность персистентности)
+- Мониторьте несколько экземпляров Redis, дублируя конфигурацию приёмника с разными endpoint и именами сервисов
+
+## Переход к промышленной эксплуатации \{#troubleshooting\}
+
+В этом руководстве для быстрой настройки используется встроенный в ClickStack OpenTelemetry Collector. Для промышленной эксплуатации мы рекомендуем запускать собственный OTel Collector и отправлять данные в OTLP-эндпоинт ClickStack. Сведения о конфигурации для промышленной эксплуатации см. в разделе [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry).
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
index d010d8a2f39..2bf7e0d9fb8 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
@@ -23,15 +23,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# Мониторинг логов systemd с помощью ClickStack \{#systemd-logs-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как мониторить журналы systemd с помощью ClickStack, запустив OpenTelemetry Collector с приёмником journald. Вы узнаете, как:
-
-- Развернуть OpenTelemetry Collector для чтения записей журнала systemd
-- Отправлять логи systemd в ClickStack по OTLP
-- Использовать преднастроенную панель мониторинга для визуализации данных по логам systemd (состояние сервисов, ошибки, события аутентификации)
-
-Демонстрационный набор данных с примерами логов доступен, если вы хотите протестировать интеграцию перед настройкой боевых систем.
-
-Требуемое время: 10–15 минут
+Собирайте и визуализируйте логи журнала systemd в ClickStack с помощью приёмника journald в OpenTelemetry Collector. Включает демо-набор данных и готовую панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующими системами \{#existing-systems\}
@@ -366,6 +358,12 @@ otelcol-contrib --config=otel-config.yaml
2. **Использовать подход с текстовым экспортом** (как в демо) с приемником `filelog`, читающим экспортированные логи journald
+## Следующие шаги \{#next-steps\}
+
+* Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных системных событий (сбоев служб, ошибок аутентификации, принудительных завершений из-за нехватки памяти)
+* Создайте дополнительные [панели мониторинга](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) для конкретных сценариев использования (мониторинга безопасности SSH, состояния служб)
+* Фильтруйте по конкретным юнитам systemd, чтобы снизить шум и сосредоточиться на важных службах
+
## Переход к эксплуатации в продакшене \{#going-to-production\}
В этом руководстве используется отдельный коллектор OpenTelemetry для чтения логов systemd и отправки их на OTLP-эндпоинт ClickStack, что является рекомендуемым паттерном для продакшена.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
index 25dae551662..86d8e40839a 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
@@ -27,13 +27,7 @@ Temporal предоставляет абстракцию для создания
# Мониторинг метрик Temporal Cloud с помощью ClickStack \{#temporal-metrics-clickstack\}
:::note[Кратко]
-В этом руководстве показано, как отслеживать Temporal Cloud с помощью ClickStack, настроив Prometheus receiver в OTel collector. Вы узнаете, как:
-
-- Настроить OTel collector для сбора метрик Temporal Cloud
-- Развернуть ClickStack с вашей пользовательской конфигурацией
-- Использовать преднастроенную панель мониторинга для визуализации производительности Temporal Cloud (открытые рабочие процессы, действия/с, активные пространства имен, очереди задач)
-
-Требуемое время: 5–10 минут
+Отслеживайте метрики Temporal Cloud в ClickStack с помощью приёмника Prometheus в OTel. В комплект входит преднастроенная панель мониторинга.
:::
## Интеграция с существующим Temporal Cloud \{#existing-temporal\}
@@ -273,8 +267,10 @@ docker exec cat /var/log/otel-collector.log | grep -i error
## Дальнейшие шаги {#next-steps}
-Если вы хотите углубиться дальше, вот несколько следующих шагов для экспериментов с системой мониторинга:
+- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (частота сбоев workflow, рост очереди задач, задержка schedule-to-start)
+- Создайте дополнительные панели мониторинга для конкретных сценариев использования (мониторинг на уровне пространства имен, производительность типов workflow)
+- Отслеживайте несколько учётных записей Temporal Cloud, дублируя конфигурацию приёмника с разными конечными точками и именами сервисов
+
+## Переход к промышленной эксплуатации \{#troubleshooting\}
-- Настройте [оповещения](/use-cases/observability/clickstack/alerts) для критически важных метрик (пороги использования памяти, лимиты подключений, снижение коэффициента попаданий в кэш)
-- Создайте дополнительные дашборды для конкретных сценариев использования (задержка репликации, производительность подсистемы постоянного хранения)
-- Отслеживайте несколько учётных записей Temporal Cloud, дублируя конфигурацию receiver с разными конечными точками (endpoint) и именами сервисов
\ No newline at end of file
+В этом руководстве для быстрой настройки используется встроенный в ClickStack OpenTelemetry Collector. Для развертываний в промышленной эксплуатации рекомендуем запускать собственный OTel Collector и отправлять данные в OTLP-эндпоинт ClickStack. Сведения о конфигурации для промышленной эксплуатации см. в разделе [Отправка данных OpenTelemetry](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry).
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
index 5f4d41a259c..e86060def68 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/chdb/index.md
@@ -29,6 +29,12 @@ chDB 是一个由 [ClickHouse](https://github.com/clickhouse/clickhouse) v25.8.2
**新功能！** DataStore 提供了一个与 pandas 兼容的 API，将熟悉的 pandas 语法与 ClickHouse 的高性能相结合。
+:::tip 在 Hex 上开始使用
+
+* 📖 入门教程 — 设置您的第一个连接
+* 🚀 Hex 30 天延长试用 — 完整访问 ClickHouse 集成功能
+ :::
+
### 一行代码迁移 \{#one-line-migration\}
```python
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
index 67c6ceff4af..a3cb6773a62 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/05_admin_features/upgrades.md
@@ -113,21 +113,24 @@ Basic 等级服务会在快速发布通道之后不久进行升级。
-用户可以为 Enterprise 级别的服务配置升级时间窗口。
+您可以为 Enterprise 等级的服务配置升级时间窗口。
-选择你希望设置计划升级的服务，然后在左侧菜单中选择 `Settings`。向下滚动到 `Scheduled upgrades`。
+选择您希望指定计划升级的服务，然后从左侧菜单中选择 `Settings`。向下滚动到 `Scheduled upgrades`。
+
-选择此选项后，用户可以为数据库和云服务升级选择一周中的日期和时间窗口。
+选择此选项后，您可以为数据库和云服务升级选择一周中的日期/时间窗口。
+
+
:::note
-虽然计划升级会遵循已定义的时间表，但关键安全补丁和漏洞修复可能会例外。当发现紧急安全问题时，升级可能在计划时间窗口之外执行。如有必要，我们会就此类例外情况通知客户。
+虽然计划升级会遵循已定义的时间表，但关键安全补丁和漏洞修复，以及潜在可能导致数据损坏或数据丢失的情形，均适用例外情况。在发现紧急安全问题时，升级可能会在计划时间窗口之外执行。客户将在必要时收到有关此类例外情况的通知。
:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
index 964ce59bee1..1aacdf852c9 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/features/07_monitoring/notifications.md
@@ -45,4 +45,8 @@ ClickHouse Cloud 会发送与你的服务或组织相关的关键事件通知。
## 支持的通知 \{#supported-notifications\}
-目前，我们会发送与计费相关的通知（支付失败、使用量超过预设阈值等），以及与扩缩容事件相关的通知（扩缩容完成、扩缩容被阻止等）。
\ No newline at end of file
+目前，我们会发送与计费相关的通知 (支付失败、使用量超过预设阈值等) ，以及与扩缩容事件相关的通知 (扩缩容完成、扩缩容被阻止等) 。
+
+:::note
+信用额度阈值通知目前仅适用于签订了承诺消费合同的组织。按量付费 (PAYG) 组织不会收到此类通知。
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
index 99c329ca84a..87eaf9ad0ca 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/02_clickhouse-private.md
@@ -12,80 +12,41 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 概览 \{#overview\}
-ClickHouse Private 是一个自托管的软件包，由与 ClickHouse Cloud 上运行的相同 ClickHouse 专有版本以及我们的 ClickHouse Operator 组成，并配置为实现计算与存储分离。它部署在使用 S3 兼容存储的 Kubernetes 环境中。
-
-该软件包目前适用于 AWS 和 IBM Cloud，后续将支持裸机部署。
+ClickHouse Private 是一个自托管的软件包，由与 ClickHouse Cloud 上运行的相同 ClickHouse 专有版本以及我们的 ClickHouse Operator 组成，并配置为实现计算与存储分离。
:::note 注意
-ClickHouse Private 专为具有最严格合规要求的大型企业设计，可对其专用基础设施实现完全的控制和管理。此选项仅可通过[联系我们](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)获取。
+ClickHouse Private 专为部署 > 2 TB 内存并需要对其专用基础设施进行完全控制的大型企业设计。客户需负责管理全部基础设施，并应具备大规模运行 ClickHouse 的专业知识。此选项仅可通过[联系我们](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)获取。
:::
-
-
## 相较开源的优势 \{#benefits-over-os\}
以下特性使 ClickHouse Private 有别于自管型开源部署：
-
-
-### 性能优化 \{#enhanced-performance\}
-- 原生支持计算与存储分离
-- 专有云端能力，例如 [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 和 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 功能
-
-### 在多种用例和运行条件下充分验证 \{#tested-proven-through-variety-of-use-cases\}
-- 在 ClickHouse Cloud 中经过完整测试与验证
-
-### 完善的功能路线图并持续引入新特性 \{#full-featured-roadmap\}
-即将推出的其他特性包括：
-- 用于以编程方式管理资源的 API
- - 自动备份
- - 自动垂直扩缩容操作
-- 身份提供者集成
-
-
-
-
+* 原生支持计算与存储分离
+* 专有云端能力，例如 [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 和 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 功能
+* ClickHouse 数据库和 operator 版本在 ClickHouse Cloud 中经过完整测试与验证
+* 用于以编程方式执行操作的 API，包括备份和扩缩容操作
## 架构 \{#architecture\}
-ClickHouse Private 在您的部署环境中完全自包含，由在 Kubernetes 中管理的计算资源以及使用 S3 兼容存储方案的存储组成。
+ClickHouse Private 在您的部署环境中完全自包含，并提供我们云原生的计算与存储分离架构。
-
+
+## 支持的配置 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Private 当前支持以下配置：
-## 接入流程 \{#onboarding-process\}
-
-客户可以通过[联系我们](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)来开始接入流程。对于符合条件的客户，我们将提供详细的环境搭建指南，以及用于部署的镜像和 Helm 图表的访问权限。
-
-
-
-## 一般要求 \{#general-requirements\}
+| 环境 | 编排平台 | 存储 | 状态 |
+| :-- | :------------------------------- | :-------------------------- | :- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 可用 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | 预览 |
+| 裸金属 | Kubernetes | AIStor (需要 NVMe) | 预览 |
-本节旨在概述部署 ClickHouse Private 所需的资源。具体的部署指南将在接入过程中提供。实例/服务器类型和规格取决于具体使用场景。
-
-### 在 AWS 上运行 ClickHouse Private \{#clickhouse-private-aws\}
-
-所需资源：
-- [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/) 用于接收镜像和 Helm 图表
-- 配置了 [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)、[EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)、[DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html)、[Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md)、用于认证的 [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html) 以及 [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) 提供方的 [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) 集群
-- 服务器节点运行 Amazon Linux
-- Operator 需要一个 x86 节点组
-- 与 EKS 集群位于同一区域的一个 S3 存储桶
-- 如需入口（Ingress），还需配置 NLB
-- 每个 ClickHouse 集群需要一个 AWS 角色，用于 clickhouse-server/keeper 操作
-
-### 在 IBM Cloud 上运行 ClickHouse Private \{#clickhouse-private-ibm-cloud\}
+## 接入流程 \{#onboarding-process\}
-所需资源：
-- [Container Registry](https://cloud.ibm.com/docs/Registry?topic=Registry-getting-started) 用于接收镜像和 Helm 图表
-- 配置了 [CNI](https://www.ibm.com/docs/en/cloud-private/3.2.x?topic=networking-kubernetes-network-model)、[Cloud Block Storage for VPC](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-vpc-block)、[Cloud DNS](https://www.ibm.com/products/dns) 和 [Cluster Autoscaler](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-cluster-scaling-install-addon-enable) 的 [Cloud Kubernetes Service](https://cloud.ibm.com/docs/containers?topic=containers-getting-started)
-- 服务器节点运行 Ubuntu
-- Operator 需要一个 x86 节点组
-- 位于与 Cloud Kubernetes Service 集群相同区域的 [Cloud Object Storage](https://cloud.ibm.com/docs/cloud-object-storage?topic=cloud-object-storage-getting-started-cloud-object-storage)
-- 如需入口（Ingress），还需配置 NLB
-- 每个 ClickHouse 集群需要一个服务账号，用于 clickhouse-server/keeper 操作
+客户可[联系我们](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)申请沟通，以评估 ClickHouse Private 是否适用于其使用场景。满足最低规模要求且部署在支持的配置上的使用场景将被纳入评估。接入名额有限。安装过程需要按照 ClickHouse 将使用从 AWS ECR 下载的镜像和 Helm 图表进行部署的特定环境对应的安装指南进行。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
index 68e04e22514..5f4def7d2fa 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/infrastructure/01_deployment_options/03_clickhouse-government.md
@@ -12,73 +12,41 @@ import private_gov_architecture from '@site/static/images/cloud/reference/privat
## 概述 \{#overview\}
-ClickHouse Government 是一个自托管的软件包，由与 ClickHouse Cloud 相同的 ClickHouse 专有版本以及我们的 ClickHouse Operator 组成，配置为计算与存储分离的架构，并经过强化以满足政府机构和公共部门组织的严苛要求。它部署在使用 S3 兼容存储的 Kubernetes 环境中。
-
-该软件包目前适用于 AWS，裸机部署即将推出。
+ClickHouse Government 是一个自托管的软件包，由运行于 ClickHouse Cloud 上的同一专有版本 ClickHouse 以及我们的 ClickHouse Operator 组成，配置为计算与存储分离，并经过强化以满足政府机构和公共部门组织的严苛要求。
:::note 注意
-ClickHouse Government 专为政府机构、公共部门组织或向这些机构和组织销售产品的云软件公司设计，为其专用基础设施提供完整的控制和管理能力。此选项仅可通过[联系我们](https://clickhouse.com/government)获取。
+ClickHouse Government 专为政府机构、公共部门组织，或向这些机构和组织销售产品的云软件公司而设计，为其专用基础设施提供全面的控制和管理能力。最小部署规模为 2 TB。此选项仅可通过[联系我们](https://clickhouse.com/government)获取。
:::
-
-
## 相较于开源的优势 \{#benefits-over-os\}
-以下特性使 ClickHouse Government 有别于自行运维的开源部署：
-
-
-
-### 更高性能 \{#enhanced-performance\}
-- 原生支持计算与存储分离
-- 专有云特性，例如 [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 和 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 功能
-
-### 在多种使用场景与条件下经过验证 \{#tested-proven\}
-- 已在 ClickHouse Cloud 中经过全面测试与验证
-
-### 合规套件 \{#compliance-package\}
-- 提供 [NIST 风险管理框架（Risk Management Framework，RMF）](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) 相关文档，有助于加速您获得运行授权（Authorization to Operate，ATO）的进程
-
-### 完备的产品路线图并定期加入新功能 \{#full-featured-roadmap\}
-即将推出的其他特性包括：
-- 用于以编程方式管理资源的 API
- - 自动备份
- - 自动纵向扩缩容操作
-- 身份提供方（IdP）集成
-
-
-
+以下特性使 ClickHouse Government 有别于自管理开源部署：
+* 原生支持计算与存储分离
+* 专有云特性，例如 [shared merge tree](/cloud/reference/shared-merge-tree) 和 [warehouse](/cloud/reference/warehouses) 功能
+* ClickHouse 数据库和 operator 版本已在 ClickHouse Cloud 中经过全面测试与验证
+* 提供 [NIST 风险管理框架 (Risk Management Framework，RMF) ](https://csrc.nist.gov/projects/risk-management/about-rmf) 相关文档，有助于加速您获得运行授权 (Authorization to Operate，ATO) 的进程
+* 用于以编程方式执行操作的 API，包括备份和扩缩容操作
## 架构 \{#architecture\}
-ClickHouse Government 完全运行在您的部署环境中，由 Kubernetes 管理的计算资源以及基于兼容 S3 的存储解决方案的存储组成。
+ClickHouse Government 完全包含在您的部署环境中，提供我们云原生的计算与存储分离。
-
+
+## 支持的配置 \{#supported-configurations\}
+ClickHouse Government 目前支持以下配置：
-## 接入流程 \{#onboarding-process\}
-
-客户可以通过[联系我们](https://clickhouse.com/government)来开始接入流程。对于符合条件的客户，我们将提供详细的环境构建指南，以及用于部署的镜像和 Helm 图表的访问权限。
-
-
-
-## 通用要求 \{#general-requirements\}
-
-本节旨在概述部署 ClickHouse Government 所需的资源。具体的部署指南将在接入（onboarding）过程中提供。实例/服务器的类型和规格取决于具体用例。
+| 环境 | 编排 | 存储 | 状态 |
+| :-- | :------------------------------- | :-------------------------- | :- |
+| AWS | Elastic Kubernetes Service (EKS) | Simple Storage Service (S3) | 可用 |
+| GCP | Google Kubernetes Service (GKS) | Google Cloud Storage (GCS) | 预览 |
-### 在 AWS 上部署 ClickHouse Government \{#clickhouse-government-aws\}
+## 开通流程 \{#onboarding-process\}
-所需资源：
-- 用于接收镜像和 Helm 图表的 [ECR](https://docs.aws.amazon.com/ecr/)
-- 能够生成符合 FIPS 标准证书的证书颁发机构（Certificate Authority）
-- 具有 [CNI](https://github.com/aws/amazon-vpc-cni-k8s)、[EBS CSI Driver](https://github.com/kubernetes-sigs/aws-ebs-csi-driver)、[DNS](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/managing-coredns.html)、[Cluster Autoscaler](https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/cloudprovider/aws/README.md)、用于身份验证的 [IMDS](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/instancedata-data-retrieval.html) 以及一个 [OIDC](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/enable-iam-roles-for-service-accounts.html) 提供程序的 [EKS](https://docs.aws.amazon.com/eks/) 集群
-- 服务器节点运行 Amazon Linux
-- Operator 需要一个 x86 节点组
-- 一个与 EKS 集群位于同一区域的 S3 存储桶
-- 如果需要入口（Ingress），还需要配置一个 NLB
-- 每个 ClickHouse 集群需要一个 AWS 角色，用于执行 clickhouse-server/keeper 操作
+客户可[联系我们](https://clickhouse.com/company/contact?loc=nav)预约沟通，以评估 ClickHouse Government 是否适合其使用场景。对于满足最低规模要求且部署在受支持配置上的使用场景，我们将予以评估。开通名额有限。安装过程包括按照相应环境的安装指南，使用从 AWS ECR 下载的镜像和 Helm 图表部署 ClickHouse。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
index de9b017ca50..f1ef85c6265 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/guides/security/01_cloud_access_management/04_saml-sso-setup.md
@@ -343,9 +343,13 @@ Azure (Microsoft) SAML 也可称为 Azure Active Directory (AD) 或 Microsoft En
我们只支持由服务提供方发起的 SSO。这意味着用户访问 `https://console.clickhouse.cloud`，输入其电子邮件地址后，将被重定向至 IdP 进行身份验证。已经通过你的 IdP 完成身份验证的用户，可以使用直接链接自动登录到你的组织，而无需在登录页面再次输入电子邮件地址。
-### 多组织 SSO \{#multi-org-sso\}
+### 多个组织 SSO \{#multi-org-sso\}
-ClickHouse Cloud 通过为每个组织提供单独的连接来支持多组织 SSO。使用直接链接（`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`）登录到各自的组织。在登录另一个组织之前，请务必先从当前组织注销。
+ClickHouse Cloud 通过为每个组织提供独立连接来支持多个组织 SSO。使用直接链接 (`https://console.clickhouse.cloud/?connection={organizationid}`) 登录到各自的组织。在登录另一个组织之前，请务必先从当前组织注销。
+
+:::note
+如果您不希望使用贵公司域名的用户在 https://console.clickhouse.cloud 输入电子邮件地址时被自动定向到某个组织，请提交支持工单，手动更新您的 SSO 设置以移除此行为。
+:::
## 附加信息 {#additional-information}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
index 97286bb63ff..21cf3105802 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/onboard/02_migrate/01_migration_guides/05_elastic/01_overview.md
@@ -1,9 +1,9 @@
---
sidebar_label: '概览'
slug: /migrations/elastic-overview
-description: '从 Snowflake 迁移到 ClickHouse'
-keywords: ['Snowflake']
-title: '从 Snowflake 迁移到 ClickHouse'
+description: '从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse'
+keywords: ['Elasticsearch']
+title: '从 Elasticsearch 迁移到 ClickHouse'
show_related_blogs: true
doc_type: 'landing-page'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
index 54875150290..6251ea631b3 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_status.md
@@ -40,7 +40,7 @@ ClickHouse Cloud 提供不同的发布通道，以满足用户在稳定性、新
下方显示的日期表示 ClickHouse **开始向各发布通道分阶段推送** 的时间，而不是您的各个服务实际完成升级的时间。
* 推送过程是自动执行的，并会在数周内逐步完成
-* 已配置预定升级时间窗的服务，会在通道推送结束后的下一周内，于其预定时间窗内完成升级
+* 已配置预定升级时间窗的服务，会在通道推送结束后的下一周内，于其预定时间窗内完成升级 (从周一 00:00 UTC 开始)
* 由于推送暂停 (例如节假日冻结) 或健康监控，推送完成时间可能会被延迟
若要在生产环境升级前进行预先测试，建议对非生产服务使用 Fast 或 Regular 通道，对生产服务使用 Slow 通道。
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
index 8c28e7be216..fcd579d3cf9 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/03_billing/05_payment-thresholds.md
@@ -35,7 +35,11 @@ import billing_2 from '@site/static/images/cloud/reference/billing_payment_thres
从上述示例可以看到，在 2 月 28 日至 3 月 31 日的计费周期内发送了一张阈值发票，然后在同一计费周期内又针对超过 10,000 美元的剩余用量发送了另一张发票。
-## 付款阈值通知 \{#threshholds-notifications\}
+## 支付阈值通知 \{#threshholds-notifications\}
-如果你的组织在计费周期内的消费金额达到付款阈值的 90%，并且预计将在该周期中途超过该阈值，与该组织关联的计费联系人邮箱将会收到一封电子邮件通知。
-当你超过付款阈值时，你还会收到电子邮件通知以及一份发票。
\ No newline at end of file
+如果你的组织达到支付阈值的 90%，并且预计会在该周期中途超过支付阈值，与该组织关联的计费联系人邮箱将会收到一封电子邮件通知。
+当你超过支付阈值时，你还会收到电子邮件通知以及一份发票。
+
+:::note
+目前不支持为 PAYG 组织提供支付阈值通知
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
index 62c5065c428..6256a4194fa 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/continuous-integration.md
@@ -7,25 +7,23 @@ title: '持续集成（CI）'
doc_type: 'reference'
---
-# 持续集成（CI） \{#continuous-integration-ci\}
+# 持续集成 (CI) \{#continuous-integration-ci\}
-当你提交一个 pull request 时，ClickHouse 的[持续集成（CI）系统](tests.md#test-automation)会对你的代码运行一些自动检查。
-这会在代码仓库维护者（ClickHouse 团队成员）审查了你的代码并在 pull request 上添加 `can be tested` 标签之后进行。
-检查结果会显示在 GitHub 的 pull request 页面上，如 [GitHub 检查文档](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks)所述。
+当你提交一个拉取请求时，ClickHouse 的[持续集成 (CI) 系统](tests.md#test-automation)会对你的代码运行一些自动检查。
+这会在代码仓库维护者（ClickHouse 团队成员）审查了你的代码并在你的拉取请求上添加 `can be tested` 标签之后进行。
+检查结果会显示在 GitHub 的拉取请求页面上，如 [GitHub 检查文档](https://docs.github.com/en/github/collaborating-with-issues-and-pull-requests/about-status-checks)所述。
如果某项检查失败，你可能需要修复它。
-本页面概述了你可能遇到的检查类型，以及可以采取的修复措施。
+本页面概述了你可能遇到的检查，以及可以采取的修复措施。
如果看起来检查失败与你的更改无关，则可能是暂时性故障或基础设施问题。
-向该 pull request 推送一个空提交以重新运行 CI 检查：
+向该拉取请求推送一个空提交以重新运行 CI 检查：
```shell
-git reset
git commit --allow-empty
git push
```
-如果你不确定该怎么做，请向维护人员寻求帮助。
-
+如果你不确定该怎么做，请向维护者寻求帮助。
## 与 master 合并 \{#merge-with-master\}
@@ -100,22 +98,73 @@ python -m ci.praktika run "Style check" --test cpp
除 Python 3 和 Docker 外，无需其他任何依赖。
-## 快速测试 \{#fast-test\}
+## Running stateless tests \{#running-stateless-tests\}
+
+本地安装并使用默认设置的 ClickHouse 可能适用于某些特定测试用例，但无法正确运行所有测试查询。在 CI 中，每个作业都会安装特定的 ClickHouse 配置（例如 S3 存储、Parallel Replicas），手动复现这些配置可能会很繁琐。为避免这种情况，你可以在本地使用与 CI 相同的编排方式复现任意 CI 作业——无需手动配置。
+
+#### 前置条件 \{#ci-prerequisites\}
-通常这是在 PR 上运行的第一个检查。
-它会构建 ClickHouse 并运行大部分[无状态功能测试](tests.md#functional-tests)，但会省略部分测试。
-如果该步骤失败，在修复之前不会启动后续检查。
-查看报告以确定哪些测试失败，然后按照[这里](/development/tests#running-a-test-locally)的说明在本地重现失败。
+* Python 3 (仅限标准库)
+* Docker
-#### 在本地运行快速测试： \{#running-fast-test-locally\}
+如有需要，请先在 Ubuntu 上安装 Docker，然后重新登录：
```sh
-python -m ci.praktika run "Fast test" [--test some_test_name]
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install docker.io
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
+{
+ "ipv6": true,
+ "ip6tables": true
+}
+EOF
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+
+#### 在本地运行 CI 作业 \{#run-ci-job-locally\}
+
+从 CI 报告中任选一个作业，并在本地运行：
+
+```bash
+python -m ci.praktika run ""
```
-这些命令会拉取 `clickhouse/fast-test` Docker 镜像，并在容器化环境中运行该作业。
-只需 Python 3 和 Docker，无需其他依赖。
+* 始终按 CI 报告中的原样准确引用作业名称 (其中可能包含空格和逗号) ，例如：`"Stateless tests (amd_debug, parallel)"`。这样会使用与 CI 中相同的 ClickHouse 配置，并运行相同的测试。
+* 作业名称中的架构和构建类型 (例如 `amd_debug`) 是 CI 特有的标签。在本地运行时，它们不起作用——作业会使用你提供的二进制文件，以及你当前运行所在的架构。作业名称只决定 ClickHouse 配置和测试集 (除非通过 `--test` 覆盖) 。
+* 在 CI 中，功能测试会拆分为多个批次，以更高效地利用资源。例如，`"Stateless tests (amd_debug, parallel)"` 和 `"Stateless tests (amd_debug, sequential)"` 合起来覆盖完整范围：可安全并行的测试会并发运行，其余测试则顺序运行。这种拆分通过在可能的情况下最大化并行度来缩短 CI 总耗时。要在本地复现完整的测试范围，请将这两个批次都运行一遍。
+* 此外，还有一个 `"Fast test"` CI 作业，它会运行范围有限的功能测试，以验证 ClickHouse 的基本功能——它使用不包含全部可选模块的构建，也是发现回归问题的最快方式。你也可以用同样的方法在本地运行它。将你的 ClickHouse 二进制文件放到默认搜索路径之一 (`./ci/tmp/clickhouse`、`./build/programs/clickhouse` 或 `./clickhouse`) ——否则该作业会先尝试构建 ClickHouse：
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Fast test"
+ ```
+
+
+#### 在 CI 作业中运行特定测试 \{#run-specific-tests-within-ci-job\}
+
+使用 `--test` 时，该作业会准备与 CI 中使用的相同 ClickHouse 配置，但仅运行所选测试：
+
+```bash
+python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1
+```
+
+* 你可以指定多个测试名称：
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)" \
+ --test 00001_select1 00002_log_and_exception_messages_formatting
+ ```
+* 提示：如果你对 ClickHouse 配置没有特殊要求，只需运行特定测试，请使用别名 `functional`，而不是完整的作业名称：
+ ```bash
+ python -m ci.praktika run functional --test 00001_select1
+ ```
+
+
+#### 其他自定义选项 \{#additional-customization-options\}
+* `--path PATH` — ClickHouse 二进制文件的自定义路径。默认情况下，运行器会按以下顺序搜索：`./ci/tmp/clickhouse`、`./build/programs/clickhouse`、`./clickhouse`。
+* `--count N` — 将每个测试重复运行 N 次。
+* `--workers N` — 覆盖根据机器容量自动计算出的并行工作线程数。
## 构建检查 \{#build-check\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
index 0c8bf4b28b6..f5af808bd60 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/development/tests.md
@@ -9,6 +9,22 @@ doc_type: 'guide'
# 测试 ClickHouse \{#testing-clickhouse\}
+## 测试类型 \{#test-types\}
+
+ClickHouse 中有以下测试：
+
+- [功能测试](#functional-tests) - 一组查询和脚本，包括以下几个相互交叉的子集
+ - [快速测试](#running-fast-tests) - 最小子集
+ - [无状态测试](#running-stateless-tests) ，不需要向数据库填充数据
+ - 不能并行运行的顺序测试
+- [集成测试](#integration-tests)，由 `pytest` 在集群中运行
+- [单元测试](#unit-tests)
+- [性能测试](#performance-tests)
+- [构建测试](#build-tests)
+- [Sanitizer 工具](#sanitizers)
+- [模糊测试](#fuzzing)
+以及其他一些测试，详见下文各节。
+
## 功能测试 \{#functional-tests\}
功能测试是最简单、最易使用的一类测试。
@@ -48,14 +64,14 @@ PATH=:$PATH tests/clickhouse-test 01428_hash_set_nan_
### 运行快速测试 \{#running-fast-tests\}
-要运行一部分测试（称为“Fast test”），你可能需要一台性能相对较强的机器。以下步骤已在 `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu 实例（100 GB 存储）上验证可行。
+要运行一部分测试（称为“快速测试”），你可能需要一台性能相当不错的机器。以下步骤可在带有 100 GB 存储的 `t3.2xlarge` AWS amd64 Ubuntu 实例上运行。
-1. 安装依赖并重新登录。
+1. 安装先决条件并重新登录。
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
```
2. 获取源代码。
@@ -65,20 +81,19 @@ git clone --single-branch https://github.com/ClickHouse/ClickHouse
cd ClickHouse
```
-3. 构建代码并运行一部分测试（称为“Fast test”）。
+3. 构建代码并运行“快速测试”。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Fast test"
+python -m ci.praktika run fast
```
-你应当得到
+你应该会得到
```sh
Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```
-如果需要无人值守地运行，可以使用 `nohup` 或 `disown`，以便在 `ssh` 连接断开后进程仍能继续运行。
-
+如果你让它在无人值守的情况下运行，可以使用 `nohup` 或 `disown`，以便在 `ssh` 连接断开后它仍继续运行。
### 运行无状态测试 \{#running-stateless-tests\}
@@ -89,7 +104,7 @@ Failed: 0, Passed: 7394, Skipped: 1795
```sh
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker.io
-sudo usermod -aG docker ubuntu
+sudo usermod -aG docker "$USER"
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<'EOF'
{
"ipv6": true,
@@ -109,14 +124,14 @@ cd ClickHouse
3. 构建代码。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Build (amd_debug)"
+python -m ci.praktika run build_debug
cp ci/tmp/build/programs/clickhouse ci/tmp
```
4. 运行无状态测试，这些测试可以并行运行。
```sh
-python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
+python -m ci.praktika run functional
```
你应当会看到
@@ -125,6 +140,8 @@ python3 -m ci.praktika run "Stateless tests (amd_debug, parallel)"
Failed: 0, Passed: 8497, Skipped: 103
```
+注意：`python -m ci.praktika run` 命令会运行特定的持续集成作业。有关 ClickHouse CI 的更多信息，请参阅[此处](continuous-integration.md#running-stateless-tests)。
+
### 添加新测试 \{#adding-a-new-test\}
@@ -156,7 +173,7 @@ sudo ./install.sh
### 限制测试运行 \{#restricting-test-runs\}
-一项测试可以带有零个或多个 *标签（tags）*，用于指定该测试在 CI 中运行时所受的上下文限制。
+一项测试可以带有零个或多个 *标签 (tags) *，用于指定该测试在 CI 中运行时所受的上下文限制。
对于 `.sql` 测试，标签写在第一行，作为一行 SQL 注释：
@@ -179,35 +196,28 @@ SELECT 1
可用标签列表：
-| Tag name | 功能说明 | 使用示例 |
-| --------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | --------------------------------------- |
-| `disabled` | 不运行该测试 | |
-| `long` | 将测试的执行时间从 1 分钟延长到 10 分钟 | |
-| `deadlock` | 将测试长时间循环运行 | |
-| `race` | 与 `deadlock` 相同。优先使用 `deadlock` | |
-| `shard` | 要求服务器监听 `127.0.0.*` | |
-| `distributed` | 与 `shard` 相同。优先使用 `shard` | |
-| `global` | 与 `shard` 相同。优先使用 `shard` | |
-| `zookeeper` | 测试需要 Zookeeper 或 ClickHouse Keeper 才能运行 | 测试使用 `ReplicatedMergeTree` |
-| `replica` | 与 `zookeeper` 相同。优先使用 `zookeeper` | |
-| `no-fasttest` | 在 [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) 中不运行该测试 | 测试使用在 Fast test 中被禁用的 `MySQL` 表引擎 |
-| `fasttest-only` | 仅在 [Fast test](continuous-integration.md#fast-test) 中运行该测试 | |
-| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | 在带有 [sanitizers](#sanitizers) 的构建中禁用该测试 | 测试在 QEMU 下运行，而 QEMU 无法与 sanitizers 配合使用 |
-| `no-replicated-database` | | |
-| `no-ordinary-database` | | |
-| `no-parallel` | 禁止与其他测试并行运行 | 测试从 `system` 表读取数据，可能破坏不变式 |
-| `no-parallel-replicas` | | |
-| `no-debug` | 在 Debug 构建中禁用该测试 | |
-| `no-release` | 在 Release 构建中禁用该测试 | |
-| `no-stress` | | |
-| `no-polymorphic-parts` | | |
-| `no-random-settings` | | |
-| `no-random-merge-tree-settings` | | |
-| `no-backward-compatibility-check` | | |
-| `no-cpu-x86_64` | | |
-| `no-cpu-aarch64` | | |
-| `no-cpu-ppc64le` | | |
-| `no-s3-storage` | | |
+| Tag name | 功能说明 | 使用示例 |
+| ------------------------------ | ------------------------------------------ | --------------------------------------- |
+| `disabled` | 不运行该测试 | |
+| `long` | 将测试的执行时间从 1 分钟延长到 10 分钟 | |
+| `deadlock` | 将测试长时间循环运行 | |
+| `race` | 与 `deadlock` 相同。优先使用 `deadlock` | |
+| `shard` | 要求服务器监听 `127.0.0.*` | |
+| `distributed` | 与 `shard` 相同。优先使用 `shard` | |
+| `global` | 与 `shard` 相同。优先使用 `shard` | |
+| `zookeeper` | 测试需要 Zookeeper 或 ClickHouse Keeper 才能运行 | 测试使用 `ReplicatedMergeTree` |
+| `replica` | 与 `zookeeper` 相同。优先使用 `zookeeper` | |
+| `no-fasttest` | 在 [Fast test](#test-types) 中不运行该测试 | 测试使用在 Fast test 中被禁用的 `MySQL` 表引擎 |
+| `fasttest-only` | 仅在 [Fast test](#test-types) 中运行该测试 | |
+| `no-[asan, tsan, msan, ubsan]` | 在带有 [sanitizers](#sanitizers) 的构建中禁用该测试 | 测试在 QEMU 下运行，而 QEMU 无法与 sanitizers 配合使用 |
+| `no-replicated-database` | 当默认数据库使用 `ReplicatedDatabaseEngine` 时禁用该测试 | |
+| `no-ordinary-database` | 当默认数据库引擎为 `Ordinary` 时禁用该测试 | |
+| `no-parallel` | 禁止与其他测试并行运行 | 测试从 `system` 表读取数据，可能破坏不变式 |
+| `no-parallel-replicas` | 当启用并行副本时禁用该测试 | |
+| `no-debug` | 在 Debug 构建中禁用该测试 | |
+| `no-release` | 在 Release 构建中禁用该测试 | |
+
+还支持以下选项：`no-stress`、`no-polymorphic-parts`、`no-random-settings`、`no-random-merge-tree-settings`、`no-backward-compatibility-check`、`no-cpu-x86_64`、`no-cpu-aarch64`、`no-cpu-ppc64le`、`no-s3-storage`。
除上述设置外，你还可以使用 `system.build_options` 中的 `USE_*` 标志来定义是否使用特定的 ClickHouse 特性。
例如，如果你的测试使用了 MySQL 表，则应添加标签 `use-mysql`。
@@ -332,15 +342,10 @@ $ ./src/unit_tests_dbms --gtest_filter=LocalAddress*
## 其他测试 \{#miscellaneous-tests\}
在 `tests/external_models` 中有针对机器学习模型的测试。
-这些测试目前不再维护，必须迁移为集成测试。
+这些测试没有更新，必须转移到集成测试中。
有一个单独的测试用于 quorum 插入。
-该测试在独立的服务器上运行 ClickHouse 集群，并模拟各种故障场景：网络分裂、丢包（ClickHouse 节点之间、ClickHouse 与 ZooKeeper 之间、ClickHouse 服务器与客户端之间等）、`kill -9`、`kill -STOP` 和 `kill -CONT`，类似 [Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen)。然后该测试检查，所有已确认的插入是否都已写入，以及所有被拒绝的插入是否都未写入。
-
-Quorum 测试是在 ClickHouse 开源之前由一个独立团队编写的。
-该团队已不再参与 ClickHouse 的工作。
-该测试当时是意外地用 Java 编写的。
-出于上述原因，需要将 quorum 测试重写并迁移为集成测试。
+该测试在独立的服务器上运行 ClickHouse 集群，并模拟各种故障场景：网络分区、数据包丢失（ClickHouse 节点之间、ClickHouse 与 ZooKeeper 之间、ClickHouse 服务器与客户端之间等）、`kill -9`、`kill -STOP` 和 `kill -CONT`，类似 [Jepsen](https://aphyr.com/tags/Jepsen)。然后该测试会检查，所有已确认的插入都已写入，而所有被拒绝的插入都未写入。
## 手动测试 \{#manual-testing\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
index 9db7b4fbe66..9ad7e0cc20c 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/database-engines/replicated.md
@@ -157,19 +157,20 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
支持以下设置：
-| Setting（设置项） | Default（默认值） | Description（说明） |
-| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | ---------------------------------------------------------------- |
-| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 当失效或损坏表占所有表的比例大于该值时，不会自动恢复副本 |
-| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | 当副本复制延迟大于该值时，尝试执行查询将抛出异常 |
-| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | 如果超时时间超过该值且发起节点尚未执行该查询，副本将尝试取消该查询 |
-| `collection_name` | | 在 server 配置中定义的集合名称，其中定义了用于集群认证的所有信息 |
-| `check_consistency` | true | 检查本地元数据与 Keeper 中元数据的一致性，如不一致则对副本进行恢复 |
-| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | 在将副本标记为丢失并从快照中恢复之前，尝试执行队列条目的最大次数（0 表示无限） |
-| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 如果启用，在处理 Replicated 数据库中的 DDL 时，在可能的情况下会跳过创建和交换可刷新的物化视图的临时表的 DDL |
-| `logs_to_keep` | 1000 | 在 ZooKeeper 中为 Replicated 数据库保留的默认日志条目数量。 |
-| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper 中数据库的路径。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
-| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | 数据库中该副本所属分片的名称。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
-| `default_replica_name` | `{replica}` | 数据库中该副本的名称。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
+| Setting (设置项) | Default (默认值) | Description (说明) |
+| ---------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `max_broken_tables_ratio` | 1 | 当失效或损坏表占所有表的比例大于该值时，不会自动恢复副本 |
+| `max_replication_lag_to_enqueue` | 50 | 当副本复制延迟大于该值时，尝试执行查询将抛出异常 |
+| `wait_entry_commited_timeout_sec` | 3600 | 如果超时时间超过该值且发起节点尚未执行该查询，副本将尝试取消该查询 |
+| `collection_name` | | 在 server 配置中定义的集合名称，其中定义了用于集群认证的所有信息 |
+| `check_consistency` | true | 检查本地元数据与 Keeper 中元数据的一致性，如不一致则对副本进行恢复 |
+| `max_retries_before_automatic_recovery` | 10 | 在将副本标记为丢失并从快照中恢复之前，尝试执行队列条目的最大次数 (0 表示无限) |
+| `allow_skipping_old_temporary_tables_ddls_of_refreshable_materialized_views` | false | 如果启用，在处理 Replicated 数据库中的 DDL 时，在可能的情况下会跳过创建和交换可刷新的物化视图的临时表的 DDL |
+| `logs_to_keep` | 1000 | 在 ZooKeeper 中为 Replicated 数据库保留的默认日志条目数量。 |
+| `default_replica_path` | `/clickhouse/databases/{uuid}` | ZooKeeper 中数据库的路径。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
+| `default_replica_shard_name` | `{shard}` | 数据库中该副本所属分片的名称。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
+| `default_replica_name` | `{replica}` | 数据库中该副本的名称。在创建数据库且省略相关参数时使用。 |
+| `internal_replication` | false | 使用此 Replicated 数据库的集群所创建的分布式表，是将数据发送到某一个副本 (内部复制表示集群中的副本会自行完成复制) ，还是发送到所有副本 (无内部复制表示分布式表会将插入的数据发送到所有副本) |
默认值可以在配置文件中重写。
@@ -185,6 +186,7 @@ node2 :) SELECT materialize(hostName()) AS host, groupArray(n) FROM r.d GROUP BY
/clickhouse/databases/{uuid}
{shard}
{replica}
+ false
```
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
index 7b0e8140a34..71e643f492a 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/engines/table-engines/mergetree-family/textindexes.md
@@ -210,18 +210,19 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
Preprocessor 参数的典型用例包括：
-1. 转换为小写或大写以实现大小写不敏感匹配，例如 [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower)、[lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8)（见下方第一个示例）。
+1. 转换为小写/大写，或进行大小写折叠以实现大小写不敏感匹配，例如 [lower](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lower)、[lowerUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#lowerUTF8)、[caseFoldUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#caseFoldUTF8)。
2. UTF-8 归一化，例如 [normalizeUTF8NFC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFC)、[normalizeUTF8NFD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFD)、[normalizeUTF8NFKC](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKC)、[normalizeUTF8NFKD](/sql-reference/functions/string-functions.md/#normalizeUTF8NFKD)、[toValidUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#toValidUTF8)。
-3. 删除或转换不需要的字符或子串，例如 [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML)、[substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring)、[idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode)、[translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate)。
+3. 删除或转换不需要的字符或子串，例如重音符号等，例如 [extractTextFromHTML](/sql-reference/functions/string-functions.md/#extractTextFromHTML)、[substring](/sql-reference/functions/string-functions.md/#substring)、[idnaEncode](/sql-reference/functions/string-functions.md/#idnaEncode)、[translate](/sql-reference/functions/string-replace-functions.md/#translate)、[removeDiacriticsUTF8](/sql-reference/functions/string-functions.md/#removeDiacriticsUTF8)。
预处理器表达式必须将类型为 [String](/sql-reference/data-types/string.md) 或 [FixedString](/sql-reference/data-types/fixedstring.md) 的输入值转换为相同类型的值。
-如果文本索引是建立在类型为 `Nullable(T)` 或 `LowCardinality(T)` 的列上，那么预处理器表达式应当能够接受可为空或低基数的值（即不会抛出异常）。
+如果文本索引是建立在类型为 `Nullable(T)` 或 `LowCardinality(T)` 的列上，那么预处理器表达式应当能够接受可为空或低基数的值 (即不会抛出异常) 。
示例：
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(col))`
* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = substringIndex(col, '\n', 1))`
-* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = lower(extractTextFromHTML(col)))`
+* `INDEX idx(col) TYPE text(tokenizer = 'splitByNonAlpha', preprocessor = removeDiacriticsUTF8(caseFoldUTF8(col)))`
此外，预处理器表达式必须只能引用定义该文本索引所基于的列或表达式。
@@ -286,6 +287,7 @@ SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(arr, 'foo');
示例：
+
```sql
CREATE TABLE table
(
@@ -298,8 +300,7 @@ ORDER BY tuple();
SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(mapKeys(map), 'foo');
```
-**其他参数（可选）**。
-
+**其他参数 (可选) **。
可选高级参数
@@ -307,21 +308,21 @@ SELECT count() FROM tab WHERE hasAllTokens(mapKeys(map), 'foo');
以下高级参数的默认值在几乎所有场景下都能很好地工作。
我们不建议修改它们。
- 可选参数 `dictionary_block_size`（默认值：512）指定字典块的大小（以行数计）。
+ 可选参数 `dictionary_block_size` (默认值：512) 指定字典块的大小 (以行数计) 。
- 可选参数 `dictionary_block_frontcoding_compression`（默认值：1）指定字典块是否使用 front coding 作为压缩方式。
+ 可选参数 `dictionary_block_frontcoding_compression` (默认值：1) 指定字典块是否使用 front coding 作为压缩方式。
- 可选参数 `posting_list_block_size`（默认值：1048576）指定倒排列表（posting list）块的大小（以行数计）。
+ 可选参数 `posting_list_block_size` (默认值：1048576) 指定倒排列表 (posting list) 块的大小 (以行数计) 。
- 可选参数 `posting_list_codec`（默认值：`none）指定倒排列表使用的编解码器：
+ 可选参数 `posting_list_codec` (默认值：`none) 指定倒排列表使用的编解码器：
* `none` - 倒排列表在存储时不进行额外压缩。
- * `bitpacking` - 先应用[差分（delta）编码](https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_encoding)，然后进行[bit-packing](https://dev.to/madhav_baby_giraffe/bit-packing-the-secret-to-optimizing-data-storage-and-transmission-m70)（均在固定大小的块内完成）。会减慢 SELECT 查询的速度，目前不推荐使用。
+ * `bitpacking` - 先应用[差分 (delta) 编码](https://en.wikipedia.org/wiki/Delta_encoding)，然后进行[bit-packing](https://dev.to/madhav_baby_giraffe/bit-packing-the-secret-to-optimizing-data-storage-and-transmission-m70) (均在固定大小的块内完成) 。会减慢 SELECT 查询的速度，目前不推荐使用。
*索引粒度。*
文本索引在 ClickHouse 内部实现为一种[跳过索引](/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree.md/#skip-index-types)类型。
-但是，与其他跳过索引不同，文本索引使用“无限粒度”（1 亿）。
+但是，与其他跳过索引不同，文本索引使用“无限粒度” (1 亿) 。
这一点可以从文本索引的表定义中看出。
示例：
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
index c8400083ca2..dd1d9663c11 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/01_overview.md
@@ -9,6 +9,7 @@ doc_type: 'guide'
import cp_iam from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/amazon-s3/cp_iam.png';
import cp_credentials from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/cp_credentials.png';
+import gcs_subscription_input from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/object-storage/google-cloud-storage/gcs_subscription_input.png';
import cp_advanced_settings from '@site/static/images/integrations/data-ingestion/clickpipes/cp_advanced_settings.png';
import Image from '@theme/IdealImage';
@@ -33,7 +34,7 @@ GCS ClickPipe 提供了一种完全托管且具备高可靠性的方式，用于
### 持续摄取 \{#continuous-ingestion\}
-启用持续摄取后，ClickPipes 会从指定路径持续摄取数据。为确定摄取顺序，GCS ClickPipe 依赖文件的隐式[字典序](#continuous-ingestion-lexicographical-order)。
+启用持续摄取后，ClickPipes 会从指定路径持续摄取数据。为确定摄取顺序，GCS ClickPipe 默认依赖文件的隐式[字典序](#continuous-ingestion-lexicographical-order)。它也可以通过使用[Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) 订阅，并[配置为向存储桶提供通知](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/reporting-changes#command-line)，从而以[任意顺序](#continuous-ingestion-any-order)摄取文件。
#### Lexicographical order \{#continuous-ingestion-lexicographical-order\}
@@ -41,6 +42,74 @@ GCS ClickPipe 假定文件是按词典序添加到存储桶中的，并依赖这
在此模式下，GCS ClickPipe 会对指定路径中的**所有文件**进行一次初始加载，然后按可配置的时间间隔轮询以发现新文件（默认 30 秒）。**无法**从某个特定文件或时间点开始摄取——ClickPipes 将始终加载指定路径中的所有文件。
+#### 任意顺序 \{#continuous-ingestion-any-order\}
+
+:::note
+对于公共 bucket，**不**支持无序模式。该模式要求使用 **Service Account** 身份验证，以及一个连接到该 bucket 的 [Google Cloud Pub/Sub](https://cloud.google.com/pubsub) 订阅。
+:::
+
+可以通过设置一个从 bucket 接收通知的 [Google Cloud Pub/Sub](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications) 订阅，将 GCS ClickPipe 配置为摄取没有隐式顺序的文件。这样 ClickPipes 就可以监听对象创建事件，并摄取任何新的文件，而不受文件命名约定的影响。
+
+在此模式下，GCS ClickPipe 会对选定路径中的 **所有文件** 执行初始加载，然后通过匹配该路径的 Pub/Sub 订阅来监听对象通知。对于此前已处理过的文件、不匹配路径的文件，或类型不同的事件，其对应的消息都会被**忽略**。**无法**从特定文件或某个时间点开始摄取 —— ClickPipes 始终会加载选定路径中的所有文件。
+
+##### 设置 Pub/Sub 通知 \{#pubsub-setup\}
+
+要使用无序模式，你需要为 GCS 存储桶配置自动向 Pub/Sub 主题发送通知。请按照 Pub/Sub 通知的 [官方文档](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/pubsub-notifications) 创建 Pub/Sub 主题和订阅，然后为该存储桶设置通知。
+
+要创建通知：
+
+```bash
+# Create a Pub/Sub notification for new objects in the bucket
+gcloud storage buckets notifications create "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --topic="projects/${YOUR_PROJECT_ID}/topics/${YOUR_TOPIC_NAME}" \
+ --event-types="OBJECT_FINALIZE" \
+ --payload-format="json"
+```
+
+
+##### 为服务账号授予权限 \{#pubsub-permissions\}
+
+无序模式需要使用 **Service Account** 进行身份验证。ClickPipes 使用的服务账号必须具备以下权限：
+
+1. **从 GCS 存储桶读取对象** — 以获取数据文件。
+2. **从 Pub/Sub 订阅读取消息** — 以接收对象通知。
+3. **获取 Pub/Sub 订阅** — 以验证订阅是否存在并检索其元数据。
+
+使用以下 `gcloud` 命令授予这些权限：
+
+```bash
+# 1. Grant read access to the GCS bucket
+gcloud storage buckets add-iam-policy-binding "gs://${YOUR_BUCKET_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/storage.objectViewer"
+
+# 2. Grant read access to the Pub/Sub subscription
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.subscriber"
+
+# 3. Grant permission to get the Pub/Sub subscription metadata
+gcloud pubsub subscriptions add-iam-policy-binding "${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}" \
+ --member="serviceAccount:${YOUR_SERVICE_ACCOUNT}@${YOUR_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
+ --role="roles/pubsub.viewer"
+```
+
+
+##### 配置 ClickPipe \{#pubsub-clickpipe-config\}
+
+在 ClickHouse Cloud 控制台中，依次进入 **Data Sources > Create ClickPipe**，然后选择 Google Cloud Storage。输入连接到 GCS 存储桶所需的详细信息，将 **Service Account** 作为身份验证方式，并上传服务账号密钥的 JSON 文件。接着，点击 **Incoming data**。
+
+将 **Continuous ingestion** 开关切换为开启，此时您会看到新的 **Any order** 摄取选项。然后，以以下格式输入 Pub/Sub 订阅路径：
+
+```text
+projects/${YOUR_PROJECT_ID}/subscriptions/${YOUR_SUBSCRIPTION_NAME}
+```
+
+
+
+
+
+
### 文件模式匹配 \{#file-pattern-matching\}
面向对象存储的 ClickPipes 遵循 POSIX 标准的文件模式匹配规则。所有模式都**区分大小写**，并且匹配的是桶名称之后的**完整路径**。为获得更好的性能，请使用尽可能具体的模式（例如使用 `data-2024-*.csv` 而不是 `*.csv`）。
@@ -89,11 +158,18 @@ GCS ClickPipe 支持公共和私有存储桶。**不**支持 [Requester Pays](ht
必须在存储桶级别授予 [`roles/storage.objectViewer`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/access-control/iam-roles#storage.objectViewer) 角色。该角色包含 [`storage.objects.list`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/list) 和 [`storage.objects.get`](https://docs.cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/objects/get#required-permissions) 这两个 IAM 权限，使 ClickPipes 可以在指定的存储桶中列出并获取对象。
+#### Pub/Sub 订阅 \{#pubsub-subscription\}
+
+在使用[无序模式](#continuous-ingestion-any-order)时，服务账户必须在该 Pub/Sub 订阅上具备以下角色：
+
+* [`roles/pubsub.subscriber`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — 用于接收并确认消息。
+* [`roles/pubsub.viewer`](https://cloud.google.com/pubsub/docs/access-control#roles) — 用于获取订阅的元数据。
+
### 身份验证 \{#authentication\}
-:::note
-当前不支持使用服务账户进行身份验证。
-:::
+#### 服务帐号 \{#service-account\}
+
+在结合 Pub/Sub 通知使用[无序模式](#continuous-ingestion-any-order)时，必须使用服务帐号进行身份验证。请选择 **Service Account** 作为身份验证方式，并上传服务帐号密钥 JSON 文件。
#### HMAC 凭证 \{#hmac-credentials\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
index fb9ebcf8df1..9d43b2855ee 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/settings.md
@@ -343,9 +343,11 @@ File/S3 引擎/表函数在归档文件具有正确扩展名时，会将包含 `
-
+
-允许使用 catalog_type = 'glue' 的实验性 DataLakeCatalog 数据库引擎
+允许使用实验性数据库引擎 DataLakeCatalog（catalog_type = 'glue'）
+
+Cloud 默认值：`1`。
## allow_experimental_database_hms_catalog \{#allow_experimental_database_hms_catalog\}
@@ -365,9 +367,11 @@ File/S3 引擎/表函数在归档文件具有正确扩展名时，会将包含 `
-
+
-允许使用 catalog_type = 'iceberg' 的实验性数据库引擎 DataLakeCatalog。
+允许使用 catalog_type = 'iceberg' 的实验性数据库引擎 DataLakeCatalog
+
+Cloud 默认值：`1`。
## allow_experimental_database_materialized_postgresql \{#allow_experimental_database_materialized_postgresql\}
@@ -395,9 +399,11 @@ File/S3 引擎/表函数在归档文件具有正确扩展名时，会将包含 `
-
+
-允许使用 catalog_type = 'unity' 的实验性 DataLakeCatalog 数据库引擎
+允许使用实验性数据库引擎 DataLakeCatalog（catalog_type = 'unity'）
+
+Cloud 默认值：`1`。
## allow_experimental_delta_kernel_rs \{#allow_experimental_delta_kernel_rs\}
@@ -997,19 +1003,19 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
-允许配置在执行 [`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md)、[`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md) 或 [`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) 查询时，是否以及如何等待在副本上执行的操作完成。
+允许您指定对于由 [`ALTER`](../../sql-reference/statements/alter/index.md)、[`OPTIMIZE`](../../sql-reference/statements/optimize.md) 或 [`TRUNCATE`](../../sql-reference/statements/truncate.md) 查询发起、需要在副本上执行的操作，应采用何种等待行为。
-可选值：
+可能的取值：
- `0` — 不等待。
-- `1` — 仅等待本副本执行完成。
+- `1` — 等待自身执行完成。
- `2` — 等待所有副本执行完成。
-- `3` - 仅等待活动副本执行完成。
+- `3` - 仅等待活动副本。
-Cloud 默认值：`1`。
+Cloud 默认值：`0`。
:::note
-`alter_sync` 仅适用于 `Replicated` 和 `SharedMergeTree` 表，对非 `Replicated` 或 `Shared` 表的 ALTER 不产生任何效果。
+`alter_sync` 仅适用于 `Replicated` 和 `SharedMergeTree` 表，对非 `Replicated` 或 `Shared` 表执行 alter 时不会产生任何效果。
:::
## alter_update_mode \{#alter_update_mode\}
@@ -1247,10 +1253,12 @@ Fuzzer 会从所有会话中的所有查询累积 AST 片段，随着时间推
-
+
自第一条数据出现起，在将为每个查询收集的数据写出前所能等待的最长时间。
+Cloud 默认值：`1000` (1s).
+
## async_insert_busy_timeout_min_ms \{#async_insert_busy_timeout_min_ms\}
@@ -1269,9 +1277,11 @@ Fuzzer 会从所有会话中的所有查询累积 AST 片段，随着时间推
-
+
-在插入之前，为每个查询收集的未解析数据的最大字节数
+在实际执行插入前，为每个查询收集的未解析数据的最大字节数
+
+Cloud 默认值：`104857600` (100 MiB).
## async_insert_max_query_number \{#async_insert_max_query_number\}
@@ -1663,7 +1673,9 @@ Azure SDK 重试之间的最大退避时间
-在备份或恢复期间 [Zoo]Keeper 操作的最大退避时间
+备份或恢复期间 [Zoo]Keeper 操作的最大退避超时时间
+
+Cloud 默认值：`60000`。
## backup_restore_keeper_value_max_size \{#backup_restore_keeper_value_max_size\}
@@ -1730,9 +1742,9 @@ Azure SDK 重试之间的最大退避时间
-当客户端在未等待响应的情况下关闭连接时，取消正在执行的 HTTP 只读查询（例如 `SELECT`）。
+当客户端在未等待响应的情况下关闭连接时，取消正在执行的 HTTP 只读查询 (例如 `SELECT`) 。
-Cloud 默认值：`0`。
+Cloud 默认值：`1`。
## cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error \{#cast_ipv4_ipv6_default_on_conversion_error\}
@@ -1878,13 +1890,17 @@ SELECT CAST(toNullable(toInt32(0)) AS Int32) as x, toTypeName(x);
Cloud 模式
+Cloud 默认值：`1`。
+
## cloud_mode_database_engine \{#cloud_mode_database_engine\}
-
+
+
+Cloud 中允许使用的数据库引擎。1 - 将 DDL 重写为使用 Replicated 数据库，2 - 将 DDL 重写为使用 Shared 数据库
-在 Cloud 中允许使用的数据库引擎类型。1：将 DDL 重写为使用 Replicated 数据库；2：将 DDL 重写为使用 Shared 数据库。
+Cloud 默认值：`2`。
## cloud_mode_engine \{#cloud_mode_engine\}
@@ -1892,18 +1908,22 @@ Cloud 模式
在 Cloud 中允许使用的引擎家族。
-- 0 - 允许所有引擎
-- 1 - 将 DDL 重写为使用 *ReplicatedMergeTree
-- 2 - 将 DDL 重写为使用 SharedMergeTree
-- 3 - 将 DDL 重写为使用 SharedMergeTree，除非显式指定了 remote disk
-- 4 - 与 3 相同，另外使用 Alias 替代 Distributed（Alias 表将指向 Distributed 表的目标表，因此会使用对应的本地表）
+* 0 - 允许所有引擎
+* 1 - 将 DDL 重写为使用 *ReplicatedMergeTree
+* 2 - 将 DDL 重写为使用 SharedMergeTree
+* 3 - 将 DDL 重写为使用 SharedMergeTree，除非显式指定了 remote disk
+* 4 - 与 3 相同，另外使用 Alias 替代 Distributed (Alias 表将指向 Distributed 表的目标表，因此会使用对应的本地表)
使用 UInt64 以最小化对外公开部分
+Cloud 默认值：`2`。
+
## cluster_for_parallel_replicas \{#cluster_for_parallel_replicas\}
当前服务器所在分片对应的集群
+Cloud 默认值：`default`。
+
## cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes \{#cluster_function_process_archive_on_multiple_nodes\}
@@ -2286,6 +2306,8 @@ SETTINGS convert_query_to_cnf = true;
仅允许在使用 Replicated 引擎的数据库中创建 Replicated 表
+Cloud 默认值：`1`。
+
## database_replicated_allow_replicated_engine_arguments \{#database_replicated_allow_replicated_engine_arguments\}
@@ -2920,9 +2942,11 @@ ENGINE = Log
-
+
+
+仅在 ClickHouse Cloud 中生效。等待时间（毫秒），用于接收来自分布式缓存的任意类型响应
-仅在 ClickHouse Cloud 中生效。以毫秒为单位，用于等待从分布式缓存（distributed cache）接收任意类型响应的时间。
+Cloud 默认值：`20000`。
## distributed_cache_receive_timeout_ms \{#distributed_cache_receive_timeout_ms\}
@@ -3004,7 +3028,9 @@ ENGINE = Log
-分布式 DDL（`ON CLUSTER`）查询使用的兼容性版本
+分布式 DDL (`ON CLUSTER`) 查询使用的兼容性版本
+
+Cloud 默认值：`6`。
## distributed_ddl_output_mode \{#distributed_ddl_output_mode\}
@@ -3014,15 +3040,15 @@ ENGINE = Log
可选值：
-- `throw` — 返回一个结果集，其中包含所有已完成查询的主机上的查询执行状态。如果查询在某些主机上失败，则会重新抛出第一个异常。如果查询在某些主机上尚未完成且超过了 [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout)，则抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED` 异常。
-- `none` — 与 `throw` 类似，但分布式 DDL 查询不返回结果集。
-- `null_status_on_timeout` — 当查询在相应主机上尚未完成时，不抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED`，而是在结果集的某些行中返回 `NULL` 作为执行状态。
-- `never_throw` — 即使查询在某些主机上失败，也不会抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED`，也不会重新抛出异常。
-- `none_only_active` - 类似于 `none`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。注意：在此模式下，无法判断查询是否未在某些副本上执行，以及是否将会在后台执行。
-- `null_status_on_timeout_only_active` — 类似于 `null_status_on_timeout`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。
-- `throw_only_active` — 类似于 `throw`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。
+* `throw` — 返回一个结果集，其中包含所有已完成查询的主机上的查询执行状态。如果查询在某些主机上失败，则会重新抛出第一个异常。如果查询在某些主机上尚未完成且超过了 [distributed_ddl_task_timeout](#distributed_ddl_task_timeout)，则抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED` 异常。
+* `none` — 与 `throw` 类似，但分布式 DDL 查询不返回结果集。
+* `null_status_on_timeout` — 当查询在相应主机上尚未完成时，不抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED`，而是在结果集的某些行中返回 `NULL` 作为执行状态。
+* `never_throw` — 即使查询在某些主机上失败，也不会抛出 `TIMEOUT_EXCEEDED`，也不会重新抛出异常。
+* `none_only_active` - 类似于 `none`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。注意：在此模式下，无法判断查询是否未在某些副本上执行，以及是否将会在后台执行。
+* `null_status_on_timeout_only_active` — 类似于 `null_status_on_timeout`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。
+* `throw_only_active` — 类似于 `throw`，但不会等待 `Replicated` 数据库的非活动副本。
-Cloud 默认值：`throw`。
+Cloud 默认值：`none_only_active`。
## distributed_ddl_task_timeout \{#distributed_ddl_task_timeout\}
@@ -3044,14 +3070,14 @@ Cloud 默认值：`throw`。
启用或禁用向 [Distributed](/engines/table-engines/special/distributed) 表同步插入数据。
-默认情况下，当向 `Distributed` 表插入数据时，ClickHouse 服务器会在后台模式下将数据发送到集群节点。当 `distributed_foreground_insert=1` 时，数据将以同步方式处理，且仅在所有数据都已保存到所有分片之后（如果 `internal_replication` 为 true，则每个分片至少有一个副本），`INSERT` 操作才会成功。
+默认情况下，当向 `Distributed` 表插入数据时，ClickHouse 服务器会以后台模式将数据发送到集群节点。当 `distributed_foreground_insert=1` 时，数据会被同步处理，并且只有在所有数据都保存到所有分片后（如果 `internal_replication` 为 true，则每个分片至少保存到一个副本），`INSERT` 操作才会成功。
-可选值：
+可能的取值：
-- `0` — 以后台模式插入数据。
-- `1` — 以同步模式插入数据。
+- `0` — 数据以后台模式插入。
+- `1` — 数据以同步模式插入。
-Cloud 默认值：`0`。
+Cloud 默认值：`1`。
**另请参阅**
@@ -3424,6 +3450,8 @@ FORMAT PrettyCompactMonoBlock
启用或禁用 `write-through` 缓存。若设置为 `false`，则对写入操作禁用 `write-through` 缓存。若设置为 `true`，且在服务器配置中的缓存磁盘配置部分已开启 `cache_on_write_operations`，则启用 `write-through` 缓存。
有关更多详情，请参阅[“使用本地缓存”](/operations/storing-data#using-local-cache)。
+Cloud 默认值：`1`。
+
## enable_filesystem_read_prefetches_log \{#enable_filesystem_read_prefetches_log\}
@@ -3929,9 +3957,11 @@ SET exclude_materialize_skip_indexes_on_insert = DEFAULT; -- reset setting to de
-
+
-将非关联 EXISTS 子查询作为标量子查询来执行。与标量子查询一样，会使用缓存，并且对结果应用常量折叠。
+将非关联 EXISTS 子查询作为标量子查询执行。与标量子查询一样，会使用缓存，并且对结果应用常量折叠。
+
+Cloud 默认值：`0`。
## external_storage_connect_timeout_sec \{#external_storage_connect_timeout_sec\}
@@ -4093,6 +4123,8 @@ ClickHouse 会从该表所有滞后的副本中选择一个最合适的副本。
用于预取的最大内存用量。
+Cloud 默认值：总内存的 10%。
+
## filesystem_prefetch_step_bytes \{#filesystem_prefetch_step_bytes\}
@@ -4491,6 +4523,14 @@ SELECT JSON_VALUE('{"hello":"world"}', '$.b') settings function_json_value_retur
`visibleWidth` 行为的版本号。0：仅统计 Unicode 码点的数量；1：正确处理零宽度和组合字符，将全角字符计为两个，估算制表符宽度，并统计删除字符。
+## functions_h3_default_if_invalid \{#functions_h3_default_if_invalid\}
+
+
+
+
+
+如果为 false，h3 函数（例如 h3CellAreaM2）在输入无效时会抛出异常。如果为 true，则返回 0 或默认值。
+
## geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments \{#geo_distance_returns_float64_on_float64_arguments\}
@@ -5779,23 +5819,25 @@ ClickHouse 会在可能的情况下始终尝试使用 `partial_merge` join，否
-
+
与 [`mutations_sync`](#mutations_sync) 相同，但仅控制轻量级删除的执行。
可能的取值：
-| Value | Description |
-|-------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| `0` | 变更操作异步执行。 |
-| `1` | 查询会等待当前服务器上的轻量级删除完成。 |
-| `2` | 查询会等待所有副本（如果存在）上的轻量级删除完成。 |
-| `3` | 查询只会等待活动副本完成。仅对 `SharedMergeTree` 支持。对于 `ReplicatedMergeTree`，其行为与 `mutations_sync = 2` 相同。 |
+| Value | Description |
+| ----- | ------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `0` | 变更操作异步执行。 |
+| `1` | 查询会等待当前服务器上的轻量级删除完成。 |
+| `2` | 查询会等待所有副本 (如果存在) 上的轻量级删除完成。 |
+| `3` | 查询只会等待活动副本完成。仅对 `SharedMergeTree` 支持。对于 `ReplicatedMergeTree`，其行为与 `mutations_sync = 2` 相同。 |
**另请参阅**
-- [ALTER 查询的同步性](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
-- [变更（Mutations）](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+* [ALTER 查询的同步性](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#synchronicity-of-alter-queries)
+* [变更 (Mutations) ](../../sql-reference/statements/alter/index.md/#mutations)
+
+Cloud 默认值：`1`。
## limit \{#limit\}
@@ -5917,6 +5959,8 @@ load_balancing = round_robin
以异步方式加载 MergeTree 标记
+Cloud 默认值：`1`。
+
## local_filesystem_read_method \{#local_filesystem_read_method\}
@@ -6447,6 +6491,8 @@ Cloud 默认值：每个副本可用内存的一半。
* [max_concurrent_queries](/operations/server-configuration-parameters/settings#max_concurrent_queries)
+Cloud 默认值：`1000`。
+
## max_concurrent_queries_for_user \{#max_concurrent_queries_for_user\}
@@ -6599,7 +6645,9 @@ FROM cluster(cluster, view(SELECT * FROM t)) SETTINGS max_execution_time_leaf =
-允许的 HTTP GET 重定向跳转的最大次数。通过限制该值，可增加额外的安全防护，防止恶意服务器将请求重定向到意料之外的服务。\n\n例如，外部服务器可能会重定向到另一个地址，而该地址看起来属于公司内部基础设施。此时，如果向该内部服务器发送 HTTP 请求，就可能从内部网络访问内部 API，从而绕过鉴权，甚至访问 Redis、Memcached 等其他内部服务。如果没有任何内部基础设施（包括运行在 localhost 上的进程），或者你信任该服务器，那么允许重定向是安全的。不过请注意，如果 URL 使用的是 HTTP 而非 HTTPS，你不仅需要信任远程服务器，还必须信任你的 ISP 以及中间路径上的所有网络。
+允许的 HTTP GET 重定向跳转的最大次数。通过限制该值，可增加额外的安全防护，防止恶意服务器将请求重定向到意料之外的服务。\n\n例如，外部服务器可能会重定向到另一个地址，而该地址看起来属于公司内部基础设施。此时，如果向该内部服务器发送 HTTP 请求，就可能从内部网络访问内部 API，从而绕过鉴权，甚至访问 Redis、Memcached 等其他内部服务。如果没有任何内部基础设施 (包括运行在 localhost 上的进程) ，或者你信任该服务器，那么允许重定向是安全的。不过请注意，如果 URL 使用的是 HTTP 而非 HTTPS，你不仅需要信任远程服务器，还必须信任你的 ISP 以及中间路径上的所有网络。
+
+Cloud 默认值：`10`。
## max_hyperscan_regexp_length \{#max_hyperscan_regexp_length\}
@@ -6730,7 +6778,9 @@ Exception: Total regexp lengths too large.
-用于延迟最终数据分片刷写的最大流（列）数量。默认为自动（如果底层存储支持并行写入，则为 100，例如 S3；否则为禁用）
+用于延迟最终数据分区片段刷写的最大流 (列) 数量。默认为自动 (如果底层存储支持并行写入，则为 100，例如 S3；否则为禁用)
+
+Cloud 默认值：`50`。
## max_insert_threads \{#max_insert_threads\}
@@ -10001,23 +10051,25 @@ a Tuple(
-设置 [query profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md) 的实时时钟计时器周期。实时时钟计时器按挂钟时间（wall-clock time）计时。
+设置 [query profiler](../../operations/optimizing-performance/sampling-query-profiler.md) 的实时时钟计时器周期。实时时钟计时器按挂钟时间计时。
可能的取值：
- 正整数，单位为纳秒。
- 推荐取值：
+ 推荐值：
- 10000000（每秒 100 次）纳秒及以下，用于单个查询。
- - 1000000000（每秒 1 次），用于整个集群范围的分析。
+ - 1000000000（每秒 1 次），用于集群范围的性能剖析。
-- 0 表示关闭定时器。
+- 0 表示关闭计时器。
另请参阅：
- 系统表 [trace_log](/operations/system-tables/trace_log)
+Cloud 默认值：`3000000000`。
+
## queue_max_wait_ms \{#queue_max_wait_ms\}
@@ -10315,9 +10367,11 @@ a Tuple(
-
+
+
+在 RESTORE 过程中将表引擎从 Replicated*MergeTree 替换为 Shared*MergeTree。
-在 RESTORE 过程中将表引擎从 Replicated*MergeTree 更换为 Shared*MergeTree。
+Cloud 默认值：`1`。
## result_overflow_mode \{#result_overflow_mode\}
@@ -11485,9 +11539,11 @@ SELECT idx, i FROM null_in WHERE i IN (1, NULL) SETTINGS transform_null_in = 1;
-
+
-遵守服务器级并发控制（参见全局服务器设置 `concurrent_threads_soft_limit_num` 和 `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores`）。如果禁用该设置，即使服务器已过载，也允许使用更多线程（不建议在常规场景中使用此配置，主要用于测试场景）。
+遵守服务器级并发控制 (参见全局服务器设置 `concurrent_threads_soft_limit_num` 和 `concurrent_threads_soft_limit_ratio_to_cores`) 。如果禁用该设置，即使服务器已过载，也允许使用更多线程 (不建议在常规场景中使用此配置，主要用于测试场景) 。
+
+Cloud 默认值：`0`。
## use_hash_table_stats_for_join_reordering \{#use_hash_table_stats_for_join_reordering\}
@@ -11501,16 +11557,16 @@ SELECT idx, i FROM null_in WHERE i IN (1, NULL) SETTINGS transform_null_in = 1;
-
+
为远程查询启用 hedged requests 机制。它允许为同一个查询与不同副本建立多个连接。
如果与副本的现有连接在 `hedged_connection_timeout` 内未成功建立，
-或者在 `receive_data_timeout` 内未收到任何数据，则会建立一个新的连接。查询会使用第一个发送非空进度数据包（或数据包，如果启用了 `allow_changing_replica_until_first_data_packet`）的连接；
+或者在 `receive_data_timeout` 内未收到任何数据，则会建立一个新的连接。查询会使用第一个发送非空进度数据包 (或数据包，如果启用了 `allow_changing_replica_until_first_data_packet`) 的连接；
其他连接将被取消。支持 `max_parallel_replicas > 1` 的查询。
默认启用。
-Cloud 默认值：`1`
+Cloud 默认值：`0`。
## use_hive_partitioning \{#use_hive_partitioning\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
new file mode 100644
index 00000000000..f394a54722b
--- /dev/null
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+description: '按会话、路径、操作类型、组件和子请求标志分组，包含 ZooKeeper 操作聚合统计信息的系统表。'
+keywords: ['系统表', 'aggregated_zookeeper_log']
+slug: /operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log
+title: 'system.aggregated_zookeeper_log'
+doc_type: 'reference'
+---
+
+# system.aggregated_zookeeper_log \{#systemaggregated_zookeeper_log\}
+
+此表包含 ZooKeeper 操作的聚合统计信息 (例如操作次数、平均延迟、错误数) ，按 `(session_id, parent_path, operation, component, is_subrequest)` 分组，并定期刷写到磁盘。
+
+与记录每个独立请求和响应的 [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) 不同，此表会将操作聚合分组，因此更加轻量，也更适合生产负载。
+
+属于 `Multi` 或 `MultiRead` 批处理的操作会通过 `is_subrequest` 列单独跟踪。子请求的延迟为零，因为总延迟归属于外层的 `Multi`/`MultiRead` 操作。
+
+列：
+
+* `hostname` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 服务器的主机名。
+* `event_date` ([Date](../../sql-reference/data-types/date.md)) — 该分组刷写到磁盘的日期。
+* `event_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — 该分组刷写到磁盘的时间。
+* `session_id` ([Int64](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 会话 ID。
+* `parent_path` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 路径前缀。
+* `operation` ([Enum](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — ZooKeeper 操作类型。
+* `is_subrequest` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 此操作是否为 `Multi` 或 `MultiRead` 操作中的子请求。
+* `count` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 该分组中的操作次数。
+* `errors` ([Map(Enum, UInt32)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — 该分组中的错误，表示错误代码到计数的映射。
+* `average_latency` ([Float64](../../sql-reference/data-types/float.md)) — 该分组中所有操作的平均延迟，单位为微秒。子请求的延迟为零，因为延迟归属于外层的 `Multi` 或 `MultiRead` 操作。
+* `component` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 触发该事件的组件。
+
+**另请参见**
+
+* [system.zookeeper_log](zookeeper_log.md) — 按请求记录的详细 ZooKeeper 日志。
+* [ZooKeeper](../../operations/tips.md#zookeeper)
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
index 777dc06e052..f5e92dcd0be 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/index.md
@@ -19,127 +19,128 @@ doc_type: 'reference'
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
-| 页面 | 说明 |
-| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [系统表概述](/operations/system-tables/overview) | 系统表是什么以及它们为何有用的概述。 |
-| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | 系统数据库，提供近乎标准化、与 DBMS 无关的数据库对象元数据视图。 |
-| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 包含异步插入操作信息的系统表。每条记录对应一个已被缓冲为异步插入的插入查询。 |
-| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | 包含队列中待处理异步插入操作信息的系统表。 |
-| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 包含最近异步作业（例如正在加载的表）相关信息和状态的系统表。表中每一行对应一个作业。 |
-| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | 包含 `system.asynchronous_metrics` 历史值的系统表，这些值会按照固定时间间隔（默认每秒一次）进行保存 |
-| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | 包含在后台周期性计算的指标的系统表。例如，当前使用的内存量。 |
-| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | 包含 AzureQueue 表设置信息的系统表。从服务器版本 `24.10` 起可用。 |
-| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | 包含后台调度池中任务相关信息的系统表。 |
-| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | 记录后台调度池中任务执行历史的系统表。 |
-| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | 包含 `BACKUP` 和 `RESTORE` 操作相关日志记录的系统表。 |
-| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | 包含 `BACKUP` 和 `RESTORE` 操作相关日志记录的系统表。 |
-| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 包含各种 blob 存储操作（如上传和删除）日志记录的系统表。 |
-| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | 包含 ClickHouse 服务器构建选项信息的系统表。 |
-| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 系统表，包含配置文件中可用的集群及其中定义的服务器的信息。 |
-| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | 包含队列中编解码器相关信息的系统表。 |
-| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | 包含所有表各列信息的系统表 |
-| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | 包含贡献者信息的系统表。 |
-| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 包含致命错误堆栈跟踪信息的系统表。 |
-| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 包含当前 USER 的活动角色的系统表。 |
-| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | 包含通过 HTTP 接口访问的 `/dashboard` 页面所使用的查询，可用于监控和故障排查。 |
-| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | 包含所有表中现有数据跳过索引信息的系统表。 |
-| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | 包含受支持的数据类型信息的系统表 |
-| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | 包含服务器所支持的数据库引擎列表的系统表。 |
-| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | 包含数据库副本相关信息及其状态的系统表。 |
-| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 包含当前 USER 可访问的数据库信息的系统表。 |
-| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | 包含通过流式引擎接收且在解析时发生错误的消息相关信息的系统表。 |
-| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | 包含从 Delta Lake 表中读取的元数据文件信息的系统表。每条记录对应一个根元数据 JSON 文件。 |
-| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | 用于存储 MergeTree 表中已分离的分区片段信息的系统表 |
-| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | 包含各个已分离表信息的系统表。 |
-| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 包含字典信息的系统表 |
-| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | 此表包含可实时计算并以 Prometheus 格式导出的维度指标，且始终保持最新。 |
-| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | 包含在服务器配置中定义的磁盘信息的系统表 |
-| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | 包含已在集群上执行的分布式 DDL 查询（即使用 ON CLUSTER 子句的查询）信息的系统表。 |
-| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 包含队列中待发送到各分片的本地文件信息的系统表。 |
-| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | 包含缓存的 DNS 记录信息的系统表。 |
-| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | 包含已执行 DROP TABLE 操作但尚未完成数据清理的表的信息的系统表 |
-| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | 包含 `system.dropped_tables` 中 MergeTree 已删除表分区片段信息的系统表 |
-| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 包含当前所有有效角色的系统表,包括当前 USER 的当前角色以及授予该角色的角色 |
-| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | 系统表，包含来自表 `system.errors` 的错误值历史记录，并会定期刷新到磁盘。 |
-| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | 包含错误代码及其被触发次数的系统表。 |
-| [system.events](/operations/system-tables/events) | 包含系统中已发生事件次数信息的系统表。 |
-| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 包含所有可用 failpoint 及其类型和当前状态列表的系统表。 |
-| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 包含普通函数和聚合函数信息的系统表。 |
-| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | 系统表,用于显示授予 ClickHouse 用户账号的各项权限。 |
-| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | 包含在 `GraphiteMergeTree` 类型引擎表中使用的 `graphite_rollup` 参数相关信息的系统表。 |
-| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | 该表包含可实时计算并以 Prometheus 格式导出的直方图指标，且始终保持最新。 |
-| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | 系统中的 Iceberg 快照历史 |
-| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | 包含从 Iceberg 表读取的元数据文件信息的系统表。每条记录表示一个根元数据文件、从某个 Avro 文件中提取的元数据,或某个 Avro 文件对应的一条条目。 |
-| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | 包含插桩点信息的系统表 |
-| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | 包含通过 jemalloc 分配器在不同大小类别（bin）中的内存分配信息,汇总自所有 arena 的系统表。 |
-| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | 包含 Kafka 消费者信息的系统表。 |
-| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | 包含 ClickHouse 源代码中 `contrib` 目录内第三方库许可证的系统表。 |
-| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | 包含系统中所有掩码策略信息的系统表。 |
-| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | 包含 MergeTree 表设置信息的系统表。 |
-| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | 包含 MergeTree 系列表当前正在进行的合并和数据部件 mutation 信息的系统表。 |
-| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | 系统表,包含 `system.metrics` 和 `system.events` 表中的指标值历史记录,并定期写入磁盘。 |
-| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 包含可即时计算或具有当前值的指标的系统表。 |
-| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | 包含 MergeTree 表正在进行的数据部件移动信息的系统表。每个数据部件的移动对应一行记录。 |
-| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | 包含 MergeTree 表 mutation 操作及其进度信息的系统表。每个 mutation 命令对应一行记录。 |
-| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 系统表，只包含一个名为 `number` 的 UInt64 列，存储从零开始的几乎所有自然数。 |
-| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | 与 `system.numbers` 类似的系统表，但读取是并行执行的，返回的数字顺序可能不固定。 |
-| [system.one](/operations/system-tables/one) | 仅包含一行且只有一个 UInt8 类型、名为 `dummy`、值为 0 的列的系统表。类似于其他数据库管理系统中的 `DUAL` 表。 |
-| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 包含已执行查询的 trace spans 信息的系统表。 |
-| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | 包含 MergeTree 系列表中数据分区片段相关事件信息的系统表,例如数据添加或合并等操作。 |
-| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | 包含 MergeTree 表分区片段相关信息的系统表 |
-| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | 包含 MergeTree 表的分区片段和列信息的系统表。 |
-| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | 系统表，仅包含一个名为 `prime` 的 UInt64 列，按升序存储从 2 开始的质数。 |
-| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | 用于实现 `SHOW PROCESSLIST` 查询的系统表。 |
-| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | 系统表，包含关于处理器级别性能分析的信息（可在 `EXPLAIN PIPELINE` 中查看） |
-| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | 包含 MergeTree 系列表的投影分区片段相关信息的系统表。 |
-| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | 包含 MergeTree 系列表中投影分区片段的列信息的系统表 |
-| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | 包含所有表中现有 PROJECTION 相关信息的系统表。 |
-| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | 显示查询缓存内容的系统表。 |
-| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | 显示查询条件缓存内容的系统表。 |
-| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 系统表,包含已执行查询的信息,例如查询开始时间、处理耗时和错误消息。 |
-| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | 系统表,包含各个查询在 `system.events` 表中的内存和指标值历史记录,并会定期写入磁盘。 |
-| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | 系统表,包含执行查询的线程的信息,例如线程名称、线程启动时间以及查询处理持续时间。 |
-| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | 用于记录在执行查询时被执行的依赖视图相关信息的系统表，例如视图类型或执行时间。 |
-| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | 包含所有 QUOTA 在各个时间区间内最大限制信息的系统表。一个 QUOTA 可以对应任意数量的行（包括零行）。 |
-| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 系统表,包含当前 USER 的 QUOTA 使用情况,例如已使用的 QUOTA 额度和剩余额度。 |
-| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | 包含 QUOTA 相关信息的系统表。 |
-| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | 记录所有用户 QUOTA 使用情况的系统表。 |
-| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | 包含本地服务器上副本表信息和状态的系统表。可用于监控。 |
-| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | 包含当前正在执行的后台抓取任务信息的系统表。 |
-| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | 系统表,包含存储在 ClickHouse Keeper 或 ZooKeeper 中的复制队列任务的信息,适用于 `ReplicatedMergeTree` 系列引擎的表。 |
-| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | 包含驻留在本地服务器上的资源信息的系统表，每个资源对应一行。 |
-| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | 包含授予给用户和角色的角色授权信息的系统表。 |
-| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 包含已配置角色信息的系统表。 |
-| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 包含针对某个特定表的过滤条件的系统表，以及一个应使用此 ROW POLICY 的角色和/或用户列表。 |
-| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | 包含 S3Queue 表相关设置信息的系统表。从服务器版本 `24.10` 起可用。 |
-| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | 包含本地服务器上调度节点信息和状态的系统表。 |
-| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | 包含所有已缓存文件模式信息的系统表。 |
-| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | 包含关于服务器全局设置信息的系统表，这些设置在 `config.xml` 中指定。 |
-| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | 记录所有成功和失败登录与登出事件信息的系统表。 |
-| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 包含当前用户会话设置信息的系统表。 |
-| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 包含此前 ClickHouse 各版本中设置变更信息的系统表。 |
-| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | 描述 SETTINGS PROFILE 内容的系统表：包括 CONSTRAINT、该设置适用的角色和 USER，以及父级 SETTINGS PROFILE。 |
-| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 包含所有已配置的设置配置文件属性的系统表。 |
-| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | 包含所有服务器线程堆栈跟踪信息的系统表。便于开发人员检查服务器状态。 |
-| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | 包含有关在服务器配置中定义的存储策略和卷信息的系统表。 |
-| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | 对 C++ 专家和 ClickHouse 工程师有用的系统表，包含用于对 `clickhouse` 二进制文件进行自省的信息。 |
-| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | 系统表，包含服务器支持的表引擎及其所支持特性的描述。 |
-| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | 包含服务器已知的每个表元数据的系统表。 |
-| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | 包含日志记录项的系统表。 |
-| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | 包含 ClickHouse 服务器所支持的时区列表的系统表。 |
-| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 显示所有可用分词器的系统表。 |
-| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | 包含由采样查询分析器收集的堆栈跟踪信息的系统表。 |
-| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | 包含 Unicode 字符及其属性列表的系统表。 |
-| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | 包含用户自定义函数 (UDF) 加载状态和配置元数据的系统表。 |
-| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | 系统表,包含便于概览用户内存使用情况和 ProfileEvents 的信息。 |
-| [system.users](/operations/system-tables/users) | 包含服务器上已配置的用户账户列表的系统表。 |
-| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | 包含可刷新materialized view相关信息的系统表。 |
-| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | 该表包含有关 ClickHouse 服务器的警告信息。 |
-| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | 包含本地服务器上工作负载信息的系统表。 |
-| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | 仅在配置了 ClickHouse Keeper 或 ZooKeeper 时才存在的系统表。用于展示配置中定义的 Keeper 集群中的数据。 |
-| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | 仅在配置了 ZooKeeper 时存在的系统表。显示当前与 ZooKeeper 的连接（包括辅助 ZooKeeper）。 |
-| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | 显示 ZooKeeper 连接历史（包括辅助 ZooKeeper）。 |
-| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | 用于输出所有可用 Keeper 节点内部状态的系统表。 |
-| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | 包含关于向 ZooKeeper 服务器发送的请求参数及其返回的响应信息的系统表。 |
+| 页面 | 描述 |
+| --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [系统表概述](/operations/system-tables/overview) | 系统表是什么以及它们为何有用的概述。 |
+| [INFORMATION_SCHEMA](/operations/system-tables/information_schema) | 系统数据库，提供近乎标准化、与 DBMS 无关的数据库对象元数据视图。 |
+| [system.aggregated_zookeeper_log](/operations/system-tables/aggregated_zookeeper_log) | 系统表，包含按会话、路径、操作类型、组件和子请求标志分组的 ZooKeeper 操作聚合统计信息。 |
+| [system.asynchronous_insert_log](/operations/system-tables/asynchronous_insert_log) | 包含异步插入操作信息的系统表。每条记录对应一个已被缓冲为异步插入的插入查询。 |
+| [system.asynchronous_inserts](/operations/system-tables/asynchronous_inserts) | 包含队列中待处理异步插入操作信息的系统表。 |
+| [system.asynchronous_loader](/operations/system-tables/asynchronous_loader) | 包含最近异步作业 (例如正在加载的表) 相关信息和状态的系统表。表中每一行对应一个作业。 |
+| [system.asynchronous_metric_log](/operations/system-tables/asynchronous_metric_log) | 包含 `system.asynchronous_metrics` 历史值的系统表，这些值会按照固定时间间隔 (默认每秒一次) 进行保存 |
+| [system.asynchronous_metrics](/operations/system-tables/asynchronous_metrics) | 包含在后台周期性计算的指标的系统表。例如，当前使用的内存量。 |
+| [system.azure_queue_settings](/operations/system-tables/azure_queue_settings) | 包含 AzureQueue 表相关设置信息的系统表。从服务器版本 `24.10` 起可用。 |
+| [system.background_schedule_pool](/operations/system-tables/background_schedule_pool) | 包含后台调度池中任务相关信息的系统表。 |
+| [system.background_schedule_pool_log](/operations/system-tables/background_schedule_pool_log) | 记录后台调度池中任务执行历史的系统表。 |
+| [system.backup_log](/operations/system-tables/backup_log) | 包含 `BACKUP` 和 `RESTORE` 操作相关日志记录项的系统表。 |
+| [system.backups](/operations/system-tables/backups) | 包含 `BACKUP` 和 `RESTORE` 操作相关日志记录的系统表。 |
+| [system.blob_storage_log](/operations/system-tables/blob_storage_log) | 包含各种 blob 存储操作 (如上传和删除) 日志记录的系统表。 |
+| [system.build_options](/operations/system-tables/build_options) | 包含 ClickHouse 服务器构建选项信息的系统表。 |
+| [system.clusters](/operations/system-tables/clusters) | 系统表，包含配置文件中可用的集群及其中定义的服务器的信息。 |
+| [system.codecs](/operations/system-tables/codecs) | 包含队列中编解码器相关信息的系统表。 |
+| [system.columns](/operations/system-tables/columns) | 包含所有表各列信息的系统表 |
+| [system.contributors](/operations/system-tables/contributors) | 包含贡献者信息的系统表。 |
+| [system.crash_log](/operations/system-tables/crash_log) | 包含致命错误堆栈跟踪信息的系统表。 |
+| [system.current_roles](/operations/system-tables/current_roles) | 包含当前 USER 的活动角色的系统表。 |
+| [system.dashboards](/operations/system-tables/dashboards) | 包含 HTTP 接口中 `/dashboard` 页面所使用的查询语句，可用于监控和故障排查。 |
+| [system.data_skipping_indices](/operations/system-tables/data_skipping_indices) | 包含所有表中现有数据跳过索引信息的系统表。 |
+| [system.data_type_families](/operations/system-tables/data_type_families) | 包含受支持的数据类型信息的系统表 |
+| [system.database_engines](/operations/system-tables/database_engines) | 包含服务器所支持的数据库引擎列表的系统表。 |
+| [system.database_replicas](/operations/system-tables/database_replicas) | 包含数据库副本相关信息及其状态的系统表。 |
+| [system.databases](/operations/system-tables/databases) | 包含当前 USER 可访问的数据库信息的系统表。 |
+| [system.dead_letter_queue](/operations/system-tables/dead_letter_queue) | 包含通过流式引擎接收且在解析时发生错误的消息相关信息的系统表。 |
+| [system.delta_lake_metadata_log](/operations/system-tables/delta_lake_metadata_log) | 包含从 Delta Lake 表中读取的元数据文件信息的系统表。每条记录对应一个根元数据 JSON 文件。 |
+| [system.detached_parts](/operations/system-tables/detached_parts) | 用于存储 MergeTree 表中已分离的分区片段信息的系统表 |
+| [system.detached_tables](/operations/system-tables/detached_tables) | 包含各个已分离表信息的系统表。 |
+| [system.dictionaries](/operations/system-tables/dictionaries) | 包含字典信息的系统表 |
+| [system.dimensional_metrics](/operations/system-tables/dimensional_metrics) | 此表包含可实时计算并以 Prometheus 格式导出的维度指标，且始终保持最新。 |
+| [system.disks](/operations/system-tables/disks) | 包含在服务器配置中定义的磁盘信息的系统表 |
+| [system.distributed_ddl_queue](/operations/system-tables/distributed_ddl_queue) | 包含已在集群上执行的分布式 DDL 查询 (即使用 ON CLUSTER 子句的查询) 信息的系统表。 |
+| [system.distribution_queue](/operations/system-tables/distribution_queue) | 包含队列中待发送到各分片的本地文件信息的系统表。 |
+| [system.dns_cache](/operations/system-tables/dns_cache) | 包含缓存的 DNS 记录信息的系统表。 |
+| [system.dropped_tables](/operations/system-tables/dropped_tables) | 包含已执行 DROP TABLE 操作但尚未完成数据清理的表的信息的系统表 |
+| [system.dropped_tables_parts](/operations/system-tables/dropped_tables_parts) | 用于存储来自 `system.dropped_tables` 的 MergeTree 已删除表分区片段信息的系统表 |
+| [system.enabled_roles](/operations/system-tables/enabled_roles) | 包含当前所有有效角色的系统表,包括当前 USER 的当前角色以及授予该角色的角色 |
+| [system.error_log](/operations/system-tables/system-error-log) | 系统表，包含来自表 `system.errors` 的错误值历史记录，并会定期刷新到磁盘。 |
+| [system.errors](/operations/system-tables/errors) | 包含错误代码及其被触发次数的系统表。 |
+| [system.events](/operations/system-tables/events) | 包含系统中已发生事件次数信息的系统表。 |
+| [system.fail_points](/en/operations/system-tables/fail_points) | 包含所有可用 failpoint 及其类型和当前状态列表的系统表。 |
+| [system.functions](/operations/system-tables/functions) | 包含普通函数和聚合函数信息的系统表。 |
+| [system.grants](/operations/system-tables/grants) | 系统表,用于显示授予 ClickHouse 用户账号的各项权限。 |
+| [system.graphite_retentions](/operations/system-tables/graphite_retentions) | 包含在使用 `GraphiteMergeTree` 类型引擎的表中所用 `graphite_rollup` 参数信息的系统表。 |
+| [system.histogram_metrics](/operations/system-tables/histogram_metrics) | 该表包含可实时计算并以 Prometheus 格式导出的直方图指标，且始终保持最新。 |
+| [system.iceberg_history](/operations/system-tables/iceberg_history) | 系统中的 Iceberg 快照历史 |
+| [system.iceberg_metadata_log](/operations/system-tables/iceberg_metadata_log) | 包含从 Iceberg 表读取的元数据文件信息的系统表。每条记录表示一个根元数据文件、从某个 Avro 文件中提取的元数据,或某个 Avro 文件对应的一条条目。 |
+| [system.instrumentation](/operations/system-tables/instrumentation) | 包含插桩点信息的系统表 |
+| [system.jemalloc_bins](/operations/system-tables/jemalloc_bins) | 包含通过 jemalloc 分配器在不同大小类别 (bin) 中的内存分配信息,汇总自所有 arena 的系统表。 |
+| [system.kafka_consumers](/operations/system-tables/kafka_consumers) | 包含 Kafka 消费者信息的系统表。 |
+| [system.licenses](/operations/system-tables/licenses) | 包含 ClickHouse 源代码中 `contrib` 目录内第三方库许可证的系统表。 |
+| [system.masking_policies](/operations/system-tables/masking_policies) | 包含系统中所有掩码策略信息的系统表。 |
+| [system.merge_tree_settings](/operations/system-tables/merge_tree_settings) | 包含 MergeTree 表设置信息的系统表。 |
+| [system.merges](/operations/system-tables/merges) | 包含 MergeTree 系列表当前正在进行的合并和数据部件 mutation 信息的系统表。 |
+| [system.metric_log](/operations/system-tables/metric_log) | 系统表，包含来自 `system.metrics` 和 `system.events` 表的指标值历史记录，并会定期刷新到磁盘。 |
+| [system.metrics](/operations/system-tables/metrics) | 包含可即时计算或具有当前值的指标的系统表。 |
+| [system.moves](/operations/system-tables/moves) | 包含 MergeTree 表正在进行的数据部件移动信息的系统表。每个数据部件的移动对应一行记录。 |
+| [system.mutations](/operations/system-tables/mutations) | 包含 MergeTree 表 mutation 操作及其进度信息的系统表。每个 mutation 命令对应一行记录。 |
+| [system.numbers](/operations/system-tables/numbers) | 系统表，仅包含一个名为 `number` 的 UInt64 列，该列存储几乎全部从 0 开始的自然数。 |
+| [system.numbers_mt](/operations/system-tables/numbers_mt) | 与 `system.numbers` 类似的系统表，但读取操作是并行执行的，返回的数字可以是任意顺序。 |
+| [system.one](/operations/system-tables/one) | 仅包含一行且只有一个名为 `dummy`、类型为 UInt8、值为 0 的列的系统表。类似于其他数据库管理系统中的 `DUAL` 表。 |
+| [system.opentelemetry_span_log](/operations/system-tables/opentelemetry_span_log) | 包含已执行查询的 trace spans 信息的系统表。 |
+| [system.part_log](/operations/system-tables/part_log) | 包含 MergeTree 系列表中数据分区片段相关事件信息的系统表,例如数据添加或合并等操作。 |
+| [system.parts](/operations/system-tables/parts) | 包含 MergeTree 表分区片段相关信息的系统表 |
+| [system.parts_columns](/operations/system-tables/parts_columns) | 包含 MergeTree 表的分区片段和列信息的系统表。 |
+| [system.primes](/operations/system-tables/primes) | 系统表，只包含一个名为 `prime` 的 UInt64 类型列，按升序存储从 2 开始的质数。 |
+| [system.processes](/operations/system-tables/processes) | 用于实现 `SHOW PROCESSLIST` 查询的系统表。 |
+| [system.processors_profile_log](/operations/system-tables/processors_profile_log) | 系统表，包含处理器级别的性能分析信息 (可在 `EXPLAIN PIPELINE` 中查看) |
+| [system.projection_parts](/operations/system-tables/projection_parts) | 包含 MergeTree 系列表的投影分区片段相关信息的系统表。 |
+| [system.projection_parts_columns](/operations/system-tables/projection_parts_columns) | 包含 MergeTree 系列表中投影分区片段的列信息的系统表 |
+| [system.projections](/operations/system-tables/projections) | 包含所有表中现有 PROJECTION 相关信息的系统表。 |
+| [system.query_cache](/operations/system-tables/query_cache) | 显示查询缓存内容的系统表。 |
+| [system.query_condition_cache](/operations/system-tables/query_condition_cache) | 显示查询条件缓存内容的系统表。 |
+| [system.query_log](/operations/system-tables/query_log) | 系统表,包含已执行查询的信息,例如查询开始时间、处理耗时和错误消息。 |
+| [system.query_metric_log](/operations/system-tables/query_metric_log) | 系统表，包含针对各个查询、来自 `system.events` 表的内存和指标值历史记录，并会定期写入磁盘。 |
+| [system.query_thread_log](/operations/system-tables/query_thread_log) | 系统表,包含执行查询的线程的信息,例如线程名称、线程启动时间以及查询处理持续时间。 |
+| [system.query_views_log](/operations/system-tables/query_views_log) | 用于记录在执行查询时被执行的依赖视图相关信息的系统表，例如视图类型或执行时间。 |
+| [system.quota_limits](/operations/system-tables/quota_limits) | 包含所有 QUOTA 在各个时间区间内最大限制信息的系统表。一个 QUOTA 可以对应任意数量的行 (包括零行) 。 |
+| [system.quota_usage](/operations/system-tables/quota_usage) | 系统表,包含当前 USER 的 QUOTA 使用情况,例如已使用的 QUOTA 额度和剩余额度。 |
+| [system.quotas](/operations/system-tables/quotas) | 包含 QUOTA 相关信息的系统表。 |
+| [system.quotas_usage](/operations/system-tables/quotas_usage) | 记录所有用户 QUOTA 使用情况的系统表。 |
+| [system.replicas](/operations/system-tables/replicas) | 包含本地服务器上副本表信息和状态的系统表。可用于监控。 |
+| [system.replicated_fetches](/operations/system-tables/replicated_fetches) | 包含当前正在执行的后台抓取任务信息的系统表。 |
+| [system.replication_queue](/operations/system-tables/replication_queue) | 系统表，包含关于存储在 ClickHouse Keeper 或 ZooKeeper 中的复制队列中各任务的信息，适用于 `ReplicatedMergeTree` 系列表。 |
+| [system.resources](/operations/system-tables/resources) | 包含驻留在本地服务器上的资源信息的系统表，每个资源对应一行。 |
+| [system.role_grants](/operations/system-tables/role_grants) | 包含授予给用户和角色的角色授权信息的系统表。 |
+| [system.roles](/operations/system-tables/roles) | 包含已配置角色信息的系统表。 |
+| [system.row_policies](/operations/system-tables/row_policies) | 包含针对某个特定表的过滤条件的系统表，以及一个应使用此 ROW POLICY 的角色和/或用户列表。 |
+| [system.s3_queue_settings](/operations/system-tables/s3_queue_settings) | 包含 S3Queue 表设置信息的系统表。从服务器版本 `24.10` 起可用。 |
+| [system.scheduler](/operations/system-tables/scheduler) | 包含本地服务器上调度节点信息和状态的系统表。 |
+| [system.schema_inference_cache](/operations/system-tables/schema_inference_cache) | 包含所有已缓存文件模式信息的系统表。 |
+| [system.server_settings](/operations/system-tables/server_settings) | 包含关于服务器全局设置信息的系统表，这些设置在 `config.xml` 中指定。 |
+| [system.session_log](/operations/system-tables/session_log) | 记录所有成功和失败登录与登出事件信息的系统表。 |
+| [system.settings](/operations/system-tables/settings) | 包含当前用户会话设置信息的系统表。 |
+| [system.settings_changes](/operations/system-tables/settings_changes) | 包含此前 ClickHouse 各版本中设置变更信息的系统表。 |
+| [system.settings_profile_elements](/operations/system-tables/settings_profile_elements) | 描述 SETTINGS PROFILE 内容的系统表：包括 CONSTRAINT、该设置适用的角色和 USER，以及父级 SETTINGS PROFILE。 |
+| [system.settings_profiles](/operations/system-tables/settings_profiles) | 包含所有已配置的设置配置文件属性的系统表。 |
+| [system.stack_trace](/operations/system-tables/stack_trace) | 包含所有服务器线程堆栈跟踪信息的系统表。便于开发人员检查服务器状态。 |
+| [system.storage_policies](/operations/system-tables/storage_policies) | 包含有关在服务器配置中定义的存储策略和卷信息的系统表。 |
+| [system.symbols](/operations/system-tables/symbols) | 对 C++ 专家和 ClickHouse 工程师有用的系统表，包含用于对 `clickhouse` 二进制可执行文件进行自省的信息。 |
+| [system.table_engines](/operations/system-tables/table_engines) | 系统表，包含服务器支持的表引擎及其所支持特性的描述。 |
+| [system.tables](/operations/system-tables/tables) | 包含服务器已知的每个表元数据的系统表。 |
+| [system.text_log](/operations/system-tables/text_log) | 包含日志记录项的系统表。 |
+| [system.time_zones](/operations/system-tables/time_zones) | 包含 ClickHouse 服务器所支持的时区列表的系统表。 |
+| [system.tokenizers](/operations/system-tables/tokenizers) | 显示所有可用分词器的系统表。 |
+| [system.trace_log](/operations/system-tables/trace_log) | 包含由采样查询分析器收集的堆栈跟踪信息的系统表。 |
+| [system.unicode](/operations/system-tables/unicode) | 包含 Unicode 字符及其属性列表的系统表。 |
+| [system.user_defined_functions](/operations/system-tables/user_defined_functions) | 包含用户自定义函数 (UDF) 加载状态和配置元数据的系统表。 |
+| [system.user_processes](/operations/system-tables/user_processes) | 系统表,包含便于概览用户内存使用情况和 ProfileEvents 的信息。 |
+| [system.users](/operations/system-tables/users) | 包含服务器上已配置的用户账户列表的系统表。 |
+| [system.view_refreshes](/operations/system-tables/view_refreshes) | 包含可刷新materialized view相关信息的系统表。 |
+| [system.warnings](/operations/system-tables/system_warnings) | 该表包含有关 ClickHouse 服务器的警告信息。 |
+| [system.workloads](/operations/system-tables/workloads) | 包含本地服务器上工作负载信息的系统表。 |
+| [system.zookeeper](/operations/system-tables/zookeeper) | 仅在配置了 ClickHouse Keeper 或 ZooKeeper 时才存在的系统表。用于展示配置中定义的 Keeper 集群中的数据。 |
+| [system.zookeeper_connection](/operations/system-tables/zookeeper_connection) | 仅在配置了 ZooKeeper 时存在的系统表。显示当前与 ZooKeeper 的连接 (包括辅助 ZooKeeper) 。 |
+| [system.zookeeper_connection_log](/operations/system-tables/zookeeper_connection_log) | 显示 ZooKeeper 连接历史 (包括辅助 ZooKeeper) 。 |
+| [system.zookeeper_info](/operations/system-tables/zookeeper_info) | 用于输出所有可用 Keeper 节点内部状态的系统表。 |
+| [system.zookeeper_log](/operations/system-tables/zookeeper_log) | <>包含关于向 ZooKeeper 服务器发送的请求参数及其返回的响应信息的系统表。 |
{/*AUTOGENERATED_END*/ }
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
index ee031bf6a87..8e97d96c01a 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/string-functions.md
@@ -8,6 +8,7 @@ doc_type: 'reference'
import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
+
# 用于处理字符串的函数 \{#functions-for-working-with-strings\}
用于在字符串中[搜索](string-search-functions.md)和[替换](string-replace-functions.md)的函数在单独的章节中进行说明。
@@ -24,11 +25,12 @@ import VersionBadge from '@theme/badges/VersionBadge';
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
+
## CRC32 \{#CRC32\}
在 v20.1.0 中引入
-使用 CRC-32-IEEE 802.3 多项式和初始值 `0xffffffff` (zlib 实现) 计算字符串的 CRC32 校验和。
+使用 CRC-32-IEEE 802.3 多项式和初始值 `0xffffffff`（zlib 实现）计算字符串的 CRC32 校验和。
**语法**
@@ -58,6 +60,7 @@ SELECT CRC32('ClickHouse')
└─────────────────────┘
```
+
## CRC32IEEE \{#CRC32IEEE\}
自 v20.1.0 引入
@@ -92,6 +95,7 @@ SELECT CRC32IEEE('ClickHouse');
└─────────────────────────┘
```
+
## CRC64 \{#CRC64\}
自 v20.1.0 起引入
@@ -126,6 +130,7 @@ SELECT CRC64('ClickHouse');
└──────────────────────┘
```
+
## appendTrailingCharIfAbsent \{#appendTrailingCharIfAbsent\}
引入版本：v1.1.0
@@ -161,6 +166,7 @@ SELECT appendTrailingCharIfAbsent('https://example.com', '/');
└──────────────────────────┘
```
+
## ascii \{#ascii\}
自 v22.11.0 引入
@@ -195,11 +201,12 @@ SELECT ascii('234')
└──────────────┘
```
+
## base32Decode \{#base32Decode\}
引入于：v25.6.0
-对 [Base32](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4648#section-6) (RFC 4648) 字符串进行解码。
+对 [Base32](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4648#section-6)（RFC 4648）字符串进行解码。
如果字符串不是有效的 Base32 编码格式，将抛出异常。
**语法**
@@ -230,6 +237,7 @@ SELECT base32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base32Encode \{#base32Encode\}
自 v25.6.0 版本引入。
@@ -264,6 +272,7 @@ SELECT base32Encode('Encoded')
└─────────────────────────┘
```
+
## base58Decode \{#base58Decode\}
自 v22.7.0 引入
@@ -299,6 +308,7 @@ SELECT base58Decode('JxF12TrwUP45BMd');
└──────────────────────────┘
```
+
## base58Encode \{#base58Encode\}
自 v22.7.0 引入
@@ -333,6 +343,7 @@ SELECT base58Encode('ClickHouse');
└────────────────────────────┘
```
+
## base64Decode \{#base64Decode\}
自 v18.16.0 引入
@@ -370,6 +381,7 @@ SELECT base64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└──────────────────────────────────┘
```
+
## base64Encode \{#base64Encode\}
引入版本：v18.16.0
@@ -406,6 +418,7 @@ SELECT base64Encode('clickhouse')
└────────────────────────────┘
```
+
## base64URLDecode \{#base64URLDecode\}
引入版本：v24.6.0
@@ -441,11 +454,12 @@ SELECT base64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## base64URLEncode \{#base64URLEncode\}
自 v18.16.0 引入
-采用 URL 安全字母表，对字符串进行 [Base64](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4648#section-4) (RFC 4648) 编码。
+采用 URL 安全字母表，对字符串进行 [Base64](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc4648#section-4)（RFC 4648）编码。
**语法**
@@ -475,6 +489,7 @@ SELECT base64URLEncode('https://clickhouse.com')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## basename \{#basename\}
引入于：v20.1.0
@@ -534,6 +549,7 @@ SELECT 'some-file-name' AS a, basename(a)
└────────────────┴────────────────────────────┘
```
+
## byteHammingDistance \{#byteHammingDistance\}
引入于：v23.9.0 版本
@@ -571,6 +587,44 @@ SELECT byteHammingDistance('karolin', 'kathrin')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## caseFoldUTF8 \{#caseFoldUTF8\}
+
+引入版本：v26.3.0
+
+对 UTF-8 字符串应用 Unicode 大小写折叠，将其转换为一种类似小写的规范化形式，适用于不区分大小写的比较。
+
+应用标准的 Unicode 大小写折叠。保留不受大小写折叠影响的兼容字符
+（例如罗马数字、带圈数字），但请注意，某些连字（如 `ffi`）仍会被分解，因为 Unicode 大小写折叠本身会将其展开。
+
+**语法**
+
+```sql
+caseFoldUTF8(str)
+```
+
+**参数**
+
+- `str` — UTF-8 编码的输入字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**返回值**
+
+经过大小写折叠的 UTF-8 字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**示例**
+
+**基本大小写折叠**
+
+```sql title=Query
+SELECT caseFoldUTF8('Straße')
+```
+
+```response title=Response
+┌─caseFoldUTF8('Straße')─┐
+│ strasse │
+└─────────────────────────┘
+```
+
## compareSubstrings \{#compareSubstrings\}
在 v25.2.0 中引入
@@ -587,9 +641,9 @@ compareSubstrings(s1, s2, s1_offset, s2_offset, num_bytes)
* `s1` — 要比较的第一个字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
* `s2` — 要比较的第二个字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
-* `s1_offset` — 在 `s1` 中开始比较的位置 (从 0 开始) 。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
-* `s2_offset` — 在 `s2` 中开始比较的位置 (从 0 开始的索引) 。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
-* `num_bytes` — 在两个字符串中要比较的最大字节数。如果 `s1_offset` (或 `s2_offset`) + `num_bytes` 超过输入字符串的末尾，则会相应减少 `num_bytes`。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `s1_offset` — 在 `s1` 中开始比较的位置（从 0 开始）。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `s2_offset` — 在 `s2` 中开始比较的位置（从 0 开始的索引）。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `num_bytes` — 在两个字符串中要比较的最大字节数。如果 `s1_offset`（或 `s2_offset`）+ `num_bytes` 超过输入字符串的末尾，则会相应减少 `num_bytes`。[`UInt*`](/sql-reference/data-types/int-uint)
**返回值**
@@ -614,6 +668,7 @@ SELECT compareSubstrings('Saxony', 'Anglo-Saxon', 0, 6, 5) AS result
└────────┘
```
+
## concat \{#concat\}
引入版本：v1.1.0
@@ -663,6 +718,7 @@ SELECT concat(42, 144)
└─────────────────┘
```
+
## concatAssumeInjective \{#concatAssumeInjective\}
引入于：v1.1.0
@@ -702,6 +758,7 @@ SELECT concat(key1, key2), sum(value) FROM key_val GROUP BY concatAssumeInjectiv
└────────────────────┴────────────┘
```
+
## concatWithSeparator \{#concatWithSeparator\}
自 v22.12.0 起引入
@@ -739,6 +796,7 @@ SELECT concatWithSeparator('a', '1', '2', '3', '4')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## concatWithSeparatorAssumeInjective \{#concatWithSeparatorAssumeInjective\}
引入版本：v22.12.0
@@ -798,6 +856,7 @@ GROUP BY concatWithSeparatorAssumeInjective('-', first_name, last_name);
└─────────────┴─────────────┘
```
+
## conv \{#conv\}
引入版本：v1.1.0
@@ -805,7 +864,7 @@ GROUP BY concatWithSeparatorAssumeInjective('-', first_name, last_name);
在不同进制之间转换数字。
该函数将数字从一种进制转换为另一种进制。它支持从 2 到 36 的进制。
-对于大于 10 的进制，使用字母 A-Z (不区分大小写) 表示数字 10-35。
+对于大于 10 的进制，使用字母 A-Z（不区分大小写）表示数字 10-35。
此函数与 MySQL 的 CONV() 函数兼容。
@@ -817,7 +876,7 @@ conv(number, from_base, to_base)
**参数**
-* `number` — 要转换的数值。可以是字符串或数值类型。 - `from_base` — 源基数 (2–36) 。必须是整数。 - `to_base` — 目标基数 (2–36) 。必须是整数。
+* `number` — 要转换的数值。可以是字符串或数值类型。 - `from_base` — 源基数（2–36）。必须是整数。 - `to_base` — 目标基数（2–36）。必须是整数。
**返回值**
@@ -865,6 +924,7 @@ SELECT conv('1010', 2, 8)
12
```
+
## convertCharset \{#convertCharset\}
引入版本：v1.1.0
@@ -901,6 +961,7 @@ SELECT convertCharset('Café', 'UTF-8', 'ISO-8859-1');
└──────────────────────────┘
```
+
## damerauLevenshteinDistance \{#damerauLevenshteinDistance\}
引入版本：v24.1.0
@@ -936,6 +997,7 @@ SELECT damerauLevenshteinDistance('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeHTMLComponent \{#decodeHTMLComponent\}
自 v23.9.0 起引入
@@ -970,6 +1032,7 @@ SELECT decodeHTMLComponent('<div>Hello & "World"</div>
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## decodeXMLComponent \{#decodeXMLComponent\}
引入版本：v21.2.0
@@ -1004,6 +1067,7 @@ SELECT decodeXMLComponent('<tag>Hello & World</tag>')
└──────────────────────────┘
```
+
## editDistance \{#editDistance\}
于 v23.9.0 引入
@@ -1041,6 +1105,7 @@ SELECT editDistance('clickhouse', 'mouse')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## editDistanceUTF8 \{#editDistanceUTF8\}
引入版本：v24.6.0
@@ -1078,6 +1143,7 @@ SELECT editDistanceUTF8('我是谁', '我是我')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## encodeXMLComponent \{#encodeXMLComponent\}
自 v21.1.0 引入
@@ -1114,6 +1180,7 @@ SELECT
└────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWith \{#endsWith\}
自 v1.1.0 版本引入
@@ -1149,6 +1216,7 @@ SELECT endsWith('ClickHouse', 'House');
└──────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitive \{#endsWithCaseInsensitive\}
引入于：v25.9.0
@@ -1164,7 +1232,7 @@ endsWithCaseInsensitive(s, suffix)
**参数**
* `s` — 要检查的字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
-* `suffix` — 要检查的后缀 (不区分大小写) 。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `suffix` — 要检查的后缀（不区分大小写）。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
**返回值**
@@ -1184,6 +1252,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'HOUSE');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#endsWithCaseInsensitiveUTF8\}
引入于：v25.9.0
@@ -1221,6 +1290,7 @@ SELECT endsWithCaseInsensitiveUTF8('данных', 'ых');
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## endsWithUTF8 \{#endsWithUTF8\}
引入版本：v23.8.0
@@ -1258,6 +1328,7 @@ SELECT endsWithUTF8('данных', 'ых');
└──────────────────────────────┘
```
+
## extractTextFromHTML \{#extractTextFromHTML\}
引入版本：v21.3.0
@@ -1267,9 +1338,9 @@ SELECT endsWithUTF8('данных', 'ых');
该函数会移除 HTML 标签、注释以及 script/style 元素，只保留文本内容。它执行以下操作：
* 移除所有 HTML/XML 标签
-* 移除注释 (``)
+* 移除注释（``）
* 移除 script 和 style 元素及其内容
-* 处理 CDATA 段 (原样复制)
+* 处理 CDATA 段（原样复制）
* 正确处理并规范化空白字符
注意：HTML 实体不会被解码，如有需要应使用单独的函数进行处理。
@@ -1311,6 +1382,7 @@ SELECT extractTextFromHTML('
└────────────────────────────────────────┘
```
+
## firstLine \{#firstLine\}
引入版本：v23.7.0
@@ -1345,12 +1417,13 @@ SELECT firstLine('foo\\nbar\\nbaz')
└────────────────────────────┘
```
+
## idnaDecode \{#idnaDecode\}
引入版本：v24.1.0
-根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications) (IDNA) 机制，返回域名的 Unicode (UTF-8) 表示 (ToUnicode 算法) 。
-如果发生错误 (例如输入无效) ，则返回原始输入字符串。
+根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications)（IDNA）机制，返回域名的 Unicode（UTF-8）表示（ToUnicode 算法）。
+如果发生错误（例如输入无效），则返回原始输入字符串。
请注意，由于大小写归一化，多次调用 [`idnaEncode()`](#idnaEncode) 和 [`idnaDecode()`](#idnaDecode) 不一定会返回原始字符串。
**语法**
@@ -1365,7 +1438,7 @@ idnaDecode(s)
**返回值**
-按照 IDNA 机制返回输入字符串的 Unicode (UTF-8) 表示形式。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+按照 IDNA 机制返回输入字符串的 Unicode（UTF-8）表示形式。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
**示例**
@@ -1381,12 +1454,13 @@ SELECT idnaDecode('xn--strae-oqa.xn--mnchen-3ya.de')
└───────────────────────────────────────────────┘
```
+
## idnaEncode \{#idnaEncode\}
引入版本：v24.1.0
-根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications) (IDNA) 机制，返回域名的 ASCII 表示形式 (ToASCII 算法) 。
-输入字符串必须是 UTF 编码 (例如 UTF-8) 且可转换为 ASCII 字符串，否则会抛出异常。
+根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications)（IDNA）机制，返回域名的 ASCII 表示形式（ToASCII 算法）。
+输入字符串必须是 UTF 编码（例如 UTF-8）且可转换为 ASCII 字符串，否则会抛出异常。
:::note
不会对百分号编码进行解码，也不会修剪制表符、空格或控制字符。
@@ -1420,6 +1494,7 @@ SELECT idnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## initcap \{#initcap\}
自 v23.7.0 引入
@@ -1472,6 +1547,7 @@ SELECT initcap('John''s cat won''t eat.');
└──────────────────────────┘
```
+
## initcapUTF8 \{#initcapUTF8\}
引入版本：v23.7.0
@@ -1481,7 +1557,7 @@ SELECT initcap('John''s cat won''t eat.');
如果不满足这一假设，不会抛出异常，结果是未定义的。
:::note
-此函数不会自动检测语言，例如对于土耳其语，结果可能并不完全正确 (i/İ 与 i/I) 。
+此函数不会自动检测语言，例如对于土耳其语，结果可能并不完全正确（i/İ 与 i/I）。
如果某个码点在大写和小写时 UTF-8 字节序列的长度不同，则该码点的结果可能不正确。
:::
@@ -1533,11 +1609,12 @@ SELECT initcapUTF8('не тормозит')
└────────────────────────────┘
```
+
## isValidASCII \{#isValidASCII\}
引入版本：v25.9.0
-如果输入的 String 或 FixedString 仅包含 ASCII 字节 (0x00–0x7F) ，则返回 1，否则返回 0。针对正向场景 (输入 *是* 有效 ASCII) 进行了优化。
+如果输入的 String 或 FixedString 仅包含 ASCII 字节（0x00–0x7F），则返回 1，否则返回 0。针对正向场景（输入 *是* 有效 ASCII）进行了优化。
**语法**
@@ -1564,6 +1641,7 @@ SELECT isValidASCII('hello') AS is_ascii, isValidASCII('你好') AS is_not_ascii
```response title=Response
```
+
## isValidUTF8 \{#isValidUTF8\}
引入版本：v20.1.0
@@ -1598,6 +1676,7 @@ SELECT isValidUTF8('\\xc3\\xb1') AS valid, isValidUTF8('\\xc3\\x28') AS invalid
└───────┴─────────┘
```
+
## jaroSimilarity \{#jaroSimilarity\}
在 v24.1.0 中引入
@@ -1633,6 +1712,7 @@ SELECT jaroSimilarity('clickhouse', 'click')
└───────────────────────────────────────┘
```
+
## jaroWinklerSimilarity \{#jaroWinklerSimilarity\}
自 v24.1.0 起引入
@@ -1668,6 +1748,7 @@ SELECT jaroWinklerSimilarity('clickhouse', 'click')
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## left \{#left\}
引入版本：v22.1.0
@@ -1716,11 +1797,12 @@ SELECT left('Hello World', -6)
Hello
```
+
## leftPad \{#leftPad\}
引入于：v21.8.0
-从左侧开始使用空格或指定字符串 (必要时可重复多次) 填充，直到结果字符串达到指定的 `length`。
+从左侧开始使用空格或指定字符串（必要时可重复多次）填充，直到结果字符串达到指定的 `length`。
**语法**
@@ -1754,11 +1836,12 @@ SELECT leftPad('abc', 7, '*'), leftPad('def', 7)
└────────────────────────┴───────────────────┘
```
+
## leftPadUTF8 \{#leftPadUTF8\}
引入于：v21.8.0
-从左侧使用空格或指定字符串 (必要时可重复多次) 填充 UTF-8 字符串，直到结果字符串达到给定长度。
+从左侧使用空格或指定字符串（必要时可重复多次）填充 UTF-8 字符串，直到结果字符串达到给定长度。
与按字节数计算字符串长度的 [`leftPad`](#leftPad) 不同，这里的字符串长度按 Unicode 码点数计算。
**语法**
@@ -1791,6 +1874,7 @@ SELECT leftPadUTF8('абвг', 7, '*'), leftPadUTF8('дежз', 7)
└─────────────────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## leftUTF8 \{#leftUTF8\}
引入于：v22.1.0
@@ -1839,6 +1923,7 @@ SELECT leftUTF8('Привет', -4)
Пр
```
+
## lengthUTF8 \{#lengthUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -1877,6 +1962,7 @@ SELECT lengthUTF8('Здравствуй, мир!')
└────────────────────────────────┘
```
+
## lower \{#lower\}
首次引入于：v1.1.0
@@ -1913,6 +1999,7 @@ SELECT lower('CLICKHOUSE')
└─────────────────────┘
```
+
## lowerUTF8 \{#lowerUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -1945,6 +2032,7 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
引入于：v21.11.0
@@ -1983,6 +2071,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
引入于：v21.11.0
@@ -2021,6 +2110,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
引入版本：v21.11.0
@@ -2057,6 +2147,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
新增于：v21.11.0
@@ -2093,6 +2184,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
自 v24.1.0 引入
@@ -2128,6 +2220,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
自 v24.1.0 起引入
@@ -2163,6 +2256,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
引入版本：v23.2.0
@@ -2205,6 +2299,44 @@ SELECT
└──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
```
+
+## removeDiacriticsUTF8 \{#removeDiacriticsUTF8\}
+
+引入版本：v26.3.0
+
+通过 NFD 分解字符、去除组合附加标记 (Unicode 类别 Mn) ，再通过 NFC 重新组合，从 UTF-8 字符串中移除变音符号 (重音符) 。
+
+**语法**
+
+```sql
+removeDiacriticsUTF8(str)
+```
+
+**别名**：`removeAccentsUTF8`
+
+**参数**
+
+* `str` — UTF-8 编码的输入字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**返回值**
+
+去除变音符号后的 UTF-8 字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**示例**
+
+**基本变音符号移除**
+
+```sql title=Query
+SELECT removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')
+```
+
+```response title=Response
+┌─removeDiacriticsUTF8('café résumé naïve')─┐
+│ cafe resume naive │
+└────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+
## repeat \{#repeat\}
自 v20.1.0 起引入
@@ -2240,6 +2372,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -2274,6 +2407,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
引入版本：v22.1.0
@@ -2322,11 +2456,12 @@ SELECT right('Hello', -3)
lo
```
+
## rightPad \{#rightPad\}
引入版本：v21.8.0
-从右侧使用空格或指定字符串 (必要时可重复多次) 填充字符串，直到结果字符串达到指定的 `length`。
+从右侧使用空格或指定字符串（必要时可重复多次）填充字符串，直到结果字符串达到指定的 `length`。
**语法**
@@ -2360,11 +2495,12 @@ SELECT rightPad('abc', 7, '*'), rightPad('abc', 7)
└─────────────────────────┴────────────────────┘
```
+
## rightPadUTF8 \{#rightPadUTF8\}
自 v21.8.0 起提供
-从右侧开始使用空格或指定字符串 (必要时可重复多次) 对字符串进行填充，直到结果字符串达到给定长度。
+从右侧开始使用空格或指定字符串（必要时可重复多次）对字符串进行填充，直到结果字符串达到给定长度。
与按字节计算字符串长度的 [`rightPad`](#rightPad) 不同，这里的字符串长度按 Unicode 码点计量。
**语法**
@@ -2397,6 +2533,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
引入版本：v22.1.0
@@ -2445,6 +2582,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
自 v23.4.0 引入
@@ -2479,11 +2617,12 @@ SELECT soundex('aksel')
└──────────────────┘
```
+
## space \{#space\}
自 v23.5.0 起引入。
-将空格字符 (` `) 按指定次数重复连接。
+将空格字符（` `）按指定次数重复连接。
**语法**
@@ -2513,6 +2652,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
自 v25.5.0 起引入
@@ -2553,6 +2693,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
引入版本：v25.5.0
@@ -2593,6 +2734,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
引入版本：v25.5.0
@@ -2632,6 +2774,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
引入于：v25.5.0
@@ -2671,6 +2814,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
自 v1.1.0 版本引入
@@ -2706,11 +2850,12 @@ SELECT startsWith('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitive \{#startsWithCaseInsensitive\}
自 v25.9.0 引入
-检查字符串是否以给定字符串 (不区分大小写) 开头。
+检查字符串是否以给定字符串（不区分大小写）开头。
**语法**
@@ -2741,6 +2886,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
引入版本：v25.9.0
@@ -2758,7 +2904,7 @@ startsWithCaseInsensitiveUTF8(s, prefix)
**参数**
* `s` — 要检查的字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
-* `prefix` — 要检查的前缀 (不区分大小写) 。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `prefix` — 要检查的前缀（不区分大小写）。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
**返回值**
@@ -2778,6 +2924,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
自 v23.8.0 引入
@@ -2815,6 +2962,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
引入版本：v25.6.0
@@ -2849,6 +2997,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
首次引入于：v25.6.0
@@ -2883,6 +3032,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
自 v23.11.0 版本引入
@@ -2918,6 +3068,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
自 v23.11.0 引入
@@ -2953,6 +3104,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
引入版本：v1.1.0
@@ -2997,6 +3149,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
引入于：v23.7.0
@@ -3035,6 +3188,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
引入于：v23.7.0
@@ -3071,6 +3225,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -3116,11 +3271,12 @@ SELECT 'Täglich grüßt das Murmeltier.' AS str, substringUTF8(str, 9), substri
Täglich grüßt das Murmeltier. grüßt das Murmeltier. grüßt
```
+
## toValidUTF8 \{#toValidUTF8\}
自 v20.1.0 引入
-将字符串中的任意无效 UTF-8 字符替换为替换字符 `�` (U+FFFD) ，从而转换为有效的 UTF-8 编码。
+将字符串中的任意无效 UTF-8 字符替换为替换字符 `�`（U+FFFD），从而转换为有效的 UTF-8 编码。
当遇到多个连续的无效字符时，会合并为单个替换字符。
**语法**
@@ -3152,12 +3308,13 @@ c
└───────────────────────┘
```
+
## trimBoth \{#trimBoth\}
自 v20.1.0 引入
从字符串的开头和结尾移除指定的字符。
-默认情况下，会移除常见的空白字符 (ASCII) 。
+默认情况下，会移除常见的空白字符（ASCII）。
**语法**
@@ -3190,12 +3347,13 @@ SELECT trimBoth('$$ClickHouse$$', '$')
└──────────────────────────┘
```
+
## trimLeft \{#trimLeft\}
自 v20.1.0 起引入
从字符串开头移除指定字符。
-默认情况下，会移除常见的空白 (ASCII) 字符。
+默认情况下，会移除常见的空白（ASCII）字符。
**语法**
@@ -3228,12 +3386,13 @@ SELECT trimLeft('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## trimRight \{#trimRight\}
引入于：v20.1.0
从字符串末尾移除指定字符。
-默认会移除常见的空白 (ASCII) 字符。
+默认会移除常见的空白（ASCII）字符。
**语法**
@@ -3266,6 +3425,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
自 v25.6.0 引入
@@ -3300,6 +3460,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
自 v22.10.0 引入
@@ -3334,6 +3495,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
自 v18.16.0 起引入
@@ -3368,6 +3530,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
引入自：v18.16.0
@@ -3402,11 +3565,12 @@ SELECT tryBase64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## tryIdnaEncode \{#tryIdnaEncode\}
引入版本：v24.1.0
-根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications) (IDNA) 机制，返回域名的 Unicode (UTF-8) 表示形式 (使用 ToUnicode 算法) 。
+根据 [Internationalized Domain Names in Applications](https://en.wikipedia.org/wiki/Internationalized_domain_name#Internationalizing_Domain_Names_in_Applications)（IDNA）机制，返回域名的 Unicode（UTF-8）表示形式（使用 ToUnicode 算法）。
在发生错误时，它会返回空字符串，而不是抛出异常。
**语法**
@@ -3437,6 +3601,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
自 v24.1.0 起引入
@@ -3471,6 +3636,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
引入于：v1.1.0
@@ -3507,6 +3673,7 @@ SELECT upper('clickhouse')
└─────────────────────┘
```
+
## upperUTF8 \{#upperUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -3515,8 +3682,8 @@ SELECT upper('clickhouse')
如果这一假设不成立，则不会抛出异常，且结果未定义。
:::note
-该函数不会检测语言，例如对于土耳其语，结果可能不完全正确 (i/İ vs. i/I) 。
-如果某个码点的大写和小写形式的 UTF-8 字节序列长度不同 (例如 `ẞ` 和 `ß`) ，则该码点的结果可能不正确。
+该函数不会检测语言，例如对于土耳其语，结果可能不完全正确（i/İ vs. i/I）。
+如果某个码点的大写和小写形式的 UTF-8 字节序列长度不同（例如 `ẞ` 和 `ß`），则该码点的结果可能不正确。
:::
**语法**
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
index 814d4839361..994083f2296 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/statements/explain.md
@@ -213,9 +213,11 @@ QUERY id: 0
* `sorting` — 为每个生成已排序输出的计划步骤打印排序描述。默认值：0。
* `keep_logical_steps` — 保留用于 JOIN 的逻辑计划步骤，而不是将其转换为物理 JOIN 实现。默认值：0。
* `json` — 以 [JSON](/interfaces/formats/JSON) 格式将查询计划步骤输出为一行。默认值：0。建议使用 [TabSeparatedRaw (TSVRaw)](/interfaces/formats/TabSeparatedRaw) 格式以避免不必要的转义。
-* `input_headers` - 为每个步骤打印输入头部信息。默认值：0。主要仅对开发人员在调试与输入输出头部不匹配相关的问题时有用。
-* `column_structure` - 除名称和类型外，还打印头部中列的结构信息。默认值：0。主要仅对开发人员在调试与输入输出头部不匹配相关的问题时有用。
+* `input_headers` — 为每个步骤打印输入头部信息。默认值：0。主要仅对开发人员在调试与输入输出头部不匹配相关的问题时有用。
+* `column_structure` — 除名称和类型外，还打印头部中列的结构信息。默认值：0。主要仅对开发人员在调试与输入输出头部不匹配相关的问题时有用。
* `distributed` — 显示在远程节点上针对分布式表或并行副本执行的查询计划。默认值：0。
+* `compact` — 启用时，从计划中隐藏表达式步骤和详细的执行行为信息 (输入、函数、别名和输出位置) 。仅在 actions = 1 时生效。默认值：0。
+* `pretty` — 使用线条绘制字符 (├──、└──、│) 而不是缩进来打印计划树，以便直观展示层级结构。还会以内联方式格式化 JOIN 步骤属性。默认值：0。
当 `json=1` 时，步骤名称将包含一个带有唯一步骤标识符的额外后缀。
@@ -289,7 +291,8 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
}
```
-当 `header` = 1 时，`Header` 键会作为列数组添加到该步骤中。
+
+当 `header` = 1 时，会将 `Header` 键作为列数组添加到该步骤中。
示例：
@@ -297,7 +300,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0 SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 FORMAT TSVRaw;
EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
```
-
```json
[
{
@@ -331,12 +333,12 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-当 `indexes` = 1 时，会添加 `Indexes` 键。该键包含一个已使用索引的数组。每个索引以 JSON 形式描述，包含 `Type` 键（字符串 `MinMax`、`Partition`、`PrimaryKey` 或 `Skip`），以及可选的键：
+当 `indexes` = 1 时，会添加 `Indexes` 键。该键包含一个已使用索引的数组。每个索引以 JSON 形式描述，包含 `Type` 键 (字符串 `MinMax`、`Partition`、`PrimaryKey` 或 `Skip`) ，以及可选的键：
-* `Name` — 索引名称（目前仅对 `Skip` 索引使用）。
+* `Name` — 索引名称 (目前仅对 `Skip` 索引使用) 。
* `Keys` — 索引所使用列的数组。
* `Condition` — 实际使用的条件。
-* `Description` — 索引描述（目前仅对 `Skip` 索引使用）。
+* `Description` — 索引描述 (目前仅对 `Skip` 索引使用) 。
* `Parts` — 应用索引前后分区片段的数量。
* `Granules` — 应用索引前后粒度单元的数量。
* `Ranges` — 应用索引后粒度单元区间的数量。
@@ -389,7 +391,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
* `Name` — PROJECTION 名称。
* `Condition` — 使用的 PROJECTION 主键条件。
-* `Description` — 关于该 PROJECTION 使用方式的描述（例如分区片段级过滤）。
+* `Description` — 关于该 PROJECTION 使用方式的描述 (例如分区片段级过滤) 。
* `Selected Parts` — 该 PROJECTION 选中的分区片段数量。
* `Selected Marks` — 选中的标记数量。
* `Selected Ranges` — 选中的范围数量。
@@ -398,6 +400,7 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
示例：
+
```json
"Node Type": "ReadFromMergeTree",
"Projections": [
@@ -426,7 +429,6 @@ EXPLAIN json = 1, description = 0, header = 1 SELECT 1, 2 + dummy;
]
```
-
当 `actions` = 1 时，添加的键取决于步骤类型。
示例：
@@ -486,6 +488,23 @@ EXPLAIN json = 1, actions = 1, description = 0 SELECT 1 FORMAT TSVRaw;
]
```
+当 `compact = 1` 时，每个 `Expression` 步骤都会被删除。同时，如果设置了 `actions = 1`，则会隐藏 `Actions` 和 `Positions` 行，只保留步骤描述：
+
+```sql
+EXPLAIN actions = 1, compact = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Aggregating
+Keys: modulo(__table1.number, 4_UInt8)
+Aggregates:
+ sum(__table1.number)
+ Function: sum(UInt64) → UInt64
+ Arguments: __table1.number
+Skip merging: 0
+ ReadFromSystemNumbers
+```
+
当 `distributed` = 1 时，输出不仅包含本地查询计划，还包含将在远程节点上执行的查询计划。这对于分析和调试分布式查询非常有用。
分布式表示例：
@@ -530,6 +549,21 @@ Expression ((Project names + Projection))
在这两个示例中，查询计划显示了整个执行流程，包括本地和远程步骤。
+当 `pretty` = 1 时，查询计划树将使用画线字符而不是缩进来显示：
+
+
+```sql
+EXPLAIN pretty = 1 SELECT sum(number) FROM numbers(10) GROUP BY number % 4 FORMAT Raw;
+```
+
+```text
+Expression ((Project names + Projection))
+└──Aggregating
+ └──Expression ((Before GROUP BY + Change column names to column identifiers))
+ └──ReadFromSystemNumbers
+```
+
+
### EXPLAIN PIPELINE \{#explain-pipeline\}
设置：
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
index dde9f10078d..bd929cb10dd 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudflare.md
@@ -244,8 +244,6 @@ SELECT count() FROM cloudflare_http_logs;
## 后续步骤 \{#next-steps\}
-现在，您已将 Cloudflare 日志导入 ClickStack：
-
* 为安全事件设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts) (例如 WAF 拦截、机器人流量激增和错误率阈值)
* 根据您的数据量优化[数据保留策略](/use-cases/observability/clickstack/ttl)
* 针对特定用例创建更多仪表板 (例如 API 性能、缓存优化和地理流量分析)
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
index 5706e3e4742..345fe00b07b 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/cloudwatch.md
@@ -24,17 +24,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 AWS CloudWatch 日志 \{#cloudwatch-clickstack\}
:::note[摘要]
-本指南演示如何使用 OpenTelemetry Collector 的 AWS CloudWatch receiver 将 AWS CloudWatch 日志转发到 ClickStack。您将学习如何：
-
-- 配置 OpenTelemetry Collector 以从 CloudWatch 拉取日志
-- 设置 AWS 凭证和 IAM 权限
-- 通过 OTLP 将 CloudWatch 日志发送到 ClickStack
-- 过滤并自动发现日志组
-- 使用预构建的仪表板可视化 CloudWatch 日志模式
-
-如果您希望在配置生产 AWS 环境之前先测试集成，可以使用提供的包含示例日志的演示数据集。
-
-所需时间：10–15 分钟
+使用 OpenTelemetry Collector 的 CloudWatch receiver 将 AWS CloudWatch 日志转发到 ClickStack。支持命名日志组和自动发现。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 概览 \{#overview\}
@@ -489,11 +479,9 @@ groups:
## 后续步骤 {#next-steps}
-现在 CloudWatch 日志已经持续流入 ClickStack：
-
-- 为关键事件（连接失败、错误激增）[配置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 既然日志已经在 ClickStack 中，可以通过调整保留期或归档到 S3 来降低 CloudWatch 成本
-- 通过在收集器配置中排除噪声较大的日志组来过滤噪声，从而减少摄取量
+- 为关键事件（连接失败、错误激增）[设置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+- 既然日志已经在 ClickStack 中，可以通过调整保留期限或归档到 S3 来降低 CloudWatch 成本
+- 通过将噪声较大的日志组从 Collector 配置中移除来过滤噪声，从而减少摄取量
## 进入生产环境 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
index 7b3803067e3..6aa30f4f138 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/ec2-host-logs.md
@@ -25,16 +25,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
# 使用 ClickStack 监控 EC2 主机日志 \{#ec2-host-logs-clickstack\}
:::note[摘要]
-通过在实例上安装 OpenTelemetry Collector，使用 ClickStack 监控 EC2 系统日志。Collector 会自动为日志补充 EC2 元数据（实例 ID、区域、可用区、实例类型）。你将学习如何：
-
-- 在 EC2 实例上安装并配置 OpenTelemetry Collector
-- 自动使用 EC2 元数据丰富日志
-- 通过 OTLP 将日志发送到 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板，在云环境上下文中可视化 EC2 主机日志
-
-提供了一个包含示例日志和模拟 EC2 元数据的演示数据集，可用于测试。
-
-预计耗时：10–15 分钟
+使用 OpenTelemetry Collector 并自动补充 EC2 元数据 (实例 ID、区域、可用区、实例类型) ，在 ClickStack 中收集并可视化 EC2 系统日志。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有 EC2 实例集成 \{#existing-ec2\}
@@ -587,9 +578,11 @@ sudo journalctl -u otelcol-contrib -n 50
## 后续步骤 {#next-steps}
-在完成 EC2 主机日志监控配置之后：
-
- 为关键系统事件（服务故障、身份验证失败、磁盘告警）设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
- 按 EC2 元数据属性（区域、实例类型、实例 ID）进行过滤，以监控特定资源
-- 将 EC2 主机日志与应用日志进行关联分析，以便更全面地进行故障排查
-- 创建用于安全监控的自定义仪表盘（SSH 登录尝试、sudo 使用情况、防火墙拦截）
\ No newline at end of file
+- 将 EC2 主机日志与应用日志进行关联分析，以便更全面地进行故障排除
+- 创建用于安全监控的自定义仪表板（SSH 登录尝试、sudo 使用情况、防火墙拦截）
+
+## 用于生产环境
+
+本指南将 OpenTelemetry Collector 直接安装在 EC2 实例上，这是主机级监控推荐采用的生产部署模式。若需在大量实例间统一管理 collector，可考虑使用配置管理工具 (Ansible、Chef、Puppet) ，或在 Kubernetes 环境中使用 OpenTelemetry Operator。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
index 26ef4f00cc9..ba3ee5ad360 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/host-logs/generic-host-logs.md
@@ -23,15 +23,7 @@ import TabItem from '@theme/TabItem';
# 使用 ClickStack 监控主机日志 \{#host-logs-clickstack\}
:::note[摘要]
-本指南介绍如何通过配置 OpenTelemetry collector，从 systemd、内核、SSH、cron 以及其他系统服务收集日志，从而使用 ClickStack 监控主机系统日志。您将学会如何：
-
-- 配置 OTel collector 读取系统日志文件
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化主机日志信息（错误、警告、服务活动）
-
-如果希望在为生产主机进行配置之前先测试集成，可以使用带有示例日志的演示数据集。
-
-预计耗时：5–10 分钟
+使用 OTel `filelog` 接收器在 ClickStack 中收集并可视化主机系统日志 (syslog、auth 和 kernel) 。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有主机集成 \{#existing-hosts\}
@@ -485,12 +477,10 @@ tail -5 /var/log/system.log
## 后续步骤 {#next-steps}
-在完成主机日志监控配置之后：
-
- 为关键系统事件（服务故障、认证失败、磁盘告警）设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
- 按特定单元过滤，以监控特定服务
-- 将主机日志与应用日志进行关联，以实现全面排查故障
-- 创建用于安全监控的自定义仪表盘（SSH 尝试、sudo 使用情况、防火墙拦截）
+- 关联主机日志与应用日志，以进行全面的故障排查
+- 创建用于安全监控的自定义仪表板（SSH 尝试、sudo 使用情况、防火墙拦截）
## 部署到生产环境 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
index f7c65c5a786..f9f32dc84c5 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/jvm-metrics.md
@@ -19,15 +19,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 JVM 指标 \{#jvm-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南演示如何使用 OpenTelemetry Java agent 收集指标，从而通过 ClickStack 监控 JVM 应用程序。你将学到如何：
-
-- 将 OpenTelemetry Java agent 附加到你的 JVM 应用程序
-- 配置该 agent 通过 OTLP 将指标发送到 ClickStack
-- 使用预构建的仪表盘可视化堆内存、垃圾回收、线程和 CPU
-
-如果你想在为生产应用接入观测之前先测试集成，可以使用带有示例指标的演示数据集。
-
-所需时间：5-10 分钟
+使用 OpenTelemetry Java agent 在 ClickStack 中监控 JVM 应用程序。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 集成现有 JVM 应用程序 \{#existing-jvm\}
@@ -284,10 +276,8 @@ echo $OTEL_METRICS_EXPORTER
## 下一步 \{#next-steps\}
-现在已经将 JVM 指标导入 ClickStack，可以考虑：
-
-- 为关键指标（如高堆内存使用率、频繁 GC 暂停或线程耗尽）[设置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 探索[其他 ClickStack 集成](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides)，以统一可观测性数据
+* 为关键指标 (如高堆内存使用率、频繁 GC 暂停或线程耗尽) [设置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 探索[其他 ClickStack 集成](/use-cases/observability/clickstack/integration-guides)，以统一可观测性数据
## 投入生产环境 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
index 000abcecf5f..7e98973fdb9 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/kafka-metrics.md
@@ -20,15 +20,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Kafka 指标 \{#kafka-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南介绍如何使用 OpenTelemetry JMX Metric Gatherer 搭配 ClickStack 来监控 Apache Kafka 性能指标。您将了解如何：
-
-- 在 Kafka broker 上启用 JMX，并配置 JMX Metric Gatherer
-- 通过 OTLP 将 Kafka 指标发送到 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化 Kafka 性能（broker 吞吐量、consumer 消费滞后、partition 健康状况、请求延迟）
-
-如果希望在为生产环境 Kafka 集群配置之前先测试集成效果，可以使用包含示例指标的演示数据集。
-
-预计耗时：10–15 分钟
+借助 OTel JMX Metric Gatherer 在 ClickStack 中监控 Apache Kafka 性能指标。包括演示数据集和预置仪表板。
:::
## 集成现有 Kafka 部署 \{#existing-kafka\}
@@ -302,15 +294,15 @@ HyperDX 会以浏览器本地时区显示时间戳。演示数据的时间范围
## 问题排查 {#troubleshooting}
-#### 在 HyperDX 中未看到指标
+### 在 HyperDX 中未看到指标
**确认已设置 API 密钥并将其传递给容器：**
```bash
-# 检查环境变量
+# Check environment variable
echo $CLICKSTACK_API_KEY
-# 验证容器内是否存在该变量
+# Verify it's in the container
docker exec env | grep CLICKSTACK_API_KEY
```
@@ -341,18 +333,19 @@ docker compose logs kafka-jmx-exporter | grep -i "error\|connection" | tail -10
**产生 Kafka 活动以填充指标数据：**
```bash
-# 创建测试主题
+# Create a test topic
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --create --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092 --partitions 3 --replication-factor 1"
-# 发送测试消息
+# Send test messages
echo -e "Message 1\nMessage 2\nMessage 3" | docker exec -i kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-console-producer --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### 身份验证错误 \{#created-dashboard\}
+
+### 身份验证错误
如果您看到 `Authorization failed` 或 `401 Unauthorized`：
-1. 在 HyperDX 界面中确认 API key 是否正确（Settings → API Keys → 摄取 API key）
+1. 在 HyperDX 界面中确认 API key 是否正确 (Settings → API Keys → 摄取 API key)
2. 重新导出并重启：
```bash
@@ -361,12 +354,13 @@ docker compose down
docker compose up -d
```
-#### 使用 Kafka 客户端命令时端口冲突 \{#import-dashboard\}
+
+### 使用 Kafka 客户端命令时端口冲突
在 Kafka 容器内运行 Kafka 命令时，你可能会看到：
```bash
-错误：端口已被占用：9999
+Error: Port already in use: 9999
```
在所有命令前加上 `unset JMX_PORT &&` 前缀：
@@ -375,25 +369,32 @@ docker compose up -d
docker exec kafka bash -c "unset JMX_PORT && kafka-topics --list --bootstrap-server kafka:9092"
```
-#### 网络连接问题 \{#no-metrics\}
-如果 JMX 导出器的日志显示 `Connection refused`：
+### 网络连接问题 {#network-issues}
+
+如果 JMX Exporter 的日志显示 `Connection refused`：
-请确保所有容器都在同一个 Docker 网络中：
+请确认所有容器都位于同一个 Docker 网络中：
```bash
docker compose ps
-docker network inspect <网络名称>
+docker network inspect
```
-测试连接：
+测试连通性：
```bash
-# 从 JMX 导出器到 ClickStack {#check-environment-variable}
+# From JMX exporter to ClickStack
docker exec sh -c "timeout 2 bash -c 'cat < /dev/null > /dev/tcp/clickstack/4318' && echo 'Connected' || echo 'Failed'"
```
-## 进入生产环境 \{#going-to-production\}
+## 后续步骤 \{#troubleshooting\}
+
+* 为关键指标设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts) (副本不足的分区、消费者延迟增加、请求延迟突增)
+* 针对特定用例创建额外的仪表板 (按主题统计吞吐量、监控消费者组)
+* 通过添加具有唯一 `kafka.broker.id` 资源属性的额外 JMX Metric Gatherer 实例，监控多个 Kafka broker
+
+## 进入生产环境 {#going-to-production}
本指南将指标直接从 JMX Metric Gatherer 发送到 ClickStack 的 OTLP 端点，这种方式适用于测试和小规模部署。
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
index 0844333516d..7ab5fae5c01 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mongodb-logs.md
@@ -315,19 +315,24 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
## 故障排查
-**验证当前生效的配置是否包含 filelog 接收器：**
+### HyperDX 中未显示日志
+
+验证当前生效的配置是否包含 filelog 接收器：
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 filelog
```
-**检查采集器错误：**
+检查采集器日志中的错误：
```bash
docker exec cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
```
-**确认 MongoDB 是否输出 JSON 日志 (4.4+) ：**
+
+### 日志未正确解析
+
+确认 MongoDB 是否输出 JSON 日志 (4.4+) ：
```bash
tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
@@ -336,11 +341,11 @@ tail -1 /var/log/mongodb/mongod.log | python3 -m json.tool
如果输出不是有效的 JSON，你的 MongoDB 版本可能使用的是旧版文本日志格式 (4.4 之前) 。你需要将 `json_parser` 运算符替换为 `regex_parser`，或者升级到 MongoDB 4.4+。
-## 后续步骤
+## 后续步骤 \{#verify-demo-logs\}
* 为关键事件设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts) (如错误激增、慢查询阈值)
* 针对特定用例创建更多[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) (如副本集监控、连接跟踪)
-## 进入生产环境
+## 进入生产环境 \{#dashboards\}
本指南基于 ClickStack 内置的 OpenTelemetry Collector，便于快速完成设置。对于生产部署，我们建议运行您自己的 OTel collector，并将数据发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
index 7b3d4b28cf6..f93cb6fe606 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/mysql.md
@@ -22,16 +22,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 MySQL 日志 \{#mysql-logs-clickstack\}
:::note[摘要]
-本指南演示如何通过配置 OpenTelemetry collector 来摄取 MySQL 服务器日志，从而使用 ClickStack 监控 MySQL。你将了解如何：
-
-- 配置 MySQL 输出错误日志和慢查询日志
-- 为日志摄取创建自定义 OTel collector 配置
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化 MySQL 日志洞察（错误、慢查询、连接）
-
-如果你希望在配置生产环境 MySQL 之前先测试集成，可以使用提供的包含示例日志的演示数据集。
-
-预计耗时：10–15 分钟
+使用 OTel `filelog` 接收器在 ClickStack 中收集并可视化 MySQL 错误日志和慢查询日志。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有 MySQL 集成 \{#existing-mysql\}
@@ -460,13 +451,11 @@ head -5 /var/log/mysql/error.log
如果格式存在较大差异，请在配置中相应调整正则表达式模式。
-## 后续步骤 {#next-steps}
-
-在完成 MySQL 日志监控配置后：
+## 后续步骤
-- 为关键事件（连接失败、超过阈值的慢查询、错误激增）设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 按查询模式创建自定义仪表板，用于慢查询分析
-- 根据实际观测到的查询性能特征调优 `long_query_time`
+* 为关键事件 (连接失败、超过阈值的慢查询、错误激增) 设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 按查询模式创建自定义仪表板，用于慢查询分析
+* 根据实际观测到的查询性能特征调优 `long_query_time`
## 进入生产环境 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
index 3931ba9c8c2..68f204b23cf 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-logs.md
@@ -21,16 +21,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Nginx 日志 \{#nginx-clickstack\}
:::note[摘要]
-本指南演示如何通过配置 OTel collector 来摄取 Nginx 访问日志，从而使用 ClickStack 监控 Nginx。本文将介绍如何：
-
-- 将 Nginx 配置为输出 JSON 格式的日志
-- 创建用于日志摄取的自定义 OTel collector 配置
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化 Nginx 指标
-
-如果希望在为生产环境中的 Nginx 配置前先测试集成，可以使用提供的包含示例日志的演示数据集。
-
-所需时间：5–10 分钟
+使用 OTel `filelog` 接收器在 ClickStack 中采集并可视化 Nginx 访问日志 (JSON 格式) 。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 集成现有的 Nginx \{#existing-nginx\}
@@ -355,7 +346,9 @@ docker exec `` cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log
## 后续步骤 {#next-steps}
-如果你想进一步探索，可以在仪表盘上尝试以下步骤：
+- 为关键指标设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)（错误率、延迟阈值）
+- 为特定使用场景创建额外的[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)（API 监控、安全事件）
+
+## 生产环境部署 {#going-to-production}
-- 为关键指标设置告警（错误率、延迟阈值）
-- 为特定使用场景创建额外仪表盘（API 监控、安全事件）
\ No newline at end of file
+本指南扩展了 ClickStack 内置的 OpenTelemetry 收集器，以便快速完成设置。对于生产环境部署，我们建议运行您自己的 OTel 收集器，并将数据发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
index 06276798421..ebcf58feaeb 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nginx-traces.md
@@ -20,17 +20,8 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Nginx 链路追踪 \{#nginx-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南演示如何从现有的 Nginx 部署中捕获分布式链路追踪（traces），并在 ClickStack 中对其进行可视化。您将学习如何：
-
-- 为 Nginx 添加 OpenTelemetry 模块
-- 配置 Nginx 将 traces 发送到 ClickStack 的 OTLP 端点
-- 验证 traces 已出现在 HyperDX 中
-- 使用预构建的仪表板可视化请求性能（延迟、错误、吞吐量）
-
-如果您希望在为生产环境中的 Nginx 配置前先测试集成，可以使用提供的包含示例 traces 的演示数据集。
-
-所需时间：5–10 分钟
-::::
+使用 OpenTelemetry Nginx 模块在 ClickStack 中捕获 Nginx 的分布式链路追踪。包含演示数据集和预置仪表板。
+:::
## 与现有 Nginx 集成 \{#existing-nginx\}
@@ -330,7 +321,9 @@ tail -f /var/log/nginx/access.log
## 后续步骤 \{#next-steps\}
-如果你想进一步探索，可以尝试以下步骤来体验和优化你的仪表板：
+* 为关键指标 (错误率、延迟阈值) 设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 为特定用例 (API 监控、安全事件) 创建额外的[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)
+
+## 生产环境部署 \{#going-to-production\}
-- 为关键指标（错误率、延迟阈值）设置告警
-- 为特定用例（API 监控、安全事件）创建额外的仪表板
\ No newline at end of file
+本指南将链路追踪直接从 Nginx OpenTelemetry 模块发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。对于生产环境部署，我们建议运行您自己的 OTel collector 作为网关，以提供批处理和弹性能力。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
index 9b094b81efa..f5583a459ae 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/nodejs-traces.md
@@ -22,16 +22,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Node.js Trace \{#nodejs-traces-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南演示如何从你的 Node.js 应用中采集分布式 Trace，并利用 OpenTelemetry 自动埋点在 ClickStack 中进行可视化。你将学到如何：
-
-- 为 Node.js 安装并配置 OpenTelemetry 自动埋点
-- 将 Trace 发送到 ClickStack 的 OTLP 端点
-- 验证 Trace 是否出现在 HyperDX 中
-- 使用预构建的 Dashboard 可视化应用性能
-
-如果你希望在为生产应用添加埋点之前先测试集成效果，我们提供了一个包含示例 Trace 的演示数据集。
-
-预计耗时：10–15 分钟
+使用 OpenTelemetry 自动埋点，在 ClickStack 中采集来自 Node.js 应用的分布式链路追踪。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有 Node.js 应用集成 \{#existing-nodejs\}
@@ -238,10 +229,8 @@ curl -v http://localhost:4318/v1/traces
## 后续步骤 \{#next-steps\}
-如需进一步探索，可以参考以下步骤来继续试用你的仪表盘：
-
- 为关键指标（错误率、延迟阈值）设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 为特定使用场景（API 监控、安全事件）创建额外的仪表盘
+- 为特定使用场景（API 监控、安全事件）创建额外的仪表板
## 进入生产环境 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
index c6b700bc1d0..4c22571b9d1 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-logs.md
@@ -22,16 +22,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 PostgreSQL 日志 \{#postgres-logs-clickstack\}
:::note[要点速览]
-本指南介绍如何通过配置 OpenTelemetry collector 来摄取 PostgreSQL 服务器日志，从而使用 ClickStack 监控 PostgreSQL。你将学习如何：
-
-- 将 PostgreSQL 配置为以 CSV 格式输出日志，以便进行结构化解析
-- 为日志摄取创建自定义 OTel collector 配置
-- 使用你的自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表盘可视化 PostgreSQL 日志信息（错误、慢查询、连接情况）
-
-如果你希望在为生产环境 PostgreSQL 配置前先测试集成，可使用包含示例日志的演示数据集。
-
-所需时间：10–15 分钟
+使用 OTel `filelog` 接收器，在 ClickStack 中收集并可视化 PostgreSQL 服务器日志 (CSV 格式) 。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有 PostgreSQL 的集成 \{#existing-postgres\}
@@ -378,14 +369,12 @@ docker exec cat /tmp/postgres-demo/postgresql.log | wc -l
```
-## 后续步骤 {#next-steps}
-
-在完成 PostgreSQL 日志监控配置之后：
+## 后续步骤
-- 为关键事件（连接失败、慢查询、错误激增）配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 将日志与[PostgreSQL 指标](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)关联，实现全面的数据库监控
-- 创建自定义仪表板，以可视化特定于应用的查询模式
-- 配置 `log_min_duration_statement`，以根据你的性能要求识别相应的慢查询
+* 为关键事件 (连接失败、慢查询、错误激增) 配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 将日志与[PostgreSQL 指标](/use-cases/observability/clickstack/integrations/postgresql-metrics)关联，实现全面的数据库监控
+* 创建自定义仪表板，以可视化特定于应用的查询模式
+* 配置 `log_min_duration_statement`，以根据你的性能要求识别相应的慢查询
## 迁移到生产环境 {#going-to-production}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
index c97ab0c5321..3de8c40e65e 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/postgres-metrics.md
@@ -19,15 +19,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 PostgreSQL 指标 \{#postgres-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南介绍如何通过配置 OTel collector 的 PostgreSQL 接收器（receiver），使用 ClickStack 监控 PostgreSQL 性能指标。您将学会如何：
-
-- 配置 OTel collector 以采集 PostgreSQL 指标
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化 PostgreSQL 性能（事务、连接、数据库大小、缓存命中率）
-
-如果您希望在为生产环境中的 PostgreSQL 数据库配置集成之前先进行测试，可以使用包含示例指标的演示数据集。
-
-所需时间：10–15 分钟
+通过 OTel 的 PostgreSQL 接收器，在 ClickStack 中监控 PostgreSQL 性能指标。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 集成现有 PostgreSQL \{#existing-postgres\}
@@ -270,11 +262,9 @@ psql -h postgres-host -U otel_monitor -d postgres -c "SELECT version();"
## 后续步骤 \{#next-steps\}
-在完成 PostgreSQL 指标监控配置后：
-
-- 为关键阈值（连接数限制、高回滚率、低缓存命中率）配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 启用 `pg_stat_statements` 扩展以实现查询级监控
-- 通过复制接收器配置，并为其指定不同的端点和服务名称来监控多个 PostgreSQL 实例
+* 为关键阈值 (连接数限制、高回滚率、低缓存命中率) 配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 启用 `pg_stat_statements` 扩展以实现查询级监控
+* 通过复制接收器配置，并为其指定不同的端点和服务名称来监控多个 PostgreSQL 实例
## 上线生产环境 \{#going-to-production\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
index 48467d1790a..2a071ee3be9 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-logs.md
@@ -20,15 +20,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Redis 日志 \{#redis-clickstack\}
:::note[要点速览]
-本指南演示如何通过配置 OpenTelemetry collector 来摄取 Redis 服务器日志，从而使用 ClickStack 监控 Redis。你将了解如何：
-
-- 配置 OTel collector 以解析 Redis 日志格式
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建的仪表盘可视化 Redis 指标（连接数、命令数、内存、错误）
-
-如果你希望在为生产环境 Redis 配置之前先验证集成效果，可以使用提供的包含示例日志的演示数据集。
-
-预计耗时：5–10 分钟
+使用 OTel `filelog` receiver 在 ClickStack 中采集并可视化 Redis 服务器日志。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 与现有 Redis 集成 \{#existing-redis\}
@@ -391,9 +383,11 @@ tail -5 /var/log/redis/redis-server.log
* `pid:role timestamp level message`
* 示例：`12345:M 28 Oct 2024 14:23:45.123 * Server started`
-## 后续步骤 {#next-steps}
+## 后续步骤
+
+* 为关键指标 (错误率、延迟阈值) 配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+* 为特定用例 (API 监控、安全事件) 创建更多[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)
-如果你想进一步探索，可以尝试以下与仪表板相关的操作：
+## 进入生产环境 {#going-to-production}
-- 为关键指标（错误率、延迟阈值）配置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 为特定用例（API 监控、安全事件）创建更多[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards)
\ No newline at end of file
+本指南基于 ClickStack 内置的 OpenTelemetry Collector 进行了扩展，以便快速完成设置。对于生产部署，我们建议运行您自己的 OTel collector，并将数据发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
index 47cb3b703da..2256e3bf50e 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/redis-metrics.md
@@ -19,15 +19,7 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 Redis 指标 \{#redis-metrics-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南演示如何通过配置 OpenTelemetry collector 的 Redis receiver，使用 ClickStack 监控 Redis 性能指标。你将学会如何：
-
-- 配置 OTel collector 来采集 Redis 指标
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预置仪表板可视化 Redis 性能（commands/sec、内存使用、已连接客户端、缓存性能）
-
-如果你希望在为生产环境 Redis 配置集成之前进行测试，可以使用提供的包含示例指标的演示数据集。
-
-预计耗时：5–10 分钟
+使用 OTel Redis receiver 在 ClickStack 中监控 Redis 性能指标。包含演示数据集和预置仪表板。
:::
## 集成现有 Redis \{#existing-redis\}
@@ -417,8 +409,10 @@ docker exec telnet redis 6379
## 后续步骤 {#next-steps}
-如果想进一步探索，可以通过以下方式继续改进和试验监控配置：
-
- 为关键指标（内存使用阈值、连接数上限、缓存命中率下降）设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 为特定用例（复制延迟、持久化性能）创建额外的仪表盘
-- 通过复制 receiver 配置并使用不同的端点和服务名称，监控多个 Redis 实例
\ No newline at end of file
+- 为特定用例（复制延迟、持久化性能）创建额外的仪表板
+- 通过复制 receiver 配置并使用不同的端点和服务名称，监控多个 Redis 实例
+
+## 生产环境部署 \{#troubleshooting\}
+
+本指南使用 ClickStack 内置的 OpenTelemetry Collector 进行快速设置。对于生产环境部署，我们建议运行您自己的 OTel Collector，并将数据发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
index 273c6d4517e..0d37b9bfdd4 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/systemd.md
@@ -22,15 +22,8 @@ import { TrackedLink } from '@site/src/components/GalaxyTrackedLink/GalaxyTracke
# 使用 ClickStack 监控 systemd 日志 \{#systemd-logs-clickstack\}
:::note[TL;DR]
-本指南演示如何通过运行带有 `journald` receiver 的 OpenTelemetry Collector，使用 ClickStack 监控 systemd journal 日志。您将学习如何：
-
-- 部署 OpenTelemetry Collector 来读取 systemd 日志条目
-- 通过 OTLP 将 systemd 日志发送到 ClickStack
-- 使用预构建的仪表板可视化 systemd 日志洞察（服务状态、错误、身份验证事件）
-
-如果您希望在为生产系统配置之前先测试集成，我们提供了带有示例日志的演示数据集。
-
-所需时间：10–15 分钟
+借助 OpenTelemetry Collector 的 journald 接收器，在 ClickStack 中收集并可视化 systemd journal 日志。包含演示数据集和预构建仪表板。
+:::
:::
@@ -358,6 +351,12 @@ otelcol-contrib --config=otel-config.yaml
2. **使用文本导出方案**（类似 demo），让 `filelog` receiver 读取 journald 导出文件
+## 后续步骤 \{#next-steps\}
+
+* 为关键系统事件设置[告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts) (如服务故障、身份验证失败、OOM 终止)
+* 为特定用例创建更多[仪表板](/use-cases/observability/clickstack/dashboards) (如 SSH 安全监控、服务健康状态)
+* 按特定的 systemd 单元进行筛选，以减少噪声并聚焦于关键服务
+
wget https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases/download/v0.115.0/otelcol-contrib_0.115.0_linux_amd64.tar.gz
tar -xzf otelcol-contrib_0.115.0_linux_amd64.tar.gz
sudo mv otelcol-contrib /usr/local/bin/
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
index ccc9e9ec397..26fc4683f56 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/integration-examples/temporal.md
@@ -27,13 +27,7 @@ Temporal 提供了一种抽象，用于构建简单、精巧且具备高弹性
# 使用 ClickStack 监控 Temporal Cloud 指标 \{#temporal-metrics-clickstack\}
:::note[摘要]
-本指南演示如何通过配置 OpenTelemetry collector 的 Prometheus receiver，使用 ClickStack 监控 Temporal Cloud。您将学习如何：
-
-- 配置 OTel collector 以收集 Temporal Cloud 指标
-- 使用自定义配置部署 ClickStack
-- 使用预构建仪表板可视化 Temporal Cloud 性能（未完成工作流数、每秒操作次数、活动命名空间、任务积压情况）
-
-所需时间：5–10 分钟
+使用 OTel Prometheus receiver 在 ClickStack 中监控 Temporal Cloud 指标。包含预置仪表板。
:::
## 与现有 Temporal Cloud 的集成 \{#existing-temporal\}
@@ -273,8 +267,10 @@ docker exec cat /var/log/otel-collector.log | grep -i error
## 后续步骤 {#next-steps}
-如果希望进一步探索，可以尝试如下方式来扩展和优化监控：
+- 为关键指标（工作流失败率、任务积压增长、从调度到启动的延迟）[设置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
+- 针对特定用例（命名空间级监控、工作流类型性能）创建更多仪表板
+- 通过复制 receiver 配置并使用不同的端点和服务名称，监控多个 Temporal Cloud 账户
+
+## 生产环境部署 \{#troubleshooting\}
-- 为关键指标（内存使用阈值、连接数上限、缓存命中率下降）[配置告警](/use-cases/observability/clickstack/alerts)
-- 针对特定用例（复制延迟、持久化性能）创建更多仪表板
-- 通过复制接收端配置并使用不同的 endpoint 和服务名，监控多个 Temporal Cloud 账户
\ No newline at end of file
+本指南在 ClickStack 内置的 OpenTelemetry Collector 基础上进行了扩展，以便快速完成设置。对于生产环境部署，我们建议运行您自己的 OTel collector，并将数据发送到 ClickStack 的 OTLP 端点。有关生产环境配置，请参阅[发送 OpenTelemetry 数据](/use-cases/observability/clickstack/ingesting-data/opentelemetry)。
\ No newline at end of file