@@ -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_notes/24_02.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
index 94983849041..5229be8894c 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.2 変更履歴'
description: 'v24.2 早期リリース版の変更履歴'
keywords: ['changelog']
sidebar_label: '24.2'
-sidebar_position: 11
+sidebar_position: 12
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
index 0e4ad4ab2e7..c956509c247 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.5 Cloud 向け変更履歴'
description: 'v24.5 の Fast リリース版変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.5'
-sidebar_position: 10
+sidebar_position: 11
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
index 9bd84cb4b60..1a69bcd3bc3 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 向け v24.6 変更履歴'
description: 'v24.6 の迅速リリース向け変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.6'
-sidebar_position: 9
+sidebar_position: 10
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
index 8a35c9cfb90..36a7c7acfff 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 向け v24.8 変更履歴'
description: 'v24.8 の簡易変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.8'
-sidebar_position: 8
+sidebar_position: 9
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
index b46ae1b4b75..1c6ff19ffc7 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.10 Cloud 向け変更履歴'
description: 'v24.10 の簡易版リリース変更履歴'
keywords: ['変更履歴', 'cloud']
sidebar_label: '24.10'
-sidebar_position: 7
+sidebar_position: 8
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
index a09f6263bbd..4b3329f2fc9 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.12 Cloud 向け変更履歴'
description: 'v24.12 の高速リリース向け変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.12'
-sidebar_position: 6
+sidebar_position: 7
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
index cccdd7c05d5..032b50b2aab 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 向け v25.4 の変更履歴'
description: '迅速リリース版 v25.4 の変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.4'
-sidebar_position: 5
+sidebar_position: 6
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
index dd0e7b7b396..649fe5a0aee 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 向け v25.6 変更履歴'
description: 'Fast リリースチャネル向け v25.6 の変更履歴'
keywords: ['変更履歴', 'cloud']
sidebar_label: '25.6'
-sidebar_position: 4
+sidebar_position: 5
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md
index 4d27b5f844f..06f438d46e2 100644
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@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 向け v25.8 の変更履歴'
description: 'v25.8 の短期リリース版変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.8'
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 4
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md
index 5625cfcf5ef..05b4c2e9d1e 100644
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@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v25.10 Cloud 向け変更履歴'
description: 'v25.10 の変更履歴'
keywords: ['変更履歴', 'cloud']
sidebar_label: '25.10'
-sidebar_position: 2
+sidebar_position: 3
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md
index 4c8f9fd3269..0479ef4fca9 100644
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@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/25.12
-title: 'v25.12 Cloud 向け変更履歴'
+title: 'Cloud 向け v25.12 の変更履歴'
description: 'v25.12 の変更履歴'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.12'
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doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/26_2.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/26_2.md
new file mode 100644
index 00000000000..818801615c9
--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,688 @@
+---
+slug: /changelogs/26.2
+title: 'Cloud 向け v26.2 の変更履歴'
+description: 'v26.2 の変更履歴'
+keywords: ['changelog', 'cloud']
+sidebar_label: '26.2'
+sidebar_position: 1
+doc_type: 'changelog'
+---
+
+# Cloud 向け v26.2 変更履歴 \{#v262-changelog-for-cloud\}
+
+## 後方互換性のない変更 \{#backward-incompatible-changes\}
+
+### クエリおよび構文の変更 \{#query-and-syntax-changes\}
+
+* 誤ったエイリアス置換によって発生していた、クエリ書式の不整合を修正しました。注: アナライザーが無効な場合、エイリアス参照を伴う `IN` を使用する一部の `CREATE VIEW` クエリが処理されなくなる可能性があります。これを避けるには、アナライザーが有効になっていることを確認してください (24.3 以降、デフォルトでは有効です) 。 [#82838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82838) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `JOIN USING ()` の空のカラムリストは、構文エラーとして扱われるようになりました。以前は、これはクエリ実行時に `INVALID_JOIN_ON_EXPRESSION` として報告されており、場合によっては (`Join` ストレージとの結合などで) `LOGICAL_ERROR` を引き起こす可能性がありました。 [#92371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92371) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* `ORDER BY` およびその他のテーブルキー式では、サブクエリを使用できなくなりました。 [#96847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96847) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### データ型の変更 \{#data-type-changes\}
+
+* `Nullable(Tuple)` のサポートを追加しました。有効にするには、`allow_experimental_nullable_tuple_type = 1` を設定してください。[#89643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89643) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* JSON 型の高度な共有データは、デフォルトで有効になりました。新しい JSON 形式で書き込まれたデータパーツは旧バージョンでは読み取れないため、25.8 より前のバージョンへはダウングレードできません。安全にアップグレードするには、`compatibility` 設定を以前のバージョンに設定するか、MergeTree 設定 `dynamic_serialization_version='v2'` および `object_serialization_version='v2'` を設定してください。[#92511](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92511) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* JSON 型の `SKIP REGEXP` は、デフォルトで部分一致を使用するようになりました。[#92847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92847) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* `Variant` 型の不一致時に発生していた論理エラーを修正しました。[#95811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95811) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* PostgreSQL の `DATE` カラムは、ClickHouse では `Date32` と推論されるようになりました (以前は `Date` と推論されていましたが、対応範囲が狭いため、その範囲外の値ではオーバーフローする可能性がありました) 。`Date32` の値を PostgreSQL に書き戻して挿入することもサポートされるようになりました。[#95999](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95999) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### ストレージと索引の変更 \{#storage-and-index-changes\}
+
+* オブジェクトストレージからの読み取りをより効率化するため、反転テキスト索引のストレージレイアウトが改善され、あわせて反転テキスト索引を持つテーブルのマージ性能も向上しました。バージョン 25.12 より前に実験的なテキスト索引を使用していた場合は、アップグレード前に索引を削除し、新しいバージョンで再構築する必要があります。 [#91518](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91518) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 統計値のストレージ形式が変更され、すべての統計値が単一ファイルに保存されるようになりました。 [#93414](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93414) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* パーツの破損を防ぐため、索引ファイル名がエスケープされるようになりました。以前のバージョンで作成され、名前に非 ASCII 文字を含む索引は、ClickHouse で読み込みに失敗するようになります。これに対処するには、MergeTree の設定 `escape_index_filenames` を使用してください。 [#94079](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94079) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+
+### 削除された機能 \{#removed-features\}
+
+* `DEFLATE_QPL` および `ZSTD_QAT` コーデックは削除されました。これらのコーデックで圧縮された既存のデータがある場合は、アップグレード前に別のコーデックへ変換してください。なお、これらのコーデックを以前使用するには、`enable_deflate_qpl_codec` または `enable_zstd_qat_codec` を有効にする必要がありました。[#92150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92150) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze))
+* 単純な `ALIAS` カラムへの `INSERT` はサポートされなくなりました ([#84154](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/84154) の取り消し) 。この機能はカスタム形式では動作せず、設定で制御されてもいませんでした。[#92849](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92849) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat))
+* `Lazy` データベースエンジンは削除され、利用できなくなりました。[#93627](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93627) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))
+* 使用不能になる不具合があったため、`metric_log` の `transposed_with_wide_view` モードは削除されました。`system.metric_log` をこのモードで定義することは、今後できなくなりました。[#93867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93867) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))
+
+### 設定および構成の変更 \{#settings-and-configuration-changes\}
+
+* A new setting で、データレイクカタログがオブジェクトストレージにアクセスできない場合はエラーになるようになりました。[#93606](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93606) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* ワークロードの CPU スケジューリングは、デフォルトではプリエンプティブになりました。`cpu_slot_preemption` サーバー設定を参照してください。[#94060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94060) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* `exact_rows_before_limit`、`rows_before_aggregation`、`cross_to_inner_join_rewrite`、`regexp_dict_allow_hyperscan`、`regexp_dict_flag_case_insensitive`、`regexp_dict_flag_dotall`、`dictionary_use_async_executor` の各設定は、フォーマット設定から通常の設定に再分類されました。これは主に内部的な変更で、これらのいずれかを Iceberg、DeltaLake、Kafka、S3、S3Queue、Azure、Hive、RabbitMQ、Set、FileLog、NATS のテーブルエンジン定義で指定していた場合を除き、ユーザーに見える副作用はありません。その場合、これらの定義は黙って無視されるのではなく、エラーになるようになりました。[#94106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94106) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `do_not_merge_across_partitions_select_final` の動作仕様が簡素化されました。以前は、この機能が明示的に設定されていなくても自動的に有効になることがあり、混乱や本番環境での問題の原因になっていました。現在は、`1` に設定すると無条件に機能が有効になり、`0` に設定すると新しい設定 `enable_automatic_decision_for_merging_across_partitions_for_final` (デフォルト `1`) に従います。[#96110](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96110) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* S3 スキーマ検証が追加されました。[#96194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96194) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* `apply_row_policy_after_final` 設定はデフォルトで有効になり、`ROW POLICY` が従来どおり `FINAL` を尊重するようになりました。以前、`FINAL` の前に行ポリシーを適用するために `optimize_move_to_prewhere_if_final=1` に依存していた場合は、代わりに `apply_row_policy_after_final=0` を使用してください。[#97279](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97279) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+
+### セキュリティおよびアクセス制御の変更 \{#security-and-access-control-changes\}
+
+* `joinGet`/`joinGetOrNull` で、基になる Join テーブルに対する `SELECT` 権限が必要になりました。`joinGet('db.table', 'column', key)` を実行するには、キーのカラムと取得対象の属性カラムの両方に対する `SELECT` 権限が必要です。これらの権限がないクエリは `ACCESS_DENIED` で失敗します。移行するには、テーブル全体へのアクセスには `GRANT SELECT ON db.join_table TO user` を使用して権限を付与するか、カラムレベルのアクセスには `GRANT SELECT(key_col, attr_col) ON db.join_table TO user` を使用して権限を付与してください。 [#94307](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94307) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* `CREATE TABLE ... AS ...` クエリでは、これまで誤ってチェックされていた `SHOW TABLES` ではなく、`SHOW COLUMNS` 権限が必要になりました。 [#94556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94556) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+### 挿入と重複排除の変更 \{#insert-and-deduplication-changes\}
+
+* すべての挿入で、重複排除がデフォルトで有効になりました。以前は、非同期挿入と materialized view では無効でしたが、同期挿入では有効でした。従来の動作を維持するには、`deduplicate_insert='backward_compatible_choice'` を明示的に設定してください (`deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views` についても同様です) 。[#95970](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95970) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### システムテーブルの変更 \{#system-table-changes\}
+
+* S3Queue および AzureQueue のインメモリメタデータに制限が設けられました。システムテーブルの名前も変更され、`system.s3queue` は `system.s3queue_metadata_cache` に、`system.azure_queue` は `system.azure_queue_metadata_cache` になりました。[#95809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+
+### その他の互換性のない変更 \{#other-breaking-changes\}
+
+* 無効な入力で呼び出された際にクラッシュまたはハングする可能性があった h3 索引関数を修正しました。[#93657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93657) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)) 。
+
+## 新機能 \{#new-features\}
+
+### 認証 \{#authentication\}
+
+* 認証方法として、時間ベースのワンタイムパスワード (TOTP) のサポートを追加しました。 [#71273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71273) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+
+### 関数 \{#functions\}
+
+* 指定した区切り文字で区切られた文字列内の部分文字列の順序を逆にする `reverseBySeparator` 関数を追加しました。[#91780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91780) ([Xuewei Wang](https://github.com/Sallery-X)).
+* sRGB 色空間と OKLAB 色空間の間で変換する `colorOKLABToSRGB` および `colorSRGBToOKLAB` 関数を追加しました。[#93361](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93361) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* 2 点間の [コサイン距離](https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity#Cosine_distance) を近似する `cosineDistanceTransposed` 関数を追加しました。[#93621](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93621) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `xxh3_128` ハッシュ関数を追加しました。[#96055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96055) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* MergeTree の索引の使用状況を分析する `mergeTreeAnalyzeIndex()` 関数を追加しました。[#92954](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92954) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 関数で、新しい `FunctionVariantAdaptor` を介した `Variant` 型のサポートが追加されました。[#90900](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90900) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* 一部の関数は、SQL で括弧なしで呼び出せるようになりました。[#94678](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94678) ([Aly Kafoury](https://github.com/AlyHKafoury)).
+
+### システムテーブル \{#system-tables\}
+
+* UDF の読み込み状態と設定を監視するための `system.user_defined_functions` テーブルを追加しました。[#90340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90340) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)).
+* `system.zookeeper_info` テーブルを追加しました。[#90809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90809) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
+* 昇順の素数を含む `system.primes` テーブルと `primes` テーブル関数を追加しました。[#92776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92776) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 各データパート内のファイル数を示す `files` カラムを `system.parts` テーブルに追加しました。[#94337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94337) ([Match](https://github.com/gayanMatch)).
+* 既存の failpoint とその有効化状態を確認するための `system.fail_points` テーブルを追加しました。[#96762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96762) ([Pedro Ferreira](https://github.com/PedroTadim)).
+
+### テーブルエンジンとストレージ \{#table-engines-and-storage\}
+
+* `Array` カラムのテキスト索引のサポートを追加しました。 [#89895](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89895) ([Jimmy Aguilar Mena](https://github.com/Ergus)).
+* Paimon REST catalog のサポートを追加しました。 [#92011](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92011) ([JIaQi Tang](https://github.com/JiaQiTang98)).
+* `icebergLocalCluster` テーブル関数を追加しました。 [#93323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93323) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* `lazy_load_tables` データベース設定を追加しました。有効にすると、データベースの起動時にテーブルは読み込まれず、代わりに軽量な `StorageTableProxy` が作成され、実際のテーブルエンジンは初回アクセス時に実体化されます。 [#96283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96283) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+* `DatabaseReplicated` 向けに補助 ZooKeeper のサポートを追加しました。 [#91683](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91683) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+* キャッシュ内のデータファイルとシステムファイルを別々のセグメントに分割できるようになりました。 [#87834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87834) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* 冗長なファイルダウンロードを回避して読み取り性能を向上させるため、Parquet メタデータ用の新しい SLRU キャッシュを追加しました。このキャッシュは `SYSTEM DROP PARQUET METADATA CACHE` で削除できます。 [#89750](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89750) ([Grant Holly](https://github.com/grantholly-clickhouse)).
+* データレイクテーブルで、Parquet reader v3 における `PREWHERE` と多段階 `PREWHERE` をサポートするようになりました。 [#93542](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93542) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 複数のレプリカにまたがる分散索引解析を追加しました。共有ストレージや大容量データで効果があります。 [#86786](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86786) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+### 挿入と重複排除 \{#insert-and-deduplication\}
+
+* 非同期挿入の重複排除が、依存する materialized view でも機能するようになりました。`block_id` の衝突が発生すると、元のブロックから衝突した `block_id` に関連する行がフィルタリングで除外され、残りの行は関連するすべての materialized view クエリを通じて変換されます。 [#89140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89140) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 非同期挿入で parallel quorum がサポートされるようになりました。挿入されたデータはクォーラムにレプリケートされ、重複が見つかった場合、クエリは以前に挿入されたデータのレプリケーションも完了するまで待機します。 [#93356](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93356) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 統一された重複排除ハッシュへの移行を有効にする `insert_deduplication_version` サーバー設定を追加しました。 [#95409](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95409) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 重複排除ハッシュの移行を開始しました。 [#97562](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97562) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### SQL とクエリ機能 \{#sql-and-query-features\}
+
+* 既存の `SYSTEM DROP [...] CACHE` に代わる、よりわかりやすい構文として `SYSTEM CLEAR [...] CACHE` 構文が追加されました。従来の構文も引き続き利用できます。 [#93727](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93727) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* 結果パートを確定せずにマージをシミュレートするための `OPTIMIZE
DRY RUN PARTS ` クエリが追加されました。マージの正確性の検証、マージ関連のバグの再現、マージ性能のベンチマークに役立ちます。 [#96122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96122) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* `ignore_on_cluster_for_replicated_database` 設定を有効にすると、`ON CLUSTER` を含む DDL クエリを Replicated データベースに対して実行できるようになりました。クラスタ名は無視されます。 [#92872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92872) ([Kirill](https://github.com/kirillgarbar)).
+* PROJECTION 索引機能を簡素化および拡張するための新しい構文とフレームワークが導入されました。 [#91844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91844) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+
+### 設定と構成 \{#settings-and-configuration\}
+
+* 挿入ブロックの形成をより細かく制御するための `max_insert_block_size_bytes` 設定を追加しました。[#92833](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92833) ([Kirill Kopnev](https://github.com/Fgrtue)).
+* `use_primary_key` 設定を追加しました。これを `false` に設定すると、主キーに基づく granule のプルーニングが無効になります。[#93319](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93319) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* `default_dictionary_database` 設定を追加しました。これにより、ClickHouse はデータベース修飾子なしで参照される外部 Dictionary を、指定したデフォルトデータベースで解決できるようになります。これにより、XML で定義されたグローバル Dictionary から、SQL で定義されたデータベース単位の Dictionary への移行が簡単になります。[#91412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91412) ([Dmitrii Plotnikov](https://github.com/dimbo4ka)).
+* テーブルで使用されている名前付きコレクションの削除を防ぐための `check_named_collection_dependencies` 設定 (デフォルトで有効) を追加しました。[#96181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96181) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 同時実行制御のための max-min fair スケジューラを追加し、多数のクエリが限られた CPU スロットを奪い合う高オーバーサブスクリプション環境で、より高い公平性を実現しました。`concurrent_threads_scheduler` サーバー設定のデフォルトは `fair_round_robin` ではなく `max_min_fair` になり、短時間で終了するクエリが長時間実行されるクエリによって不利にならなくなりました。[#94732](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94732) [#95300](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95300) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* ClickHouse の起動時および停止時に、それぞれコンソールログレベルを上書きするための `logger.startup_console_level` および `logger.shutdown_console_level` 構成オプションを追加しました。[#95919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95919) ([Garrett Thomas](https://github.com/garrettthomaskth)).
+
+### 監視 \{#monitoring\}
+
+* バージョン情報を含む `ClickHouse_Info` メトリクスを Prometheus の `/metrics` エンドポイントに追加しました。これにより、時間の経過に伴う詳細なバージョン情報の推移を追跡するチャートを作成できるようになりました。[#91125](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91125) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)) 。
+
+## 実験的機能 \{#experimental-features\}
+
+* ベクトル検索で、クラスタ内のレプリカ間に負荷を分散できるようになり、単一の VM のメモリ容量を超える大規模なベクトル索引をサポートできるようになりました。 [#95876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95876) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `ast_fuzzer_runs` および `ast_fuzzer_any_query` 設定で制御されるサーバー側の AST ファザーを追加しました。有効にすると、サーバーは通常の実行後に各クエリにランダムな変異を加えて実行し、その結果を破棄します。 [#97568](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97568) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+## 改善 \{#improvements\}
+
+### クエリとSQL \{#query-and-sql-improvements\}
+
+* 相関サブクエリで、より多くのテーブルエンジンとデータソースの種類がサポートされるようになりました。 [#90175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90175) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* スカラーに対して、非定数の `IN` がサポートされるようになりました (例: `val1 NOT IN if(cond, val2, val3)`) 。[#93495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93495) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* JOIN での拡張テーブル別名のサポートを追加しました (例: `SELECT * FROM (SELECT 1) AS t(a) JOIN (SELECT 1) AS u(b) ON a = b`) 。[#95331](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95331) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `EXPLAIN indices = 1` が、`EXPLAIN indexes = 1` のエイリアスとして利用できるようになりました。[#92774](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92774) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)) 。
+* `numbers` および `primes` テーブル関数のフィルタリングプッシュダウンが改善されました。ClickHouse は `WHERE` 条件から安全側の値の範囲を導出してシーケンス生成を制限できるようになり、無制限のスキャンを回避できます。[#96115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96115) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 等価Setの最適化が、連続する複数の`INNER JOIN`操作全体で機能するようになり、その連鎖内の任意のテーブルに適用されたフィルタリングが、関連するすべてのテーブルに自動的にプッシュダウンされるようになりました。[#96596](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96596) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+* `FROM` 内の単一のサブクエリで、自動クラスタテーブル関数が使用されるようになりました。[#96332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96332) ([phulv94](https://github.com/phulv94))。
+* プレフィックスが ASCII 文字のみで構成されている場合、`startsWithUTF8` によるフィルタリングで主キー索引が使用されるようになりました。[#97055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97055) ([vkcku](https://github.com/vkcku)).
+* `assumeNotNull`、`coalesce`、および`ifNull`により、キーカラムがこれらの関数でラップされている場合、範囲述語に対して主キーおよびスキップ索引のプルーニングを行えるようになりました。[#94754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94754) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 使用されていないカラムは、MergeTree から読み取る際に読み取りステップからも削除されるようになりました。これは特に、フィルタリングが `PREWHERE` にプッシュダウンされる場合に有用です。[#89982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89982) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* `use_join_disjunctions_push_down` 最適化はデフォルトで有効になりました。[#89313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* `enable_join_runtime_filters` 最適化はデフォルトで有効になりました。[#89314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89314) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* JOIN ランタイムフィルターのオーバーヘッドは、Bloom フィルターで立っているビットが多すぎる場合、またはフィルタリングされる行が少なすぎる場合に、フィルターを自動的に無効化することで削減されるようになりました。[#91578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91578) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* `use_hash_table_stats_for_join_reordering` 設定 (デフォルトで有効) を追加し、JOIN の並べ替えにランタイムのハッシュテーブルサイズの統計値を使用するかどうかを制御できるようにしました。[#93912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93912) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* 索引の解析は、クエリがローカルで実行される場合でも並列レプリカで実行される場合でも、現在は1回だけ行われます。 [#94854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94854) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `FINAL` クエリで、主キーに含まれるカラムにスキップ索引がある場合、他のパーツでの追加の主キー交差チェックはスキップされるようになりました。[#93899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93899) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `DROP DATABASE` は、データベースに読み込み依存関係を持つテーブルが含まれている場合のクラッシュ耐性を向上させるため、依存関係の逆順でテーブルを削除するようになりました。[#97057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97057) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* ミューテーションの同期待機が、クエリのキャンセルおよび時間制限に従うようになりました。[#96756](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96756) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `DROP COLUMN` ミューテーションの直後に `ADD COLUMN` をすばやく実行した場合に、削除されたデータが再び現れるのを防止しました。[#96713](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96713) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `UPDATE` および `RENAME COLUMN` を含む競合する `ALTER` 式では、論理エラーではなく適切な例外が発生するようになりました。[#96022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96022) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 集約キーのカラムに対して、推定総行数とNDV (異なる値の数) の統計値が収集されるようになりました。 [#92812](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92812) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* すべてのレプリカが、並列レプリカ読み取りにおいて孤立した範囲を並行して引き取れるようになり、ロードバランシングが改善され、ロングテールレイテンシが低減されました。[#91374](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91374) ([zoomxi](https://github.com/zoomxi)).
+* 高選択性の `PREWHERE` フィルタリングに対する自動並列レプリカの推定精度を向上させました。[#97231](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97231) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `joinGet` が一時テーブルをサポートするようになりました。[#92973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92973) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* 外部集約、ソート、結合が、あらゆるコンテキストでクエリ設定 `temporary_files_codec` に従うようになりました。[#92388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92388) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* ベクトル類似度検索プランの最適化は、検索対象のカラムに索引が存在する場合にのみ適用されるようになりました。 [#94998](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94998) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
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+### テーブルエンジンとストレージ \{#table-engines-and-storage-improvements\}
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+* `StorageEmbeddedRocksDB` が、主キーとして複数のカラムをサポートするようになりました。[#33917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/33917) ([usurai](https://github.com/usurai)).
+* `ALTER TABLE ATTACH PART FROM ` 構文が追加され、ファイルシステム上で手動で名前を変更しなくても、`detached/` 配下の任意のサブディレクトリ (例: `broken-on-start` または `unexpected` プレフィックスを持つパート) からパーツをアタッチできるようになりました。[#74816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/74816) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* `min_free_disk_bytes_to_perform_insert` が、JBOD ボリュームでも正しく動作するようになりました。[#90878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90878) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+* `max_parts_to_merge_at_once` が、有効期限 (TTL) の drop-part マージ中にも適用されるようになりました。[#95315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95315) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* バックグラウンド処理 (mutate、merge) は、`default` プロファイル経由で通常のクエリと設定を共有するのではなく、`background` プロファイルで個別に設定できるようになりました。[#93905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93905) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* サイズを正しく計算するようになったことでサブカラムの読み取りが改善され、メモリ使用量が削減されるとともに、速度も向上しました。[#96251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96251) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 過剰なメモリ消費を避けるため、`split_intersecting_parts_ranges_into_layers` で生成されるパイプラインストリーム数を制限しました。[#96478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96478) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* テキスト索引が GA になりました。[#96794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96794) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `QBit` が GA になりました。[#95358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95358) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `QBit` を等値比較できるようになりました。[#94078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94078) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `enable_positional_arguments_for_projections` を使用してテーブルスキーマを保存する際、位置引数ではなく式が使われるようになり、この設定を無効にした状態でもサーバーを再起動できるようになりました。[#96372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96372) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Replicated データベースでは、ダミークエリごとにキャッシュされたクラスタが更新されなくなりました。[#96897](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96897) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+* DDLWorker の状態をリセットする `SYSTEM RESET DDL WORKER [ON CLUSTER]` クエリが追加され、ホスト ID の更新時にレプリカのアクティビティを更新する際に役立ちます。[#93780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93780) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
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+### データレイク \{#data-lakes-improvements\}
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+* DeltaLake の deletion vector サポートを追加しました。[#93852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93852) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* `deltaLakeCluster` でも deletion vector がサポートされるようになりました。[#94365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94365) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* DeltaLake が macOS で利用可能になりました。[#95985](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95985) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* DeltaLake がメタデータから `count()` の結果を取得し、`system.tables` に正しいテーブル統計情報 (合計バイト数/行数) を表示するようになりました。[#96190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96190) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* `system.tables` から DeltaLake テーブルをクエリする際に、オブジェクトストレージの読み取りをスキップするようになりました。[#95899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95899) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* delta-kernel のロギングをデバッグするための `SYSTEM RELOAD DELTA KERNEL TRACING ` コマンドを追加しました。[#96763](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96763) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Glue メタデータで `metadata_location` が指定されていない場合、Iceberg テーブルのメタデータの場所を自動的に推定するようになりました。[#91994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91994) ([Andrey Zvonov](https://github.com/zvonand)).
+* Iceberg の manifest ファイルエントリで、position delete ファイル名の下限値と上限値を解析するようになり、データファイルの選択が改善されました。[#93980](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93980) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+* Iceberg テーブルで `PREWHERE` 最適化を有効にしました。[#95476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95476) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Iceberg テーブルで、スレッドおよびメモリの制限がデータファイルリーダーと position delete ファイルリーダーの間で共有されるようになりました。[#94701](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94701) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* Iceberg テーブルで `ALTER TABLE RENAME COLUMN` のサポートを追加しました。[#97455](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97455) ([murphy-4o](https://github.com/murphy-4o)).
+* データレイク向けに Google Cloud Storage のサポートを追加しました。[#93866](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93866) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Unity Catalog 使用時の長時間実行クエリ中に、S3 アクセストークンが動的に更新されるようになりました。[#95069](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95069) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* `aws_role_arn` および `aws_role_session_name` 設定による Glue catalog へのロールベースアクセスを追加しました。[#90825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90825) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+
+### S3Queue \{#s3queue-improvements\}
+
+* S3Queue は、ordered mode で Hive パーティションを追跡するようになりました。[#81040](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/81040) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* S3Queue の ordered mode の処理がバケットを用いるようにリファクタリングされ、Keeper へのリクエスト数が削減され、パフォーマンスが向上しました。[#92889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92889) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* S3Queue の ordered mode に、より汎用的なパーティション化のサポートが追加されました。[#94321](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94321) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* ordered mode の S3Queue に、パーティションキーに基づくバケット化が追加されました。[#94698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94698) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* `keeper_path` 設定を介した、S3Queue の補助 ZooKeeper サポートが追加されました。[#95203](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95203) ([Diego Nieto](https://github.com/lesandie)).
+* S3(Azure)Queue の ordered mode では、制限を追跡することで失敗したノードをクリーンアップするようになりました。[#94412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94412) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+### S3 とオブジェクトストレージ \{#s3-and-object-storage-improvements\}
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+* S3 の `x-amz-server-side-encryption` ヘッダーは、`HeadObject`、`UploadPart`、`CompleteMultipartUpload` リクエストには伝播されなくなりました。 [#64577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/64577) ([Francisco J. Jurado Moreno](https://github.com/Beetelbrox)).
+* S3 テーブルエンジンおよび `s3` テーブル関数の名前付きコレクションで、`storage_class_name` を指定できるようになりました。 [#91926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91926) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* インスタンスプロファイル認証情報を使用して多数の S3 クエリを同時実行した際に発生していた、EC2 メタデータエンドポイントのスロットリングを修正しました。認証情報プロバイダーはキャッシュされ、すべてのクエリ間で共有されるようになりました。 [#92891](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92891) ([Sav](https://github.com/sberss)).
+* AWS S3 C++ SDK に MinIO 互換サポートを追加し、MinIO 固有のエラーに対するエラーコードマッピングを実装することで、セルフホスト型 MinIO クラスタでの信頼性を向上させました。 [#93082](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93082) ([XiaoBinMu](https://github.com/Binnn-MX)).
+* S3 の認証エラーメッセージを改善し、認証情報をチェックするためのヒントを追加しました。 [#95648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95648) ([Gerald Latkovic](https://github.com/batkovic75)).
+* Azure Blob Storage では、ネイティブコピーが何らかのエラーで失敗した場合、読み取り/書き込みコピーにフォールバックするようになりました (以前は Unauthorized の場合のみ) 。 [#92888](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92888) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
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+### 関数 \{#functions-improvements\}
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+* `avg()` が、引数として `Date`、`DateTime`、`Time` の各値をサポートするようになりました。[#87845](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87845) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `mapContainsKeyLike` と `mapContainsValueLike` で、`mapKeys()` または `mapValues()` に対するテキスト索引を利用できるようになりました。[#93049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93049) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)).
+* `flipCoordinates` が `Geometry` 型をサポートするようになりました。[#93303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93303) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* `hasAnyTokens` 関数および `hasAllTokens` 関数の 64 トークン制限を削除しました。[#95152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95152) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)).
+* 他の距離関数との一貫性を保つため、`cosineDistance` のエイリアスとして `distanceCosine` を追加しました。[#96065](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96065) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* ClickHouse KQL に `iif` 関数を追加しました。[#94790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94790) ([happyso](https://github.com/sunyeongchoi)).
+* `use_variant_as_common_type` がデフォルトで有効になり、`Array`、`UNION` クエリ、`if`/`multiIf`/`case` 分岐内で互換性のない型を扱えるようになりました。[#90677](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90677) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 設定と構成 \{#settings-and-configuration-improvements\}
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+* `use_skip_indexes_on_data_read` はデフォルトで有効になりました。[#93407](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93407) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)) 。
+* `add_minmax_index_for_time_columns` 設定を追加しました — 有効にすると、すべての `Date`、`Date32`、`Time`、`Time64`、`DateTime`、`DateTime64` カラムに対して、minmax 索引が自動的に作成されます。[#93355](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93355) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)) 。
+* `materialize_statistics_on_merge` 設定 (デフォルトで有効) を追加し、マージ中に統計値をマテリアライズするかどうかを制御できるようにしました。[#93379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93379) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* 悪意のあるペイロードを防止するため、バイナリ形式でデコードできる型ノードの総数を制限する `input_format_binary_max_type_complexity` 設定を追加しました。[#92519](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92519) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `trace_profile_event` を使用したトレース対象を特定のイベント名に限定するための `trace_profile_events_list` 設定を追加しました。[#92298](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92298) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` 設定を追加し、一方がリテラルでもう一方がネストされたオブジェクトである JSON 内で、重複するパスを許可できるようにしました。これは、パスの重複排除が強制される前に作成されたデータとの後方互換性を確保するためです。[#93604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93604) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* マージ時および解析時に JSON カラム内の動的サブカラム数を制限するため、`merge_max_dynamic_subcolumns_in_compact_part` MergeTree 設定と `max_dynamic_subcolumns_in_json_type_parsing` クエリレベル設定を追加しました。[#94184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94184) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* `allow_statistics_optimize` のエイリアスとして `use_statistics` を追加し、`use_primary_key` および `use_skip_indexes` との一貫性を持たせました。[#94366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94366) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 要素の存在をチェックするために、Numbers-to-Enum 変換で `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` を有効にしました。[#94384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94384) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)) 。
+* テーブルに行ポリシーがあるにもかかわらず、現在のユーザーに適用されるものがない場合に、設定ミスの可能性を検出するために例外を送出する設定が追加されました。 [#95014](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95014) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+* 互換性バージョン 26.2 以降では、`enable_max_bytes_limit_for_min_age_to_force_merge` がデフォルトで有効になりました。 [#95917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95917) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)).
+* `core_dump.size_limit` は、サーバーの再起動なしでホットリロードできるようになりました。[#96524](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96524) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 設定の再読み込み時に、コマンドラインによるオーバーライドが反映されるようになりました。 [#80295](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/80295) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* サーバーログに、複合ローテーション方式 (サイズ + 時間) を追加しました。[#87620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87620) ([Jianmei Zhang](https://github.com/zhangjmruc)).
+* 分散索引分析を、パーツ数 (`distributed_index_analysis_min_parts_to_activate`) および索引サイズ (`distributed_index_analysis_min_indexes_size_to_activate`) に応じて有効化できるようになりました。[#95216](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95216) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+* 統計値キャッシュは、更新間隔が300秒でデフォルトで有効になりました。[#95841](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95841) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)) 。
+* `path` 設定パラメータは、起動時に作業ディレクトリからの相対パスとして解釈されるようになり、データディレクトリが想定外の場所に配置されるのを防止します。[#96305](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96305) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### システムテーブルと監視 \{#system-tables-and-monitoring-improvements\}
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+* 診断性向上のため、`system.mutations` に `parts_postpone_reasons` カラムを追加しました。[#92206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92206) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* `system.data_skipping_indices` に `creation` (implicit/explicit) カラムを追加しました。[#92378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92378) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 実行中のタスクが `system.background_schedule_pool` および対応するログテーブルに反映されるようになりました。[#92587](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92587) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 実行中の内部クエリ以外のクエリ数を追跡する `QueryNonInternal` メトリクスを追加しました。これにより、`max_concurrent_queries` 制限に対する同時実行数を監視しやすくなります。[#94284](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94284) ([Ashwath Singh](https://github.com/ashwath)).
+* 最長実行中のマージの経過時間を示す非同期メトリクスを追加しました。[#94825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94825) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 物理接続を反映するため、`query_log` に `connection_address` と `connection_port` を追加しました (プロキシ経由で接続している場合に有用です) 。[#95471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95471) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+* `system.crash_log` にさらに多くの情報を追加しました。[#94112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94112) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* `system.aggregated_zookeeper_log` にコンポーネント名を追加しました。[#95882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95882) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 利用可能なすべてのトークナイザーを表示する `system.tokenizers` テーブルを追加しました。[#96753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96753) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* jemalloc メモリアロケーターの統計値を対話的に可視化するための `system.jemalloc_stats` テーブルと `/jemalloc.html` HTTP エンドポイントを追加しました。[#97077](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97077) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* jemalloc ヒーププロファイルの読み取りと分析を行うための `system.jemalloc_profile_text` テーブルを追加しました。raw、symbolized、collapsed の各出力形式をサポートしています。[#97218](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97218) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* `MUTATE_PART` および `MUTATE_PART_START` イベント向けに、`system.part_log` に `mutation_ids` を追加しました。[#93811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93811) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* ネストされたグローバルサーバー設定 (例: `logger.level`) が `system.server_settings` に部分的に表示されるようになりました。[#94001](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94001) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* `view_duration_ms` には、スレッド継続時間の合計ではなく、グループがアクティブだった時間が表示されるようになりました。[#94966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94966) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* `system.blob_storage_log` が Azure Blob Storage、Local、HDFS でも利用可能になりました。あわせて `error_code` カラムも追加しました。[#93105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 平均より遅いバックグラウンドタスクが、設定可能なしきい値 (`background_schedule_pool_log.duration_threshold_milliseconds`、デフォルトは 30ms) を超えた場合にログへ記録されるようになりました。[#92965](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92965) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* URL ストレージのパスワードがクエリログに表示されなくなりました。[#93245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93245) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+
+### ClickHouse Keeper \{#clickhouse-keeper-improvements\}
+
+* 最後にコミットされたインデックスより前にログがある場合でも、Keeper のログエントリ内の欠落を正しく処理するようになりました。[#90403](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90403) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Keeper リクエスト用の OpenTelemetry トレーシングを追加しました。[#91332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91332) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 新しい Keeper メトリクス `KeeperChangelogWrittenBytes`、`KeeperChangelogFileSyncMicroseconds`、`KeeperSnapshotWrittenBytes`、`KeeperSnapshotFileSyncMicroseconds`、`KeeperBatchSizeElements`、`KeeperBatchSizeBytes` を追加しました。[#92149](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92149) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* `CHECK_STAT` および `TRY_REMOVE` の Keeper 拡張機能がデフォルトで有効になりました。[#93886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93886) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+* 壊れたスナップショットや不整合な変更ログを検出した場合、Keeper は abort するのではなく例外を送出するようになり、より安全に復旧するために手動での介入が必要になります。[#94168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94168) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* `getChildren` Keeper リクエストに `with_data` および `with_stat` 拡張機能を追加し、子要素をデータおよび統計情報とあわせて 1 回の操作で取得できるようにしました。[#94826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94826) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* クラスタの構成失敗につながる可能性がある Keeper の設定不備をチェックする機能を追加しました。[#94682](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94682) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* Database Replicated でのテーブル取得を改善するため、`with_data` Keeper 拡張機能のサポートを追加しました。[#96090](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96090) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* 補助 ZooKeeper に対して `system.zookeeper` 経由で挿入できるようになりました。[#92092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92092) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+
+### メモリ管理 \{#memory-management-improvements\}
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+* ファイルシステムキャッシュの領域予約を最適化し、排出候補を排他ロックを保持せずに収集できるようにしました。[#82764](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82764) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* リモートテーブルエンジン/関数向けに、ファイルシステムキャッシュの読み取りバッファで並列読み取りを有効にしました。[#71781](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71781) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* jemalloc のダーティページの即時パージを有効にし、Linux 以外のシステムでのメモリ使用量を削減しました。[#93360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93360) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* jemalloc のダーティページのパージが、メインの MemoryWorker スレッドとは別スレッドで実行されるようになりました。総メモリ使用率に基づいてパージを行うための `memory_worker_purge_total_memory_threshold_ratio` 設定を追加しました。[#94902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94902) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* ClickHouse が継続的なメモリ逼迫状態にある場合、jemalloc のダーティページの decay が動的に無効化されるようになりました。[#95145](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95145) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* MergeTree からデータを読み取る前に、明示的なメモリ消費チェックを追加し、本番環境での運用経験に基づいてスレッドプールのキューサイズを引き下げました。[#94692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94692) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* ユーザー認証の前に総メモリ制限をチェックするようになり、制限を超過している場合は `memory limit exceeded` をスローします。[#95003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95003) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+* クエリ条件キャッシュにおけるメモリ計上の誤りを修正しました。[#95478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95478) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 集約/ソート中にディスクへスピルする際のクエリメモリ使用量の検出を、より堅牢にしました。[#92500](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92500) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* CPU 枯渇時にプロセスを保護するため、スケジューラが MemoryWorker スレッドを優先するようになりました。[#94864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94864) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* テーブルの読み取り時に、一部のケースで ClickHouse がメモリ制限を尊重しなかった問題を修正しました。[#93715](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93715) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+
+### データ形式 \{#data-formats-improvements\}
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+* Parquet リーダーで、`Tuple` または `マップ` カラムを JSON として読み取れるようになりました。[#92864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92864) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* Parquet リーダーが空のタプルをサポートするようになりました。[#92868](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92868) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* `Date` 型は、Arrow/ArrowStream 形式において Arrow ネイティブの `date32` 型としてシリアライズされるようになりました (従来は `uint16`) 。以前の動作は、`output_format_arrow_date_as_uint16` 設定でリストアできます。[#96860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96860) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `Hash` 出力形式がブロックサイズに依存しなくなりました。[#94503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Pretty JSON 形式では、単純な型が個別の行に出力されなくなりました。[#93836](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93836) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* スキーマ推論で `allow_experimental_nullable_tuple_type` が考慮されるようになりました。有効にすると、欠落しているネストされたオブジェクトは、`NULL` 要素のタプルではなく `NULL` になる場合があります。[#95525](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95525) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* SQL フォーマッタは、`SELECT` を括弧で囲む代わりに、`AS SELECT` の前に `COMMENT` を出力するようになりました。[#96293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96293) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* simdcomp を使用して postings list の圧縮を最適化しました。[#92871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92871) ([Peng Jian](https://github.com/fastio)).
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+### バックアップとリストア \{#backup-and-restore-improvements\}
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+* リフレッシャブルmaterialized view のデータをバックアップ対象に含めるかどうかを制御するための `backup_data_from_refreshable_materialized_view_targets` バックアップ設定を追加しました。`APPEND` リフレッシュ戦略を使用する RMV のターゲットは、常にバックアップされます。[#93658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93658) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+* S3 および Azure Blob Storage 向けの `BACKUP`/`RESTORE` で、SQL で定義された名前付きコレクションのサポートを追加しました。[#94605](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94605) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
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+### 名前付きコレクションとDictionary \{#named-collections-and-dictionaries\}
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+* MongoDB テーブル関数で、名前付きコレクションのパラメータ上書きが許可されるようになりました。[#89616](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89616) ([vanchaklar](https://github.com/vanchaklar)).
+* YTsaurus の Dictionary とテーブルで、名前付きコレクションが有効になりました。[#94582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94582) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* YTsaurus の動的テーブルの Dictionary ソースに、カラムの説明を渡せるようになりました。[#92391](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92391) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* 明示的に指定した場合、パラメータ化されたビューのスキーマが表示されるようになりました。[#90220](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90220) ([Grigorii Sokolik](https://github.com/GSokol)).
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+### 重複排除 \{#deduplication-improvements\}
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+* 後方互換性オプションを追加するため、`insert_select_deduplicate`設定を改訂しました。[#92951](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92951) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* materialized view が関係する場合でも、非同期挿入での重複排除が可能になりました。[#93957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93957) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
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+### その他の改善 \{#other-improvements\}
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+* `SYSTEM INSTRUMENT ADD/REMOVE` の UX を改善しました。関数名に文字列リテラルを使えるようになり、一致するすべての関数にパッチが適用されるようになったほか、`REMOVE` で `function_name` がサポートされました。[#93345](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93345) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 一時停止可能な failpoint 向けの `SYSTEM NOTIFY FAILPOINT` と、PAUSE/RESUME 向けの `SYSTEM WAIT FAILPOINT` を追加しました。[#92368](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92368) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* `system.trace_log`、`system.symbols`、および `demangle` 関数で、C++ 関数名が正しく表示されるようになりました。[#93075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93075) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* jemalloc プロファイルがシンボル付きで書き込まれるようになり、ヒーププロファイルの生成時にバイナリが不要になりました。[#93099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93099) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* スタックアンワインド中に `dropReplicationSlot` が例外をスローした場合に、`MaterializedPostgreSQL` データベースへテーブルをアタッチするとクラッシュする不具合を修正しました。[#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `CREATE TABLE` が失敗した際に、不要な残存物が残る可能性がある問題を修正しました。[#94174](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94174) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* パスワードで保護された TLS キーを使用した際に、未初期化メモリにアクセスする不具合を修正しました。[#94182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94182) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* ロック取得中に `alter table ... modify setting ...` がタイムアウトした場合、論理エラーではなくタイムアウトエラーを返すようになりました。[#93856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93856) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* CPU プロファイラおよびリアルタイムプロファイラとソケットタイムアウトの相互運用性を改善しました。[#96601](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96601) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* リリースビルドで高速な libcxx ハードニング (主に範囲外チェック) を有効にしました。性能への目立った影響はありません。[#94757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94757) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+
+## パフォーマンスの向上 \{#performance-improvements\}
+
+### JOIN パフォーマンス \{#join-performance\}
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+* `ColumnVector::replicate` に動的ディスパッチを実装し、一部のハッシュ JOIN 操作を高速化しました。[#79573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79573) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* より多くのフィルタリングを `JOIN` にプッシュダウンできるようになりました。[#85556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85556) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* フィルタリングが片側の入力だけを使用する場合、`ANY`、`SEMI`、`ANTI` JOIN について、`JOIN` の `ON` 条件からのフィルタリングのプッシュダウンを拡張しました。[#92584](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92584) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* `SEMI JOIN` のフィルタリングをプッシュダウンするために、同値 Set を使用できるようになりました。[#92837](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92837) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 複雑な述語に対して、`ParallelHashJoin` における非結合行の処理を並列化しました。これは `parallel_non_joined_rows_processing` 設定で制御されます (デフォルトで有効) 。[#92068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92068) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* 右側が空の場合、ハッシュ JOIN は左側の読み取りを完全にスキップするようになり、重いフィルタリングや集約による不要な処理を回避します。[#94062](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94062) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* `RIGHT OUTER` JOIN で `JOIN` ランタイムフィルターがサポートされるようになりました。[#96183](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96183) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* PREWHERE の最適化は `JOIN` ランタイムフィルターの最適化後まで延期されるようになり、ランタイムフィルターも PREWHERE にプッシュダウンできるようになりました。[#95838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95838) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+
+### クエリ最適化 \{#query-optimization\}
+
+* パーティションキーがソートキーと一致するか、そのプレフィックスである場合、ウィンドウ関数に対するソート順最適化を無効化し、並列実行のパフォーマンスを向上させました。[#87299](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87299) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 外側のフィルタがビューにプッシュダウンされるようになり、ローカルノードとリモートノードの両方で PREWHERE を適用できるようになりました。[#88316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88316) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+* 小数値の `LIMIT` および `OFFSET` について、パフォーマンスとメモリ使用量を最適化しました。[#91167](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91167) ([Ahmed Gouda](https://github.com/0xgouda)).
+* 仮想カラムに対する定数フィルタリングが重複して評価されなくなりました。[#91588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91588) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* 主キー内の任意の決定的な式 (例: `ORDER BY cityHash64(user_id)`) をデータスキップに使用できるようになりました。ClickHouse はこの式をクエリ定数に適用し、その結果を `=`, `IN`, `has` による主キー索引のルックアップに使用します。単射な式については、否定形 (`!=`, `NOT IN`, `NOT has`) もサポートされます。[#92952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92952) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* read-in-order 最適化で、`WHERE` 条件によって `ORDER BY` のカラムが定数になっている場合を認識できるようになり、効率的な逆順読み取りが可能になりました。これは `WHERE tenant='42' ORDER BY tenant, event_time DESC` のようなマルチテナントクエリに有効です。[#94103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94103) ([matanper](https://github.com/matanper)).
+* 主キー条件の後にスキップ索引を使用する `FINAL` クエリでは、`PrimaryKeyExpand` ステップが、最初に絞り込まれた主キー範囲のみをチェックするようになりました。[#94903](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94903) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* 遅延マテリアライズ最適化が `UNION ALL` クエリの最初の分岐だけでなく、すべての分岐に適用されるようになりました。これにより、異なる MergeTree テーブルからの複数のソート済みかつ件数制限付き読み取りを組み合わせるクエリで、I/O を削減できます。[#96832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96832) ([Federico Ginosa](https://github.com/menxit)).
+
+### 関数および集約のパフォーマンス \{#function-and-aggregation-performance\}
+
+* JIT コンパイルの対象となる関数を拡大しました。[#88770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88770) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `distinctJSONPaths` 集約関数を最適化し、JSON カラム全体ではなく、データパートから JSON パスのみを読み取るようにしました。[#92196](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92196) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 同一要素が連続して現れることが多い場合の `uniqExact` を最適化しました。[#93268](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93268) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 入力値がすべて ASCII の場合の `isValidASCII` を高速化しました。[#93347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93347) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 可能な場合 (NULL ではない、`-If` ではない、`GROUP BY` なし、`IPv6` または `String` ではない) に挿入をバッチ化することで、数値型に対する `uniq` を高速化しました。[#95904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95904) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### ストレージおよび I/O パフォーマンス \{#storage-and-io-performance\}
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+* Parquet Reader V3 Prefetcher を修正し、より高速なランダムリードロジックを使用するようにしました。[#91435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91435) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* `icebergCluster` のパフォーマンスを改善しました。[#91537](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91537) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* 適応的書き込みバッファを有効化することで、Wide パーツを持つ非常に幅の広いテーブルでの INSERT およびマージ時のメモリ使用量を削減しました。さらに、暗号化ディスクに対する適応的書き込みバッファのサポートも追加しました。[#92250](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92250) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* テキスト索引と `sparseGrams` トークナイザを使用した全文検索のパフォーマンスを、検索対象のトークン数を削減することで改善しました。[#93078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93078) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* x86 で動的ディスパッチを使用することで、T64 コーデックの圧縮を高速化しました。[#95881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95881) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* x86 における 32 バイトブロックの LZ4 展開を高速化しました。[#96778](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96778) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* テキスト索引の直接読み取り最適化が部分的に機能するようになりました。マテリアライズドされたテキスト索引を持つパーツではそれが使用され、持たないパーツでは元のフィルタ式にフォールバックします。[#96411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96411) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 不要なデータコピーを削除し、数値カラムに対するベクトル化された min/max 計算を有効化することで、`INSERT` 中の minmax スキップ索引の計算を最適化しました。[#97392](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97392) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* system log テーブルに対し、フィルタリングを高速化するため、時間カラムに `minmax` セカンダリ索引を、`query_id`/`initial_query_id` カラムに `bloom_filter` 索引を追加しました。[#96712](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96712) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 重複排除が有効でない場合の `INSERT` におけるメモリ使用量のリグレッションを回避しました。[#96503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### メモリ最適化 \{#memory-optimization\}
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+* ハイライトおよび `VALUES` のパースが有効でない場合、未使用フィールドを削除することで `ASTLiteral` のメモリフットプリントを削減しました。[#93974](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93974) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 汎用的な `ASTLiteral` の子要素ではなく、値パラメータを文字列/整数の組として格納する専用の Enum AST クラスを導入し、メモリ消費を削減しました。[#94178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94178) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* カラム名を汎用的な AST リテラルノードではなく文字列として直接格納することで、名前付きタプル AST オブジェクトのメモリ消費を最適化しました。[#94704](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94704) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* `CachedOnDiskReadBufferFromFile` 構造体のサイズを約 1/50 に削減しました。[#96098](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96098) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* テーブルが空の場合、`HashTable::resize` は古いデータをコピーしなくなりました。[#96180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96180) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### 内部最適化 \{#internal-optimizations\}
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+* クエリパイプライン内でデータをパーティション分割するために "fastrange" (Daniel Lemire) 手法を採用し、並列ソートと JOIN の性能を向上させました。[#93080](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93080) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 追加のリンカーオプションにより、デバーチャライゼーションを改善しました。[#94737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94737) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* ZooKeeper リクエストをバッチ処理することで、多数のパーツを持つ `ReplicatedMergeTree` テーブルにおけるレプリカのクローン処理性能を改善しました。[#94847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94847) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* より高速なハッシュ化とロックフリーカウンターへの切り替えにより、`observeOperations` に起因する ZooKeeper の受信スレッドの CPU 使用量を 20% 超削減しました。[#95962](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95962) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## バグ修正 \{#bug-fixes\}
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+ すべてのバグ修正 (クリックして展開)
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+ ### JOINの修正 \{#join-fixes\}
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+ * outer-to-inner join の最適化が適用された際に Join ストレージで発生していた `INCOMPATIBLE_TYPE_OF_JOIN` エラーを修正しました。[#84292](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84292) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `USING` 句と `join_use_nulls` を使用した、複数の JOIN を含むクエリで発生する論理エラーを修正しました。[#92251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92251) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `join_use_nulls` 使用時の join の並べ替えにおける論理エラーを修正しました。[#92289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92289) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `join_on_disk_max_files_to_merge` 設定で発生する可能性があるクラッシュを修正しました。[#92335](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92335) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 外部結合を内部結合に変換する際に、クエリプランが意図せず変更されることで発生していた `LOGICAL_ERROR` を修正しました。また、結合時に集約キーで単射関数が使用される場合にも適用できるよう、最適化の要件を緩和しました。 [#92503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92503) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 定数条件での複数の JOIN と `join_use_nulls` に関する論理エラーを修正しました。 [#92892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92892) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `LowCardinality(Nullable(T))` カラムでの `full_sorting_join` における `NULL != NULL` のケースを修正しました。 [#92924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92924) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 右側の結合キーがスパースカラムだった場合の結合結果を修正しました。[#93038](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93038) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)) 。
+ * `LEFT ANTI JOIN` に追加の条件がある場合に、ランタイムフィルターが正しく動作しない問題を修正しました。 [#91824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91824) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 右側のテーブルに対する totals を含むクエリでランタイムフィルターを使用した際に発生していた論理エラーを修正しました。[#93330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93330) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+ * 一部のケースで、重複した const カラムが誤って返されることにより、JOIN ランタイムフィルターがクエリプランに追加された際に発生していた論理エラーを修正しました。 [#93144](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93144) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 結合ランタイムフィルターで使用される `__applyFilter` 関数が、一部の有効な場合に `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT` を返していた不具合を修正しました。[#93187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93187) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * すでにデータが入っている右側のテーブルと結合する際に、ランタイムフィルターが追加されない問題を修正しました。[#93211](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93211) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+ * ランタイムフィルター有効時に、結合されたテーブルが同じカラムを複数回返すと `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` エラーが発生する不具合を修正しました。 [#93526](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93526) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * `Merge`テーブルに対してJOINランタイムフィルターが適用された際に、`FilterStep`が適切に追加されない問題を修正しました。[#94021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94021) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * `USING` 句を使用した `Join` ストレージの結合処理における、スーパータイプへの型変換を修正しました。[#94000](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94000) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * 並列レプリカおよび非MergeTreeテーブルとのJOINを含むクエリを修正しました。 [#93902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93902) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * ランタイムフィルターにおけるNullable結合カラムの競合状態の問題を修正しました。 [#95775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95775) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+ * `Nullable(String)` キーを持つ `Join` テーブルで、空文字列が `NULL` になってしまう問題を修正しました。[#96002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 空のMergeTreeテーブルに対して`direct`結合アルゴリズムを使用した際の`NOT_SUPPORTED`エラーを修正しました。[#95935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95935) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 外部結合と複数の INNER JOIN を組み合わせたクエリにおいて、外部結合の `ON` 条件がそれまでに結合された複数のテーブルのカラムを参照している場合に、不正な結合順序の並べ替えによって誤った結果が返される問題を修正しました。 [#96193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96193) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * TupleカラムでNullableのサブフィールドに対して発生していたランタイムフィルターの例外を修正しました。 [#96509](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96509) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CROSS JOIN を含むクエリで、並列レプリカを有効にした際に誤った結果が返される問題を修正しました。 [#96848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96848) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * INNER JOIN および WHERE 句とともに使用した際に `arrayJoin` が重複した行を生成する不具合を修正しました。原因は、部分的な述語プッシュダウンにより、`arrayJoin` を含むフィルタリングが JOIN の下に誤って押し下げられていたことです。[#96989](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96989) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE` 句内の `arrayJoin` が JOIN の両側のカラムを参照していた場合に発生していた `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97239) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * USING を使用する JOIN の VALUES 句内で、ラムダ関数内にマッチャー (`*`) を使用した際に発生する論理エラーを修正しました。[#95661](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95661) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `USING` カラムの型が異なる場合に、matcher (`*`、`table.*`) および `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` で発生する可能性があった論理エラーを修正しました。[#95808](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95808) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` と ALIAS カラムに関連する論理エラーを修正しました。[#97297](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97297) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 重複した別名を含む `JOIN` を使用した際に、旧アナライザーでクラッシュする問題を修正しました。 [#96405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96405) ([Ilya Golshtein](https://github.com/ilejn)).
+
+ ### クエリとアナライザーの修正 \{#query-and-analyzer-fixes\}
+
+ * 事前定義済みのクエリハンドラーで、末尾の空白文字が INSERT 時にデータとして解釈される不具合を修正しました。 [#83604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83604) ([Fabian Ponce](https://github.com/FabianPonce)).
+ * Enum 要素の拡張など、メタデータのみを変更する ALTER の後に、プロジェクション付き集約で例外が発生する問題を修正しました。[#84143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * ウィンドウ関数および複数引数に対する `count_distinct_optimization` パスを修正しました。 [#92376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92376) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 否定されたリテラルを含む `arrayElement` のASTフォーマットの不整合を修正しました。 [#92293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92293) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 定数でない配列引数を使用する `NOT IN` が誤った値を返す不具合を修正しました。[#93314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93314) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * `Nothing` 型に関する null-safe 比較のエラーを修正しました。[#91884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91884) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * `use_top_k_dynamic_filtering` 最適化で発生する `Not found column` エラーを修正しました。[#93316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93316) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * スカラー相関サブクエリがある場合に、サブクエリから未使用のカラムが削除される問題を修正しました。[#93273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93273) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * キーが符号付き整数型の場合、分散クエリで `optimize_inverse_dictionary_lookup` が機能しない問題を修正しました。[#93848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93848) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 分散 `remote()` クエリで `lag`/`lead` が機能しない問題を修正しました。[#93858](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93858) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * `WHERE` で `not match(...)` を使用した際のデータスキップロジックのバグを修正し、誤った結果が返される問題を解消しました。[#92726](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92726) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `WHERE` で `not materialize(...)` または `not CAST(...)` を使用した際に、データスキップロジックの不具合によって誤った結果が返される問題を修正しました。 [#93017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93017) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 空の配列が `has` 関数で使用された場合に、索引の解析中に発生していた論理エラーを修正しました。[#92995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92995) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 空のタプルを `Map` カラムで使用したまれなケースで発生する論理エラーを修正しました。[#93814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93814) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * PK 分片を使用するクエリで、条件が false の場合に失敗していた問題を修正しました。[#92815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92815) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+ * `Merge` テーブルエンジンのクエリプランニングで、ローカルテーブルとリモート/分散テーブルをマージする際に `hostName()` に対して `ILLEGAL_COLUMN` が発生していた問題を修正しました。[#93286](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93286) ([Jinlin](https://github.com/withlin)).
+ * 別名を持つテーブル上の `Merge` エンジンで発生していた `NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE` エラーを修正しました。[#92910](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92910) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 複数のカラムに対する述語を含み、Bloom フィルターのスキップ索引と `OR` および `NOT` 条件の両方を使用する `SELECT` クエリで、不整合な結果が返される問題を修正しました。[#94026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94026) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)) 。
+ * フィルタリングにサブカラムが含まれる場合のプロジェクションの適用を修正しました。[#93141](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93141) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * マージ中にプロジェクションが再構築された際に発生する`_part_offset`の破損を修正し、不要な読み取りを回避することでプロジェクション処理を最適化しました。[#93827](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93827) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)) 。
+ * 実質的に同じカラムの別名である場合に、ブロック内で異なる補間済みカラムが同一のカラムに折りたたまれるのを防止しました。[#93197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93197) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+ * マージ時にプロジェクションが再構築される際、未使用のカラムを削除することで、メモリ使用量を削減し、作成される一時パーツ数も減らしました。[#93233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93233) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * 分散クエリで負の `LIMIT/OFFSET` を使用した一部のケースで発生していた論理エラーを修正しました。[#95357](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95357) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 分散クエリで小数の `LIMIT/OFFSET` を使用した際に、一部のケースで発生していた論理エラーを修正しました。 [#96475](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96475) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `transform_null_in` が有効な場合に、`NULL` 値に対して `IN` 関数が誤った結果を返す問題を修正しました。[#95674](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95674) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 単一のカラム参照を含む`IN (col)`が`UNSUPPORTED_METHOD`エラーで失敗する不具合を修正しました。[#97646](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97646) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 集約関数の引数が `LowCardinality(Nullable)` の場合に、`optimize_syntax_fuse_functions` が `sum`/`count`/`avg` を `sumCount()` に書き換えていた問題を修正しました。[#96239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96239) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `not IN` および `not has` 関数における誤ったパーティションプルーニングを修正しました。[#96241](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96241) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * prewhere 内のラムダ式が原因で発生していた prewhere フィルタリングエラーを修正しました。 [#95395](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95395) ([Xiaozhe Yu](https://github.com/wudidapaopao)).
+ * 具体的な値が期待される箇所にラムダ式が渡された場合に、クエリアナライザーで発生していた `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#96892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96892) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * ラムダ関数を含む特定の式におけるヌルポインタ参照を修正しました。 [#96479](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96479) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CTE およびサブクエリ内の `file` などのテーブル関数に、各サブクエリの `SETTINGS` が適用されない問題を修正しました。 [#96882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96882) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CTE で折りたたまれた定数に対するクエリ条件キャッシュのハッシュ衝突を修正しました。この問題により、誤ったクエリ結果が返される可能性がありました。 [#96172](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96172) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * analyzer を有効にした状態で `merge()` テーブル関数を介して、ALIAS カラム内にラムダ式を含むテーブルをクエリする際に発生していた `BAD_ARGUMENTS` エラーを修正しました。[#97551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97551) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `EXCEPT ALL` と `INTERSECT ALL` が行の多重度を無視し、それぞれ `DISTINCT` 版と同様に動作していた問題を修正しました。[#96876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96876) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `PRECEDING` オフセットが大きい場合に `WindowTransform` で発生するアサーション失敗を修正しました。[#96026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96026) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * `group_by_use_nulls = 1` および `CUBE`/`ROLLUP`/`GROUPING SETS` を併用してウィンドウ関数を使用した際に発生していた例外を修正しました。[#96878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96878) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `GROUPING SETS`、`group_by_use_nulls`、および `LowCardinality` を伴う `Tuple` の組み合わせで、予期しないブロック構造が生成される問題を修正しました。[#96358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96358) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * キーに `Nullable(Tuple(...))` 内の `LowCardinality(Nullable(...))` が含まれている場合の `GROUP BY ... WITH ROLLUP/CUBE` における論理エラーを修正しました。[#97647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97647) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * `if` または `transform` が `Nullable(String)` を返す場合に `IfTransformStringsToEnumPass` で発生するアサーション失敗を修正しました。[#97002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `optimize_inverse_dictionary_lookup` が `dictGet(...)` の述語を書き換える際、`CREATE TEMPORARY TABLE` 権限のないユーザーで `ACCESS_DENIED` が発生していた問題を修正しました。[#97484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97484) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * PREWHERE と型推論を伴う分散クエリのまれなケースにおいて、`if` 関数の `UInt64` と `Int32` 間の型不一致を修正しました。[#96012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96012) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `Bool` 型を使用する JIT コンパイルされたクエリを修正しました。[#96013](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96013) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * JITでコンパイル済みの式が`DateTime`を`DateTime64`に変換する際に誤った結果を返す問題を修正しました (たとえば、`DateTime`型が混在する`CASE`/`if`/`multiIf`の場合) 。 [#96879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96879) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 固定幅でないフォーマッタを使用した `formatDateTime` における未初期化の値の使用を修正しました。[#96133](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96133) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 互換性のない型で呼び出された場合に `indexOfAssumeSorted` で発生する `std::terminate` を修正しました。 [#96877](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96877) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * ジオメトリ関数が、`Geometry` バリアント型に加えて、個別のジオメトリサブタイプも受け入れるようになりました。[#97571](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97571) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 索引が row policy/PREWHERE および FINAL を含むクエリの結果に影響していた問題を修正しました。 [#97076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97076) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * read-in-order 最適化で行ポリシーを利用できるようにしました。[#97538](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97538) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * `QUALIFY` 句でテキスト索引が設定されたカラムを使用した際の `LOGICAL_ERROR` を修正しました。 [#97313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE` 句に `AND`/`OR` で結合された式が 32 個を超えて含まれている場合に発生する可能性があったクラッシュを修正しました。[#97698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97698) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * `FINAL` を使用するテーブルで、スター展開に `indexHint` を使用した場合の `removeUnusedColumns` 最適化におけるブロック構造の不一致を修正しました。[#97622](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97622) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 括弧内のエイリアス付きタプルリテラルにおける AST のフォーマットのラウンドトリップの不整合を修正しました。 [#97418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97418) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `NOT (1, 1, 1)` の AST のフォーマットの不整合を修正しました。[#97653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97653) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+ ### MergeTree とストレージの修正 \{#mergetree-and-storage-fixes\}
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+ * ファイルシステムで大文字と小文字が区別されない場合、MergeTree では常にファイル名をハッシュに置き換えるようにしました。従来は macOS において、カラム/サブカラム名の違いが大文字と小文字だけだった場合、データ破損を引き起こす可能性がありました。[#86559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86559) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * materialized view は、作成先のデータベースを実行コンテキストとして使用するようになり、ビューの SELECT クエリで明示的なデータベース修飾を省略できるようになりました。[#88193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88193) ([Dmitry Kovalev](https://github.com/dk-github)).
+ * materialized view 内の基になるクエリに対し、作成時に完全な権限チェックを追加しました。[#89180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89180) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * その後ロールバックされたアクティブなトランザクション内のパーツを、トランザクションを伴わないミューテーションが変更してしまう場合に発生していた論理エラーを修正しました。[#90469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90469) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * 通常のデータベースを Atomic データベースに変換した後、`system.warnings` が正しく更新されない問題を修正しました。[#90473](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90473) ([sdk2](https://github.com/sdk2)).
+ * `ATTACH AS REPLICATED` 実行時に発生する `LOGICAL_ERROR: Storage does not support transaction` を修正しました。[#91772](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91772) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization=0.0` を使用したスパースなカラムのミューテーション後に発生する可能性があった `FILE_DOESNT_EXIST` エラーを修正しました。 [#92860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92860) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * alter によって `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization` が `1.0` に変更された際に、スパースカラムのミューテーション後に発生する可能性がある `FILE_DOESNT_EXIST` エラーを修正しました。 [#93016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93016) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 共有パーツに対する TOCTOU 競合により古いパーツが使用される可能性があった問題を修正しました。 [#93022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93022) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * MergeTree のミューテーション時にソースパートのシリアライズ情報の設定を継承するようにし、データ型のシリアライズ変更後にミューテーション済みパーツに対するクエリ結果が不正になる可能性がある問題を修正しました。 [#92419](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92419) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 同じ名前のカラムとサブカラムの競合によって、誤ったシリアル化やクエリの失敗が発生する可能性があった問題を修正しました。[#92453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92453) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * パーティション式にサブカラムを含むテーブルへの挿入時に発生する `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` を修正しました。[#92905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92905) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * ソーステーブルのALTER時に、MVでサブカラムが欠落する可能性がある問題を修正しました。[#93276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93276) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 重複排除の競合により `ReplicatedMergeTree` の復元時に発生していた `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#93612](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93612) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+ * 直接デシリアライズ時の有効期限 (TTL) 更新でスパースカラムを使用するように修正し、`Unexpected type of result TTL column` エラーを防止しました。[#93619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93619) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 有効期限 (TTL) 集約時に必要な場合、SET 式の結果に対する `LowCardinality` ラッパーをリストアしました。[#92971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92971) ([Seva Potapov](https://github.com/seva-potapov)) 。
+ * `ALTER TABLE REWRITE PARTS` における `Cannot add action to empty ExpressionActionsChain` の問題を修正しました。[#92754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92754) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * `ON CLUSTER` 使用時の `CREATE USER` 認証方式におけるクエリパラメータ置換を修正しました。[#92777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92777) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+ * MergeTree テーブルが読み取り専用ディスク上にある場合、起動時に一時ディレクトリの削除を試行しないようになりました。[#92748](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92748) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * サブカラム上に作成されたスキップ索引のマテリアライズ処理を修正しました。[#93708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93708) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 依存インデックスがある場合の `CLEAR COLUMN` を修正しました。[#94057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94057) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 再起動後に interserver host が変更された場合に、Replicated データベースをアタッチできない問題を修正しました。 [#93779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93779) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+ * `CREATE TABLE ... AS urlCluster()` と `Replicated` データベースエンジンにおける論理エラーを修正しました。[#92418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92418) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `REPLACE PARTITION` とバックグラウンドミューテーションの間で発生していた競合状態を修正し、古いデータと新しいデータの両方が見えてしまう可能性を解消しました。 [#96955](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96955) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `REPLACE PARTITION` とバックグラウンドミューテーションの間に残っていた競合状態を修正し、古いデータが再び現れる可能性のある問題を解消しました。[#97105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * `PartCheckThread` が、すでにミューテーション済みのパートに対する `GET_PART` を再度キューに追加した際に、ミューテーションが停止したままになる問題を修正しました。[#97162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 同じカラムに対して以前に論理更新が行われていた場合に、`ALTER TABLE DROP COLUMN` が失敗する不具合を修正しました。[#96861](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96861) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ))。
+ * 論理更新時にパッチパーツを適用する際に発生するヌルポインタの逆参照を修正しました。 [#97583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97583) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 不明なプロジェクションを持つパーツは、永久に失われたものとしてマークされなくなりました。[#95952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95952) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+ * `CREATE TABLE ... CLONE AS ...` がソーステーブルの完全修飾名を無視する問題を修正しました。[#96415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96415) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)) 。
+ * メタデータの変更中に、レプリケーションされたテーブルで暗黙的な索引の再生成が発生する問題を修正しました。[#96600](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96600) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * エイリアスカラムを含む暗黙的インデックスの問題を修正し、作成前に完全な検証を行うようにしました。 [#97115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97115) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * TTLマージ後にすべての行がフィルタリングされた場合、`min(timestamp)` が `_minmax_count_projection` 経由でエポック (`1970-01-01`) を返す問題を修正しました。 [#96703](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96703) ([Raquel Barbadillo](https://github.com/rbarbadillo)).
+ * `use_const_adaptive_granularity` と `index_granularity_bytes` (非適応粒度) の組み合わせによって計算が誤る問題を修正しました。[#96143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 非適応型の索引粒度を使用するテーブルを `ORDER BY ... LIMIT` で読み取る際に発生していた、`Number of rows in lazy chunk does not match number of offsets` 例外を修正しました。[#97270](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97270) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 他のレプリカが共有パーツの取得を完了する前に削除される可能性があったゼロコピーレプリケーションの回帰不具合を修正しました。[#95597](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95597) ([filimonov](https://github.com/filimonov)).
+ * `SYSTEM RESTART REPLICA` において、テーブルの再作成が ZooKeeper 以外の例外で失敗した場合にデータベースからテーブルが消失し、`DatabaseReplicated` でメタデータダイジェストの不一致が発生する不具合を修正しました。[#97276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97276) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `ALTER TABLE MODIFY COLUMN` によってカラムの型が変更された後、カラム統計値の作成時に発生していた `assert_cast` 例外を修正しました。[#97027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97027) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * テーブルに統計値が定義されていない場合、ClickHouse は不要なオーバーヘッドを避けるため、それらを読み込もうとしなくなりました。 [#96233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96233) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+ * 分散 DDL の完了待機中に Replicated データベースを同時に削除した場合に発生する `There was an error: Cannot obtain error message` という論理エラーを修正しました。[#95664](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95664) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
+ * テーブルの主キーがNullableで、クエリで第1引数に定数を指定した`coalesce`を使用した場合に`KeyCondition`で発生していた論理エラーを修正しました。[#96340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96340) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+ ### データ型とシリアライゼーションの修正 \{#data-type-and-serialization-fixes\}
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+ * Dynamic/JSON 型の size サブカラムの読み取り時に発生する可能性のあったエラーを修正しました。[#95573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95573) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 配列に `tupleElement` を適用した際に発生するクラッシュを修正しました。[#95647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95647) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * ネストされたパスを持つ JSON に対して `tupleElement` を実行すると誤った結果が返される不具合を修正しました。[#95907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95907) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 型ヒント付きパスに対する JSON で `tupleElement` が例外をスローしていた不具合を修正しました。[#97728](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97728) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSONデータ型におけるパスのスキップ処理を修正しました。従来、`JSON(SKIP path)` は接頭辞 `path` を持つすべてのキー (`pathpath` のようなキーも含む) をスキップしていたため、データ損失につながる可能性がありました。現在は、完全に一致するキーのみがスキップされます。[#95948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95948) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 内の型付きパスに `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` を適用する際の不具合を修正しました。[#97422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97422) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON型で、互換性のない型付きパスのチェックに関する不具合を修正しました。[#92539](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92539) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 内のパス 'skip' に対する型ヒントの作成に関する不具合を修正しました。 [#92842](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92842) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * analyzer におけるカラム別名内の動的サブカラム解決を修正しました。[#92583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92583) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Variantカラムに対する誤ったインプレースフィルタリング最適化により発生していた `Nested columns sizes are inconsistent with local_discriminators` エラーを修正しました。[#96410](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96410) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `GROUP BY` で使用される `Variant` 引数を持つ `ifNull` で発生するクラッシュを修正しました。[#96790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96790) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `arrayROCAUC` のように定数引数を必要とする関数で発生していた `FunctionVariantAdaptor` の論理エラーを修正しました。[#97116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97116) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 関数が `Nothing` 型を返した場合に `FunctionVariantAdaptor` で発生する `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97213](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97213) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * LowCardinality 型を含む Variant カラムと NULL を比較した際に発生する論理エラーを修正しました。 [#97379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97379) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `LowCardinality` を内部に含む `Variant` 型の引数がある場合に `concat` で発生する `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97654](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97654) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `LowCardinality` カラムが `Nullable` に変換された際に、誤った結果が返される問題を修正しました。[#96483](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96483) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `cast_keep_nullable` が有効になっている場合に、`CAST` で `LowCardinality Nullable` 型が正しく処理されるよう修正しました。[#95747](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95747) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 複雑なネスト型をキャストする際に発生していた `ColumnNullable is not compatible with original` 例外を修正しました。[#96924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96924) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * `Nullable(Tuple(... Nullable(T) ...))` 型のサブカラムに対して `isNull`/`isNotNull` を使用した際に発生していた `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97582) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Array から `QBit` への変換時の`LOGICAL_ERROR`を修正しました。[#97413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97413) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * スパースカラムとそのサブカラムを同時に読み取る際の `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97515](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97515) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * PREWHERE を伴う Tuple 内のスパースな `Nullable(String)` の `.size` サブカラムを読み取る際に発生する `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#97264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97264) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 内部スパースサブカラムを持つカラムの処理時に、`Set` および `MergeTreeIndexSet` で発生するアサーション失敗を修正しました。[#97493](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97493) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 空のタプルカラムのソート時に発生する可能性があったエラー `SIZES_OF_COLUMNS_DOESNT_MATCH` を修正しました。 [#92520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92520) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * ネイティブ Parquet リーダーにおいて、繰り返しの多い文字列データに影響する `DELTA_BYTE_ARRAY` のデコード不具合を修正しました。[#91929](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91929) ([Daniel Muino](https://github.com/dmuino)).
+ * クエリ内の別の箇所で `prewhere` 式の一部が使用されていた場合に、Parquet ファイルの読み取り時に発生していたアサーションを修正しました。[#90635](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90635) ([Max Kainov](https://github.com/maxknv)).
+ * PREWHERE フィルタリング用カラムにブール値ではない UInt8 値が含まれていた場合に、Parquet V3 ネイティブリーダーで発生する `LOGICAL_ERROR` を修正しました。[#96594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96594) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 古いリーダーで、JSONカラムがTupleカラムの後にある場合のParquetスキーマ推論を修正しました。[#92867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92867) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+ * glob によるスキーマ推論時に、推論対象のファイルだけでなく、すべてのファイルで固定スキーマがキャッシュされていた問題を修正しました。[#92006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92006) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 空のファイルから `ProtobufList` 形式を読み込む際に、空テーブルに対してゴーストレコードが生成される問題を修正しました。[#96007](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96007) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 明示的に指定したサイズがデータ型のサイズと一致しない場合に発生する `Gorilla` コーデックのリグレッションを修正しました。[#96118](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96118) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * PostgreSQLエンジンで `BOOLEAN[]` を正しく読み取れるようになりました。[#96006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96006) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * SQLite の TEXT カラムから UUID カラムを読み取る際の論理エラーを修正しました。[#96016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96016) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * SQLite エンジンにおける `DateTime`、`Date`、`UUID`、およびその他の型の変換を修正しました。[#96017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96017) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * SQLite および PostgreSQL へのクエリで、`FixedString` の値が誤ってエスケープされる問題を修正しました。[#96019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96019) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Numbers から Enum への変換時の `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` 設定を追加しました。[#56240](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/56240) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)) 。
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+ ### テキスト索引とスキップ索引の修正 \{#text-index-and-skip-index-fixes\}
+
+ * 4,294,967,295行を超えるパーツを持つテーブルでは、誤ったクエリ結果を防ぐため、テキスト索引の作成およびマテリアライズが一時的に無効化されています。[#92644](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92644) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * MergeTree テーブルのテキスト索引のマージ中に発生していた複数のクラッシュを修正しました。[#92925](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92925) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 複雑な式 (`concat(col1, col2)` など) に基づいて作成されたテキスト索引のマージを修正しました。 [#93073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93073) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * テキスト索引にトークンが含まれていない場合に、配列カラムに対するテキスト索引解析が正しく行われない問題を修正しました。 [#93457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93457) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * サブカラム上に作成されたテキスト索引の再構築に関する不具合を修正しました。[#93326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93326) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 重複した検索クエリがある場合の、テキスト索引からの直接読み取りを修正しました。 [#93516](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93516) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * `has`、`mapContainsKey`、`mapContainsValue` 関数におけるテキスト索引の解析の不整合を修正しました。これまでは、テキスト索引が使用されるかどうかによって異なる結果が返される可能性がありました。[#93578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93578) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * `system.parts` におけるテキスト索引の非圧縮サイズ計算を修正しました。[#92832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92832) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * ngram 長が > 8 の `ngrambf_v1` 索引で例外が発生する問題を修正しました。[#92672](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92672) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * 非UTF-8データに対する`ngram_bf`索引で、未初期化メモリの読み取りを引き起こす問題を修正しました。[#93663](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93663) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * ベクトル類似度索引における`stack-use-after-scope`を修正しました。 [#96259](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96259) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * スキップ索引の式が定数カラムを生成した場合に発生していた論理エラーを修正しました。 [#96880](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96880) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 空の式 `()` を索引として指定してテーブルを作成した際に、無効なメモリアクセスが発生する不具合を修正しました。[#96363](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96363) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `use_primary_key` が無効で、論理和の数が非常に多い場合に発生する、索引分析における use-after-free を修正しました。[#96112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96112) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE` 内の `IN` 句サブクエリを含む論理更新で、プライマリ索引が使用されるように修正しました。[#92838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92838) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * hypothesis 索引の検証時に、適切なエラーコードを使用するように修正しました。[#92559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92559) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+ ### データレイクの修正 \{#data-lake-fixes\}
+
+ * split-by-buckets モードで Iceberg から読み込む際に、単一ノードのクラスタで発生していたクラッシュを修正しました。[#91553](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91553) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg の ORDER BY タプルを修正しました。[#93225](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93225) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * DataLakeCatalog における Azure ADLS Gen2 の vended credentials のサポートを修正しました。Iceberg REST カタログから `adls.sas-token.*` キーを解析し、ABFSS URL の解析を修正しました。[#93477](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93477) ([Karun Anantharaman](https://github.com/karunmotorq)).
+ * Iceberg 向けに、`Date` を `Date32` に置き換えました。[#95322](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95322) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * Iceberg での ORDER BY に関するクラッシュを修正しました。 [#96484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96484) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg のパーティショニングを修正しました。[#96620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96620) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * Iceberg のマニフェストエントリで position delete の参照が null の場合に、データファイルの境界情報が誤っていた問題を修正しました。 [#96061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96061) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * Iceberg のルートメタデータファイル設定に対する検証をさらに追加しました。[#96754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96754) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * 認証情報は、Icebergカタログにログ出力されなくなりました。[#96831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96831) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * パーティション化されたDelta Lakeデータのスカッシュ処理を修正しました。 [#95773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95773) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 無効な`auth_header`によって`system.tables`が壊れる問題を引き起こしていたRESTfulデータレイクカタログを修正しました。[#96680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96680) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+
+ ### S3/Azure/オブジェクトストレージの修正 \{#s3-azure-object-storage-fixes\}
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+ * 非決定的な関数がある場合に、S3テーブルエンジンがパーティションキーをキャッシュしてしまう問題を修正しました。[#92844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92844) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * キャッシュ有効時に発生していた`ReadBufferFromS3`のassertを修正しました。[#93809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * DiskObjectStorage のクリーンアップスレッドで発生する可能性があるエラーを修正しました。[#87411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87411) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `DiskObjectStorageTransaction` で発生する可能性のあるデッドロックを修正しました。 [#93810](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93810) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 多数のエラーが発生した際に、DiskObjectStorage のクリーンアップスレッドで発生する可能性があった不具合を修正しました。[#94048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94048) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `copyS3File` の multipart_tags におけるデータ競合を修正しました。[#97227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97227) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * オブジェクトストレージのファイルライクなテーブル (S3、Azure) に対して無効な `ALTER UPDATE` ミューテーションを実行しても、nullptr の逆参照が発生しなくなりました。[#96162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+
+ ### S3Queue の修正 \{#s3queue-fixes\}
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+ * S3Queue の ordered モードで発生していた `Failed to set file processing within 100 retries` エラーを修正しました (現在は警告として扱われます) 。 [#92814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92814) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue 設定 `s3queue_migrate_old_metadata_to_buckets` に関する不具合を修正しました。[#93232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93232) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue/AzureQueue エンジンのメタデータを修正。[#90498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90498) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * S3Queue/AzureQueue ストレージにおけるデータ競合を修正しました。[#95385](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95385) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * S3Queue/AzureQueueエンジンからのストリーミングにおける重複排除処理を修正しました。[#95467](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95467) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+
+ ### セキュリティとアクセス制御の修正 \{#security-and-access-control-fixes\}
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+ * `SYSTEM SYNC FILE CACHE` における欠落していたアクセスチェックを修正しました。[#92372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92372) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 過度に制限的だったワイルドカード権限付与に対するアクセス権限チェックの誤ったロジックを修正しました。[#92725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92725) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * `merge` テーブルエンジン経由で、`SHOW COLUMNS` 権限のないユーザーがテーブルのカラム一覧を取得できないようにしました。[#93695](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93695) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * `groupConcat` の状態デシリアライズにおける整数オーバーフローの脆弱性を修正しました。この脆弱性により、メモリ安全性の問題が発生する可能性がありました。[#93426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93426) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * 展開後のバッファサイズが想定どおりであることを確認しました。[#93690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93690) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * デフォルトロールの取り消しに関する問題を修正しました。 [#96103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96103) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * 部分的な権限取り消し時に `AccessRights::contains` が誤った結果を返す問題を修正しました。[#96170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96170) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * 分散クエリで、初期ユーザーに割り当てられた行ポリシーの更新に関する不具合を修正しました。[#95469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95469) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * `redis` テーブル関数のパスワード引数は、ログおよびシステムテーブルでマスクされるようになりました。[#95325](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95325) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * X509 証明書の読み取り時に発生する BIO オブジェクトのメモリリークを修正しました。 [#96885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96885) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * バッファオーバーフローを防ぐため、bech32 の witness バージョンを検証するようにしました。[#96671](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96671) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 多くのデータベースに対して限定的な権限しか持たないユーザーがシステムテーブルをクエリする際のパフォーマンス低下を修正しました。[#95874](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95874) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+ ### バックアップとリストアの修正 \{#backup-and-restore-fixes\}
+
+ * 不正なアーカイブエントリのサイズヘッダーが原因で発生していた `Couldn't pack tar archive: Failed to write all bytes` エラーを修正しました。[#92122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92122) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+ * 多数の同時バックアップが同じファイルで競合した際に発生していたサーバークラッシュを修正しました。 [#93659](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93659) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `plain_rewritable` オブジェクトストレージディスクにアーカイブベースのバックアップ (`.zip`、`.tzst`) を作成する際に発生していたスタックオーバーフローを修正しました。[#96872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96872) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * ディスク容量不足やその他の I/O エラーが原因でバックアップに失敗した場合に発生していたサーバークラッシュを修正しました。[#96873](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96873) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * use-after-free が原因で発生していた `StorageKeeperMap` のバックアップ時の segfault を修正しました。[#97336](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97336) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+
+ ### クラッシュおよび安定性の修正 \{#crash-and-stability-fixes\}
+
+ * 切断された `Connection` から読み取ろうとした際に発生するクラッシュを修正しました。[#92807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92807) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * `tokens()` 関数で、2 番目の引数が null の場合に発生する可能性のあるクラッシュを修正しました。[#92586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92586) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * `tokens` が非 const のトークナイザーパラメータで呼び出された際に発生していたサーバークラッシュを修正しました。[#93383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93383) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * 同時実行中のカラム縮小またはフィルタリング時に、基盤となる const PREWHERE カラムがインプレースで変更されることで発生する可能性があったクラッシュを修正しました。 [#92588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92588) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+ * バックグラウンドスケジュールプールの終了時に発生し得るハングを修正しました。この問題により、シャットダウン時にサーバーがハングする可能性がありました。 [#93008](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93008) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * 分散クエリの事前キャンセル後に、接続が壊れた状態のまま残る問題を修正しました。[#93029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93029) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * `estimateCompressionRatio()` で `Cannot finalize buffer after cancellation` が発生する可能性がある問題を修正しました。[#93068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93068) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * シャットダウン時に ZooKeeper が確実に終了処理されるようにし、発生する可能性のあるハングを修正しました。 [#93602](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93602) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * ZooKeeper ストレージで、バックグラウンドでの名前付きコレクションの再読み込み中に発生していた未捕捉例外を修正しました。 [#92717](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92717) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `ReadWriteBufferFromHTTP` における未初期化の値の使用を修正しました。[#94058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94058) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * `TraceSender` のバッファサイズが更新されず、その結果、異なるスレッドからのフラッシュが混在していた問題を修正しました。[#93966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93966) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * `PipelineExecutor` の実行中に `IStorage` オブジェクトが破棄されないよう、`QueryPipeline` にストレージの共有ポインタを保持するようにしました。[#93746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93746) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * キャンセル時に分散クエリで発生する可能性があったクラッシュを修正しました。[#95466](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95466) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+ * クエリと並行して実行されている `DROP WORKLOAD` で発生していたクラッシュを修正しました。[#95856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95856) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `DROP WORKLOAD` におけるデータ競合を修正しました。[#96614](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96614) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)) 。
+ * `ThreadPoolCallbackRunnerLocal` の使用方法をめぐる複数の重大なバグを修正しました。[#95818](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95818) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * メモリのオーバーコミットトラッカーの作動時にロック順序の逆転によって `ProcessList` で発生する可能性があったデッドロックを修正しました。[#96182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96182) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * `max_execution_time` が大きいクエリにおける cancellation checkerスレッドのライブロックを修正しました。[#96450](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96450) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+ * 競合状態により MemoryWorker のパージスレッドがハングしたままになる不具合を修正しました。[#96819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96819) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * `clearCaches` で、キャッシュされたストレージスナップショットが早期に破棄されることによって発生していたクラッシュを修正しました。 [#96995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96995) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 制約を含む `CREATE TABLE` における `heap-use-after-free` を修正しました。[#96669](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96669) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)) 。
+ * `StorageKafka2` における use-after-free の可能性を修正しました。[#97520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97520) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)) 。
+ * `DatabaseMaterializedPostgreSQL` における `shutdown_called` のデータレースを修正しました。[#97554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97554) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 分片された `HASHED` Dictionary の並列読み込みにおける競合状態を修正し、一部の行が読み込まれなくなる可能性があった問題を解消しました。[#96953](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96953) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * ある Dictionary が、それ自身を再帰的に参照する Merge テーブルを参照していた場合に、Dictionary でデッドロックが発生する問題を修正しました。[#96120](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96120) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 新しいサーバーがクエリプランのデシリアライズ中に未知の設定を送信した場合に発生していた、`BaseSettings::readBinary` の範囲外アクセスを修正しました。[#97585](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97585) ([Michael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * `dropReplicationSlot` がスタックのアンワインド中に例外を送出した場合に、テーブルを `MaterializedPostgreSQL` データベースにアタッチするとクラッシュする問題を修正しました。[#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * HTTP 接続が閉じられないようにするため、insert select のリクエストストリームを解放しました。[#92175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92175) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+ * Backupデータベースに対する `SHOW CREATE DATABASE` で発生するデッドロックを修正しました。 [#92541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92541) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+ ### その他のバグ修正 \{#other-bug-fixes\}
+
+ * `hasAllTokens` および `hasAnyTokens` 関数における `handleAllTokens` の空配列の処理を修正しました。[#93328](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93328) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * グローバルプロファイラの周期を修正しました — 設定値ではなく切り捨てられた値が使用されていたため、不要に頻繁にウェイクアップしていました。 [#96048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96048) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+ * `system.asynchronous_metric_log` の `event_date` を修正しました。[#95947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95947) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 内部関数で、`system.functions` に `categories = 'Internal'` ではなく空文字列が表示される問題を修正しました。[#97315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97315) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * `ip_trie` Dictionary において、キーの型が String でない場合に発生する可能性がある論理エラーを修正しました。 [#97555](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97555) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * `system.query_log.exception` で stderr のキャプチャを有効にすることで、UDF のデバッグに関する問題を修正しました。[#92209](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92209) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210))。
+ * 常に false となる述語に対する `filterPartsByVirtualColumns` の不具合を修正しました。[#97620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97620) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * `ColumnConst` が squashing の前にマテリアライズされない不具合を修正しました。[#97019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97019) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)).
+
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
index 6d22b9736fe..6fa334467ef 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
@@ -15,6 +15,7 @@ keywords: ['変更履歴', 'リリースノート', 'アップデート', '新
| Page | Description |
| --------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
+| [v26.2 Changelog for Cloud](/changelogs/26.2) | v26.2 の変更履歴 |
| [v25.12 Changelog for Cloud](/changelogs/25.12) | v25.12 の変更履歴 |
| [v25.10 Changelog for Cloud](/changelogs/25.10) | v25.10 の変更履歴 |
| [v25.8 Changelog for Cloud](/changelogs/25.8) | v25.8 Fast リリースの変更履歴 |
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/data-modeling/denormalization.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
index e2b4c777b24..8f4147285af 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
@@ -27,18 +27,18 @@ import Image from '@theme/IdealImage';
NoSQL ソリューションによって一般的になった手法として、`JOIN` をサポートしない場合にデータを非正規化し、すべての統計情報や関連行を親行上の列およびネストされたオブジェクトとして保存する、というものがあります。例えばブログ用のサンプルスキーマでは、すべての `Comments` を、それぞれの投稿上のオブジェクトの `Array` として保存できます。
-## 非正規化を行うタイミング \{#when-to-use-denormalization\}
+## 非正規化を使用するタイミング \{#when-to-use-denormalization\}
一般的には、次のようなケースで非正規化を行うことを推奨します。
-- 更新頻度が低いテーブル、もしくは分析クエリでデータが利用可能になるまでの遅延を許容できるテーブル（すなわち、データをバッチで完全にリロードできるテーブル）を非正規化する。
+- 更新頻度が低いテーブル、または分析クエリでデータが利用可能になるまでの遅延を許容できるテーブル、すなわちデータをバッチで完全に再読み込みできるテーブルを非正規化する。
- 多対多関係の非正規化は避ける。これは、単一のソース行が変更された場合に、多数の行を更新する必要が生じる可能性があるためです。
-- 高カーディナリティな関係の非正規化は避ける。テーブル内の各行が別のテーブル内の数千件の関連エントリを持つ場合、それらは `Array`（プリミティブ型またはタプルのいずれかの型）として表現する必要があります。一般的に、1000 を超えるタプルを持つ配列は推奨されません。
-- すべての列をネストされたオブジェクトとして非正規化するのではなく、マテリアライズドビュー（後述）を利用して統計量だけを非正規化することを検討してください。
+- 高カーディナリティな関係の非正規化は避ける。テーブル内の各行が別のテーブル内の数千件の関連エントリを持つ場合、それらはプリミティブ型またはタプルの `Array` として表現する必要があります。一般的に、1000 を超えるタプルを持つ配列は推奨されません。
+- すべての列をネストされたオブジェクトとして非正規化するのではなく、materialized view（後述）を使用して統計値だけを非正規化することを検討してください。
すべての情報を非正規化する必要はなく、頻繁にアクセスする必要がある重要な情報だけを非正規化すれば十分です。
-非正規化の処理は、ClickHouse 内で行うことも、上流のシステム（例: Apache Flink）で行うこともできます。
+非正規化の処理は、ClickHouse 内で行うことも、上流で、たとえば [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md) を使用して行うこともできます。
## 頻繁に更新されるデータでの非正規化は避ける \{#avoid-denormalization-on-frequently-updated-data\}
@@ -379,4 +379,4 @@ DuplicatePosts: [('2017-04-11 12:18:37.260',3922739),('2017-04-11 12:18:37.260',
### ストリーミング \{#streaming\}
-ユーザーは、代わりに ClickHouse の外部で、挿入前に [Apache Flink](https://flink.apache.org/) などのストリーミング技術を使用してこの処理を行いたい場合もあります。あるいは、インクリメンタルな [マテリアライズドビュー](/guides/developer/cascading-materialized-views) を使用して、データの挿入と同時にこのプロセスを実行することもできます。
\ No newline at end of file
+代わりに、ClickHouse の外部で、挿入前に [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md) などのストリーミング技術を使用してこの処理を実行したい場合もあります。あるいは、インクリメンタルmaterialized view を使用して、データの挿入と同時にこのプロセスを実行することもできます。
\ 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..74e7d98cf48 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
@@ -159,20 +159,20 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
**Tokenizer 引数（必須）**。`tokenizer` 引数でトークナイザーを指定します。
-* `splitByNonAlpha` は、英数字ではない ASCII 文字で文字列を分割します（関数 [splitByNonAlpha](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByNonAlpha) を参照）。
-* `splitByString(S)` は、ユーザー定義のセパレーター文字列 `S` で文字列を分割します（関数 [splitByString](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByString) を参照）。
+* `splitByNonAlpha` は、英数字ではない ASCII 文字で文字列を分割します (関数 [splitByNonAlpha](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByNonAlpha) を参照) 。
+* `splitByString(S)` は、ユーザー定義のセパレーター文字列 `S` で文字列を分割します (関数 [splitByString](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByString) を参照) 。
セパレーターはオプション引数で指定できます。たとえば `tokenizer = splitByString([', ', '; ', '\n', '\\'])` のように指定します。
- 各セパレーター文字列は複数文字から構成できる点に注意してください（この例では `', '`）。
- セパレーターリストを明示的に指定しない場合（たとえば `tokenizer = splitByString`）、デフォルトのセパレーターリストは空白 1 文字 `[' ']` です。
-* `ngrams(N)` は、文字列を同じ長さの `N`-gram に分割します（関数 [ngrams](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#ngrams) を参照）。
+ 各セパレーター文字列は複数文字から構成できる点に注意してください (この例では `', '`) 。
+ セパレーターリストを明示的に指定しない場合 (たとえば `tokenizer = splitByString`) 、デフォルトのセパレーターリストは空白 1 文字 `[' ']` です。
+* `ngrams(N)` は、文字列を同じ長さの `N`-gram に分割します (関数 [ngrams](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#ngrams) を参照) 。
N-gram の長さは 1 から 8 までの整数をオプション引数として指定できます。たとえば `tokenizer = ngrams(3)` のように指定します。
- N-gram のサイズを明示的に指定しない場合（たとえば `tokenizer = ngrams`）、デフォルトのサイズは 3 です。
-* `sparseGrams(min_length, max_length, min_cutoff_length)` は、`min_length` 以上 `max_length` 以下（両端を含む）の長さを持つ可変長の n-gram に文字列を分割します（関数 [sparseGrams](/sql-reference/functions/string-functions#sparseGrams) を参照）。
+ N-gram のサイズを明示的に指定しない場合 (たとえば `tokenizer = ngrams`) 、デフォルトのサイズは 3 です。
+* `sparseGrams(min_length, max_length, min_cutoff_length)` は、`min_length` 以上 `max_length` 以下 (両端を含む) の長さを持つ可変長の n-gram に文字列を分割します (関数 [sparseGrams](/sql-reference/functions/string-functions#sparseGrams) を参照) 。
`min_length` と `max_length` は、明示的に指定しない場合はそれぞれ 3 と 100 がデフォルト値です。
パラメータ `min_cutoff_length` を指定すると、長さが `min_cutoff_length` 以上の n-gram のみが返されます。
`ngrams(N)` と比較して、`sparseGrams` トークナイザーは可変長の N-gram を生成するため、元のテキストをより柔軟に表現できます。
たとえば、`tokenizer = sparseGrams(3, 5, 4)` は内部的には入力文字列から 3-, 4-, 5-gram を生成しますが、返されるのは 4-gram と 5-gram のみです。
-* `array` はトークナイズ処理を行いません。つまり、各行の値全体が 1 つのトークンになります（関数 [array](/sql-reference/functions/array-functions.md/#array) を参照）。
+* `array` はトークナイズ処理を行いません。つまり、各行の値全体が 1 つのトークンになります (関数 [array](/sql-reference/functions/array-functions.md/#array) を参照) 。
利用可能なすべてのトークナイザーは [system.tokenizers](../../../operations/system-tables/tokenizers.md) に一覧表示されています。
@@ -185,7 +185,7 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
セパレーター文字列が [prefix code](https://en.wikipedia.org/wiki/Prefix_code) を構成している場合は、任意の順序で指定できます。
:::
-トークナイザーが入力文字列をどのように分割したかを確認するには、[tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 関数を使用できます。
+トークナイザーが入力文字列をどのように分割したかを確認するには、[tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 関数と [tokensForLikePattern](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokensForLikePattern) 関数を使用できます。
例:
@@ -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/apache-flink/flink-connector.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
new file mode 100644
index 00000000000..b6e3ce3f54d
--- /dev/null
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
@@ -0,0 +1,449 @@
+---
+sidebar_label: 'Apache Flink'
+sidebar_position: 1
+slug: /integrations/apache-flink
+description: 'ClickHouse と連携する Apache Flink の概要'
+keywords: ['clickhouse', 'Apache Flink', '移行', 'データ', 'ストリーム処理']
+title: 'Flink コネクタ'
+doc_type: 'guide'
+integration:
+ - support_level: 'core'
+ - category: 'data_ingestion'
+---
+
+import Tabs from '@theme/Tabs';
+import TabItem from '@theme/TabItem';
+import TOCInline from '@theme/TOCInline';
+import ClickHouseSupportedBadge from '@theme/badges/ClickHouseSupported';
+
+
+# Flink コネクタ \{#flink-connector\}
+
+
+
+これは、ClickHouse がサポートする公式の [Apache Flink Sink Connector](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) です。Flink の [AsyncSinkBase](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-171%3A+Async+Sink) と、公式の ClickHouse [Java client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java) を使用して構築されています。
+
+このコネクタは Apache Flink の DataStream API をサポートしています。Table API のサポートは、[今後のリリースで予定されています](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42)。
+
+
+
+## 要件 \{#requirements\}
+
+* Java 11 以降 (Flink 1.17 以降の場合) または 17 以降 (Flink 2.0 以降の場合)
+* Apache Flink 1.17 以降
+
+## Flink バージョン互換性マトリクス \{#flink-compatibility-matrix\}
+
+このコネクタは、Flink 1.17+ と Flink 2.0+ の両方をサポートするため、2 つのアーティファクトに分かれています。使用する Flink バージョンに対応するアーティファクトを選択してください。
+
+| Flink バージョン | アーティファクト | ClickHouse Java Client バージョン | 必要な Java |
+| ----------- | -------------------------------- | ---------------------------- | -------- |
+| 最新 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.1 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.0 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 1.20.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.19.3 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.18.1 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.17.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+
+:::note
+このコネクタは、Flink 1.17.2 より前のバージョンではテストされていません。
+:::
+
+## インストールとセットアップ \{#installation--setup\}
+
+### 依存関係として追加 \{#import-as-a-dependency\}
+
+#### Flink 2.0 以降の場合 \{#flink-2\}
+
+
+
+
+```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-2.0.0
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+```
+
+
+
+```gradle
+dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-2.0.0:{{ stable_version }}")
+}
+```
+
+
+
+```sbt
+libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-2.0.0" % {{ stable_version }} classifier "all"
+```
+
+
+
+
+#### Flink 1.17以降の場合 \{#flink-117\}
+
+
+
+
+```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-1.17
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+```
+
+
+
+```gradle
+dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-1.17:{{ stable_version }}")
+}
+```
+
+
+
+```sbt
+libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-1.17" % {{ stable_version }} classifier "all"
+```
+
+
+
+
+### バイナリをダウンロードする \{#download-the-binary\}
+
+バイナリ JAR の名前のパターンは次のとおりです。
+
+```bash
+flink-connector-clickhouse-${flink_version}-${stable_version}-all.jar
+```
+
+ここで:
+
+- `flink_version` は `2.0.0` または `1.17` のいずれかです
+- `stable_version` は[安定版アーティファクトのリリースバージョン](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/releases)です
+
+利用可能なリリース済みの JAR ファイルはすべて、[Maven Central Repository](https://repo1.maven.org/maven2/com/clickhouse/flink/) で確認できます。
+
+## DataStream APIの使用 \{#using-the-datastream-api\}
+
+### スニペット \{#datastream-snippet\}
+
+生の CSV データを ClickHouse に挿入する場合は、次のようになります。
+
+
+
+ ```java
+ public static void main(String[] args) {
+ // ClickHouseClient を設定
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(url, username, password, database, tableName);
+
+ // ElementConverter を作成
+ ElementConverter convertorString = new ClickHouseConvertor<>(String.class);
+
+ // シンクを作成し、`setClickHouseFormat` を使用してフォーマットを設定
+ ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+ );
+
+ csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+
+ // 最後に、DataStream をシンクに接続します。
+ final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
+
+ Path csvFilePath = new Path(fileFullName);
+ FileSource csvSource = FileSource
+ .forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), csvFilePath)
+ .build();
+
+ env.fromSource(
+ csvSource,
+ WatermarkStrategy.noWatermarks(),
+ "GzipCsvSource"
+ ).sinkTo(csvSink);
+ }
+ ```
+
+
+
+その他の例やスニペットは、テストコードで確認できます。
+
+* [flink-connector-clickhouse-1.17](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-1.17/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+* [flink-connector-clickhouse-2.0.0](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-2.0.0/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+
+### クイックスタート例 \{#datastream-quick-start\}
+
+ClickHouse Sink を手軽に始められるよう、Maven ベースの例を用意しています。
+
+* [Flink 1.17+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v1.7/covid)
+* [Flink 2.0.0+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v2/covid)
+
+より詳細な手順については、[例ガイド](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/examples/README.md)を参照してください
+
+### DataStream API の接続オプション \{#datastream-api-connection-options\}
+
+#### ClickHouse クライアントオプション \{#client-options\}
+
+| Parameters | 説明 | Default Value | Required |
+| --------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | -------- |
+| `url` | 完全修飾された ClickHouse の URL | N/A | Yes |
+| `username` | ClickHouse データベースのユーザー名 | N/A | Yes |
+| `password` | ClickHouse データベースのパスワード | N/A | Yes |
+| `database` | ClickHouse データベース名 | N/A | Yes |
+| `table` | ClickHouse テーブル名 | N/A | Yes |
+| `options` | Java クライアントの設定オプションのマップ | Empty map | No |
+| `serverSettings` | ClickHouse サーバーのセッション設定のマップ | Empty map | No |
+| `enableJsonSupportAsString` | [JSON data type](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/newjson) に対して JSON 形式の文字列を受け取ることを想定する ClickHouse サーバー設定 | true | No |
+
+`options` と `serverSettings` は、`Map` としてクライアントに渡してください。どちらかに空のマップを指定した場合は、それぞれクライアントまたはサーバーのデフォルト設定が使用されます。
+
+:::note
+利用可能なすべての Java クライアントオプションは、[ClientConfigProperties.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/client-v2/src/main/java/com/clickhouse/client/api/ClientConfigProperties.java) および [このドキュメントページ](https://clickhouse.com/docs/integrations/language-clients/java/client#configuration) に一覧があります。
+
+利用可能なすべてのサーバーセッション設定は、[このドキュメントページ](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/settings) に一覧があります。
+:::
+
+例:
+
+
+
+ ```java
+ Map javaClientOptions = Map.of(
+ ClientConfigProperties.CA_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.SSL_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.CLIENT_NETWORK_BUFFER_SIZE.getKey(), "30000",
+ ClientConfigProperties.HTTP_MAX_OPEN_CONNECTIONS.getKey(), "5"
+ );
+
+ Map serverSettings = Map.of(
+ "insert_deduplicate", "1"
+ );
+
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(
+ url,
+ username,
+ password,
+ database,
+ tableName,
+ javaClientOptions,
+ serverSettings,
+ false // enableJsonSupportAsString
+ );
+ ```
+
+
+
+#### シンクオプション \{#sink-options\}
+
+以下のオプションは、Flink の `AsyncSinkBase` に直接由来するものです。
+
+| パラメータ | 説明 | デフォルト値 | 必須 |
+| ---------------------- | --------------------------------------------- | ------ | -- |
+| `maxBatchSize` | 1 回のバッチで挿入できるレコードの最大数 | N/A | はい |
+| `maxInFlightRequests` | シンクがバックプレッシャーを適用するまでに許可される、進行中リクエストの最大数 | N/A | はい |
+| `maxBufferedRequests` | バックプレッシャーが適用されるまでに、シンク内でバッファできるレコードの最大数 | N/A | はい |
+| `maxBatchSizeInBytes` | バッチの最大サイズ (バイト単位) 。送信されるすべてのバッチは、このサイズ以下になります | N/A | はい |
+| `maxTimeInBufferMS` | フラッシュされるまでにレコードをシンク内に保持できる最大時間 | N/A | はい |
+| `maxRecordSizeInBytes` | シンクが受け入れるレコードの最大サイズ。これを超えるレコードは自動的に拒否されます | N/A | はい |
+
+## サポートされているデータ型 \{#supported-data-types\}
+
+以下の表は、Flink から ClickHouse にデータを挿入する際のデータ型変換について、簡単に参照できる一覧です。
+
+### Flink から ClickHouse へのデータ挿入 \{#inserting-data-from-flink-into-clickhouse\}
+
+[//]: # "TODO: Table API のサポートが追加されたら「Flink SQL Type」カラムを追加 "
+
+| Java型 | ClickHouse型 | サポート状況 | シリアライズ方式 |
+| ------------------- | ----------------- | ------ | ----------------------------- |
+| `byte`/`Byte` | `Int8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `short`/`Short` | `Int16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `int`/`Integer` | `Int32` | ✅ | `DataWriter.writeInt32` |
+| `long`/`Long` | `Int64` | ✅ | `DataWriter.writeInt64` |
+| `BigInteger` | `Int128` | ✅ | `DataWriter.writeInt128` |
+| `BigInteger` | `Int256` | ✅ | `DataWriter.writeInt256` |
+| `short`/`Short` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8` |
+| `int`/`Integer` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8 ` |
+| `int`/`Integer` | `UInt16` | ✅ | `DataWriter.writeUInt16` |
+| `long`/`Long` | `UInt32` | ✅ | `DataWriter.writeUInt32` |
+| `long`/`Long` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt128` | ✅ | `DataWriter.writeUInt128` |
+| `BigInteger` | `UInt256` | ✅ | `DataWriter.writeUInt256` |
+| `BigDecimal` | `Decimal` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal32` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal64` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal128` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal256` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `float`/`Float` | `Float` | ✅ | `DataWriter.writeFloat32` |
+| `double`/`Double` | `Double` | ✅ | `DataWriter.writeFloat64` |
+| `boolean`/`Boolean` | `Boolean` | ✅ | `DataWriter.writeBoolean` |
+| `String` | `String` | ✅ | `DataWriter.writeString` |
+| `String` | `FixedString` | ✅ | `DataWriter.writeFixedString` |
+| `LocalDate` | `Date` | ✅ | `DataWriter.writeDate` |
+| `LocalDate` | `Date32` | ✅ | `DataWriter.writeDate32` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `int`/`Integer` | `Time` | ❌ | 該当なし |
+| `long`/`Long` | `Time64` | ❌ | 該当なし |
+| `byte`/`Byte` | `Enum8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `int`/`Integer` | `Enum16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `java.util.UUID` | `UUID` | ✅ | `DataWriter.writeIntUUID` |
+| `String` | `JSON` | ✅ | `DataWriter.writeJSON` |
+| `Array` | `Array` | ✅ | `DataWriter.writeArray` |
+| `Map` | `Map` | ✅ | `DataWriter.writeMap` |
+| `Tuple` | `Tuple` | ✅ | `DataWriter.writeTuple` |
+| `Object` | `Variant` | ❌ | 該当なし |
+
+注意:
+
+* 日付操作を行う際は、`ZoneId` を指定する必要があります。
+* 10 進数の操作を行う際は、[精度とスケール](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/decimal#decimal-value-ranges)を指定する必要があります。
+* ClickHouse が Java の String を JSON として解析できるようにするには、`ClickHouseClientConfig` で `enableJsonSupportAsString` を有効にする必要があります。
+* このコネクタでは、入力 DataStream 内の要素を ClickHouse のペイロードにマッピングするために `ElementConvertor` が必要です。そのため、このコネクタは `ClickHouseConvertor` と `POJOConvertor` を提供しており、上記の `DataWriter` のシリアライズメソッドを使用してこのマッピングを実装できます。
+
+## サポートされている入力形式 \{#supported-input-formats\}
+
+利用可能な ClickHouse の入力形式の一覧は、[こちらのドキュメントページ](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats#formats-overview)と [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java) で確認できます。
+
+DataStream を ClickHouse のペイロードにシリアライズする際にコネクタが使用する形式を指定するには、`setClickHouseFormat` 関数を使用します。例:
+
+```java
+ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+);
+csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+```
+
+:::note
+デフォルトでは、`ClickHouseClientConfig` の `setSupportDefault` が明示的に true に設定されている場合は [RowBinaryWithDefaults](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinaryWithDefaults)、false に設定されている場合は [RowBinary](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinary) を使用します。
+:::
+
+
+## メトリクス \{#metrics\}
+
+このコネクタは、Flink の既存のメトリクスに加えて、以下の追加メトリクスを公開します。
+
+| Metric | 説明 | Type | Status |
+| --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------ | ------ |
+| `numBytesSend` | リクエストペイロード内で ClickHouse に送信された総バイト数。*注: このメトリクスは、ネットワーク経由で送信されたシリアライズ済みデータのサイズを測定するため、`system.query_log` 内の ClickHouse の `written_bytes` と異なる場合があります。`written_bytes` は、処理後にストレージへ実際に書き込まれたバイト数を反映します* | カウンタ | ✅ |
+| `numRecordSend` | ClickHouse に送信されたレコードの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `numRequestSubmitted` | 送信されたリクエストの総数 (実際に実行されたフラッシュ回数) | カウンタ | ✅ |
+| `numOfDroppedBatches` | 再試行できない障害により破棄されたバッチの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `numOfDroppedRecords` | 再試行できない障害により破棄されたレコードの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `totalBatchRetries` | 再試行可能な障害により実行されたバッチ再試行の総数 | カウンタ | ✅ |
+| `writeLatencyHistogram` | 書き込み成功時のレイテンシ分布のヒストグラム (ms) | ヒストグラム | ✅ |
+| `writeFailureLatencyHistogram` | 書き込み失敗時のレイテンシ分布のヒストグラム (ms) | ヒストグラム | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeCounter` | `maxBatchSize` への到達によりトリガーされたフラッシュの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeInBytesCounter` | `maxBatchSizeInBytes` への到達によりトリガーされたフラッシュの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `triggeredByMaxTimeInBufferMSCounter` | `maxTimeInBufferMS` への到達によりトリガーされたフラッシュの総数 | カウンタ | ✅ |
+| `actualRecordsPerBatch` | 実際のバッチサイズ分布のヒストグラム | ヒストグラム | ✅ |
+| `actualBytesPerBatch` | バッチあたりの実際のバイト数分布のヒストグラム | ヒストグラム | ✅ |
+
+[//]: # "| actualTimeInBuffer | フラッシュ前にバッファ内に保持されていた実際の時間分布のヒストグラム | Histogram | ❌ |"
+
+## 制限事項 \{#limitations\}
+
+* このシンクは現在、at-least-once の配信保証を提供します。exactly-once セマンティクスに向けた作業は[こちら](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/106)で追跡されています。
+* このシンクは、処理できないレコードをバッファリングするためのデッドレターキュー (DLQ) をまだサポートしていません。現時点では、コネクタは挿入に失敗したレコードの再挿入を試み、それでも成功しない場合はそれらを破棄します。この機能は[こちら](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/105)で追跡されています。
+* このシンクは、Flink の Table API または Flink SQL を介した作成をまだサポートしていません。この機能は[こちら](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42)で追跡されています。
+
+## ClickHouse のバージョン互換性とセキュリティ \{#compatibility-and-security\}
+
+* このコネクタは、最新版や head を含む複数の最近の ClickHouse バージョンに対して、日次の CI ワークフローでテストされています。テスト対象のバージョンは、新しい ClickHouse リリースが有効になるのに合わせて定期的に更新されます。コネクタが日次でテストしているバージョンについては、[こちら](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/.github/workflows/tests-nightly.yaml#L15)を参照してください。
+* 既知のセキュリティ脆弱性と脆弱性の報告方法については、[ClickHouse のセキュリティポリシー](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/SECURITY.md#security-change-log-and-support)を参照してください。
+* セキュリティ修正や新しい改善を見逃さないよう、コネクタは継続的にアップグレードすることを推奨します。
+* 移行で問題が発生した場合は、GitHub の [issue](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues) を作成してください。対応します。
+
+## 高度な使用方法と推奨事項 \{#advanced-and-recommended-usage\}
+
+* 最適なパフォーマンスを得るには、DataStream の要素型が**汎用型**でないことを確認してください。詳しくは、[Flink の型の区別に関するこちらの説明](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/docs/dev/datastream/fault-tolerance/serialization/types_serialization/#flinks-typeinformation-class)を参照してください。汎用型でない要素を使用すると、Kryo によるシリアライズのオーバーヘッドを回避でき、ClickHouse へのスループットが向上します。
+* `maxBatchSize` は少なくとも 1000、理想的には 10,000 ～ 100,000 に設定することを推奨します。詳しくは、[バルク挿入に関するこのガイド](https://clickhouse.com/docs/optimize/bulk-inserts)を参照してください。
+* OLTP スタイルの重複排除や ClickHouse への upsert を行う場合は、[このドキュメントページ](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplication#options-for-deduplication)を参照してください。*注: これは、[以下](#duplicate_batches)で詳しく説明する、再試行時に発生するバッチ重複排除とは異なります。*
+
+## トラブルシューティング \{#troubleshooting\}
+
+### CANNOT_READ_ALL_DATA \{#cannot_read_all_data\}
+
+以下のエラーが発生することがあります:
+
+```text
+com.clickhouse.client.api.ServerException: Code: 33. DB::Exception: Cannot read all data. Bytes read: 9205. Bytes expected: 1100022.: (at row 9) : While executing BinaryRowInputFormat. (CANNOT_READ_ALL_DATA)
+```
+
+**原因**: 一般的に、CANNOT_READ_ALL_DATA エラーは、ClickHouse テーブルのスキーマと Flink レコードのスキーマに不整合が生じていることを意味します。これは、いずれか一方または両方が後方互換性のない形で変更された場合に発生します。
+
+**解決策**: ClickHouse テーブルまたはコネクタの入力データ型、あるいはその両方のスキーマを更新し、互換性を持たせてください。必要に応じて、Java 型を ClickHouse 型にどのようにマッピングするかについては、[型マッピング](#inserting-data-from-flink-into-clickhouse)を参照してください。*注: まだ処理中のレコードがある場合は、コネクタの再起動時に Flink の状態をリセットする必要があります。*
+
+
+### スループットが低い \{#low_throughput\}
+
+ClickHouse への書き込み時に、コネクタのスループットがジョブの並列度 (Flink のタスク数) に応じて向上しないことがあります。
+
+**原因**: ClickHouse のバックグラウンドで実行される[パートのマージ処理](https://clickhouse.com/docs/merges)によって、挿入が遅くなっている可能性があります。これは、設定したバッチサイズが小さすぎる場合、コネクタのフラッシュ頻度が高すぎる場合、またはその両方が重なった場合に発生することがあります。
+
+**解決策**: `numRequestSubmitted` と `actualRecordsPerBatch` のメトリクスを監視し、バッチサイズ (`maxBatchSize`) とフラッシュ頻度をどのように調整すべきか判断してください。また、バッチサイズに関する推奨事項については、[高度な使用方法と推奨される使用方法](#advanced-and-recommended-usage)も参照してください。
+
+[//]: # "TODO: https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/121 がクローズされたらこのセクションのコメントを解除する"
+
+[//]: # "### ClickHouse テーブルに重複した行バッチが表示される {#duplicate_batches}"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**原因**: 再試行可能な障害により Flink のバッチ内の 1 つ以上のレコードを ClickHouse に挿入できなかった場合、コネクタは**バッチ全体**を再試行します。[挿入の重複排除](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplicating-inserts-on-retries#query-level-insert-deduplication)が無効な場合、その結果として重複レコードが ClickHouse テーブルに取り込まれることがあります。そうでない場合は、重複排除ウィンドウまたはその期間が小さすぎて、コネクタが再試行する前にブロックの有効期限が切れている可能性があります。"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**解決策**:"
+
+[//]: # "- テーブルで `Replicated*MergeTree` テーブルエンジンを使用している場合:"
+
+[//]: # " 1. サーバーのセッション設定 `insert_deduplicate=1` を確認してください (必要に応じた設定方法については、上記の[例](#client-options)を参照してください)。`insert_deduplicate` はレプリケーションされたテーブルではデフォルトで有効です。"
+
+[//]: # " 2. 必要に応じて、`MergeTree` テーブル設定の [`replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window) または [`replicated_deduplication_window_seconds`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window_seconds) のいずれか、または両方を増やしてください。"
+
+[//]: # "- テーブルでレプリケーションされていない `*MergeTree` テーブルエンジンを使用している場合は、`MergeTree` テーブル設定 [`non_replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#non_replicated_deduplication_window) を増やしてください。"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_注 1: この解決策は [同期挿入](https://clickhouse.com/docs/best-practices/selecting-an-insert-strategy#synchronous-inserts-by-default) に依存しており、Flink コネクタでの使用が推奨されます。サーバーのセッション設定 `async_insert=0` を必ず確認してください。_"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_注 2: `(non_)replicated_deduplication_window` に大きな値を設定すると、比較するエントリが増えるため挿入が遅くなる可能性があります。_"
+
+### ClickHouse テーブルで行が欠落する \{#missing_rows\}
+
+**原因**: バッチは、再試行不可能な障害が発生したか、設定された再試行回数 (`ClickHouseClientConfig.setNumberOfRetries()`で設定可能) 以内に挿入できなかったため、破棄されました。*注: デフォルトでは、コネクタはバッチを破棄する前に、最大 3 回まで再挿入を試行します。*
+
+**解決策**: 根本原因を特定するため、TaskManager のログやスタックトレースを確認してください。
+
+## コントリビューションとサポート \{#contributing-and-support\}
+
+プロジェクトへのコントリビューションや問題の報告をご希望の場合は、ぜひご意見をお寄せください。
+issue の作成、改善の提案、または pull request の送信については、[GitHub リポジトリ](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse)をご覧ください。
+
+コントリビューションを歓迎します。開始する前に、リポジトリ内の[コントリビューションガイド](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/CONTRIBUTING.md)を確認してください。
+ClickHouse Flink コネクタの改善にご協力いただきありがとうございます。
\ No newline at end of file
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/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
index 9c6433e21dc..2e4f4ace26d 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
@@ -1,30 +1,30 @@
---
slug: /integrations/data-ingestion-overview
keywords: [ 'Airbyte', 'Apache Spark', 'Spark', 'Azure Synapse', 'Amazon Glue', 'Apache Beam', 'dbt', 'Fivetran', 'NiFi', 'dlt', 'Vector' ]
-title: 'Data Ingestion'
-description: 'データインジェストセクション用ランディングページ'
+title: 'データインジェスト'
+description: 'データインジェストセクションのトップページ'
doc_type: 'landing-page'
---
# データインジェスト \{#data-ingestion\}
-ClickHouse は、データ統合および変換のために数多くのソリューションと連携しています。
-詳しくは、以下のページを参照してください。
+ClickHouse は、データ統合や変換のためのさまざまなソリューションと連携できます。
+詳細については、以下のページをチェックしてください。
-| Data Ingestion Tool | 説明 |
-|------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [Airbyte](/integrations/airbyte) | オープンソースのデータ統合プラットフォームです。ELT データパイプラインを構築でき、140 を超える標準搭載コネクタが提供されています。 |
-| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | シングルノードマシンまたはクラスター上で、データエンジニアリング、データサイエンス、および機械学習を実行するための多言語対応エンジンです。 |
-| [Apache Flink](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) | Flink の DataStream API を通じて、ClickHouse へのリアルタイムなデータインジェストおよび処理を行うためのソリューションで、バッチ書き込みにも対応しています。 |
-| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Amazon Web Services (AWS) が提供するフルマネージドのサーバーレス型データ統合サービスであり、分析、機械学習、アプリケーション開発向けに、データの検出、準備、変換プロセスを簡素化します。 |
-| [Artie](/integrations/artie) | 本番データを ClickHouse に複製し、顧客向けアナリティクス、運用ワークフロー、および本番環境での Agentic AI を実現する、フルマネージドのリアルタイムデータストリーミングプラットフォームです。 |
-| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Microsoft Azure が提供するフルマネージドのクラウド型分析サービスであり、ビッグデータとデータウェアハウジングを統合し、SQL、Apache Spark、データパイプラインを用いて、大規模なデータ統合・変換・分析を簡素化します。 |
-| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | クラウドベースのデータ統合サービスであり、大規模なデータワークフローを作成、スケジュール、およびオーケストレーションすることができます。 |
-| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | バッチおよびストリーム (継続的) データ処理パイプラインの定義と実行を可能にする、オープンソースの統一プログラミングモデルです。 |
-| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | サブセカンドレイテンシでリアルタイムなエンドツーエンドのデータ統合を実現し、プラットフォーム間のシームレスなデータフローを可能にするツールです。 |
-| [dbt](/integrations/dbt) | アナリティクスエンジニアが、単に SELECT 文を書くことで、データウェアハウス内のデータを変換できるようにします。 |
-| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | Python スクリプトに追加して使用できるオープンソースライブラリであり、多様でしばしば扱いにくいデータソースから、適切に構造化された最新のデータセットへデータをロードできます。 |
-| [Estuary](/integrations/estuary) | ミリ秒レイテンシの ETL パイプラインを実現し、柔軟なデプロイオプションを提供する right-time データプラットフォームです。 |
-| [Fivetran](/integrations/fivetran) | クラウドデータプラットフォームから外部へ、内部へ、またプラットフォーム間でのデータ移動を自動化するデータムーブメントプラットフォームです。 |
-| [NiFi](/integrations/nifi) | ソフトウェアシステム間のデータフローを自動化するために設計された、オープンソースのワークフロー管理ソフトウェアです。 |
-| [Vector](/integrations/vector) | 組織が自らのオブザーバビリティデータを制御できるようにする、高性能なオブザーバビリティデータパイプラインです。 |
\ No newline at end of file
+| Data Ingestion Tool | 説明 |
+| ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Airbyte](/integrations/airbyte) | オープンソースのデータ統合プラットフォームです。ELT データパイプラインを作成でき、140 を超えるすぐに使えるコネクタが用意されています。 |
+| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | 単一ノードのマシンまたはクラスタ上で、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習を実行するためのマルチ言語エンジンです。 |
+| [Apache Flink](/integrations/apache-flink) | Flink の DataStream API を介して ClickHouse へリアルタイムにデータを取り込み、処理できます。バッチ書き込みにも対応しています。 |
+| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Amazon Web Services (AWS) が提供するフルマネージドのサーバーレスなデータ統合サービスで、分析、機械学習、アプリケーション開発向けに、データの検出、準備、変換を簡素化します。 |
+| [Artie](/integrations/artie) | 本番データを ClickHouse にレプリケートするフルマネージドのリアルタイムデータストリーミングプラットフォームで、顧客向け分析、運用ワークフロー、本番環境での Agentic AI を実現します。 |
+| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Microsoft Azure が提供するフルマネージドのクラウドベース分析サービスで、ビッグデータとデータウェアハウジングを組み合わせ、SQL、Apache Spark、データパイプラインを用いた大規模なデータ統合、変換、分析を簡素化します。 |
+| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | 大規模なデータワークフローの作成、スケジュール、オーケストレーションを可能にするクラウドベースのデータ統合サービスです。 |
+| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | 開発者がバッチ処理とストリーム (継続的) 処理の両方のデータパイプラインを定義し、実行できるオープンソースの統一プログラミングモデルです。 |
+| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | サブ秒レイテンシーを備え、プラットフォーム間でシームレスなデータフローを実現するリアルタイムのエンドツーエンドデータ統合ツールです。 |
+| [dbt](/integrations/dbt) | select 文を記述するだけで、分析エンジニアがデータウェアハウス内のデータを変換できるようにします。 |
+| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | さまざまな、そしてしばしば整備されていないデータソースから、適切に構造化されたライブデータセットへデータを読み込むために Python スクリプトへ追加できるオープンソースライブラリです。 |
+| [Estuary](/integrations/estuary) | 柔軟なデプロイオプションにより、ミリ秒レイテンシーの ETL パイプラインを実現できるデータプラットフォームです。 |
+| [Fivetran](/integrations/fivetran) | クラウドデータプラットフォーム間で、またそれらへの入出力としてデータを移動する、自動化されたデータ移動プラットフォームです。 |
+| [NiFi](/integrations/nifi) | ソフトウェアシステム間のデータフローを自動化するために設計された、オープンソースのワークフロー管理ソフトウェアです。 |
+| [Vector](/integrations/vector) | 組織が自社のオブザーバビリティデータを管理できるようにする、高性能なオブザーバビリティデータパイプラインです。 |
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
index b6d07a6851c..1bc297331e2 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
@@ -93,34 +93,34 @@ ClickHouse Sink を ClickHouse サーバーに接続するには、次の情報
設定オプションの完全な一覧表:
-| Property Name | Description | Default Value |
-|-------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
-| `hostname` (Required) | サーバーのホスト名または IP アドレス | N/A |
-| `port` | ClickHouse のポート。デフォルトは 8443（クラウドでの HTTPS 用）ですが、HTTP（セルフホスト時のデフォルト）の場合は 8123 を指定する必要がある | `8443` |
-| `ssl` | ClickHouse への SSL 接続を有効にするかどうか | `true` |
-| `jdbcConnectionProperties` | ClickHouse に接続する際の接続プロパティ。`?` で開始し、`param=value` を `&` で連結する必要がある | `""` |
-| `username` | ClickHouse データベースのユーザー名 | `default` |
-| `password` (Required) | ClickHouse データベースのパスワード | N/A |
-| `database` | ClickHouse データベース名 | `default` |
-| `connector.class` (Required) | Connector クラス（明示的に設定し、デフォルト値のままにしておくこと） | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
-| `tasks.max` | Connector Task の最大数 | `"1"` |
-| `errors.retry.timeout` | ClickHouse JDBC のリトライタイムアウト | `"60"` |
-| `exactlyOnce` | Exactly Once（正確に 1 回）処理の有効化フラグ | `"false"` |
-| `topics` (Required) | ポーリングする Kafka トピック。トピック名はテーブル名と一致している必要がある | `""` |
-| `key.converter` (Required* - See Description) | キーの型に応じて設定する。キーを渡す場合（かつ worker 設定で定義されていない場合）に必須。 | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
-| `value.converter` (Required* - See Description) | トピック上のデータ型に基づいて設定する。サポートされる形式: JSON、String、Avro、Protobuf。worker 設定で定義されていない場合はここで必須。 | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
-| `value.converter.schemas.enable` | Connector の Value Converter によるスキーマサポートを有効にするかどうか | `"false"` |
-| `errors.tolerance` | Connector のエラー許容度。サポートされる値: none, all | `"none"` |
-| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 設定されている場合（かつ errors.tolerance=all のとき）、失敗したバッチに対して DLQ が使用される（[Troubleshooting](#troubleshooting) を参照） | `""` |
-| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | DLQ に追加のヘッダーを付与する | `""` |
-| `clickhouseSettings` | ClickHouse の設定をカンマ区切りで指定（例: "insert_quorum=2, etc..."） | `""` |
-| `topic2TableMap` | トピック名をテーブル名にマッピングするリストをカンマ区切りで指定（例: "topic1=table1, topic2=table2, etc..."） | `""` |
-| `tableRefreshInterval` | テーブル定義キャッシュをリフレッシュする間隔（秒） | `0` |
-| `keeperOnCluster` | セルフホスト環境向けに、exactly-once 用 connect_state テーブルに対する ON CLUSTER パラメータを設定可能にする（例: `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`。 [Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl) を参照） | `""` |
-| `bypassRowBinary` | スキーマベースのデータ（Avro、Protobuf など）に対して RowBinary および RowBinaryWithDefaults の使用を無効化できる。データに欠損カラムがあり、Nullable/Default が許容できない場合にのみ使用すること | `"false"` |
-| `dateTimeFormats` | DateTime64 スキーマフィールドをパースするための日時フォーマット。`;` 区切りで指定する（例: `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`）。 | `""` |
-| `tolerateStateMismatch` | AFTER_PROCESSING に保存されている現在のオフセットよりも「前」のレコードを connector が破棄することを許可する（例: オフセット 250 が最後に記録されたオフセットである状態で、オフセット 5 が送信された場合など） | `"false"` |
-| `ignorePartitionsWhenBatching` | insert 用にメッセージを収集する際にパーティションを無視する（ただし `exactlyOnce` が `false` の場合のみ）。パフォーマンス上の注意: Connector Task が多いほど、1 Task あたりに割り当てられる Kafka パーティションは少なくなり、効果が逓減しうる。 | `"false"` |
+| プロパティ名 | 説明 | デフォルト値 |
+| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
+| `hostname` (Required) | サーバーのホスト名または IP アドレス | N/A |
+| `port` | ClickHouse のポート。デフォルトは 8443 (クラウドでの HTTPS 用) ですが、HTTP (セルフホスト時のデフォルト) の場合は 8123 を指定する必要がある | `8443` |
+| `ssl` | ClickHouse への SSL 接続を有効にするかどうか | `true` |
+| `jdbcConnectionProperties` | ClickHouse に接続する際の接続プロパティ。`?` で開始し、`param=value` を `&` で連結する必要がある | `""` |
+| `username` | ClickHouse データベースのユーザー名 | `default` |
+| `password` (Required) | ClickHouse データベースのパスワード | N/A |
+| `database` | ClickHouse データベース名 | `default` |
+| `connector.class` (Required) | Connector クラス (明示的に設定し、デフォルト値のままにしておくこと) | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
+| `tasks.max` | Connector Task の最大数 | `"1"` |
+| `errors.retry.timeout` | Kafka Connect の最大リトライ時間 (ミリ秒) 。リトライしない場合は `0`。無限にリトライする場合は `-1`。推奨値は "10000" ms (10 秒) を超える値 タイムアウト | `"0"` |
+| `exactlyOnce` | Exactly Once (正確に 1 回) 処理の有効化フラグ | `"false"` |
+| `topics` (Required) | ポーリングする Kafka トピック。トピック名はテーブル名と一致している必要がある | `""` |
+| `key.converter` (Required* - See Description) | キーの型に応じて設定します。ここで必須 (キーを渡す場合、かつ worker 設定で定義されていない場合) 。 | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
+| `value.converter` (Required* - See Description) | トピック上のデータの型に基づいて設定します。サポートされる形式: JSON、String、Avro、Protobuf。worker 設定で定義されていない場合はここで必須。 | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
+| `value.converter.schemas.enable` | Connector の Value Converter のスキーマサポート | `"false"` |
+| `errors.tolerance` | Connector のエラー許容度。サポート: none、all | `"none"` |
+| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 設定されている場合 (かつ errors.tolerance=all のとき) 、失敗したバッチに対して DLQ が使用される ([Troubleshooting](#troubleshooting) を参照) | `""` |
+| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | DLQ に追加のヘッダーを付与する | `""` |
+| `clickhouseSettings` | ClickHouse の設定をカンマ区切りで指定 (例: "insert_quorum=2, etc...") | `""` |
+| `topic2TableMap` | トピック名をテーブル名にマッピングするリストをカンマ区切りで指定 (例: "topic1=table1, topic2=table2, etc...") | `""` |
+| `tableRefreshInterval` | テーブル定義キャッシュをリフレッシュする間隔 (秒) | `0` |
+| `keeperOnCluster` | セルフホスト環境向けに、exactly-once 用 connect_state テーブルに対する ON CLUSTER パラメータを設定可能にする (例: `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`。 [Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl) を参照) | `""` |
+| `bypassRowBinary` | スキーマベースのデータ (Avro、Protobuf など) に対して RowBinary および RowBinaryWithDefaults の使用を無効化できる。データに欠損カラムがあり、Nullable/Default が許容できない場合にのみ使用すること | `"false"` |
+| `dateTimeFormats` | DateTime64 スキーマフィールドをパースするための日時フォーマット。`;` 区切りで指定する (例: `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`) 。 | `""` |
+| `tolerateStateMismatch` | AFTER_PROCESSING に保存されている現在のオフセットよりも「前」のレコードを connector が破棄することを許可する (例: オフセット 250 が最後に記録されたオフセットである状態で、オフセット 5 が送信された場合など) 。障害後のインジェストを復旧するために使用し、完了したら `"false"` に戻すこと。 | `"false"` |
+| `ignorePartitionsWhenBatching` | insert 用にメッセージを収集する際にパーティションを無視する (ただし `exactlyOnce` が `false` の場合のみ) 。パフォーマンス上の注意: Connector Task が多いほど、1 Task あたりに割り当てられる Kafka パーティションは少なくなり、効果が逓減しうる。 | `"false"` |
### 対象テーブル \{#target-tables\}
@@ -170,9 +170,9 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink に送信される前に送信するメッセー
すぐに使い始めるための、一般的な設定レシピをいくつか示します。
-#### 基本設定 \{#basic-configuration\}
+#### 基本構成 \{#basic-configuration\}
-最も基本的な設定です。Kafka Connect を分散モードで実行しており、`localhost:8443` で SSL 有効な ClickHouse サーバーが稼働していて、データはスキーマレスな JSON であることを前提としています。
+使い始めるための最も基本的な構成です。Kafka Connect を分散モードで実行しており、`localhost:8443` で SSL が有効な ClickHouse サーバーが稼働していて、データはスキーマレスな JSON であることを前提としています。
```json
{
@@ -183,7 +183,7 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink に送信される前に送信するメッセー
"consumer.override.max.poll.records": "5000",
"consumer.override.max.partition.fetch.bytes": "5242880",
"database": "default",
- "errors.retry.timeout": "60",
+ "errors.retry.timeout": "60000",
"exactlyOnce": "false",
"hostname": "localhost",
"port": "8443",
@@ -199,7 +199,6 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink に送信される前に送信するメッセー
}
```
-
#### 複数トピックを使用した基本構成 \{#basic-configuration-with-multiple-topics\}
このコネクタは複数のトピックからデータを取り込めます。
@@ -773,29 +772,30 @@ SETTINGS
**注意: この調整は exactly-once セマンティクスに影響を与える可能性があります。**
-#### "コネクタはどのエラーをリトライしますか?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
+#### "コネクタはどのエラーをリトライしますか?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
現時点では、一時的でリトライ可能なエラーの特定に注力しており、次のものが含まれます:
-- `ClickHouseException` - これは ClickHouse によってスローされる汎用的な例外です。
+* `ClickHouseException` - これは ClickHouse によってスローされる汎用的な例外です。
通常、サーバーが過負荷状態のときにスローされ、次のエラーコードは特に一時的なものと見なされます:
- - 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
- - 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
- - 164 - READONLY
- - 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
- - 203 - NO_FREE_CONNECTION
- - 209 - SOCKET_TIMEOUT
- - 210 - NETWORK_ERROR
- - 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
- - 252 - TOO_MANY_PARTS
- - 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
- - 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
- - 425 - SYSTEM_ERROR
- - 999 - KEEPER_EXCEPTION
- - 1002 - UNKNOWN_EXCEPTION
-- `SocketTimeoutException` - ソケットがタイムアウトしたときにスローされます。
-- `UnknownHostException` - ホスト名を解決できないときにスローされます。
-- `IOException` - ネットワークに問題があるときにスローされます。
+ * 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
+ * 107 - FILE_DOESNT_EXIST
+ * 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
+ * 164 - READONLY
+ * 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
+ * 203 - NO_FREE_CONNECTION
+ * 209 - SOCKET_TIMEOUT
+ * 210 - NETWORK_ERROR
+ * 241 - MEMORY_LIMIT_EXCEEDED
+ * 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
+ * 252 - TOO_MANY_PARTS
+ * 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
+ * 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
+ * 425 - SYSTEM_ERROR
+ * 999 - KEEPER_EXCEPTION
+* `SocketTimeoutException` - ソケットがタイムアウトしたときにスローされます。
+* `UnknownHostException` - ホスト名を解決できないときにスローされます。
+* `IOException` - ネットワークに問題があるときにスローされます。
#### "すべてのデータが空白／ゼロになる" \{#all-my-data-is-blankzeroes\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index 393c3dc198f..2c62bfe1ffa 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -2953,6 +2953,14 @@ ClickHouse はクエリを処理するためにグローバルスレッドプー
この設定は実行時に変更可能で、即時に反映されます。すでに実行中のクエリには影響しません。
:::
+## max_zookeeper_pooled_connections \{#max_zookeeper_pooled_connections\}
+
+
+
+共有プール内で、各ZooKeeperクラスタに対して遅延初期化されるZooKeeperセッションの最大数です。
+
+`0` を指定すると、プール接続は無効になり、単一のセッションを引き続き使用します。
+
## memory_worker_correct_memory_tracker \{#memory_worker_correct_memory_tracker\}
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
index f26dc17c6e0..98718f4c8a1 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
@@ -2830,6 +2830,14 @@ ClickHouse Cloud でのみ利用可能です。
有効にすると、「too many parts」カウンタはローカルレプリカの状態ではなく、Keeper 内の共有データに基づいて動作します。ClickHouse Cloud でのみ利用可能です。
+## shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool \{#shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool\}
+
+
+
+
+
+有効にすると、SharedMergeTree はサーバーレベルのプールされた ZooKeeper セッションのいずれかを使用します。
+
## shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch \{#shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch\}
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..d6358ede324 100644
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+++ 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\}
@@ -958,13 +964,13 @@ ALTER TABLE MOVE ... TO [DISK|VOLUME] を非同期で実行します
-パーティションおよびパーツに対して行われる操作のうち、正常に適用されたものに関するパーツ情報の表示を有効または無効にします。
+パーティションおよびパーツに対する操作のうち、正常に適用されたものについて、該当するパーツ情報の表示を有効または無効にします。
[ATTACH PARTITION|PART](/sql-reference/statements/alter/partition#attach-partitionpart) および [FREEZE PARTITION](/sql-reference/statements/alter/partition#freeze-partition) に適用されます。
取り得る値:
-* 0 — 冗長出力を無効にする。
-* 1 — 冗長出力を有効にする。
+- 0 — 冗長出力を無効にする。
+- 1 — 冗長出力を有効にする。
**例**
@@ -989,26 +995,25 @@ ALTER TABLE test FREEZE SETTINGS alter_partition_verbose_result = 1;
└──────────────┴──────────────┴──────────────┴─────────────┴───────────────────────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
-
## alter_sync \{#alter_sync\}
**別名**: `replication_alter_partitions_sync`
-[`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 +1254,11 @@ 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ダンプ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フラッシュ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 +1278,12 @@ 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 +1674,9 @@ 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 +1743,9 @@ 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 +1891,17 @@ 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 +1912,18 @@ 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）
-公開部分を最小限に抑えるための UInt64
+公開部分を最小化するための 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 +2305,9 @@ 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 +2945,9 @@ 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 +3029,9 @@ 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 +3041,15 @@ 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 +3071,16 @@ 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 +3445,10 @@ 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 +3957,9 @@ 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 +4119,9 @@ 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 +4523,14 @@ 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 +5819,25 @@ 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 +5956,9 @@ 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 +6480,28 @@ 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 +6655,9 @@ 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 +6788,9 @@ 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 +10069,23 @@ 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 +10385,9 @@ 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 +11558,9 @@ 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 +11576,14 @@ 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/operations/system-tables/query_log.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
index a9696d11332..c87fecfddf7 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
@@ -51,13 +51,13 @@ ClickHouse はこのテーブルからデータを自動的に削除しません
* `event_time_microseconds` ([DateTime64](../../sql-reference/data-types/datetime64.md)) — マイクロ秒精度のクエリの開始時刻。
* `query_start_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — クエリ実行の開始時刻。
* `query_start_time_microseconds` ([DateTime64](../../sql-reference/data-types/datetime64.md)) — マイクロ秒精度でのクエリ実行開始時刻。
-* `query_duration_ms` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリの実行時間（ミリ秒単位）。
-* `read_rows` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリに参加したすべてのテーブルおよびテーブル関数から読み取られた行の総数です。通常のサブクエリに加え、`IN` や `JOIN` 用のサブクエリも含まれます。分散クエリの場合、`read_rows` にはすべてのレプリカで読み取られた行の総数が含まれます。各レプリカは自身の `read_rows` の値を送信し、クエリのイニシエータであるサーバーが、受信した値とローカルの値を合計します。キャッシュ量はこの値に影響しません。
+* `query_duration_ms` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリの実行時間 (ミリ秒単位) 。
+* `read_rows` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリに参加したすべてのテーブルおよびテーブル関数から読み取られた行の総数です。通常のサブクエリに加え、`IN` や `JOIN` 用のサブクエリも含まれます。分散クエリの場合、`read_rows` にはすべてのレプリカで読み取られた行の総数が含まれます。各レプリカは自身の `read_rows` の値を送信し、クエリのイニシエーターであるサーバーが、受信した値とローカルの値を合計します。キャッシュ量はこの値に影響しません。
* `read_bytes` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリに関与したすべてのテーブルおよびテーブル関数から読み取られたバイト数の合計です。通常のサブクエリに加え、`IN` および `JOIN` のサブクエリも含まれます。分散クエリの場合、`read_bytes` にはすべてのレプリカで読み取られたバイト数の合計が含まれます。各レプリカは自身の `read_bytes` の値を送信し、クエリのイニシエータであるサーバーが、受信した値とローカルの値を合計します。キャッシュ量はこの値に影響しません。
* `written_rows` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — `INSERT` クエリでは書き込まれた行数です。それ以外のクエリでは、この列の値は 0 です。
-* `written_bytes` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — `INSERT` クエリでは書き込まれたバイト数（非圧縮）を表します。それ以外のクエリでは、この列の値は 0 です。
+* `written_bytes` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — `INSERT` クエリでは書き込まれたバイト数 (非圧縮) を表します。それ以外のクエリでは、この列の値は 0 です。
* `result_rows` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — `SELECT` クエリの結果の行数、または `INSERT` クエリの行数。
-* `result_bytes` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリ結果の保存に使用された RAM の量（バイト単位）。
+* `result_bytes` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリ結果の保存に使用された RAM の量 (バイト単位) 。
* `memory_usage` ([UInt64](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリによって消費されたメモリ量。
* `current_database` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 現在のデータベースの名前。
* `query` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — クエリ文字列。
@@ -69,7 +69,8 @@ ClickHouse はこのテーブルからデータを自動的に削除しません
* `columns` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — クエリ内に含まれる列名。
* `partitions` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — クエリ内に含まれるパーティション名。
* `projections` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — クエリ実行時に使用されたプロジェクションの名前。
-* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — クエリ内で参照されている（マテリアライズドビューまたはライブビュー）の名前。
+* `skip_indices` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — クエリ実行中に使用されたデータスキップインデックスの名前
+* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — クエリ内で参照されている (マテリアライズドビューまたはライブビュー) の名前。
* `exception_code` ([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 例外コード。
* `exception` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 例外メッセージ。
* `stack_trace` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — [スタックトレース](https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_trace)。クエリが正常に完了した場合は空文字列となります。
@@ -82,12 +83,12 @@ ClickHouse はこのテーブルからデータを自動的に削除しません
* `query_id` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — クエリ ID。
* `address` ([IPv6](../../sql-reference/data-types/ipv6.md)) — クエリの実行に使用された IP アドレス。プロキシ経由で接続していて、[auth_use_forwarded_address](/operations/server-configuration-parameters/settings#auth_use_forwarded_address) が有効になっている場合、この値はプロキシではなくクライアントのアドレスになります。
* `port` ([UInt16](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — クエリの送信に使用されたクライアントポート。プロキシ経由で接続していて、[auth_use_forwarded_address](/operations/server-configuration-parameters/settings#auth_use_forwarded_address) が有効になっている場合、これはプロキシではなくクライアントのポートになります。
-* `initial_user` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 初期クエリを実行したユーザー名（分散クエリ実行時）。
+* `initial_user` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 初期クエリを実行したユーザー名 (分散クエリ実行時) 。
* `initial_query_id` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 分散クエリ実行における初期クエリの ID。
* `initial_address` ([IPv6](../../sql-reference/data-types/ipv6.md)) — 親クエリが開始された送信元 IP アドレス。
* `initial_port` ([UInt16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 親クエリの送信に使用されたクライアントポート。
* `initial_query_start_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — 分散クエリ実行における初期クエリの開始時刻。
-* `initial_query_start_time_microseconds` ([DateTime64](../../sql-reference/data-types/datetime64.md)) — 分散クエリ実行時の初期クエリ開始時刻（マイクロ秒精度）。
+* `initial_query_start_time_microseconds` ([DateTime64](../../sql-reference/data-types/datetime64.md)) — 分散クエリ実行時の初期クエリ開始時刻 (マイクロ秒精度) 。
* `interface` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — クエリが発行されたインターフェイス。取りうる値:
* 1 — TCP。
* 2 — HTTP。
@@ -105,13 +106,13 @@ ClickHouse はこのテーブルからデータを自動的に削除しません
* 1 — `GET`メソッドが使用されました。
* 2 — `POST`メソッドが使用されました。
* `http_user_agent` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP クエリで送信された HTTP ヘッダー `UserAgent` の値。
-* `http_referer` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP クエリで送信された HTTP ヘッダー `Referer`（クエリを発行したページの絶対または部分的なアドレスを含む）。
+* `http_referer` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP クエリで送信された HTTP ヘッダー `Referer` (クエリを発行したページの絶対または部分的なアドレスを含む) 。
* `forwarded_for` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP クエリで送信される HTTP ヘッダー `X-Forwarded-For`。
-* `quota_key` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — [quotas](../../operations/quotas.md) 設定で指定された `quota key`（`keyed` を参照）。
+* `quota_key` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — [quotas](../../operations/quotas.md) 設定で指定された `quota key` (`keyed` を参照) 。
* `revision` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — ClickHouse のリビジョン番号。
* `ProfileEvents` ([Map(String, UInt64)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — さまざまなメトリクスを計測する ProfileEvents。各イベントの説明はテーブル [system.events](/operations/system-tables/events) に記載されています。
* `Settings` ([Map(String, String)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — クライアントがクエリを実行したときに変更された設定。設定変更のログ記録を有効にするには、`log_query_settings` パラメータを 1 に設定します。
-* `log_comment` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — ログコメント。任意の文字列を設定できますが、その長さは [max_query_size](../../operations/settings/settings.md#max_query_size) を超えてはなりません。この設定が定義されていない場合は空文字列です。
+* `log_comment` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — ログコメント。[max_query_size](../../operations/settings/settings.md#max_query_size) 以下の長さの任意の文字列を設定できます。定義されていない場合は空文字列です。
* `thread_ids` ([Array(UInt64)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — クエリ実行に関与したスレッド ID。これらのスレッドが同時に実行されていたとは限りません。
* `peak_threads_usage` ([UInt64)](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — クエリ実行中に同時に実行されていたスレッド数の最大値。
* `used_aggregate_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — クエリ実行中に使用された `aggregate functions` の正準名。
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
index 1f33d2324c4..5de5777f7e6 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
@@ -3464,6 +3464,42 @@ SELECT toDayOfYear(toDateTime('2023-04-21 10:20:30'))
└────────────────────────────────────────────────┘
```
+## toDaysInMonth \{#toDaysInMonth\}
+
+導入バージョン: v25.5.0
+
+`Date` または `DateTime` の月の日数を返します。
+
+戻り値の範囲は 28 ～ 31 です。
+
+**構文**
+
+```sql
+toDaysInMonth(datetime)
+```
+
+**引数**
+
+* `datetime` — 月の日数を取得する対象の日付、または日時。[`Date`](/sql-reference/data-types/date) または [`Date32`](/sql-reference/data-types/date32) または [`DateTime`](/sql-reference/data-types/datetime) または [`DateTime64`](/sql-reference/data-types/datetime64)
+
+**戻り値**
+
+指定された日付または日時が属する月の日数を返します。[`UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**例**
+
+**使用例**
+
+```sql title=Query
+SELECT toDaysInMonth(toDate('2023-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2024-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))
+```
+
+```response title=Response
+┌─toDaysInMonth(toDate('2023-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2024-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))─┐
+│ 28 │ 29 │ 31 │
+└─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┘
+```
+
## toDaysSinceYearZero \{#toDaysSinceYearZero\}
導入バージョン: v23.9.0
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
index 4bc9312f2f4..43ea40ffdde 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
@@ -613,4 +613,54 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3) AS tokens;
['abc','bc ','c d',' de','def']
```
+## tokensForLikePattern \{#tokensForLikePattern\}
+
+導入バージョン: v26.3.0
+
+指定したトークナイザーを使用して、LIKE パターン文字列をトークンに分割します。
+
+`tokens` 関数とは異なり、この関数は LIKE パターンの構文的な意味
+(先頭および末尾のワイルドカード文字など) を認識し、トークナイザー固有の
+ルールを適用して、パターンマッチングに有用なトークンを抽出します。
+
+この関数は `tokens` 関数と同じ引数セットをサポートします。`tokenizer` の後に続く追加の
+引数は、選択したトークナイザーに応じて解釈されます
+(たとえば、`ngrams` の `n`、`splitByString` の `separators`、
+および `sparseGrams` の `min_length` / `max_length` [/ `min_cutoff_length`]) 。
+
+この関数は主にデバッグおよびテスト用途を目的としており、
+LIKE パターンに対するトークン化の挙動を分析するために内部的に使用されます。
+
+**構文**
+
+```sql
+tokensForLikePattern(value[, tokenizer[, tokenizer_specific_arguments...]])
+```
+
+**Arguments**
+
+* `value` — 入力文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string) または [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring)
+* `tokenizer` — 使用するトークナイザー。有効な引数は `splitByNonAlpha`、`ngrams`、`splitByString`、`array`、`sparseGrams` です。省略可能で、明示的に指定しない場合は `splitByNonAlpha` がデフォルトになります。[`const String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `n` — 引数 `tokenizer` が `ngrams` の場合にのみ有効: n-gram の長さを指定する省略可能なパラメータです。明示的に指定しない場合は `3` がデフォルトです。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `separators` — 引数 `tokenizer` が `split` の場合にのみ有効: 区切り文字列を指定する省略可能なパラメータです。明示的に指定しない場合は `[' ']` がデフォルトです。[`const Array(String)`](/sql-reference/data-types/array)
+* `min_length` — 引数 `tokenizer` が `sparseGrams` の場合にのみ有効: gram の最小長を指定する省略可能なパラメータで、デフォルトは 3 です。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `max_length` — 引数 `tokenizer` が `sparseGrams` の場合にのみ有効: gram の最大長を指定する省略可能なパラメータで、デフォルトは 100 です。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `min_cutoff_length` — 引数 `tokenizer` が `sparseGrams` の場合にのみ有効: 最小カットオフ長を指定する省略可能なパラメータです。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**戻り値**
+
+入力文字列から生成されたトークンの配列を返します。[`Array`](/sql-reference/data-types/array)
+
+**例**
+
+**デフォルトのトークナイザー**
+
+```sql title=Query
+SELECT tokensForLikePattern('%test1,test2,test3%') AS tokens;
+```
+
+```response title=Response
+['test2']
+```
+
{/*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..77743c48a1c 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。
@@ -1925,6 +1962,43 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+## naturalSortKey \{#naturalSortKey\}
+
+導入バージョン: v25.11.0
+
+この関数は自然順でソートするために使用されます。
+
+**構文**
+
+```sql
+naturalSortKey(s)
+```
+
+**別名**: `NATURAL_SORT_KEY`
+
+**引数**
+
+* `s` — ナチュラルソートキーに変換する文字列。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**戻り値**
+
+`s` から生成されたナチュラルソートキー。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**例**
+
+**使用例**
+
+```sql title=Query
+SELECT s FROM t ORDER BY naturalSortKey(s)
+```
+
+```response title=Response
+┌─s───┐
+│ a1 │
+| a02 │
+└─────┘
+```
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
導入バージョン: v21.11.0
@@ -2185,6 +2259,42 @@ 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/data_lake/index.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
index da5d8ff35d5..c2308776755 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
@@ -1,14 +1,14 @@
---
-description: 'Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Paimon などのオープンなテーブル形式で保存されたデータに対して、ClickHouse を用いてクエリの実行、高速化、および分析を行います。'
+description: 'Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Paimon などのオープンなテーブル形式でデータをクエリし、高速化し、分析するために ClickHouse を使用します。'
pagination_prev: null
pagination_next: null
slug: /use-cases/data-lake
title: 'データレイクハウス'
-keywords: ['data lake', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake']
+keywords: ['data lake', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake', 'BigLake']
doc_type: 'landing-page'
---
-ClickHouse は [Apache Iceberg](/engines/table-engines/integrations/iceberg)、[Delta Lake](/engines/table-engines/integrations/deltalake)、[Apache Hudi](/engines/table-engines/integrations/hudi)、[Apache Paimon](/sql-reference/table-functions/paimon) などのオープンなレイクハウスのテーブル形式と統合されています。これにより、オブジェクトストレージ上のこれらの形式で既に保存されているデータに ClickHouse から接続し、既存のデータレイク基盤と ClickHouse の分析能力を組み合わせて活用できます。
+ClickHouse は、[Apache Iceberg](/engines/table-engines/integrations/iceberg)、[Delta Lake](/engines/table-engines/integrations/deltalake)、[Apache Hudi](/engines/table-engines/integrations/hudi)、[Apache Paimon](/sql-reference/table-functions/paimon) などのオープンなレイクハウスのオープンなテーブル形式と統合されています。これにより、ユーザーはオブジェクトストレージ全体でこれらの形式ですでに保存されているデータに ClickHouse を接続し、既存のデータレイク基盤と ClickHouse の分析能力を組み合わせることができます。
## ClickHouse とオープンテーブルフォーマットを組み合わせて利用する理由 \{#why-clickhouse-uses-lake-formats\}
@@ -28,7 +28,7 @@ ClickHouse は、データを複製することなく、オブジェクトスト
### データを直接読み取る \{#read-data-directly\}
-ClickHouse は、オブジェクトストレージ上のオープンなテーブルフォーマットを直接読み取るための[テーブル関数](/sql-reference/table-functions)と[エンジン](/engines/table-engines/integrations)を提供しています。[`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg)、[`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake)、[`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi)、[`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon) などの関数により、事前の設定なしで、SQL ステートメント内からレイクフォーマットのテーブルに対してクエリを実行できます。これらの関数には、S3、Azure Blob Storage、GCS など、一般的なオブジェクトストアのほとんどに対応したバージョンが用意されています。さらに、これらの関数に対応するテーブルエンジンも用意されており、基盤となるレイクフォーマットのオブジェクトストレージを参照するテーブルを ClickHouse 内に CREATE するために使用できます。これにより、クエリの実行がより容易になります。
+ClickHouse は、オブジェクトストレージ上のオープンなテーブル形式を直接読み取るための[テーブル関数](/sql-reference/table-functions)と[エンジン](/engines/table-engines/integrations)を提供しています。[`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg)、[`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake)、[`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi)、[`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon) などの関数により、事前の設定なしで、SQL ステートメント内からオープンなテーブル形式のテーブルに対してクエリを実行できます。これらの関数には、S3、Azure Blob Storage、GCS など、一般的なオブジェクトストアのほとんどに対応したバージョンが用意されています。これらの関数に相当するテーブルエンジンもあり、基盤となるオープンなテーブル形式のオブジェクトストレージを参照するテーブルを ClickHouse 内に作成するために使用できます。これにより、クエリの実行がより容易になります。
[直接クエリを実行する](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly)方法や、[データカタログに接続する](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)方法については、入門ガイドを参照してください。
@@ -38,14 +38,15 @@ ClickHouse は、オブジェクトストレージ上のオープンなテーブ
サポートされているカタログは次のとおりです:
-| Catalog | Guide |
-|---------|-------|
-| AWS Glue | [Glue Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
-| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
-| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
-| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
-| Project Nessie | [Nessie Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
-| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
+| Catalog | Guide |
+| ------------------------ | ----------------------------------------------------------------- |
+| AWS Glue | [Glue Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
+| BigLake Metastore | [BigLake Metastore ガイド](/use-cases/data-lake/biglake-catalog) |
+| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
+| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
+| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
+| Project Nessie | [Nessie Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
+| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog ガイド](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
[カタログへの接続](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)に関する入門ガイドを参照してください。
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
new file mode 100644
index 00000000000..0d93441dae9
--- /dev/null
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+slug: /use-cases/data-lake/biglake-catalog
+sidebar_label: 'BigLake Metastore'
+title: 'BigLake Metastore'
+pagination_prev: null
+pagination_next: null
+description: 'このガイドでは、ClickHouse と BigLake Metastore を使用して Google Cloud Storage にある
+ データをクエリする手順を説明します。'
+keywords: ['BigLake', 'GCS', 'データレイク', 'Iceberg', 'Google Cloud']
+show_related_blogs: true
+doc_type: 'guide'
+---
+
+import BetaBadge from '@theme/badges/BetaBadge';
+
+
+
+ClickHouse は、複数のカタログ（Unity、Glue、Polaris など）との統合をサポートしています。このガイドでは、ClickHouse 経由で [BigLake Metastore](https://cloud.google.com/biglake/docs) 内の Iceberg テーブルをクエリする手順を説明します。
+
+:::note
+この機能はベータ版のため、以下を使用して有効にする必要があります。
+`SET allow_database_iceberg = 1;`
+:::
+
+## 前提条件 \{#prerequisites\}
+
+ClickHouse から BigLake Metastore への接続を作成する前に、次のものがあることを確認してください。
+
+* BigLake Metastore が有効になっている **Google Cloud プロジェクト**
+* [Google Cloud Console](https://docs.cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc) で作成した、アプリケーション用の **Application Default Credentials** (OAuth クライアント ID とクライアント シークレット)
+* 適切なスコープ (例: `https://www.googleapis.com/auth/bigquery` および GCS 用の storage スコープ) で OAuth フローを完了して取得した **リフレッシュ トークン**
+* **warehouse** パス: テーブルが保存されている GCS バケット (および必要に応じてプレフィックス) 。例: `gs://your-bucket` または `gs://your-bucket/prefix`
+
+## BigLake Metastore と ClickHouse の接続を作成する \{#creating-a-connection\}
+
+OAuth 認証情報を設定したら、[DataLakeCatalog](/engines/database-engines/datalakecatalog) データベースエンジンを使用するデータベースを ClickHouse に作成します：
+
+```sql
+SET allow_database_iceberg = 1;
+
+CREATE DATABASE biglake_metastore
+ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
+SETTINGS
+ catalog_type = 'biglake',
+ google_adc_client_id = '',
+ google_adc_client_secret = '',
+ google_adc_refresh_token = '',
+ google_adc_quota_project_id = '',
+ warehouse = 'gs:///';
+```
+
+
+## ClickHouse を使用した BigLake Metastore テーブルのクエリ \{#querying-biglake-metastore-tables\}
+
+接続を作成したら、BigLake Metastore に登録されているテーブルをクエリできます。
+
+```sql
+USE biglake_metastore;
+
+SHOW TABLES;
+```
+
+出力例:
+
+```response
+┌─name─────────────────────┐
+│icebench.my_iceberg_table │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+```sql
+SELECT count(*) FROM `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+:::note Backticks required
+ClickHouse は複数のネームスペースをサポートしていないため、バッククォートが必要です。
+:::
+
+テーブル定義を確認するには:
+
+```sql
+SHOW CREATE TABLE `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+## BigLake から ClickHouse へのデータの読み込み \{#loading-data-into-clickhouse\}
+
+繰り返し実行するクエリを高速化するため、BigLake Metastore テーブルからローカルの ClickHouse テーブルにデータを読み込むには、MergeTree テーブルを作成し、カタログから挿入します。
+
+```sql
+CREATE TABLE clickhouse_table
+(
+ `id` Int64,
+ `event_time` DateTime64(3),
+ `user_id` String,
+ `payload` String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (event_time, id);
+
+INSERT INTO local_events
+SELECT * FROM biglake_metastore.`icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+初回ロード後は、より低レイテンシで利用するために `clickhouse_table` をクエリします。必要に応じて BigLake からデータを更新するには、`INSERT INTO ... SELECT` を再実行します。
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
index 80cc748cb1e..499d176ba31 100644
--- a/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
+++ b/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
@@ -25,9 +25,16 @@ import dashboard_edit from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-
import dashboard_clickhouse from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-clickhouse.png';
import dashboard_services from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-services.png';
import dashboard_kubernetes from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-kubernetes.png';
+import edit_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/edit-filters.png';
+import add_filter from '@site/static/images/clickstack/dashboards/add-filter.png';
+import saved_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/saved-filters.png';
+import filtered_dashboard from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filtered-dashboard.png';
+import filter_dropdown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filter-dropdown.png';
+import save_filter_values from '@site/static/images/clickstack/dashboards/save-filter-values.png';
+import drilldown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/drilldown.png';
import Tagging from '@site/i18n/jp/docusaurus-plugin-content-docs/current/_snippets/_clickstack_tagging.mdx';
-ClickStack はイベントの可視化をサポートしており、ClickStack UI（HyperDX）にはチャート機能が組み込まれています。これらのチャートはダッシュボードに追加し、他のユーザーと共有できます。
+ClickStack はイベントの可視化をサポートしており、ClickStack UI (HyperDX) にはチャート機能が組み込まれています。これらのチャートはダッシュボードに追加し、他のユーザーと共有できます。
可視化は、トレース、メトリクス、ログ、または任意のユーザー定義のワイドイベントスキーマに基づいて作成できます。
@@ -171,11 +178,66 @@ Lucene または SQL フィルターと時間範囲は、ダッシュボード
+## カスタムフィルタ \{#dashboard-listing-search\}
+
+すべてのダッシュボードで利用できる[フリーテキストフィルタ](#filter-dashboards)に加え、保存済みダッシュボードでは、ClickHouse にクエリして取得したデータから値が入力されるカスタムのドロップダウンフィルタを利用できます。これにより、再利用可能なクリック操作ベースのフィルタコントロールが提供されるため、ダッシュボードの閲覧者は式を手動で記述せずにフィルタリングできます。
+
+
+
+以下の手順では、["ダッシュボードの作成"](#creating-dashboards)セクションで作成したダッシュボードにカスタムフィルタを追加する方法を示します。
+
+
+ ### **Edit Filters** ダイアログを開く
+
+ 保存済みダッシュボードを開き、ツールバーから **Edit Filters** を選択します。
+
+
+
+ ### 新しいフィルタを追加する
+
+ **Add new filter** をクリックします。**Name** を入力し、**Data source** を選択して、**Filter expression** にフィルタ式 (ドロップダウンに表示される一意の値を取得する SQL のカラムまたは式) を入力し、フィルタを設定します。**Save filter** をクリックします。
+
+ たとえば、トレースデータ用のサービスフィルタを追加するには、`Traces` データソースで `ServiceName` をフィルタ式として使用します。
+
+
+
+ Filters モーダルには、そのダッシュボードに設定されているすべてのフィルタが表示されます。ここから既存のフィルタを編集または削除したり、追加のフィルタを加えたりできます。
+
+
+
+ ### フィルタを使用する
+
+ Filters モーダルを閉じます。新しいドロップダウンフィルタが検索バーの下に表示されます。これをクリックして利用可能な値を確認し、1 つ選択すると、ダッシュボード上のすべてのビジュアライゼーションをフィルタリングできます。
+
+
+
+ ### (任意) フィルタ値をデフォルトとして保存する
+
+ 選択したフィルタをダッシュボードのデフォルトとして保持するには、ダッシュボードメニューから **Save Query & Filters as Default** を選択します。以後、そのダッシュボードは選択したフィルタが適用された状態で常に開きます。リセットするには、同じメニューから **Remove Default Query & Filters** を選択します。
+
+
+
+
+:::note
+カスタムのドロップダウンフィルタは保存済みダッシュボードで利用できます。このパターンの実例については、[Kubernetes ダッシュボード](#kubernetes-dashboard)を参照してください。ここでは、ポッド、デプロイメント、ノード名、ネームスペース、クラスタ向けの組み込みドロップダウンフィルタが提供されています。
+:::
+
+## 検索 へのドリルダウン \{#drilldown-to-search\}
+
+ダッシュボードのタイルでは、検索 ページへのドリルダウンを利用できます。ビジュアライゼーション内のデータポイントをクリックすると、次のオプションを含むコンテキストメニューが開きます。
+
+- **View All Events** — 選択した時間範囲内のすべてのイベントを表示する検索ページに移動します。
+- **Filter by group** — 特定の系列でフィルタリングされた検索ページに移動します。
+
+
+
+これは、ダッシュボードで見つけた特定のスパイクや異常を調査する際に役立ちます。集計ビューから、基になる個々のイベントへすばやく切り替えられます。
+
## プリセット \{#presets\}
HyperDX は、標準のダッシュボード付きでデプロイされます。
-### ClickHouse ダッシュボード {#clickhouse-dashboard}
+### ClickHouse ダッシュボード \{#clickhouse-dashboard\}
このダッシュボードは、ClickHouse を監視するための可視化を提供します。このダッシュボードに移動するには、左側のメニューからこのダッシュボードを選択します。
@@ -195,7 +257,7 @@ HyperDX は、標準のダッシュボード付きでデプロイされます。
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log`
:::
-### サービスダッシュボード {#services-dashboard}
+### サービスダッシュボード \{#services-dashboard\}
サービスダッシュボードは、トレースデータに基づいて現在アクティブなサービスを表示します。これには、トレースが収集されており、有効な Traces データソースが構成されている必要があります。
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/best-practices/minimize_optimize_joins.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
index 4e73b73f7a6..0c4e150c434 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
@@ -19,7 +19,7 @@ ClickHouse는 다양한 유형과 알고리즘의 JOIN을 지원하며, 최근
* 테이블 변경이 드물거나 배치 단위 갱신이 허용 가능한 경우.
* 관계가 다대다(many-to-many)가 아니거나 카디널리티가 지나치게 높지 않은 경우.
* 쿼리되는 컬럼의 제한된 부분 집합만 필요한 경우, 즉 특정 컬럼은 비정규화에서 제외할 수 있는 경우.
-* ClickHouse 외부의 Flink와 같은 상위(upstream) 시스템으로 처리를 이전하여 실시간 보강(enrichment)이나 평탄화(flattening)를 관리할 수 있는 역량이 있는 경우.
+* ClickHouse 외부의 [Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md)와 같은 상위(upstream) 시스템으로 처리를 이전하여 실시간 보강(enrichment)이나 평탄화(flattening)를 관리할 수 있는 역량이 있는 경우.
모든 데이터를 비정규화할 필요는 없으며, 자주 쿼리되는 속성에 집중하면 됩니다. 또한 전체 서브 테이블을 중복하는 대신 집계를 점진적으로 계산하기 위해 [materialized view](/best-practices/use-materialized-views)를 사용하는 것도 고려하십시오. 스키마 변경이 드물고 지연 시간이 중요한 경우, 비정규화는 가장 우수한 성능 트레이드오프를 제공합니다.
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_notes/24_02.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
index 94f14da4955..ce6a5129145 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.2 변경 로그'
description: 'v24.2 패스트 릴리스 변경 로그'
keywords: ['changelog']
sidebar_label: '24.2'
-sidebar_position: 11
+sidebar_position: 12
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
index 4c39515ae70..7f7490c4420 100644
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+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/24.5
-title: 'v24.5 Cloud 변경 로그'
+title: 'v24.5 Cloud용 변경 로그'
description: 'v24.5에 대한 간략한 릴리스 변경 로그'
-keywords: ['changelog', 'Cloud']
+keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.5'
-sidebar_position: 10
+sidebar_position: 11
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
index 404b471365b..d7d2d1766e7 100644
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+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/24.6
-title: 'v24.6 Cloud 변경 내역'
+title: 'v24.6 Cloud용 변경 내역'
description: 'v24.6용 빠른 릴리스 변경 내역'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.6'
-sidebar_position: 9
+sidebar_position: 10
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
index fcabfb075cb..797661fe98d 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud용 v24.8 변경 로그'
description: 'v24.8 Fast 릴리스용 변경 로그'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.8'
-sidebar_position: 8
+sidebar_position: 9
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
index a7d92b2e91c..bb5ea2a50c6 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud용 v24.10 변경 로그'
description: 'v24.10의 간략한 변경 로그'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.10'
-sidebar_position: 7
+sidebar_position: 8
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
index 42d769bf450..38a81573c08 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud v24.12 변경 로그'
description: 'v24.12 빠른 릴리스 변경 로그'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.12'
-sidebar_position: 6
+sidebar_position: 7
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
index a6b91988158..0d980bc3d89 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v25.4 Cloud 변경 로그'
description: 'v25.4 빠른 릴리스 변경 로그'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.4'
-sidebar_position: 5
+sidebar_position: 6
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
index b1d3c97063f..19be4deb4da 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
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@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud용 v25.6 변경 로그'
description: 'v25.6 신속 릴리스에 대한 변경 로그'
keywords: ['변경 로그', 'Cloud']
sidebar_label: '25.6'
-sidebar_position: 4
+sidebar_position: 5
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md
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@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v25.8 Cloud 변경 로그'
description: 'v25.8 신속 릴리스 변경 로그'
keywords: ['변경 로그', 'cloud']
sidebar_label: '25.8'
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 4
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md
index 5d51f98b6b8..df065fe952e 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_10.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud용 v25.10 변경 로그'
description: 'v25.10 변경 로그'
keywords: ['변경 로그', 'Cloud']
sidebar_label: '25.10'
-sidebar_position: 2
+sidebar_position: 3
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md
index df590d9e75e..3801b3d78b2 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_12.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/25.12
-title: 'v25.12 Cloud 변경 로그'
-description: 'v25.12 변경 로그'
+title: 'v25.12 Cloud용 변경 내역'
+description: 'v25.12 변경 내역'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.12'
-sidebar_position: 1
+sidebar_position: 2
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/26_2.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/26_2.md
new file mode 100644
index 00000000000..874cd29f150
--- /dev/null
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/26_2.md
@@ -0,0 +1,688 @@
+---
+slug: /changelogs/26.2
+title: 'Cloud용 v26.2 변경 로그'
+description: 'v26.2 변경 로그'
+keywords: ['변경 로그', 'Cloud']
+sidebar_label: '26.2'
+sidebar_position: 1
+doc_type: 'changelog'
+---
+
+# Cloud용 v26.2 변경 로그 \{#v262-changelog-for-cloud\}
+
+## 하위 호환성이 없는 변경 사항 \{#backward-incompatible-changes\}
+
+### 쿼리 및 구문 변경 사항 \{#query-and-syntax-changes\}
+
+* 잘못된 별칭 치환으로 인해 발생하던 쿼리 형식 불일치 문제가 수정되었습니다. 참고: analyzer가 비활성화된 경우, 별칭 참조와 함께 `IN`을 사용하는 일부 `CREATE VIEW` 쿼리는 더 이상 처리되지 않을 수 있습니다. 이를 방지하려면 analyzer가 활성화되어 있는지 확인하십시오(analyzer는 24.3부터 기본적으로 활성화되어 있습니다). [#82838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82838) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 이제 `JOIN USING ()`의 빈 컬럼 목록은 구문 오류로 처리됩니다. 이전에는 이 문제가 쿼리 실행 시점에 `INVALID_JOIN_ON_EXPRESSION`으로 보고되었으며, 일부 경우(예: `Join` 스토리지와 조인하는 경우)에는 `LOGICAL_ERROR`를 유발할 수 있었습니다. [#92371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92371) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* 이제 `ORDER BY` 및 기타 테이블 키 표현식에서는 서브쿼리를 사용할 수 없습니다. [#96847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96847) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 데이터 타입 변경 사항 \{#data-type-changes\}
+
+* `Nullable(Tuple)` 지원이 추가되었습니다. 이를 활성화하려면 `allow_experimental_nullable_tuple_type = 1`로 설정하십시오. [#89643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89643) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* JSON 타입의 고급 공유 데이터가 이제 기본적으로 활성화됩니다. 이전 버전은 새 JSON 형식으로 작성된 데이터 파트를 읽을 수 없으므로, 25.8보다 이전 버전으로 다운그레이드할 수 없습니다. 안전하게 업그레이드하려면 `compatibility` 설정을 이전 버전으로 지정하거나, MergeTree 설정 `dynamic_serialization_version='v2'` 및 `object_serialization_version='v2'`를 설정하십시오. [#92511](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92511) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* JSON 타입의 `SKIP REGEXP`는 이제 기본적으로 부분 일치를 사용합니다. [#92847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92847) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* `Variant` 타입 불일치 시 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#95811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95811) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* PostgreSQL의 `DATE` 컬럼은 이제 ClickHouse에서 `Date32`로 추론됩니다(이전에는 `Date`로 추론되었으며, 이 경우 범위가 좁아 해당 범위를 벗어나는 값에서 오버플로가 발생할 수 있었습니다). 이제 `Date32` 값을 다시 PostgreSQL에 삽입하는 것도 지원됩니다. [#95999](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95999) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 스토리지 및 인덱스 변경 사항 \{#storage-and-index-changes\}
+
+* 객체 스토리지에서 더 효율적으로 읽을 수 있도록 역방향 텍스트 인덱스의 스토리지 레이아웃을 개선했으며, 역방향 텍스트 인덱스가 있는 테이블의 병합 성능도 개선했습니다. 25.12 버전 이전에 실험적 텍스트 인덱스를 사용한 경우, 업그레이드 전에 해당 인덱스를 삭제한 뒤 새 버전에서 다시 빌드해야 합니다. [#91518](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91518) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 통계의 스토리지 형식이 변경되었습니다 — 이제 모든 통계가 단일 파일에 저장됩니다. [#93414](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93414) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 손상된 파트를 방지하기 위해 이제 인덱스 파일 이름이 이스케이프됩니다. 이전 버전에서 생성된, 이름에 ASCII 이외의 문자가 포함된 인덱스는 ClickHouse가 로드하지 못합니다. 이를 처리하려면 MergeTree 설정 `escape_index_filenames`를 사용하십시오. [#94079](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94079) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+
+### 제거된 기능 \{#removed-features\}
+
+* `DEFLATE_QPL` 및 `ZSTD_QAT` 코덱이 제거되었습니다. 업그레이드하기 전에 이 코덱으로 압축된 기존 데이터를 다른 코덱으로 변환하십시오. 참고로, 이전에는 이 코덱을 사용하려면 `enable_deflate_qpl_codec` 또는 `enable_zstd_qat_codec`를 활성화해야 했습니다. [#92150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92150) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 단순 `ALIAS` 컬럼에 대한 `INSERT`는 더 이상 지원되지 않습니다([#84154](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/84154)를 되돌림). 이 기능은 사용자 지정 형식에서는 작동하지 않았으며 setting으로 제어되지도 않았습니다. [#92849](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92849) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* `Lazy` 데이터베이스 엔진이 제거되어 더 이상 사용할 수 없습니다. [#93627](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93627) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 사용할 수 없게 되는 버그로 인해 `metric_log`의 `transposed_with_wide_view` 모드가 제거되었습니다. 이제 `system.metric_log`를 이 모드로 정의할 수 없습니다. [#93867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93867) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 설정 및 구성 변경 사항 \{#settings-and-configuration-changes\}
+
+* 데이터 레이크 카탈로그가 객체 스토리지에 액세스할 수 없으면 이제 새로운 설정에서 오류를 발생시킵니다. [#93606](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93606) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 워크로드에 대한 CPU 스케줄링은 이제 기본적으로 선점형입니다. `cpu_slot_preemption` 서버 설정을 참조하십시오. [#94060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94060) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* `exact_rows_before_limit`, `rows_before_aggregation`, `cross_to_inner_join_rewrite`, `regexp_dict_allow_hyperscan`, `regexp_dict_flag_case_insensitive`, `regexp_dict_flag_dotall`, `dictionary_use_async_executor` 설정이 형식 설정에서 일반 설정으로 재분류되었습니다. 이는 대부분 내부 변경이며, 사용자에게 보이는 부작용은 없습니다. 다만 이러한 설정 중 하나라도 Iceberg, DeltaLake, Kafka, S3, S3Queue, Azure, Hive, RabbitMQ, Set, FileLog 또는 NATS 테이블 엔진 정의에 지정한 경우는 예외입니다. 이제 이러한 정의는 조용히 무시되지 않고 오류를 발생시킵니다. [#94106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94106) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `do_not_merge_across_partitions_select_final`의 동작 의미가 단순화되었습니다. 이전에는 이 기능이 명시적으로 설정되지 않았더라도 자동으로 활성화될 수 있었고, 이로 인해 혼란과 프로덕션 환경 문제가 발생했습니다. 이제 `1`로 설정하면 기능이 무조건 활성화되며, `0`으로 설정하면 새 설정 `enable_automatic_decision_for_merging_across_partitions_for_final`(기본값 `1`)을 따릅니다. [#96110](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96110) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* S3 스키마 검증이 추가되었습니다. [#96194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96194) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 이제 `apply_row_policy_after_final` 설정이 기본적으로 활성화되어 `ROW POLICY`가 원래와 같이 `FINAL`을 따르도록 보장합니다. 이전에 `FINAL` 전에 행 정책을 적용하기 위해 `optimize_move_to_prewhere_if_final=1`에 의존했다면, 대신 `apply_row_policy_after_final=0`을 사용하십시오. [#97279](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97279) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+
+### 보안 및 액세스 제어 변경 사항 \{#security-and-access-control-changes\}
+
+* `joinGet`/`joinGetOrNull`는 이제 기반이 되는 Join 테이블에 대해 `SELECT` 권한을 적용합니다. `joinGet('db.table', 'column', key)`를 실행하려면 키 컬럼과 조회할 속성 컬럼 모두에 대한 `SELECT` 권한이 필요합니다. 이러한 권한이 없으면 쿼리가 `ACCESS_DENIED`와 함께 실패합니다. 마이그레이션하려면 전체 테이블 액세스에는 `GRANT SELECT ON db.join_table TO user`로 권한을 부여하고, 컬럼 수준 액세스에는 `GRANT SELECT(key_col, attr_col) ON db.join_table TO user`로 권한을 부여하십시오. [#94307](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94307) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* `CREATE TABLE ... AS ...` 쿼리는 이제 `SHOW TABLES`가 아니라 `SHOW COLUMNS` 권한이 필요합니다. 이전에는 `SHOW TABLES` 권한을 잘못 검사하고 있었습니다. [#94556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94556) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+### 삽입 및 중복 제거 변경 사항 \{#insert-and-deduplication-changes\}
+
+* 이제 모든 삽입에 대해 기본적으로 중복 제거가 활성화됩니다. 이전에는 비동기 삽입과 materialized view에는 비활성화되어 있었고, 동기 삽입에는 활성화되어 있었습니다. 이전 동작을 유지하려면 `deduplicate_insert='backward_compatible_choice'`를 명시적으로 설정하십시오(`deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views`도 동일). [#95970](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95970) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### 시스템 테이블 변경 사항 \{#system-table-changes\}
+
+* 이제 S3Queue 및 AzureQueue의 인메모리 메타데이터가 제한됩니다. 시스템 테이블 이름이 변경되었습니다. `system.s3queue`는 이제 `system.s3queue_metadata_cache`로, `system.azure_queue`는 이제 `system.azure_queue_metadata_cache`로 변경되었습니다. [#95809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+
+### 기타 호환성에 영향을 주는 변경 사항 \{#other-breaking-changes\}
+
+* 잘못된 입력으로 호출될 경우 충돌하거나 멈출 수 있던 h3 인덱스 함수를 수정했습니다. [#93657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93657) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+
+## 새로운 기능 \{#new-features\}
+
+### 인증 \{#authentication\}
+
+* 시간 기반 일회용 비밀번호(TOTP) 인증 방식을 지원합니다. [#71273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71273) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+
+### 함수 \{#functions\}
+
+* 지정된 구분자로 분리된 문자열에서 부분 문자열의 순서를 뒤집는 `reverseBySeparator` 함수를 추가했습니다. [#91780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91780) ([Xuewei Wang](https://github.com/Sallery-X)).
+* sRGB와 OKLAB 색 공간 간 변환을 위한 `colorOKLABToSRGB` 및 `colorSRGBToOKLAB` 함수를 추가했습니다. [#93361](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93361) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* 두 점 사이의 [코사인 거리](https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity#Cosine_distance)를 근사하는 `cosineDistanceTransposed` 함수를 추가했습니다. [#93621](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93621) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `xxh3_128` 해시 함수를 추가했습니다. [#96055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96055) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* MergeTree 인덱스 사용을 분석하는 `mergeTreeAnalyzeIndex()` 함수를 추가했습니다. [#92954](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92954) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 이제 함수는 새로운 `FunctionVariantAdaptor`를 통해 `Variant` 타입을 지원합니다. [#90900](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90900) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* 이제 일부 함수는 SQL에서 괄호 없이 호출할 수 있습니다. [#94678](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94678) ([Aly Kafoury](https://github.com/AlyHKafoury)).
+
+### 시스템 테이블 \{#system-tables\}
+
+* UDF 로딩 상태와 구성 정보를 모니터링하기 위한 `system.user_defined_functions` 테이블이 추가되었습니다. [#90340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90340) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)).
+* `system.zookeeper_info` 테이블이 추가되었습니다. [#90809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90809) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
+* 소수를 오름차순으로 포함하는 `system.primes` 테이블과 `primes` 테이블 함수가 추가되었습니다. [#92776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92776) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 각 데이터 파트의 파일 수를 표시하는 `files` 컬럼이 `system.parts` 테이블에 추가되었습니다. [#94337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94337) ([Match](https://github.com/gayanMatch)).
+* 기존 failpoint와 해당 항목의 활성화 여부를 확인할 수 있는 `system.fail_points` 테이블이 추가되었습니다. [#96762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96762) ([Pedro Ferreira](https://github.com/PedroTadim)).
+
+### 테이블 엔진 및 스토리지 \{#table-engines-and-storage\}
+
+* `Array` 컬럼에 대한 텍스트 인덱스 지원이 추가되었습니다. [#89895](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89895) ([Jimmy Aguilar Mena](https://github.com/Ergus)).
+* Paimon REST 카탈로그 지원이 추가되었습니다. [#92011](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92011) ([JIaQi Tang](https://github.com/JiaQiTang98)).
+* `icebergLocalCluster` 테이블 함수가 추가되었습니다. [#93323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93323) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* `lazy_load_tables` 데이터베이스 설정이 추가되었습니다. 이 설정을 활성화하면 데이터베이스 시작 시 테이블을 로드하지 않고, 대신 경량 `StorageTableProxy`를 생성하며 실제 테이블 엔진은 처음 접근할 때 구체화됩니다. [#96283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96283) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+* `DatabaseReplicated`에 대한 보조 ZooKeeper 지원이 추가되었습니다. [#91683](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91683) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+* 이제 캐시에 있는 데이터 파일과 시스템 파일을 별도의 세그먼트로 분할할 수 있습니다. [#87834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87834) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* 중복 파일 다운로드를 방지해 읽기 성능을 개선하는 Parquet 메타데이터용 새로운 SLRU 캐시가 추가되었습니다. 이 캐시는 `SYSTEM DROP PARQUET METADATA CACHE`로 비울 수 있습니다. [#89750](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89750) ([Grant Holly](https://github.com/grantholly-clickhouse)).
+* 이제 데이터 레이크 테이블은 Parquet reader v3에서 `PREWHERE` 및 다단계 `PREWHERE`를 지원합니다. [#93542](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93542) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 여러 레플리카에 걸친 분산 인덱스 분석 기능이 추가되어 공유 스토리지 및 대용량 데이터 환경에서 유용합니다. [#86786](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86786) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+### Insert 및 중복 제거 \{#insert-and-deduplication\}
+
+* 이제 비동기 insert의 중복 제거가 종속 materialized view와도 함께 작동합니다. `block_id` 충돌이 발생하면 원본 블록을 필터링하여 충돌한 `block_id`와 연결된 행을 제거하고, 남은 행은 관련된 모든 materialized view 쿼리를 거쳐 변환됩니다. [#89140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89140) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 이제 비동기 insert가 병렬 quorum을 지원합니다. 삽입된 데이터는 quorum에 복제되며, 중복이 발견되면 이전에 삽입된 데이터도 복제될 때까지 쿼리가 대기합니다. [#93356](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93356) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 통합된 중복 제거 해시로의 마이그레이션을 활성화하기 위해 `insert_deduplication_version` 서버 설정이 추가되었습니다. [#95409](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95409) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 중복 제거 해시 마이그레이션이 시작되었습니다. [#97562](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97562) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
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+### SQL 및 쿼리 기능 \{#sql-and-query-features\}
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+* 기존 `SYSTEM DROP [...] CACHE`의 더 명확한 대안으로 `SYSTEM CLEAR [...] CACHE` 구문이 추가되었습니다. 기존 구문도 계속 사용할 수 있습니다. [#93727](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93727) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* 결과 파트를 커밋하지 않고 머지를 시뮬레이션하는 `OPTIMIZE DRY RUN PARTS ` 쿼리가 추가되었습니다. 머지의 정확성을 확인하고, 머지 관련 버그를 재현하며, 머지 성능을 벤치마킹하는 데 유용합니다. [#96122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96122) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 이제 `ignore_on_cluster_for_replicated_database` 설정이 활성화된 경우 Replicated 데이터베이스에서 `ON CLUSTER`가 포함된 DDL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이때 클러스터 이름은 무시됩니다. [#92872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92872) ([Kirill](https://github.com/kirillgarbar)).
+* 프로젝션 인덱스 기능을 단순화하고 확장하기 위한 새로운 구문과 프레임워크가 도입되었습니다. [#91844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91844) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
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+### 설정 및 구성 \{#settings-and-configuration\}
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+* 삽입 블록이 생성되는 방식을 더 세밀하게 제어할 수 있도록 `max_insert_block_size_bytes` 설정이 추가되었습니다. [#92833](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92833) ([Kirill Kopnev](https://github.com/Fgrtue)).
+* `use_primary_key` 설정이 추가되었습니다. 기본 키(primary key)를 기반으로 한 그래뉼 가지치기를 비활성화하려면 이 값을 `false`로 설정하십시오. [#93319](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93319) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* `default_dictionary_database` 설정이 추가되었습니다. 이 설정을 사용하면 데이터베이스 한정자 없이 참조되는 외부 딕셔너리(external dictionaries)를 지정된 기본 데이터베이스에서 ClickHouse가 조회할 수 있습니다. 이를 통해 XML로 정의된 전역 딕셔너리에서 SQL로 정의된 데이터베이스별 딕셔너리로의 마이그레이션이 간소화됩니다. [#91412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91412) ([Dmitrii Plotnikov](https://github.com/dimbo4ka)).
+* 테이블에서 사용 중인 named collection이 삭제되지 않도록 `check_named_collection_dependencies` 설정이 추가되었습니다(기본적으로 활성화됨). [#96181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96181) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 동시성 제어를 위한 max-min 공정 스케줄러가 추가되었습니다. 이에 따라 많은 쿼리가 제한된 CPU 슬롯을 두고 경쟁하는 높은 과구독 상황에서 공정성이 더욱 향상됩니다. 이제 `concurrent_threads_scheduler` 서버 설정의 기본값이 `fair_round_robin` 대신 `max_min_fair`이므로, 짧게 실행되는 쿼리가 오래 실행되는 쿼리 때문에 더 이상 불이익을 받지 않습니다. [#94732](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94732) [#95300](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95300) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* ClickHouse 시작 및 종료 시 콘솔 로그 레벨을 각각 재정의할 수 있도록 `logger.startup_console_level` 및 `logger.shutdown_console_level` 구성 옵션이 추가되었습니다. [#95919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95919) ([Garrett Thomas](https://github.com/garrettthomaskth)).
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+### 모니터링 \{#monitoring\}
+
+* 버전 정보가 포함된 `ClickHouse_Info` 메트릭이 Prometheus `/metrics` 엔드포인트에 추가되어, 시간 경과에 따른 상세 버전 정보를 추적하는 차트를 생성할 수 있게 되었습니다. [#91125](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91125) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)).
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+## 실험적 기능 \{#experimental-features\}
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+* 이제 벡터 검색은 클러스터의 레플리카 전체에 부하를 분산할 수 있으므로, 단일 VM의 메모리 용량을 초과하는 대규모 벡터 인덱스도 지원할 수 있습니다. [#95876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95876) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `ast_fuzzer_runs` 및 `ast_fuzzer_any_query` 설정으로 제어되는 서버 측 AST 퍼저가 추가되었습니다. 이 설정을 활성화하면 서버는 각 쿼리를 정상적으로 실행한 후 무작위 뮤테이션을 수행하고, 그 결과는 폐기합니다. [#97568](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97568) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+## 개선 사항 \{#improvements\}
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+### 쿼리 및 SQL \{#query-and-sql-improvements\}
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+* 상관 서브쿼리가 이제 더 많은 테이블 엔진과 데이터 소스 유형을 지원합니다. [#90175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90175) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 이제 스칼라 값에 대해서도 상수가 아닌 `IN`을 지원합니다(예: `val1 NOT IN if(cond, val2, val3)`). [#93495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93495) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* 조인에서 확장 테이블 별칭을 지원하도록 추가되었습니다(예: `SELECT * FROM (SELECT 1) AS t(a) JOIN (SELECT 1) AS u(b) ON a = b`). [#95331](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95331) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `EXPLAIN indices = 1`이 이제 `EXPLAIN indexes = 1`의 별칭으로 지원됩니다. [#92774](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92774) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* `numbers` 및 `primes` 테이블 함수의 필터 푸시다운이 개선되었습니다 — 이제 ClickHouse는 `WHERE` 조건에서 보수적인 값 범위를 도출해 시퀀스 생성을 제한함으로써, 범위가 제한되지 않은 스캔을 방지할 수 있습니다. [#96115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96115) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 이제 Equivalent sets 최적화가 여러 개의 연속된 `INNER JOIN` 연산 전반에서 작동하므로, 체인 내 어느 테이블에 적용된 필터든 관련된 모든 테이블에 자동으로 푸시다운됩니다. [#96596](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96596) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* 이제 `FROM`의 단일 서브쿼리에는 자동 클러스터 테이블 함수가 사용됩니다. [#96332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96332) ([phulv94](https://github.com/phulv94)).
+* 접두사에 ASCII 문자만 포함된 경우, `startsWithUTF8`로 필터링할 때 이제 기본 키 인덱스가 사용됩니다. [#97055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97055) ([vkcku](https://github.com/vkcku)).
+* `assumeNotNull`, `coalesce`, 및 `ifNull`은 이제 키 컬럼이 이러한 함수로 감싸진 경우 범위 조건에 대해 기본 키 및 스킵 인덱스 프루닝을 가능하게 합니다. [#94754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94754) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 사용되지 않는 컬럼은 이제 MergeTree에서 읽을 때 읽기 단계에서 함께 제거되며, 이는 특히 필터가 `PREWHERE`로 푸시다운될 때 유용합니다. [#89982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89982) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* `use_join_disjunctions_push_down` 최적화가 이제 기본적으로 활성화되었습니다. [#89313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `enable_join_runtime_filters` 최적화는 이제 기본적으로 활성화됩니다. [#89314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89314) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* JOIN 런타임 필터 오버헤드는 이제 블룸 필터에서 설정된 비트 수가 너무 많거나 걸러지는 행 수가 너무 적을 때 필터를 자동으로 비활성화하여 줄였습니다. [#91578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91578) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* 조인 재정렬 시 런타임 해시 테이블 크기 통계를 사용할지 여부를 제어하는 `use_hash_table_stats_for_join_reordering` 설정(기본적으로 활성화)을 추가했습니다. [#93912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93912) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* 인덱스 분석은 이제 쿼리가 로컬에서 실행되든 병렬 레플리카를 사용해 실행되든 관계없이 한 번만 수행됩니다. [#94854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94854) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `FINAL` 쿼리에서 skip 인덱스가 기본 키에 포함된 컬럼에 대한 경우, 이제 다른 파트에서 수행되는 추가 기본 키 교차 검사를 건너뜁니다. [#93899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93899) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `DROP DATABASE`는 이제 역방향 종속성 순서로 테이블을 삭제하므로, 데이터베이스에 로드 종속성이 있는 테이블이 포함된 경우 크래시 안전성이 향상됩니다. [#97057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97057) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 뮤테이션을 동기식으로 대기할 때 이제 쿼리 취소 및 시간 제한이 적용됩니다. [#96756](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96756) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `DROP COLUMN` 뮤테이션 후 빠르게 `ADD COLUMN`을 실행할 경우 삭제된 데이터가 되살아나는 현상을 방지했습니다. [#96713](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96713) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `UPDATE` 및 `RENAME COLUMN`이 포함된 상충하는 `ALTER` 식은 이제 논리 오류 대신 적절한 예외를 발생시킵니다. [#96022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96022) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 이제 집계 키 컬럼에 대해서도 추정 총 행 수와 NDV(고유 값 개수) 통계가 수집됩니다. [#92812](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92812) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* 이제 모든 레플리카가 병렬 레플리카 읽기 시 orphaned range를 병렬로 가져올 수 있게 되어, 부하 분산이 개선되고 롱테일 지연 시간이 감소합니다. [#91374](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91374) ([zoomxi](https://github.com/zoomxi)).
+* 선택도가 매우 높은 `PREWHERE` 필터를 사용하는 자동 병렬 레플리카의 추정 정확도가 개선되었습니다. [#97231](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97231) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `joinGet`이 이제 임시 테이블도 지원합니다. [#92973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92973) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* 이제 외부 집계, 정렬, 조인은 모든 컨텍스트에서 `temporary_files_codec` 쿼리 설정이 적용됩니다. [#92388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92388) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* 벡터 유사도 검색 계획 최적화는 이제 검색 대상 컬럼에 인덱스가 있는 경우에만 적용됩니다. [#94998](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94998) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+
+### 테이블 엔진 및 스토리지 \{#table-engines-and-storage-improvements\}
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+* `StorageEmbeddedRocksDB`가 이제 여러 컬럼을 기본 키로 지원합니다. [#33917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/33917) ([usurai](https://github.com/usurai)).
+* `ALTER TABLE ATTACH PART FROM ` 구문이 추가되어, 파일시스템에서 이름을 수동으로 바꾸지 않아도 `detached/`의 임의의 하위 디렉터리(예: `broken-on-start` 또는 `unexpected` 접두사가 있는 파트)에서 파트를 attach할 수 있습니다. [#74816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/74816) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* `min_free_disk_bytes_to_perform_insert`가 이제 JBOD 볼륨에서 올바르게 동작합니다. [#90878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90878) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+* 이제 TTL drop-part 머지 중에도 `max_parts_to_merge_at_once`가 적용됩니다. [#95315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95315) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 백그라운드 작업(mutate, merge)은 이제 `default` 프로필을 통해 일반 쿼리와 설정을 공유하지 않고, `background` 프로필을 통해 별도로 구성할 수 있습니다. [#93905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93905) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* 크기를 정확히 계산하도록 서브컬럼 읽기를 개선해 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높였습니다. [#96251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96251) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 과도한 메모리 사용을 방지하기 위해 `split_intersecting_parts_ranges_into_layers`로 생성되는 파이프라인 스트림 수를 제한했습니다. [#96478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96478) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 텍스트 인덱스가 이제 GA가 되었습니다. [#96794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96794) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `QBit`가 이제 GA가 되었습니다. [#95358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95358) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* 이제 `QBit`에 대해 동등 비교를 수행할 수 있습니다. [#94078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94078) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `enable_positional_arguments_for_projections`를 사용해 테이블 스키마를 저장할 때 이제 위치 인수 대신 표현식이 치환되므로, 해당 설정을 비활성화한 상태에서도 서버를 재시작할 수 있습니다. [#96372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96372) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Replicated 데이터베이스에서는 이제 더미 쿼리가 실행될 때마다 캐시된 클러스터가 업데이트되지 않습니다. [#96897](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96897) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+* DDLWorker 상태를 재설정하는 `SYSTEM RESET DDL WORKER [ON CLUSTER]` 쿼리가 추가되었습니다. 이 쿼리는 호스트 ID가 업데이트될 때 레플리카 활동을 새로 고치는 데 유용합니다. [#93780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93780) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
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+### 데이터 레이크 \{#data-lakes-improvements\}
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+* DeltaLake 삭제 벡터 지원이 추가되었습니다. [#93852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93852) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 이제 `deltaLakeCluster`에서도 삭제 벡터를 지원합니다. [#94365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94365) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 이제 macOS에서 DeltaLake를 사용할 수 있습니다. [#95985](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95985) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 이제 DeltaLake는 메타데이터의 `count()` 결과를 사용하여 `system.tables`에 올바른 테이블 통계(총 바이트 수/행 수)를 표시합니다. [#96190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96190) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* `system.tables`에서 DeltaLake 테이블을 쿼리할 때 객체 스토리지 읽기를 건너뛰도록 개선되었습니다. [#95899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95899) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* delta-kernel 로깅을 디버깅하기 위한 `SYSTEM RELOAD DELTA KERNEL TRACING ` 명령이 추가되었습니다. [#96763](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96763) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Glue 메타데이터에 `metadata_location`이 지정되지 않은 경우 Iceberg 테이블 메타데이터 위치를 이제 자동으로 추론합니다. [#91994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91994) ([Andrey Zvonov](https://github.com/zvonand)).
+* 이제 Iceberg manifest 파일 엔트리는 position delete 파일 이름의 하한과 상한을 파싱하여 데이터 파일 선택을 개선합니다. [#93980](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93980) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+* Iceberg 테이블에서 `PREWHERE` 최적화가 활성화되었습니다. [#95476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95476) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 이제 Iceberg 테이블에서 데이터 파일 리더와 position delete 파일 리더가 스레드 및 메모리 제한을 공유합니다. [#94701](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94701) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* Iceberg 테이블에 `ALTER TABLE RENAME COLUMN` 지원이 추가되었습니다. [#97455](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97455) ([murphy-4o](https://github.com/murphy-4o)).
+* 데이터 레이크에 Google Cloud Storage 지원이 추가되었습니다. [#93866](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93866) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 이제 Unity Catalog를 사용하는 장시간 실행 쿼리 중에 S3 액세스 토큰이 동적으로 새로 고쳐집니다. [#95069](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95069) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* `aws_role_arn` 및 `aws_role_session_name` 설정을 통해 Glue catalog에 대한 역할 기반 액세스가 추가되었습니다. [#90825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90825) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+
+### S3Queue \{#s3queue-improvements\}
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+* S3Queue가 이제 ordered mode에서 hive 파티셔닝을 추적합니다. [#81040](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/81040) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* S3Queue의 ordered mode 처리를 버킷 기반으로 리팩터링하여 Keeper 요청 수를 줄이고 성능을 개선했습니다. [#92889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92889) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* S3Queue ordered mode에 보다 범용적인 파티셔닝 지원을 추가했습니다. [#94321](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94321) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* ordered mode의 S3Queue에 파티션 키 기반 버킷팅을 추가했습니다. [#94698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94698) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* `keeper_path` 설정을 통해 S3Queue의 보조 ZooKeeper를 지원합니다. [#95203](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95203) ([Diego Nieto](https://github.com/lesandie)).
+* 이제 S3(Azure)Queue의 ordered mode는 제한을 추적하여 실패한 노드를 정리합니다. [#94412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94412) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+### S3 및 객체 스토리지 \{#s3-and-object-storage-improvements\}
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+* S3 `x-amz-server-side-encryption` 헤더가 더 이상 `HeadObject`, `UploadPart`, `CompleteMultipartUpload` 요청에 전달되지 않습니다. [#64577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/64577) ([Francisco J. Jurado Moreno](https://github.com/Beetelbrox)).
+* 이제 S3 테이블 엔진과 `s3` 테이블 함수의 명명된 컬렉션(named collections)에서 `storage_class_name`을 지정할 수 있습니다. [#91926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91926) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* 인스턴스 프로필 자격 증명을 사용해 다수의 S3 쿼리를 동시에 실행할 때 발생하던 EC2 메타데이터 엔드포인트의 스로틀링 문제를 수정했습니다. 이제 자격 증명 공급자가 캐시되며 모든 쿼리에서 공유됩니다. [#92891](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92891) ([Sav](https://github.com/sberss)).
+* MinIO 전용 오류에 대한 오류 코드 매핑을 포함해 AWS S3 C++ SDK에 MinIO 호환성 지원을 추가하여, 자체 호스팅 MinIO 클러스터의 안정성을 개선했습니다. [#93082](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93082) ([XiaoBinMu](https://github.com/Binnn-MX)).
+* 자격 증명을 검사하라는 안내를 추가해 S3 인증 오류 메시지를 개선했습니다. [#95648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95648) ([Gerald Latkovic](https://github.com/batkovic75)).
+* 이제 Azure Blob Storage는 기본 복사가 어떤 오류로든 실패하면 읽기-쓰기 복사로 대체됩니다(이전에는 Unauthorized 오류에서만 대체됨). [#92888](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92888) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
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+### 함수 \{#functions-improvements\}
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+* `avg()`가 이제 `Date`, `DateTime`, `Time` 값을 인수로 지원합니다. [#87845](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87845) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `mapContainsKeyLike` 및 `mapContainsValueLike`가 이제 `mapKeys()` 또는 `mapValues()`에 대한 텍스트 인덱스를 활용할 수 있습니다. [#93049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93049) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)).
+* `flipCoordinates`가 이제 `Geometry` 타입을 지원합니다. [#93303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93303) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* `hasAnyTokens` 및 `hasAllTokens` 함수의 64개 토큰 제한을 제거했습니다. [#95152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95152) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)).
+* 다른 거리 함수와의 일관성을 위해 `cosineDistance`의 별칭으로 `distanceCosine`을 추가했습니다. [#96065](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96065) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* ClickHouse KQL에 `iif` 함수를 추가했습니다. [#94790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94790) ([happyso](https://github.com/sunyeongchoi)).
+* `use_variant_as_common_type`가 이제 기본적으로 활성화되어, `Array`, `UNION` 쿼리 및 `if`/`multiIf`/`case` 분기 내에서 서로 호환되지 않는 타입을 허용합니다. [#90677](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90677) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 설정 및 구성 \{#settings-and-configuration-improvements\}
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+* `use_skip_indexes_on_data_read`가 이제 기본적으로 활성화되었습니다. [#93407](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93407) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `add_minmax_index_for_time_columns` 설정이 추가되었습니다 — 이 설정을 활성화하면 모든 `Date`, `Date32`, `Time`, `Time64`, `DateTime`, `DateTime64` 컬럼에 대해 minmax 인덱스가 자동으로 생성됩니다. [#93355](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93355) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)).
+* 머지 중 통계를 구체화할지 여부를 제어하는 `materialize_statistics_on_merge` 설정(기본적으로 활성화됨)이 추가되었습니다. [#93379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93379) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* 악의적인 페이로드를 방지할 수 있도록, 바이너리 형식에서 디코딩할 수 있는 총 타입 노드 수를 제한하는 `input_format_binary_max_type_complexity` 설정이 추가되었습니다. [#92519](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92519) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `trace_profile_event`를 사용한 추적을 특정 이벤트 이름으로만 제한할 수 있도록 `trace_profile_events_list` 설정을 추가했습니다. [#92298](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92298) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 경로 중 하나는 리터럴이고 다른 하나는 중첩 객체인 JSON에서 중복 경로를 허용하는 `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` 설정을 추가했습니다. 이는 경로 중복 제거가 강제되기 전에 생성된 데이터와의 하위 호환성을 위한 것입니다. [#93604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93604) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 머지 및 파싱 과정에서 JSON 컬럼의 동적 서브컬럼을 제한하기 위해 `merge_max_dynamic_subcolumns_in_compact_part` MergeTree 설정과 `max_dynamic_subcolumns_in_json_type_parsing` 쿼리 수준 설정이 추가되었습니다. [#94184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94184) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* `use_primary_key` 및 `use_skip_indexes`와의 일관성을 위해 `allow_statistics_optimize`의 별칭으로 `use_statistics`를 추가했습니다. [#94366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94366) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 숫자를 Enum으로 변환할 때 요소 존재 여부를 검사할 수 있도록 `input_format_numbers_enum_on_conversion_error`를 활성화했습니다. [#94384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94384) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)).
+* 테이블에 행 정책이 있지만 현재 사용자에게 적용되는 정책이 없는 경우 예외를 발생시켜 잠재적인 구성 오류를 감지하는 설정이 추가되었습니다. [#95014](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95014) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+* 호환성 버전 26.2 이상에서는 `enable_max_bytes_limit_for_min_age_to_force_merge`가 이제 기본적으로 활성화되었습니다. [#95917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95917) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)).
+* `core_dump.size_limit`은 이제 서버를 재시작하지 않아도 핫 리로드가 가능합니다. [#96524](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96524) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 이제 구성을 다시 로드할 때도 명령줄 재정의가 적용됩니다. [#80295](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/80295) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 서버 로그에 크기와 시간을 조합한 회전 전략이 추가되었습니다. [#87620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87620) ([Jianmei Zhang](https://github.com/zhangjmruc)).
+* 이제 파트 수(`distributed_index_analysis_min_parts_to_activate`)와 인덱스 크기(`distributed_index_analysis_min_indexes_size_to_activate`)를 기준으로 분산 인덱스 분석을 활성화할 수 있게 되었습니다. [#95216](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95216) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 통계 캐시가 이제 기본적으로 활성화되며, 업데이트 주기는 300초입니다. [#95841](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95841) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* 이제 `path` 구성 매개변수는 시작 시 작업 디렉터리를 기준으로 조회되며, 데이터 디렉터리가 비정상적인 위치에 배치되는 것을 방지합니다. [#96305](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96305) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 시스템 테이블 및 모니터링 \{#system-tables-and-monitoring-improvements\}
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+* 진단 기능을 개선하기 위해 `system.mutations`에 `parts_postpone_reasons` 컬럼이 추가되었습니다. [#92206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92206) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* `system.data_skipping_indices`에 `creation`(implicit/explicit) 컬럼이 추가되었습니다. [#92378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92378) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 이제 실행 중인 작업이 `system.background_schedule_pool` 및 해당 로그 테이블에 반영됩니다. [#92587](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92587) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 실행 중인 비내부 쿼리 수를 추적하는 `QueryNonInternal` 메트릭이 추가되었습니다. 이를 통해 `max_concurrent_queries` 제한에 대한 동시성을 모니터링할 수 있습니다. [#94284](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94284) ([Ashwath Singh](https://github.com/ashwath)).
+* 가장 오래 실행 중인 머지의 경과 시간을 나타내는 비동기 메트릭이 추가되었습니다. [#94825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94825) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 물리적 연결 정보를 반영하도록 `query_log`에 `connection_address`와 `connection_port`가 추가되었습니다(프록시를 통해 연결된 경우에 유용합니다). [#95471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95471) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+* `system.crash_log`에 더 많은 정보가 추가되었습니다. [#94112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94112) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* `system.aggregated_zookeeper_log`에 구성 요소 이름이 추가되었습니다. [#95882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95882) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 사용 가능한 모든 토크나이저를 보여주는 `system.tokenizers` 테이블이 추가되었습니다. [#96753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96753) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* jemalloc 메모리 할당자 통계를 대화형으로 시각화할 수 있도록 `system.jemalloc_stats` 테이블과 `/jemalloc.html` HTTP 엔드포인트가 추가되었습니다. [#97077](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97077) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* raw, symbolized, collapsed 출력 형식을 지원하며 jemalloc 힙 프로파일을 읽고 분석할 수 있는 `system.jemalloc_profile_text` 테이블이 추가되었습니다. [#97218](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97218) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* `MUTATE_PART` 및 `MUTATE_PART_START` 이벤트에 대해 `system.part_log`에 `mutation_ids`가 추가되었습니다. [#93811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93811) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* 중첩된 전역 서버 설정(예: `logger.level`)이 이제 `system.server_settings`에 일부 표시됩니다. [#94001](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94001) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* 이제 `view_duration_ms`는 스레드 지속 시간의 합이 아니라 그룹이 활성 상태였던 시간을 표시합니다. [#94966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94966) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 이제 `system.blob_storage_log`를 Azure Blob Storage, Local, HDFS에서 사용할 수 있습니다. 또한 `error_code` 컬럼이 추가되었습니다. [#93105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 평균보다 느린 백그라운드 작업이 이제 구성 가능한 임계값(`background_schedule_pool_log.duration_threshold_milliseconds`, 기본값 30ms)에 따라 로그에 기록됩니다. [#92965](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92965) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* URL 저장소의 비밀번호가 더 이상 쿼리 로그에 표시되지 않습니다. [#93245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93245) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+
+### ClickHouse Keeper \{#clickhouse-keeper-improvements\}
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+* 로그가 마지막으로 커밋된 인덱스보다 앞선 경우 Keeper 로그 엔트리의 간격을 올바르게 처리합니다. [#90403](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90403) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Keeper 요청에 대한 OpenTelemetry 추적을 추가했습니다. [#91332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91332) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 새로운 Keeper 메트릭 `KeeperChangelogWrittenBytes`, `KeeperChangelogFileSyncMicroseconds`, `KeeperSnapshotWrittenBytes`, `KeeperSnapshotFileSyncMicroseconds`, `KeeperBatchSizeElements`, `KeeperBatchSizeBytes`를 추가했습니다. [#92149](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92149) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 이제 `CHECK_STAT` 및 `TRY_REMOVE` Keeper 확장이 기본적으로 활성화됩니다. [#93886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93886) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+* Keeper는 손상된 스냅샷 또는 일관되지 않은 변경 로그를 감지하면 중단하는 대신 예외를 발생시키며, 더 안전한 복구를 위해 수동 개입이 필요합니다. [#94168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94168) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* `getChildren` Keeper 요청에 `with_data` 및 `with_stat` 확장을 추가하여 단일 작업으로 하위 항목과 해당 데이터 및 상태 정보를 함께 가져올 수 있습니다. [#94826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94826) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* 클러스터 구성 실패로 이어질 수 있는 Keeper 오구성에 대한 검사를 추가했습니다. [#94682](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94682) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* Database Replicated에서 테이블 조회를 개선하기 위해 `with_data` Keeper 확장 지원을 추가했습니다. [#96090](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96090) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* 이제 `system.zookeeper`를 통해 보조 ZooKeeper에 삽입할 수 있습니다. [#92092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92092) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+
+### 메모리 관리 \{#memory-management-improvements\}
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+* 파일 시스템 캐시 공간 예약을 최적화했습니다. 이제 축출 후보는 배타 잠금을 유지하지 않은 상태로 수집됩니다. [#82764](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82764) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 원격 테이블 엔진/함수에 대해 파일 시스템 캐시 읽기 버퍼에서 병렬 읽기를 활성화했습니다. [#71781](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71781) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* jemalloc 더티 페이지의 즉시 제거를 활성화하여 Linux 이외의 시스템에서 메모리 사용량을 줄였습니다. [#93360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93360) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* 이제 jemalloc 더티 페이지 제거는 메인 MemoryWorker 스레드와 분리된 별도 스레드에서 실행됩니다. 또한 총 메모리 사용 비율을 기준으로 제거를 수행하기 위한 `memory_worker_purge_total_memory_threshold_ratio` 구성도 추가했습니다. [#94902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94902) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* ClickHouse가 지속적인 메모리 압박 상태에 있을 때 jemalloc 더티 페이지 decay가 동적으로 비활성화되도록 했습니다. [#95145](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95145) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* MergeTree에서 데이터를 읽기 전에 명시적인 메모리 사용량 검사를 추가했으며, 운영 경험을 바탕으로 스레드 풀 큐 크기도 줄였습니다. [#94692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94692) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 이제 사용자 인증 전에 총 메모리 제한을 검사하며, 제한을 초과하면 `memory limit exceeded` 예외를 발생시킵니다. [#95003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95003) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+* 쿼리 조건 캐시의 잘못된 메모리 사용량 계산을 수정했습니다. [#95478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95478) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 집계/정렬 중 디스크로 스필할 때 쿼리 메모리 사용량을 감지하는 로직을 더욱 견고하게 개선했습니다. [#92500](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92500) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 이제 스케줄러는 CPU 자원 부족 상태에서 프로세스를 보호하기 위해 MemoryWorker 스레드를 우선 처리합니다. [#94864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94864) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 테이블에서 읽을 때 일부 경우 ClickHouse가 메모리 제한을 준수하지 않던 문제를 수정했습니다. [#93715](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93715) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
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+### 데이터 형식 \{#data-formats-improvements\}
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+* 이제 Parquet 리더가 `Tuple` 또는 `Map` 컬럼을 JSON으로 읽을 수 있습니다. [#92864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92864) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* 이제 Parquet 리더가 빈 튜플을 지원합니다. [#92868](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92868) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* 이제 `Date` 타입은 Arrow/ArrowStream 형식에서 Arrow의 네이티브 `date32` 타입으로 직렬화됩니다(이전에는 `uint16`). 기존 동작은 `output_format_arrow_date_as_uint16` 설정으로 복원할 수 있습니다. [#96860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96860) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 이제 `Hash` 출력 형식은 블록 크기와 관계없이 동일하게 동작합니다. [#94503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Pretty JSON 형식에서는 단순 타입이 더 이상 별도 줄에 출력되지 않습니다. [#93836](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93836) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 이제 스키마 추론에서 `allow_experimental_nullable_tuple_type` 설정이 반영됩니다. 이 설정을 활성화하면 누락된 중첩 객체는 `NULL` 요소로 이루어진 튜플 대신 `NULL`이 될 수 있습니다. [#95525](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95525) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 이제 SQL 서식 지정자는 `SELECT`를 괄호로 감싸는 대신 `AS SELECT` 앞에 `COMMENT`를 출력합니다. [#96293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96293) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* simdcomp를 사용해 postings list 압축을 최적화했습니다. [#92871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92871) ([Peng Jian](https://github.com/fastio)).
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+### 백업 및 복원 \{#backup-and-restore-improvements\}
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+* 갱신 가능 구체화 뷰의 데이터를 백업할지 여부를 제어하는 `backup_data_from_refreshable_materialized_view_targets` 백업 설정이 추가되었습니다. `APPEND` 갱신 전략을 사용하는 RMV의 대상은 항상 백업됩니다. [#93658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93658) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+* S3 및 Azure Blob Storage에 대해 SQL로 정의된 명명된 컬렉션(named collections)을 `BACKUP`/`RESTORE`에서 지원합니다. [#94605](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94605) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+
+### 명명된 컬렉션 및 딕셔너리 \{#named-collections-and-dictionaries\}
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+* 이제 MongoDB 테이블 함수에서 명명된 컬렉션의 매개변수 재정의를 허용합니다. [#89616](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89616) ([vanchaklar](https://github.com/vanchaklar)).
+* YTsaurus 딕셔너리 및 테이블에서 명명된 컬렉션을 사용할 수 있도록 했습니다. [#94582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94582) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* 이제 YTsaurus 동적 테이블 딕셔너리 소스에 컬럼 설명을 전달할 수 있습니다. [#92391](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92391) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* 명시적으로 지정한 경우 이제 매개변수화된 뷰 스키마가 표시됩니다. [#90220](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90220) ([Grigorii Sokolik](https://github.com/GSokol)).
+
+### 중복 제거 \{#deduplication-improvements\}
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+* `insert_select_deduplicate` 설정에 이전 버전과의 호환성 옵션을 추가하도록 개편했습니다. [#92951](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92951) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 이제 materialized view가 관련된 경우 비동기 삽입과 함께 중복 제거를 사용할 수 있습니다. [#93957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93957) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### 기타 개선 사항 \{#other-improvements\}
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+* `SYSTEM INSTRUMENT ADD/REMOVE`의 UX를 개선했습니다. 이제 함수 이름에 문자열 리터럴을 사용하고, 일치하는 모든 함수에 패치를 적용하며, `REMOVE`에서 `function_name`도 지원합니다. [#93345](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93345) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 일시 중지 가능한 failpoint용 `SYSTEM NOTIFY FAILPOINT`와 PAUSE/RESUME용 `SYSTEM WAIT FAILPOINT`를 추가했습니다. [#92368](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92368) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* 이제 `system.trace_log`, `system.symbols`, `demangle` 함수에서 C++ 함수 이름이 올바르게 표시됩니다. [#93075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93075) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 이제 jemalloc 프로파일이 심볼과 함께 기록되므로, 힙 프로파일 생성 시 바이너리가 필요하지 않습니다. [#93099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93099) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 스택 언와인딩 중 `dropReplicationSlot`에서 예외가 발생할 때 `MaterializedPostgreSQL` 데이터베이스에 테이블을 attach하면 발생하던 충돌을 수정했습니다. [#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `CREATE TABLE`이 실패할 때 남을 수 있는 잔여물이 정리되지 않는 문제를 수정했습니다. [#94174](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94174) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 비밀번호로 보호된 TLS 키를 사용할 때 초기화되지 않은 메모리에 접근하던 문제를 수정했습니다. [#94182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94182) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* `alter table ... modify setting ...`이 잠금을 획득하는 도중 시간 초과되면, 이제 논리 오류 대신 시간 초과 오류를 반환합니다. [#93856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93856) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* 소켓 시간 초과와 함께 사용할 때 CPU 및 실시간 프로파일러의 상호운용성을 개선했습니다. [#96601](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96601) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* 릴리스 빌드에서 빠른 libcxx 하드닝(주로 범위 초과 검사)을 활성화했으며, 눈에 띄는 성능 저하가 없습니다. [#94757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94757) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## 성능 향상 \{#performance-improvements\}
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+### JOIN 성능 \{#join-performance\}
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+* `ColumnVector::replicate`에 동적 디스패치를 구현하여 일부 hash join 작업의 성능을 개선했습니다. [#79573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79573) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 이제 더 많은 필터를 JOIN으로 푸시다운할 수 있습니다. [#85556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85556) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 필터가 한쪽 입력만 사용하는 경우, `ANY`, `SEMI`, `ANTI` 조인에 대해 JOIN `ON` 조건의 필터 푸시다운을 확장했습니다. [#92584](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92584) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 이제 동등한 Set을 사용해 `SEMI JOIN`의 필터를 푸시다운할 수 있습니다. [#92837](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92837) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 복잡한 조건식에 대해 `ParallelHashJoin`에서 조인되지 않은 행 처리의 병렬화를 지원하며, 이는 `parallel_non_joined_rows_processing` 설정으로 제어됩니다(기본적으로 활성화). [#92068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92068) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* 이제 오른쪽이 비어 있으면 hash join이 왼쪽 전체를 읽는 작업을 건너뛰어, 과도한 필터링이나 집계로 인한 불필요한 작업을 방지합니다. [#94062](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94062) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* 이제 `RIGHT OUTER` JOIN에서 JOIN 런타임 필터를 지원합니다. [#96183](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96183) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* 이제 PREWHERE 최적화를 JOIN 런타임 필터 최적화 이후로 연기하여, 런타임 필터도 PREWHERE로 푸시다운할 수 있습니다. [#95838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95838) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
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+### 쿼리 최적화 \{#query-optimization\}
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+* 파티션 키가 정렬 키와 같거나 그 접두사인 경우, 윈도 함수에 대한 정렬 순서 최적화를 비활성화하여 병렬 실행 성능을 개선했습니다. [#87299](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87299) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 이제 외부 필터가 뷰까지 푸시다운되어 로컬 및 원격 노드 모두에서 PREWHERE를 적용할 수 있습니다. [#88316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88316) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+* 소수 `LIMIT` 및 `OFFSET`에 대한 성능과 메모리 사용량을 최적화했습니다. [#91167](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91167) ([Ahmed Gouda](https://github.com/0xgouda)).
+* 가상 컬럼에 대한 상수 필터를 더 이상 중복해서 평가하지 않습니다. [#91588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91588) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* 이제 기본 키의 모든 결정적 표현식(예: `ORDER BY cityHash64(user_id)`)을 데이터 스키핑에 사용할 수 있습니다. ClickHouse는 쿼리 상수에 해당 표현식을 적용하고, 그 결과를 `=`, `IN`, `has`를 사용하는 기본 키 인덱스 조회에 활용합니다. 단사 표현식의 경우 부정 형태(`!=`, `NOT IN`, `NOT has`)도 지원됩니다. [#92952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92952) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 이제 read-in-order 최적화는 `WHERE` 조건으로 인해 `ORDER BY` 컬럼이 상수인 경우를 인식하여 역순 읽기를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이는 `WHERE tenant='42' ORDER BY tenant, event_time DESC`와 같은 멀티테넌트 쿼리에 유용합니다. [#94103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94103) ([matanper](https://github.com/matanper)).
+* 기본 키 조건 다음에 스킵 인덱스가 이어지는 `FINAL` 쿼리의 경우, 이제 `PrimaryKeyExpand` 단계는 초기에 추려진 기본 키 범위만 검사합니다. [#94903](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94903) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* 이제 지연 구체화 최적화가 `UNION ALL` 쿼리의 첫 번째 분기뿐 아니라 모든 분기에 적용되어, 서로 다른 MergeTree 테이블에서 정렬된 읽기와 제한된 읽기를 여러 개 결합하는 쿼리의 I/O를 줄입니다. [#96832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96832) ([Federico Ginosa](https://github.com/menxit)).
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+### 함수 및 집계 성능 \{#function-and-aggregation-performance\}
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+* 이제 JIT 컴파일이 더 많은 함수를 지원합니다. [#88770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88770) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `distinctJSONPaths` 집계 함수를 최적화하여 전체 JSON 컬럼 대신 데이터 파트에서 JSON 경로만 읽도록 했습니다. [#92196](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92196) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 동일한 요소가 연속으로 자주 나타나는 경우 `uniqExact`를 최적화했습니다. [#93268](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93268) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 모든 입력값이 ASCII인 경우 `isValidASCII`를 최적화했습니다. [#93347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93347) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 가능한 경우(널이 아니고, `-If`를 사용하지 않으며, `GROUP BY`가 없고, `IPv6` 또는 `String`이 아닌 경우) 삽입을 일괄 처리하여 숫자 타입에서의 `uniq`를 더 빠르게 만들었습니다. [#95904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95904) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### 스토리지 및 I/O 성능 \{#storage-and-io-performance\}
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+* Parquet Reader V3 Prefetcher가 더 빠른 임의 읽기 로직을 사용하도록 수정했습니다. [#91435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91435) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* `icebergCluster`의 성능을 개선했습니다. [#91537](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91537) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* 적응형 쓰기 버퍼를 활성화해 Wide 파트가 있는 매우 넓은 테이블의 INSERT 및 머지 메모리 사용량을 줄였습니다. 또한 암호화된 디스크에 대한 적응형 쓰기 버퍼 지원도 추가했습니다. [#92250](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92250) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 검색할 토큰 수를 줄여 텍스트 인덱스와 `sparseGrams` 토크나이저를 사용하는 전체 텍스트 검색 성능을 개선했습니다. [#93078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93078) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* x86에서 동적 디스패치를 사용해 T64 코덱 압축 속도를 높였습니다. [#95881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95881) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* x86에서 32바이트 블록의 LZ4 압축 해제 속도를 높였습니다. [#96778](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96778) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 텍스트 인덱스 직접 읽기 최적화가 이제 부분적으로 작동합니다 — 구체화된 텍스트 인덱스가 있는 파트는 이를 사용하고, 없는 파트는 기존 필터 표현식을 대신 사용합니다. [#96411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96411) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 불필요한 데이터 복사를 제거하고 숫자 컬럼에 대한 벡터화된 최소/최대 계산을 활성화해 `INSERT` 중 `minmax` 스킵 인덱스 계산을 최적화했습니다. [#97392](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97392) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 더 빠른 필터링을 위해 시스템 로그 테이블의 시간 컬럼에 `minmax` 보조 인덱스를, `query_id`/`initial_query_id` 컬럼에 `bloom_filter` 인덱스를 추가했습니다. [#96712](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96712) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 중복 제거가 활성화되지 않은 경우 `INSERT` 시 메모리 사용량 회귀 현상을 방지했습니다. [#96503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 메모리 최적화 \{#memory-optimization\}
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+* highlighting 및 `VALUES` 파싱이 활성화되지 않은 경우, 사용되지 않는 필드를 제거해 `ASTLiteral`의 메모리 사용량을 줄였습니다. [#93974](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93974) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 일반적인 `ASTLiteral` 하위 노드 대신 값 매개변수를 문자열/정수 쌍으로 저장하는 전용 Enum AST 클래스를 도입하여 메모리 사용량을 줄였습니다. [#94178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94178) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 컬럼 이름을 일반 AST 리터럴 노드가 아닌 문자열로 직접 저장하도록 하여 이름 있는 튜플 AST 객체의 메모리 사용량을 최적화했습니다. [#94704](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94704) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* `CachedOnDiskReadBufferFromFile` 구조체의 크기를 약 50배 줄였습니다. [#96098](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96098) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 이제 테이블이 비어 있으면 `HashTable::resize`는 기존 데이터를 복사하지 않습니다. [#96180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96180) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### 내부 최적화 \{#internal-optimizations\}
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+* 쿼리 파이프라인 내부에서 데이터를 파티셔닝하기 위해 "fastrange" (Daniel Lemire) 방식을 도입하여 병렬 정렬과 JOIN을 개선했습니다. [#93080](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93080) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 추가 링커 옵션으로 디버추얼라이제이션을 개선했습니다. [#94737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94737) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* ZooKeeper 요청을 일괄 처리하여 파트가 많은 `ReplicatedMergeTree` 테이블의 복제본 클론 성능을 개선했습니다. [#94847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94847) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* 더 빠른 해싱과 lock-free 카운터로 전환하여 `observeOperations`의 ZooKeeper 수신 스레드 CPU 사용량을 20% 이상 줄였습니다. [#95962](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95962) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## 버그 수정 사항 \{#bug-fixes\}
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+ 모든 버그 수정 사항 (클릭하여 펼치기)
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+ ### 조인(JOIN) 버그 수정
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+ * outer-to-inner 조인 최적화가 적용될 때 Join 스토리지에서 발생하던 `INCOMPATIBLE_TYPE_OF_JOIN` 오류를 수정했습니다. [#84292](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84292) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `USING` 절과 `join_use_nulls`를 사용하는 여러 조인이 포함된 쿼리의 논리 오류를 수정했습니다. [#92251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92251) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `join_use_nulls`를 사용한 조인 재정렬 시 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#92289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92289) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `join_on_disk_max_files_to_merge` 설정으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 수정했습니다. [#92335](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92335) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 외부 조인을 내부 조인으로 변환할 때 쿼리 계획이 의도치 않게 수정되어 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 해결했습니다. 또한 조인 시 집계 키에 injective 함수가 사용되는 경우에도 적용될 수 있도록 최적화 요구 사항을 완화했습니다. [#92503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92503) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 상수 조건에서 여러 조인과 `join_use_nulls`를 사용할 때 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#92892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92892) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `LowCardinality(Nullable(T))` 컬럼의 `full_sorting_join`에서 발생하던 `NULL != NULL` 문제를 수정했습니다. [#92924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92924) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 오른쪽 조인 키가 희소 컬럼일 때 조인 결과가 올바르게 나오지 않던 문제를 수정했습니다. [#93038](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93038) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+ * `LEFT ANTI JOIN`에 추가적인 post-condition이 있을 때 런타임 필터가 잘못 동작하던 문제를 수정했습니다. [#91824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91824) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 우측 테이블에 대한 totals가 포함된 쿼리에서 런타임 필터를 사용할 때 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#93330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93330) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 잘못 중복 반환된 const 컬럼으로 인해 조인 런타임 필터가 쿼리 계획에 추가될 때 일부 경우에 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#93144](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93144) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 일부 정상적인 경우에도 `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT`를 반환하던 조인 런타임 필터에서 사용되는 `__applyFilter` 함수를 수정했습니다. [#93187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93187) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 이미 채워진 오른쪽 테이블과 조인할 때 런타임 필터가 추가되지 않던 문제를 수정했습니다. [#93211](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93211) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 런타임 필터가 활성화된 상태에서 조인된 테이블이 동일한 컬럼을 여러 번 반환할 때 발생하던 `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` 오류를 수정했습니다. [#93526](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93526) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * `Merge` 테이블에서 조인 런타임 필터가 적용될 때 `FilterStep`이 올바르게 추가되지 않던 문제를 수정했습니다. [#94021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94021) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * `USING` 절이 있는 `Join` 스토리지의 조인 작업 중 슈퍼타입으로의 타입 변환 문제를 수정했습니다. [#94000](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94000) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * 병렬 레플리카 및 non-MergeTree 테이블과의 JOIN이 포함된 쿼리 문제를 수정했습니다. [#93902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93902) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * 런타임 필터에서 널 허용 조인 컬럼의 경쟁 상태 문제를 수정했습니다. [#95775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95775) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+ * 빈 문자열이 `Nullable(String)` 키를 사용하는 `Join` 테이블에서 `NULL`로 변환되던 문제가 수정되었습니다. [#96002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 비어 있는 MergeTree 테이블에서 `direct` 조인 알고리즘을 사용할 때 발생하던 `NOT_SUPPORTED` 오류를 수정했습니다. [#95935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95935) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 외부 조인과 여러 개의 INNER JOIN이 함께 사용된 쿼리에서, 외부 조인의 `ON` 조건이 앞서 조인된 여러 테이블의 컬럼을 참조할 때 발생하던 잘못된 조인 재정렬로 인한 오답 결과를 수정했습니다. [#96193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96193) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 널 허용 하위 필드가 있는 Tuple 컬럼의 런타임 필터 예외를 수정했습니다. [#96509](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96509) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CROSS 조인 및 병렬 레플리카가 활성화된 환경에서 잘못된 결과를 반환하던 쿼리를 수정했습니다. [#96848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96848) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * INNER JOIN 및 WHERE 절과 함께 사용할 때 `arrayJoin`이 중복 행을 생성하던 문제를 수정했습니다. 이 문제는 부분 술어 푸시다운에서 `arrayJoin`이 포함된 필터를 JOIN 아래로 잘못 푸시하면서 발생했습니다. [#96989](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96989) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE` 절에서 `arrayJoin`이 JOIN 양쪽의 컬럼을 참조하는 경우 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97239) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * USING을 사용하는 JOIN의 VALUES 절 내 람다 함수에서 매처(`*`)를 사용할 때 발생하는 논리 오류를 수정했습니다. [#95661](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95661) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `USING` 컬럼의 타입이 서로 다를 때 matcher (`*`, `table.*`) 및 `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier`에서 발생할 수 있는 논리적 오류를 수정했습니다. [#95808](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95808) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` 및 ALIAS 컬럼에서 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#97297](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97297) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 기존 분석기에서 중복된 별칭이 있는 JOIN 사용 시 발생하던 충돌을 수정했습니다. [#96405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96405) ([Ilya Golshtein](https://github.com/ilejn)).
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+ ### 쿼리 및 분석기 버그 수정
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+ * 사전 정의된 쿼리 핸들러에서 INSERT 중 후행 공백이 데이터로 해석되던 버그를 수정했습니다. [#83604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83604) ([Fabian Ponce](https://github.com/FabianPonce)).
+ * Enum 요소 확장과 같은 메타데이터 전용 ALTER 이후 프로젝션을 사용하는 집계에서 예외가 발생하던 문제가 수정되었습니다. [#84143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 윈도우 함수와 여러 인수에 대한 `count_distinct_optimization` 패스 문제를 수정했습니다. [#92376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92376) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 부정 리터럴이 있는 `arrayElement`의 AST 포맷이 일관되지 않던 문제를 수정했습니다. [#92293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92293) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 비상수 배열 인수에서 잘못된 값을 반환하던 `NOT IN` 문제가 수정되었습니다. [#93314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93314) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * `Nothing` 타입에서 발생하던 null-safe 비교 오류를 수정했습니다. [#91884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91884) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * `use_top_k_dynamic_filtering` 최적화에서 발생하던 `Not found column` 오류를 수정했습니다. [#93316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93316) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * 스칼라 상관 서브쿼리가 있는 경우, 서브쿼리에서 사용되지 않는 컬럼이 제거되던 문제를 수정했습니다. [#93273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93273) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * 키가 부호 있는 정수 타입인 경우 `optimize_inverse_dictionary_lookup`이 분산 쿼리에서 작동하지 않던 문제를 수정했습니다. [#93848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93848) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 분산 `remote()` 쿼리에서 `lag`/`lead`가 작동하지 않는 문제를 수정했습니다. [#93858](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93858) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `WHERE` 절에서 `not match(...)`를 사용했을 때 잘못된 결과가 발생하던 데이터 스키핑 로직의 버그를 수정했습니다. [#92726](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92726) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `WHERE`에서 `not materialize(...)` 또는 `not CAST(...)`를 사용할 때 데이터 스키핑 로직이 잘못된 결과를 초래하던 버그를 수정했습니다. [#93017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93017) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `has` 함수에 빈 배열을 사용했을 때 발생하던 인덱스 분석 중의 논리 오류를 수정했습니다. [#92995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92995) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 드물게 빈 튜플을 `Map` 컬럼과 함께 사용한 경우 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#93814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93814) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 거짓 조건이 포함된 PK 샤딩 사용 쿼리가 실패하던 문제를 수정했습니다. [#92815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92815) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * 로컬 및 원격/분산 테이블을 머지할 때 `hostName()`에서 `ILLEGAL_COLUMN`이 발생하던 `Merge` 테이블 엔진의 쿼리 계획 수립 문제를 수정했습니다. [#93286](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93286) ([Jinlin](https://github.com/withlin)).
+ * 별칭이 있는 테이블을 대상으로 하는 `Merge` 엔진에서 발생하던 `NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE` 오류를 수정했습니다. [#92910](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92910) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 여러 컬럼에 대한 조건자, 블룸 필터 스킵 인덱스, 그리고 `OR` 및 `NOT` 조건이 모두 포함된 `SELECT` 쿼리에서 일관되지 않은 결과가 반환되던 문제를 수정했습니다. [#94026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94026) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * 필터에 서브컬럼이 포함된 경우 projection 적용 시 발생하던 문제가 수정되었습니다. [#93141](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93141) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 프로젝션이 머지 과정에서 다시 빌드될 때 발생하던 `_part_offset` 손상을 수정하고, 불필요한 읽기를 피하여 프로젝션 처리를 최적화했습니다. [#93827](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93827) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+ * 사실상 동일한 컬럼의 별칭이었던 경우, 서로 다른 보간된 컬럼이 블록 내에서 같은 컬럼으로 합쳐지는 문제를 방지했습니다. [#93197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93197) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+ * 머지 중 프로젝션이 다시 빌드될 때 사용되지 않는 컬럼을 제거해 메모리 사용량을 줄이고 임시 파트 생성 수를 줄였습니다. [#93233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93233) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * 분산 쿼리에서 음수 `LIMIT/OFFSET`을 사용한 일부 경우에 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#95357](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95357) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 분산 쿼리에서 소수점이 있는 `LIMIT/OFFSET`를 사용한 일부 경우에 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#96475](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96475) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `transform_null_in`이 활성화된 상태에서 `NULL` 값에 대해 잘못된 결과를 반환하던 `IN` 함수를 수정했습니다. [#95674](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95674) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 단일 컬럼 참조가 포함된 `IN (col)`이 `UNSUPPORTED_METHOD` 오류와 함께 실패하던 문제가 수정되었습니다. [#97646](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97646) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `optimize_syntax_fuse_functions`가 집계 함수 인수가 `LowCardinality(Nullable)`일 때 `sum`/`count`/`avg`를 `sumCount()`로 재작성하던 문제를 수정했습니다. [#96239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96239) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `not IN` 및 `not has` 함수에서 잘못된 파티션 가지치기 동작을 수정했습니다. [#96241](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96241) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * prewhere 내 lambda 식으로 인해 발생하던 prewhere 필터 오류를 수정했습니다. [#95395](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95395) ([Xiaozhe Yu](https://github.com/wudidapaopao)).
+ * 람다 식이 구체적인 값이 필요한 위치에 전달되었을 때 쿼리 분석기에서 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#96892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96892) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 람다 함수를 사용하는 특정 표현식에서 발생하던 널 포인터 역참조를 수정했습니다. [#96479](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96479) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CTE 및 서브쿼리에서 `file`과 같은 테이블 함수에 서브쿼리별 `SETTINGS`가 적용되지 않던 문제를 수정했습니다. [#96882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96882) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * CTE로 접힌 상수에 대한 쿼리 조건 캐시의 해시 충돌을 수정했습니다. 이 문제로 인해 잘못된 쿼리 결과가 발생할 수 있었습니다. [#96172](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96172) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * analyzer가 활성화된 상태에서 `merge()` 테이블 함수를 통해 ALIAS 컬럼 내 lambda 표현식이 포함된 테이블을 쿼리할 때 발생하던 `BAD_ARGUMENTS` 오류를 수정했습니다. [#97551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97551) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `EXCEPT ALL` 및 `INTERSECT ALL`이 행 다중도를 무시하고 `DISTINCT` 버전처럼 동작하던 문제가 수정되었습니다. [#96876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96876) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 큰 `PRECEDING` 오프셋에서 발생하던 `WindowTransform`의 assertion failure를 수정했습니다. [#96026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96026) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `group_by_use_nulls = 1` 및 `CUBE`/`ROLLUP`/`GROUPING SETS`를 사용할 때 윈도우 함수 사용 중 발생하던 예외를 수정했습니다. [#96878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96878) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `GROUPING SETS`, `group_by_use_nulls`, `LowCardinality`를 사용하는 `Tuple`의 상호작용으로 인해 예기치 않은 블록 구조가 생성되던 문제가 수정되었습니다. [#96358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96358) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `Nullable(Tuple(...))` 내부에 `LowCardinality(Nullable(...))`를 포함한 키를 사용할 때 `GROUP BY ... WITH ROLLUP/CUBE` 수행 중 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#97647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97647) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `if` 또는 `transform`이 `Nullable(String)`을 반환할 때 `IfTransformStringsToEnumPass`에서 발생하던 assertion failure 오류를 수정했습니다. [#97002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `optimize_inverse_dictionary_lookup`가 `dictGet(...)` 조건자를 재작성할 때, `CREATE TEMPORARY TABLE` 권한이 없는 사용자에게 발생하던 `ACCESS_DENIED` 문제가 수정되었습니다. [#97484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97484) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * PREWHERE 및 타입 추론이 결합된 분산 쿼리의 드문 사례에서 `UInt64`와 `Int32` 간 `if` 함수의 타입 불일치를 수정했습니다. [#96012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96012) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `Bool` 타입과 관련된 JIT 컴파일 쿼리 문제를 수정했습니다. [#96013](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96013) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * JIT 컴파일된 식이 `DateTime`을 `DateTime64`로 변환할 때(예: `CASE`/`if`/`multiIf`에서 `DateTime` 타입이 혼합된 경우) 잘못된 결과가 발생하던 문제를 수정했습니다. [#96879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96879) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `formatDateTime`에서 고정 폭이 아닌 서식 지정자를 사용할 때 발생하던 미초기화 값 사용 문제가 수정되었습니다. [#96133](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96133) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `indexOfAssumeSorted`가 호환되지 않는 타입으로 호출될 때 발생하던 `std::terminate`를 수정했습니다. [#96877](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96877) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Geometry 함수는 이제 `Geometry` variant 타입 외에도 각 Geometry 하위 타입을 허용합니다. [#97571](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97571) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 인덱스가 ROW POLICY/PREWHERE 및 FINAL이 포함된 쿼리 결과에 영향을 주던 경우를 수정했습니다. [#97076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97076) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * read-in-order 최적화가 행 정책을 사용할 수 있도록 했습니다. [#97538](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97538) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 텍스트 인덱스가 있는 컬럼을 `QUALIFY` 절과 함께 사용할 때 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE` 절에 `AND`/`OR`가 포함된 표현식이 32개를 초과할 때 발생할 수 있던 비정상 종료 문제를 수정했습니다. [#97698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97698) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * `FINAL`이 있는 테이블에서 스타 확장과 함께 `indexHint`를 사용할 때 `removeUnusedColumns` 최적화에서 발생하던 블록 구조 불일치 문제를 수정했습니다. [#97622](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97622) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 괄호 안의 별칭이 지정된 튜플 리터럴에 대한 AST 포맷팅 왕복 일관성 문제를 수정했습니다. [#97418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97418) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `NOT (1, 1, 1)`에 대한 AST 형식 지정 불일치를 수정했습니다. [#97653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97653) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### MergeTree 및 스토리지 버그 수정
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+ * 파일 시스템이 대소문자를 구분하지 않는 경우, MergeTree에서 파일 이름을 항상 해시로 대체합니다. 이전에는 macOS에서 컬럼/하위 컬럼 이름이 대소문자만 다를 경우 데이터 손상으로 이어질 수 있었습니다. [#86559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86559) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * materialized view는 이제 생성된 데이터베이스를 실행 컨텍스트로 사용하므로, 뷰의 SELECT 쿼리에서 명시적인 데이터베이스 지정을 생략할 수 있습니다. [#88193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88193) ([Dmitry Kovalev](https://github.com/dk-github)).
+ * materialized view 내부의 기반 쿼리에 대해 CREATE 단계에서 전체 권한 검사를 추가했습니다. [#89180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89180) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * 트랜잭션 없이 수행된 뮤테이션이 이후 롤백된 활성 트랜잭션의 파트를 변경하던 경우 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#90469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90469) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * 일반 데이터베이스를 Atomic 데이터베이스로 변환한 후 `system.warnings`가 올바르게 업데이트되지 않던 문제를 수정했습니다. [#90473](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90473) ([sdk2](https://github.com/sdk2)).
+ * `ATTACH AS REPLICATED` 실행 중 발생하던 `LOGICAL_ERROR: Storage does not support transaction` 문제가 수정되었습니다. [#91772](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91772) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization=0.0`이 설정된 희소 컬럼의 뮤테이션 이후 발생할 수 있던 `FILE_DOESNT_EXIST` 오류를 수정했습니다. [#92860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92860) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * ALTER를 통해 `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization`를 `1.0`으로 변경했을 때, 희소 컬럼 뮤테이션 이후 발생할 수 있는 `FILE_DOESNT_EXIST` 오류를 수정했습니다. [#93016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93016) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 공유 파트에서 발생하는 TOCTOU 경쟁 상태로 인해 오래된 파트가 사용될 수 있던 문제를 수정했습니다. [#93022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93022) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * MergeTree에서 뮤테이션 중 원본 파트의 직렬화 정보 설정을 상속하도록 하여, 데이터 타입 직렬화가 변경된 후 뮤테이션된 파트에서 잘못된 쿼리 결과가 발생할 수 있는 문제를 수정했습니다. [#92419](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92419) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 같은 이름의 컬럼과 서브컬럼 사이에서 발생할 수 있는 충돌로 인해 잘못된 직렬화와 쿼리 실패가 발생하던 문제를 수정했습니다. [#92453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92453) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 파티션 표현식에 하위 컬럼이 포함된 테이블에 insert할 때 발생하던 `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`를 수정했습니다. [#92905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92905) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 소스 테이블을 ALTER하는 동안 MV에서 하위 컬럼이 누락될 수 있는 문제를 수정했습니다. [#93276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93276) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * `ReplicatedMergeTree`를 복원할 때 중복 제거 경합 상태로 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#93612](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93612) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+ * 직접 역직렬화 중 TTL 업데이트에 희소 컬럼을 사용하도록 수정하여 `Unexpected type of result TTL column` 오류를 방지했습니다. [#93619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93619) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * TTL 집계 중 필요할 경우 SET 식 결과에 `LowCardinality` 래퍼를 복원했습니다. [#92971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92971) ([Seva Potapov](https://github.com/seva-potapov)).
+ * `ALTER TABLE REWRITE PARTS`에서 발생하던 `Cannot add action to empty ExpressionActionsChain` 오류를 수정했습니다. [#92754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92754) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * `ON CLUSTER` 사용 시 `CREATE USER` 인증 메서드에서 쿼리 매개변수 치환이 올바르게 이루어지지 않던 문제를 수정했습니다. [#92777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92777) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+ * MergeTree 테이블이 읽기 전용 디스크에 있는 경우, 시작 시 더 이상 임시 디렉터리 삭제를 시도하지 않습니다. [#92748](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92748) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 하위 컬럼에 생성된 스킵 인덱스의 구체화 문제를 수정했습니다. [#93708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93708) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 종속 인덱스가 있는 `CLEAR COLUMN` 관련 문제가 수정되었습니다. [#94057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94057) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 재시작 후 interserver 호스트가 변경된 경우 Replicated 데이터베이스를 attach하지 못하던 문제가 수정되었습니다. [#93779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93779) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+ * `CREATE TABLE ... AS urlCluster()` 및 `Replicated` 데이터베이스 엔진에서 발생하던 논리 오류를 수정했습니다. [#92418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92418) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `REPLACE PARTITION`과 백그라운드 뮤테이션 간의 경쟁 조건을 수정하여 이전 데이터와 새 데이터가 동시에 표시될 수 있던 문제를 해결했습니다. [#96955](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96955) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `REPLACE PARTITION`과 백그라운드 뮤테이션 사이에 남아 있던 경쟁 상태를 수정하여 오래된 데이터가 다시 나타날 수 있는 문제를 해결했습니다. [#97105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `PartCheckThread`가 이미 뮤테이션된 파트에 대해 `GET_PART`를 다시 대기열에 넣을 때 발생하던 뮤테이션 정지 문제를 수정했습니다. [#97162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 이전에 동일한 컬럼에 경량 업데이트가 수행된 후 `ALTER TABLE DROP COLUMN`이 실패하던 문제를 수정했습니다. [#96861](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96861) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 경량 업데이트 중 패치 파트를 적용할 때 발생하던 null 포인터 역참조 문제를 수정했습니다. [#97583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97583) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 알 수 없는 프로젝션이 있는 파트는 더 이상 영구 손실로 마크되지 않습니다. [#95952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95952) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+ * 소스 테이블의 전체 수식자를 무시하던 `CREATE TABLE ... CLONE AS ...` 문제를 수정했습니다. [#96415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96415) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)).
+ * 메타데이터 변경 중 복제된 테이블에서 암시적 인덱스가 다시 생성되던 문제가 수정되었습니다. [#96600](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96600) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 별칭 컬럼이 있는 암시적 인덱스 문제를 수정하고, 생성 전에 전체 유효성 검사를 추가했습니다. [#97115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97115) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 모든 행이 필터링된 경우 TTL 머지 후 `_minmax_count_projection`를 통해 `min(timestamp)`가 epoch(`1970-01-01`)를 반환하던 문제가 수정되었습니다. [#96703](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96703) ([Raquel Barbadillo](https://github.com/rbarbadillo)).
+ * 잘못 계산되는 문제를 일으키던 `use_const_adaptive_granularity`와 `index_granularity_bytes`의 조합(`index_granularity_bytes`는 비적응형 granularity)을 수정했습니다. [#96143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `ORDER BY ... LIMIT`를 사용할 때 비적응형 인덱스 세분성을 사용하는 테이블을 읽는 과정에서 발생하던 `Number of rows in lazy chunk does not match number of offsets` 예외를 수정했습니다. [#97270](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97270) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 다른 레플리카가 공유 파트를 가져오기를 완료하기 전에 해당 파트가 삭제될 수 있었던 zero-copy 복제 회귀 문제가 수정되었습니다. [#95597](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95597) ([filimonov](https://github.com/filimonov)).
+ * `SYSTEM RESTART REPLICA`에서 ZooKeeper가 아닌 예외로 인해 테이블 재생성에 실패할 때 데이터베이스에서 테이블이 누락되고, 그 결과 `DatabaseReplicated`에서 메타데이터 다이제스트 불일치가 발생하던 문제를 수정했습니다. [#97276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97276) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `ALTER TABLE MODIFY COLUMN`으로 컬럼 타입이 변경된 후 컬럼 통계를 생성하는 과정에서 발생하던 `assert_cast` 예외를 수정했습니다. [#97027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97027) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 테이블에 통계 정보가 정의되어 있지 않으면 ClickHouse는 더 이상 이를 로드하려고 시도하지 않아 불필요한 오버헤드를 피합니다. [#96233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96233) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+ * 분산 DDL 대기 중 Replicated 데이터베이스를 동시에 삭제할 때 발생하던 `There was an error: Cannot obtain error message` 논리 오류를 수정했습니다. [#95664](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95664) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
+ * 기본 키가 널 허용인 테이블에서, 쿼리가 첫 번째 인수로 상수를 사용하는 `coalesce`를 사용할 때 발생하던 `KeyCondition`의 논리 오류를 수정했습니다. [#96340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96340) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### 데이터 타입 및 직렬화 버그 수정
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+ * Dynamic/JSON 타입에서 size 서브컬럼을 읽는 동안 발생할 수 있던 오류를 수정했습니다. [#95573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95573) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 배열에 `tupleElement`를 적용할 때 발생하던 충돌을 수정했습니다. [#95647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95647) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 중첩된 경로가 있는 JSON에서 `tupleElement`를 실행할 때 잘못된 결과가 반환되던 문제를 수정했습니다. [#95907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95907) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 타입 힌트가 있는 경로에서 JSON 사용 시 `tupleElement`가 예외를 발생시키던 문제를 수정했습니다. [#97728](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97728) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 데이터 타입의 스키핑 경로를 수정했습니다 — 이전에는 `JSON(SKIP path)`가 `path` 접두사를 가진 모든 키(`pathpath` 같은 키 포함)를 스키핑하여 데이터 손실로 이어질 수 있었습니다. 이제는 정확히 일치하는 키만 스키핑됩니다. [#95948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95948) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON의 타입 지정 경로에 `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object`를 적용할 때 발생하던 문제를 수정했습니다. [#97422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97422) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON 타입의 호환되지 않는 타입 지정 경로 검사 문제를 수정했습니다. [#92539](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92539) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * JSON에서 경로 'skip'에 대한 타입 힌트 생성 문제를 수정했습니다. [#92842](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92842) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * analyzer에서 컬럼 별칭 내 동적 하위 컬럼 해석을 수정했습니다. [#92583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92583) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Variant 컬럼에 대한 잘못된 in-place 필터링 최적화로 인해 발생한 `Nested columns sizes are inconsistent with local_discriminators` 오류를 수정했습니다. [#96410](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96410) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `GROUP BY`에서 `Variant` 인수와 함께 사용될 때 발생하던 `ifNull` 크래시를 수정했습니다. [#96790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96790) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `arrayROCAUC`와 같이 const 인수를 요구하는 함수에서 `FunctionVariantAdaptor`의 논리 오류를 수정했습니다. [#97116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97116) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * `FunctionVariantAdaptor`에서 함수가 `Nothing` 타입을 반환할 때 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97213](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97213) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * LowCardinality 타입을 포함한 Variant 컬럼과 NULL을 비교할 때 발생하던 논리적 예외를 수정했습니다. [#97379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97379) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `concat`에서 인수에 `LowCardinality`를 내부에 포함한 `Variant` 타입이 포함된 경우 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97654](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97654) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `LowCardinality` 컬럼이 `Nullable`로 변환될 때 잘못된 결과가 반환되던 문제를 수정했습니다. [#96483](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96483) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * `cast_keep_nullable`가 활성화된 경우 `CAST`에서 `LowCardinality Nullable` 타입을 올바르게 처리하도록 수정했습니다. [#95747](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95747) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 복합 중첩 타입 캐스팅 시 발생하던 `ColumnNullable is not compatible with original` 예외를 수정했습니다. [#96924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96924) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `Nullable(Tuple(... Nullable(T) ...))` 타입의 서브컬럼에 `isNull`/`isNotNull`을 사용할 때 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97582) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Array를 `QBit`로 변환하는 과정에서 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97413) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 희소 컬럼과 그 하위 컬럼을 함께 읽을 때 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97515](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97515) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * PREWHERE가 적용된 Tuple에서 희소 `Nullable(String)`의 `.size` 하위 컬럼을 읽을 때 발생하는 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#97264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97264) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 내부 희소 하위 컬럼이 있는 컬럼을 처리할 때 `Set` 및 `MergeTreeIndexSet`에서 발생하던 assertion failure 문제를 수정했습니다. [#97493](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97493) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 빈 튜플 컬럼을 정렬하는 동안 발생할 수 있는 `SIZES_OF_COLUMNS_DOESNT_MATCH` 오류를 수정했습니다. [#92520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92520) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 반복도가 매우 높은 문자열 데이터에 영향을 미치던 네이티브 Parquet 리더의 `DELTA_BYTE_ARRAY` 디코딩 버그를 수정했습니다. [#91929](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91929) ([Daniel Muino](https://github.com/dmuino)).
+ * prewhere 식의 일부가 쿼리의 다른 부분에서도 사용될 때 Parquet 파일을 읽는 중 발생하던 assertion 문제를 수정했습니다. [#90635](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90635) ([Max Kainov](https://github.com/maxknv)).
+ * PREWHERE 필터 컬럼에 불리언이 아닌 UInt8 값이 포함된 경우 Parquet V3 네이티브 리더에서 발생하던 `LOGICAL_ERROR`를 수정했습니다. [#96594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96594) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * JSON 컬럼이 Tuple 컬럼 뒤에 오는 경우, 기존 리더의 Parquet 스키마 추론 문제를 수정했습니다. [#92867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92867) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+ * glob 스키마 추론 중 추론된 파일에만 캐시되어야 하는 고정 스키마가 모든 파일에 캐시되던 문제를 수정했습니다. [#92006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92006) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 빈 파일에서 `ProtobufList` 형식을 읽을 때 빈 테이블에 유령 레코드가 생성되는 문제를 수정했습니다. [#96007](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96007) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 명시적으로 지정한 크기가 데이터 타입의 크기와 일치하지 않을 때 `Gorilla` 코덱에서 발생하던 회귀를 수정했습니다. [#96118](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96118) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 이제 PostgreSQL 엔진이 `BOOLEAN[]`를 올바르게 읽습니다. [#96006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96006) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * SQLite TEXT 컬럼에서 UUID 컬럼을 읽을 때의 논리 오류를 수정했습니다. [#96016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96016) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * SQLite 엔진에서 `DateTime`, `Date`, `UUID` 및 기타 타입의 타입 변환 문제를 수정했습니다. [#96017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96017) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * SQLite 및 PostgreSQL 쿼리에서 `FixedString` 값이 잘못 이스케이프되던 문제를 수정했습니다. [#96019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96019) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Numbers를 Enums로 변환할 때 사용하는 `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` 설정이 추가되었습니다. [#56240](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/56240) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
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+ ### 텍스트 인덱스 및 스킵 인덱스 버그 수정
+
+ * 잘못된 쿼리 결과를 방지하기 위해, 행 수가 4,294,967,295개를 초과하는 파트를 포함한 테이블에서는 텍스트 인덱스를 생성하고 구체화하는 기능이 일시적으로 비활성화되었습니다. [#92644](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92644) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * MergeTree 테이블의 텍스트 인덱스 머지 중 발생하던 여러 크래시를 수정했습니다. [#92925](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92925) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 복잡한 표현식(예: `concat(col1, col2)`)으로 생성된 텍스트 인덱스의 머지 문제를 수정했습니다. [#93073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93073) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 인덱스에 토큰이 없는 경우 배열 컬럼의 텍스트 인덱스 분석을 수정했습니다. [#93457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93457) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 하위 컬럼에 생성된 텍스트 인덱스를 다시 빌드할 때 발생하던 문제를 수정했습니다. [#93326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93326) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 중복된 검색 쿼리에서 텍스트 인덱스를 직접 읽는 문제가 수정되었습니다. [#93516](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93516) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * `has`, `mapContainsKey`, `mapContainsValue` 함수에서 텍스트 인덱스 분석의 불일치가 수정되었습니다. 이전에는 텍스트 인덱스 사용 여부에 따라 서로 다른 결과가 반환될 수 있었습니다. [#93578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93578) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * `system.parts`에서 텍스트 인덱스의 비압축 크기가 올바르게 계산되도록 수정했습니다. [#92832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92832) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * ngram 길이가 8보다 큰 `ngrambf_v1` 인덱스에서 예외가 발생하는 문제를 수정했습니다. [#92672](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92672) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * UTF-8이 아닌 데이터에서 `ngram_bf` 인덱스로 인해 초기화되지 않은 메모리를 읽던 문제가 수정되었습니다. [#93663](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93663) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 벡터 유사성 인덱스의 `stack-use-after-scope` 문제를 수정했습니다. [#96259](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96259) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 스킵 인덱스 식이 상수 컬럼을 생성할 때 발생하는 논리 오류를 수정했습니다. [#96880](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96880) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 빈 표현식 `()`을 인덱스로 지정해 테이블을 생성할 때 잘못된 메모리 접근이 발생하던 문제를 수정했습니다. [#96363](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96363) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 비활성화된 `use_primary_key`와 매우 많은 논리합 조건이 있는 경우, 인덱스 분석에서 발생하던 use-after-free 문제가 수정되었습니다. [#96112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96112) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `WHERE`의 `IN` 절 서브쿼리를 사용하는 경량 업데이트에서 프라이머리 인덱스 사용 문제를 수정했습니다. [#92838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92838) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * hypothesis 인덱스를 검증할 때 적절한 오류 코드를 사용하도록 수정했습니다. [#92559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92559) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+ ### 데이터 레이크 버그 수정
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+ * 단일 노드 클러스터에서 split-by-buckets 모드로 Iceberg를 읽을 때 발생하던 충돌 문제를 수정했습니다. [#91553](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91553) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg에서 ORDER BY 튜플 문제를 수정했습니다. [#93225](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93225) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * DataLakeCatalog의 Azure ADLS Gen2 제공 자격 증명 지원 문제를 수정했습니다 — Iceberg REST 카탈로그에서 `adls.sas-token.*` 키를 파싱하고 ABFSS URL 파싱 문제를 해결했습니다. [#93477](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93477) ([Karun Anantharaman](https://github.com/karunmotorq)).
+ * Iceberg에서 `Date`를 `Date32`로 대체했습니다. [#95322](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95322) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg의 ORDER BY 관련 크래시를 수정했습니다. [#96484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96484) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg 파티셔닝 문제를 수정했습니다. [#96620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96620) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Iceberg manifest 엔트리에서 position delete 참조가 null인 경우 데이터 파일의 잘못된 범위값을 수정했습니다. [#96061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96061) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * Iceberg의 루트 메타데이터 파일 설정에 대한 유효성 검사 항목을 추가했습니다. [#96754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96754) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * Iceberg 카탈로그에서 더 이상 자격 증명이 로그에 기록되지 않습니다. [#96831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96831) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * 파티션된 Delta Lake 데이터 병합 문제를 수정했습니다. [#95773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95773) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 잘못된 `auth_header`로 인해 `system.tables`가 깨지던 RESTful 데이터 레이크 카탈로그 문제를 수정했습니다. [#96680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96680) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
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+ ### S3/Azure/객체 스토리지 수정 사항
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+ * 비결정적 함수가 포함된 경우 S3 테이블 엔진이 파티션 키를 캐시하던 문제가 수정되었습니다. [#92844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92844) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * `ReadBufferFromS3`에서 캐시가 활성화된 경우 발생하던 assert를 수정했습니다. [#93809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * DiskObjectStorage 정리 스레드에서 발생할 수 있는 오류를 수정했습니다. [#87411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87411) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `DiskObjectStorageTransaction`에서 발생할 수 있는 교착 상태를 해결했습니다. [#93810](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93810) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 오류가 다수 발생할 때 DiskObjectStorage 정리 스레드가 실패할 수 있던 문제를 수정했습니다. [#94048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94048) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `copyS3File`의 multipart_tags에서 발생하던 데이터 레이스를 수정했습니다. [#97227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97227) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * 객체 스토리지 기반 파일 유사 테이블(S3, Azure)에서 잘못된 `ALTER UPDATE` 뮤테이션을 실행할 때 더 이상 nullptr 역참조가 발생하지 않습니다. [#96162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### S3Queue 버그 수정
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+ * S3Queue 순차 모드에서 `Failed to set file processing within 100 retries` 오류를 수정했습니다(이제는 오류 대신 경고로 처리됩니다). [#92814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92814) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue 설정 `s3queue_migrate_old_metadata_to_buckets`의 버그를 수정했습니다. [#93232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93232) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue/AzureQueue 엔진의 메타데이터 문제를 수정했습니다. [#90498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90498) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue/AzureQueue 스토리지의 경쟁 상태(data race) 문제를 수정했습니다. [#95385](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95385) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * S3Queue/AzureQueue 엔진에서 스트리밍할 때의 중복 제거 문제를 수정했습니다. [#95467](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95467) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+ ### 보안 및 접근 제어 버그 수정
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+ * `SYSTEM SYNC FILE CACHE`의 누락된 접근 검사를 수정했습니다. [#92372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92372) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 지나치게 제한적이던 와일드카드 권한 부여의 액세스 권한 검사에서 잘못된 로직을 수정했습니다. [#92725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92725) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * `merge` 테이블 엔진 사용 시 `SHOW COLUMNS` 권한 없이 테이블의 컬럼 목록을 가져올 수 없도록 했습니다. [#93695](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93695) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 메모리 안전성 문제를 초래할 수 있었던 `groupConcat` 상태 역직렬화의 정수 오버플로 취약점을 수정했습니다. [#93426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93426) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * 압축 해제된 버퍼 크기가 예상대로인지 검증했습니다. [#93690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93690) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 기본 역할 회수 문제를 수정했습니다. [#96103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96103) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * 부분적인 권한 취소가 있는 경우 `AccessRights::contains`가 잘못된 결과를 반환하던 문제를 수정했습니다. [#96170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96170) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * 분산 쿼리에서 초기 사용자에게 할당된 행 정책이 업데이트되지 않던 문제가 수정되었습니다. [#95469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95469) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * `redis` 테이블 함수의 비밀번호 인수는 이제 로그와 시스템 테이블에서 마스킹 처리됩니다. [#95325](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95325) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * X509 인증서를 읽을 때 발생하던 BIO 객체의 메모리 누수를 수정했습니다. [#96885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96885) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 버퍼 오버플로를 방지하기 위해 bech32 witness 버전을 검증했습니다. [#96671](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96671) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 많은 데이터베이스에 대해 제한된 권한을 가진 사용자로 system table을 쿼리할 때 성능이 느려지던 문제가 수정되었습니다. [#95874](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95874) ([pufit](https://github.com/pufit)).
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+ ### 백업 및 복원 버그 수정
+
+ * 잘못된 아카이브 항목 크기 헤더 때문에 발생하던 `Couldn't pack tar archive: Failed to write all bytes` 오류를 수정했습니다. [#92122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92122) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+ * 여러 동시 백업이 동일한 파일을 놓고 경합할 때 발생하던 서버 충돌을 수정했습니다. [#93659](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93659) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `plain_rewritable` 객체 스토리지 디스크에 아카이브 형식 백업(`.zip`, `.tzst`)을 생성할 때 발생하던 스택 오버플로를 수정했습니다. [#96872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96872) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 디스크 공간 부족 또는 기타 I/O 오류로 백업이 실패할 때 발생하던 서버 충돌을 수정했습니다. [#96873](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96873) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `StorageKeeperMap` 백업에서 use-after-free로 인해 발생한 세그폴트를 수정했습니다. [#97336](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97336) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### 충돌 및 안정성 버그 수정
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+ * 연결이 끊어진 `Connection`에서 읽는 중 발생하던 충돌을 수정했습니다. [#92807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92807) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * null인 두 번째 인수로 인해 `tokens()` 함수에서 발생할 수 있던 충돌을 수정했습니다. [#92586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92586) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * `tokens`가 non-const 토크나이저 매개변수로 호출될 때 발생하던 서버 충돌 문제를 수정했습니다. [#93383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93383) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * 컬럼 축소 또는 필터링이 동시에 수행되는 동안, 기반 const PREWHERE 컬럼에 대한 인플레이스 뮤테이션으로 인해 발생할 수 있던 잠재적 크래시를 수정했습니다. [#92588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92588) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+ * 백그라운드 스케줄 풀을 종료할 때 발생할 수 있는 멈춤 현상을 수정했으며, 이로 인해 서버 종료 시 서버가 멈출 수 있었습니다. [#93008](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93008) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * 분산 쿼리를 미리 취소했을 때 연결이 손상된 상태로 남는 문제를 수정했습니다. [#93029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93029) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * `estimateCompressionRatio()`에서 취소 후 `Cannot finalize buffer after cancellation` 오류가 발생할 수 있는 문제를 수정했습니다. [#93068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93068) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * 종료 시 ZooKeeper가 완전히 종료되도록 하여 발생할 수 있는 멈춤 현상을 수정했습니다. [#93602](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93602) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * ZooKeeper 스토리지를 사용하는 명명된 컬렉션을 백그라운드에서 다시 로드하는 동안 발생하던 처리되지 않은 예외를 수정했습니다. [#92717](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92717) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * `ReadWriteBufferFromHTTP`에서 초기화되지 않은 값 사용 문제를 수정했습니다. [#94058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94058) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `TraceSender` 버퍼 크기가 업데이트되지 않아 서로 다른 스레드에서의 플러시가 뒤섞이던 문제를 수정했습니다. [#93966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93966) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * `PipelineExecutor`가 살아 있는 동안 `IStorage` 객체가 삭제되지 않도록 `QueryPipeline`에 storage shared pointer를 저장했습니다. [#93746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93746) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * 취소 시 분산 쿼리에서 발생할 수 있던 크래시를 수정했습니다. [#95466](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95466) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+ * `DROP WORKLOAD`가 쿼리와 동시에 실행될 때 발생하던 충돌을 수정했습니다. [#95856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95856) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `DROP WORKLOAD`의 데이터 레이스 문제를 수정했습니다. [#96614](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96614) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+ * `ThreadPoolCallbackRunnerLocal` 사용과 관련된 몇 가지 치명적인 버그를 수정했습니다. [#95818](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95818) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 메모리 오버커밋 추적기가 동작할 때 발생하는 잠금 역전으로 인해 `ProcessList`에서 발생할 수 있는 교착 상태를 수정했습니다. [#96182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96182) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * `max_execution_time` 값이 큰 쿼리에서 취소 검사 스레드의 라이브락을 수정했습니다. [#96450](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96450) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+ * 경쟁 상태(race condition)로 인해 MemoryWorker 정리 스레드가 멈추는 문제가 수정되었습니다. [#96819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96819) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * 캐시된 스토리지 스냅샷이 조기에 파기되어 발생하던 `clearCaches` 크래시를 수정했습니다. [#96995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96995) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * `CREATE TABLE`에서 제약 조건이 있는 경우 발생하던 `heap-use-after-free` 문제가 수정되었습니다. [#96669](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96669) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+ * `StorageKafka2`에서 발생할 수 있는 use-after-free 문제를 수정했습니다. [#97520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97520) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * `DatabaseMaterializedPostgreSQL`의 `shutdown_called`에서 발생하던 경쟁 상태(data race) 문제를 수정했습니다. [#97554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97554) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 세그먼트로 분할된 `HASHED` 딕셔너리의 병렬 로딩에서 일부 행이 로드되지 않을 수 있었던 경쟁 상태 문제를 수정했습니다. [#96953](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96953) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 한 딕셔너리가 자신을 재귀적으로 참조하는 Merge 테이블을 참조할 때 발생하던 딕셔너리 데드락을 수정했습니다. [#96120](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96120) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 새er 서버가 쿼리 계획 역직렬화 중 알 수 없는 설정을 전송할 때 발생하던 `BaseSettings::readBinary`의 범위 외 접근 문제를 수정했습니다. [#97585](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97585) ([Michael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * `dropReplicationSlot`이 스택 언와인딩 중 예외를 발생시켜 `MaterializedPostgreSQL` 데이터베이스에 테이블을 연결할 때 충돌이 발생하던 문제를 수정했습니다. [#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * HTTP 연결이 닫히지 않도록 insert select에서 요청 스트림을 해제했습니다. [#92175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92175) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+ * Backup 데이터베이스에서 `SHOW CREATE DATABASE` 실행 시 발생하던 데드락을 수정했습니다. [#92541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92541) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+ ### 기타 버그 수정
+
+ * `hasAllTokens` 및 `hasAnyTokens` 함수에서 `handleAllTokens`의 빈 배열 처리 문제를 수정했습니다. [#93328](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93328) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 전역 프로파일러의 고정 주기를 수정했습니다. 설정된 값 대신 절삭된 값이 사용되어 더 자주 깨어났습니다. [#96048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96048) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * `system.asynchronous_metric_log`의 `event_date`를 수정했습니다. [#95947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95947) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 내부 함수에서 `categories = 'Internal'` 대신 빈 문자열이 표시되던 `system.functions` 문제를 수정했습니다. [#97315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97315) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * 키 타입이 String이 아닐 때 `ip_trie` 딕셔너리에서 발생할 수 있는 잠재적인 논리 오류를 수정했습니다. [#97555](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97555) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * `system.query_log.exception`에서 stderr 캡처를 활성화해 UDF 디버깅이 가능하도록 수정했습니다. [#92209](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92209) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)).
+ * 항상 false인 조건자에 대해 `filterPartsByVirtualColumns`를 수정했습니다. [#97620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97620) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 스쿼시 전에 `ColumnConst`가 구체화되지 않던 문제를 수정했습니다. [#97019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97019) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)).
+
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
index 1eb2b2f930b..b75b2212b86 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
@@ -6,16 +6,16 @@ doc_type: 'changelog'
keywords: ['변경 이력', '릴리스 노트', '업데이트', '신규 기능', 'Cloud 변경 사항']
---
-{/* 아래 목차는 YAML front matter에서
- https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
- 스크립트를 사용해 자동으로 생성됩니다.
- 오류를 발견했다면, 각 페이지의 front matter를 수정하십시오.
+{/* 아래 목차는 YAML front matter를 기반으로 자동 생성되며
+ https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh 스크립트를 사용합니다.
+ 오류를 발견한 경우 각 페이지 자체의 front matter를 수정하십시오.
*/ }
{/*AUTOGENERATED_START*/ }
| Page | Description |
| --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
+| [v26.2 Changelog for Cloud](/changelogs/26.2) | v26.2 버전의 변경 로그 |
| [v25.12 Changelog for Cloud](/changelogs/25.12) | v25.12 버전의 변경 로그 |
| [v25.10 Changelog for Cloud](/changelogs/25.10) | v25.10 버전의 변경 로그 |
| [v25.8 Changelog for Cloud](/changelogs/25.8) | v25.8 버전의 빠른 릴리스 변경 로그 |
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/data-modeling/denormalization.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
index 601c39ccdb2..ccf2cd28338 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
@@ -31,14 +31,14 @@ NoSQL 솔루션에서 널리 사용되는 일반적인 기법은 `JOIN` 지원
일반적으로 다음과 같은 경우에 비정규화를 권장합니다:
-- 변경이 자주 발생하지 않거나, 데이터가 분석용 쿼리에 사용 가능해질 때까지 일정한 지연을 허용할 수 있는 테이블을 비정규화합니다. 즉, 데이터를 배치로 전체 재적재할 수 있어야 합니다.
-- 다대다 관계는 비정규화를 피합니다. 단일 소스 행이 변경될 때 많은 행을 함께 업데이트해야 할 수 있습니다.
-- 카디널리티가 매우 높은(high cardinality) 관계는 비정규화를 피합니다. 테이블의 각 행이 다른 테이블의 수천 개의 관련 항목을 갖는 경우, 이러한 항목은 기본 타입 또는 튜플로 이루어진 `Array`로 표현해야 합니다. 일반적으로 1000개를 초과하는 튜플을 가진 배열은 권장되지 않습니다.
-- 모든 컬럼을 중첩 객체로 비정규화하는 대신, 아래에 설명된 materialized view를 사용하여 통계 값만 비정규화하는 방안을 고려하십시오.
+* 변경이 자주 발생하지 않거나, 데이터가 분석용 쿼리에 사용 가능해질 때까지 일정한 지연을 허용할 수 있는 테이블을 비정규화합니다. 즉, 데이터를 배치로 전체 재적재할 수 있어야 합니다.
+* 다대다 관계는 비정규화를 피합니다. 단일 소스 행이 변경될 때 많은 행을 함께 업데이트해야 할 수 있습니다.
+* 카디널리티가 매우 높은(high cardinality) 관계는 비정규화를 피합니다. 테이블의 각 행이 다른 테이블의 수천 개의 관련 항목을 갖는 경우, 이러한 항목은 기본 타입 또는 튜플로 이루어진 `Array`로 표현해야 합니다. 일반적으로 1000개를 초과하는 튜플을 가진 배열은 권장되지 않습니다.
+* 모든 컬럼을 중첩 객체로 비정규화하는 대신, 아래에 설명된 materialized view를 사용하여 통계 값만 비정규화하는 방안을 고려하십시오.
모든 정보를 비정규화할 필요는 없으며, 자주 접근해야 하는 핵심 정보만 비정규화하면 됩니다.
-비정규화 작업은 ClickHouse 내에서 처리할 수도 있고, Apache Flink와 같은 업스트림 시스템에서 처리할 수도 있습니다.
+비정규화 작업은 ClickHouse 내에서 처리할 수도 있고, [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md)와 같은 업스트림 시스템에서 처리할 수도 있습니다.
## 자주 업데이트되는 데이터에는 비정규화를 피하십시오 \{#avoid-denormalization-on-frequently-updated-data\}
@@ -377,6 +377,6 @@ DuplicatePosts: [('2017-04-11 12:18:37.260',3922739),('2017-04-11 12:18:37.260',
- **[Refreshable Materialized Views](/materialized-view/refreshable-materialized-view)** - 갱신 가능 구체화 뷰(Refreshable Materialized View)를 사용하여 쿼리를 주기적으로 스케줄링하고 결과를 대상 테이블로 전송할 수 있습니다. 쿼리가 실행되면 뷰가 대상 테이블이 원자적으로 업데이트되도록 합니다. 이는 이 작업을 스케줄링하기 위한 ClickHouse 고유의 방법을 제공합니다.
- **External tooling** - [dbt](https://www.getdbt.com/) 및 [Airflow](https://airflow.apache.org/)와 같은 도구를 활용하여 변환 작업을 주기적으로 스케줄링할 수 있습니다. [ClickHouse integration for dbt](/integrations/dbt)는 대상 테이블의 새 버전을 생성한 후, 쿼리를 수신하는 버전과 원자적으로 교체되도록 보장합니다( [EXCHANGE](/sql-reference/statements/exchange) 명령을 통해).
-### 스트리밍 \{#streaming\}
+### Streaming \{#streaming\}
-또는 이 작업을 데이터 삽입 이전에 ClickHouse 외부에서 [Apache Flink](https://flink.apache.org/)와 같은 스트리밍 기술을 사용하여 수행할 수도 있습니다. 또는 데이터가 삽입될 때 이 처리를 수행하도록 증분 [materialized views](/guides/developer/cascading-materialized-views)를 사용할 수도 있습니다.
\ No newline at end of file
+또는 이 작업을 데이터 삽입 전에 ClickHouse 외부에서 [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md)와 같은 스트리밍 기술을 사용하여 수행할 수도 있습니다. 또는 데이터가 삽입될 때 이 프로세스를 수행하기 위해 증분 [materialized view](/guides/developer/cascading-materialized-views)를 사용할 수도 있습니다.
\ 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..a993374330a 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
@@ -185,7 +185,7 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
구분자 문자열들이 [prefix code](https://en.wikipedia.org/wiki/Prefix_code)를 형성하는 경우에는 임의의 순서로 전달해도 됩니다.
:::
-토크나이저가 입력 문자열을 어떻게 분리하는지 이해하려면 [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 함수를 사용할 수 있습니다:
+토크나이저가 입력 문자열을 어떻게 분리하는지 이해하려면 [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 및 [tokensForLikePattern](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokensForLikePattern) 함수를 사용할 수 있습니다:
예시:
@@ -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/apache-flink/flink-connector.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
new file mode 100644
index 00000000000..e76af71cc18
--- /dev/null
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
@@ -0,0 +1,447 @@
+---
+sidebar_label: 'Apache Flink'
+sidebar_position: 1
+slug: /integrations/apache-flink
+description: 'ClickHouse와 함께하는 Apache Flink 소개'
+keywords: ['clickhouse', 'Apache Flink', '마이그레이션', '데이터', '스트림 처리']
+title: 'Flink 커넥터'
+doc_type: 'guide'
+integration:
+ - support_level: 'core'
+ - category: 'data_ingestion'
+---
+
+import Tabs from '@theme/Tabs';
+import TabItem from '@theme/TabItem';
+import TOCInline from '@theme/TOCInline';
+import ClickHouseSupportedBadge from '@theme/badges/ClickHouseSupported';
+
+
+# Flink Connector \{#flink-connector\}
+
+
+
+이것은 ClickHouse에서 지원하는 공식 [Apache Flink 싱크 커넥터](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse)입니다. 이 커넥터는 Flink의 [AsyncSinkBase](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-171%3A+Async+Sink)와 공식 ClickHouse [java client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java)를 사용하여 구축되었습니다.
+
+이 커넥터는 Apache Flink의 DataStream API를 지원합니다. Table API 지원은 [향후 릴리스에서 제공될 예정입니다](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42).
+
+
+
+## 요구 사항 \{#requirements\}
+
+* Java 11+ (Flink 1.17+용) 또는 17+ (Flink 2.0+용)
+* Apache Flink 1.17+
+
+## Flink 버전 호환성 매트릭스 \{#flink-compatibility-matrix\}
+
+이 커넥터는 Flink 1.17+와 Flink 2.0+를 모두 지원할 수 있도록 두 개의 아티팩트로 나뉘어 있습니다. 사용하려는 Flink 버전에 맞는 아티팩트를 선택하십시오:
+
+| Flink 버전 | 아티팩트 | ClickHouse Java Client 버전 | 필요한 Java |
+| -------- | -------------------------------- | ------------------------- | -------- |
+| latest | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.1 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.0 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 1.20.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.19.3 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.18.1 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.17.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+
+:::note
+이 커넥터는 Flink 1.17.2 이전 버전에서는 테스트되지 않았습니다.
+:::
+
+## 설치 및 설정 \{#installation--setup\}
+
+### 의존성으로 추가하기 \{#import-as-a-dependency\}
+
+#### Flink 2.0+용 \{#flink-2\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-2.0.0
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-2.0.0:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-2.0.0" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+#### Flink 1.17 이상용 \{#flink-117\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-1.17
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-1.17:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-1.17" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+### 바이너리 다운로드 \{#download-the-binary\}
+
+바이너리 JAR의 파일명 패턴은 다음과 같습니다:
+
+```bash
+flink-connector-clickhouse-${flink_version}-${stable_version}-all.jar
+```
+
+여기서:
+
+* `flink_version`은 `2.0.0` 또는 `1.17` 중 하나입니다.
+* `stable_version`은 [안정화된 아티팩트 릴리스 버전](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/releases)입니다.
+
+사용 가능한 모든 JAR 릴리스 파일은 [Maven Central Repository](https://repo1.maven.org/maven2/com/clickhouse/flink/)에서 확인할 수 있습니다.
+
+
+## DataStream API 사용 \{#using-the-datastream-api\}
+
+### 스니펫 \{#datastream-snippet\}
+
+원시 CSV 데이터를 ClickHouse에 삽입하려고 한다고 가정하겠습니다:
+
+
+
+ ```java
+ public static void main(String[] args) {
+ // ClickHouseClient 구성
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(url, username, password, database, tableName);
+
+ // ElementConverter 생성
+ ElementConverter convertorString = new ClickHouseConvertor<>(String.class);
+
+ // sink를 생성하고 `setClickHouseFormat`을 사용해 형식을 설정
+ ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+ );
+
+ csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+
+ // 마지막으로 DataStream을 sink에 연결
+ final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
+
+ Path csvFilePath = new Path(fileFullName);
+ FileSource csvSource = FileSource
+ .forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), csvFilePath)
+ .build();
+
+ env.fromSource(
+ csvSource,
+ WatermarkStrategy.noWatermarks(),
+ "GzipCsvSource"
+ ).sinkTo(csvSink);
+ }
+ ```
+
+
+
+추가 예시와 스니펫은 테스트 코드에서 확인할 수 있습니다:
+
+* [flink-connector-clickhouse-1.17](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-1.17/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+* [flink-connector-clickhouse-2.0.0](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-2.0.0/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+
+### 빠른 시작 예제 \{#datastream-quick-start\}
+
+ClickHouse 싱크를 쉽게 시작할 수 있도록 Maven 기반 예제를 만들었습니다:
+
+- [Flink 1.17+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v1.7/covid)
+- [Flink 2.0.0+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v2/covid)
+
+더 자세한 지침은 [Example Guide](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/examples/README.md)를 참조하십시오.
+
+### DataStream API 연결 옵션 \{#datastream-api-connection-options\}
+
+#### ClickHouse 클라이언트 옵션 \{#client-options\}
+
+| 매개변수 | 설명 | 기본값 | 필수 여부 |
+| --------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----- | ----- |
+| `url` | 완전한 ClickHouse URL | 해당 없음 | 예 |
+| `username` | ClickHouse 데이터베이스 사용자 이름 | 해당 없음 | 예 |
+| `password` | ClickHouse 데이터베이스 비밀번호 | 해당 없음 | 예 |
+| `database` | ClickHouse 데이터베이스 이름 | 해당 없음 | 예 |
+| `table` | ClickHouse 테이블 이름 | 해당 없음 | 예 |
+| `options` | Java 클라이언트 구성 옵션 맵 | 빈 맵 | 아니요 |
+| `serverSettings` | ClickHouse 서버 세션 설정 맵 | 빈 맵 | 아니요 |
+| `enableJsonSupportAsString` | [JSON 데이터 타입](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/newjson)에 대해 JSON 형식의 String을 기대하도록 하는 ClickHouse 서버 설정 | true | 아니요 |
+
+`options` 및 `serverSettings`는 `Map` 형식으로 클라이언트에 전달해야 합니다. 둘 중 하나에 빈 맵을 사용하면 각각 클라이언트 또는 서버의 기본값이 사용됩니다.
+
+:::note
+사용 가능한 모든 Java 클라이언트 옵션은 [ClientConfigProperties.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/client-v2/src/main/java/com/clickhouse/client/api/ClientConfigProperties.java) 및 [이 문서 페이지](https://clickhouse.com/docs/integrations/language-clients/java/client#configuration)에 나와 있습니다.
+
+사용 가능한 모든 서버 세션 설정은 [이 문서 페이지](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/settings)에 나와 있습니다.
+:::
+
+예시는 다음과 같습니다:
+
+
+
+ ```java
+ Map javaClientOptions = Map.of(
+ ClientConfigProperties.CA_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.SSL_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.CLIENT_NETWORK_BUFFER_SIZE.getKey(), "30000",
+ ClientConfigProperties.HTTP_MAX_OPEN_CONNECTIONS.getKey(), "5"
+ );
+
+ Map serverSettings = Map.of(
+ "insert_deduplicate", "1"
+ );
+
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(
+ url,
+ username,
+ password,
+ database,
+ tableName,
+ javaClientOptions,
+ serverSettings,
+ false // enableJsonSupportAsString
+ );
+ ```
+
+
+
+#### 싱크 옵션 \{#sink-options\}
+
+다음 옵션은 Flink의 `AsyncSinkBase`에서 직접 제공됩니다:
+
+| Parameters | Description | Default Value | Required |
+|------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------|----------|
+| `maxBatchSize` | 단일 배치에 삽입되는 최대 레코드 수 | N/A | 예 |
+| `maxInFlightRequests` | 싱크가 백프레셔를 적용하기 전에 허용되는 진행 중 요청의 최대 수 | N/A | 예 |
+| `maxBufferedRequests` | 백프레셔가 적용되기 전에 싱크에서 버퍼링할 수 있는 최대 레코드 수 | N/A | 예 |
+| `maxBatchSizeInBytes` | 배치가 가질 수 있는 최대 크기(바이트)입니다. 전송되는 모든 배치는 이 크기보다 작거나 같게 됩니다 | N/A | 예 |
+| `maxTimeInBufferMS` | 플러시되기 전에 레코드가 싱크에 머무를 수 있는 최대 시간 | N/A | 예 |
+| `maxRecordSizeInBytes` | 싱크가 허용하는 최대 레코드 크기이며, 이를 초과하는 레코드는 자동으로 거부됩니다 | N/A | 예 |
+
+## 지원되는 데이터 타입 \{#supported-data-types\}
+
+아래 표는 Flink에서 ClickHouse로 데이터를 삽입할 때의 데이터 타입 변환을 빠르게 참조할 수 있도록 제공합니다.
+
+### Flink에서 ClickHouse로 데이터 삽입하기 \{#inserting-data-from-flink-into-clickhouse\}
+
+[//]: # "TODO: 테이블 API 지원이 추가되면 \"Flink SQL Type\" 컬럼을 추가하기"
+
+| Java 타입 | ClickHouse 타입 | 지원 여부 | 직렬화 방식 |
+| ------------------- | ----------------- | ----- | ----------------------------- |
+| `byte`/`Byte` | `Int8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `short`/`Short` | `Int16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `int`/`Integer` | `Int32` | ✅ | `DataWriter.writeInt32` |
+| `long`/`Long` | `Int64` | ✅ | `DataWriter.writeInt64` |
+| `BigInteger` | `Int128` | ✅ | `DataWriter.writeInt128` |
+| `BigInteger` | `Int256` | ✅ | `DataWriter.writeInt256` |
+| `short`/`Short` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8` |
+| `int`/`Integer` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8 ` |
+| `int`/`Integer` | `UInt16` | ✅ | `DataWriter.writeUInt16` |
+| `long`/`Long` | `UInt32` | ✅ | `DataWriter.writeUInt32` |
+| `long`/`Long` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt128` | ✅ | `DataWriter.writeUInt128` |
+| `BigInteger` | `UInt256` | ✅ | `DataWriter.writeUInt256` |
+| `BigDecimal` | `Decimal` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal32` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal64` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal128` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal256` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `float`/`Float` | `Float` | ✅ | `DataWriter.writeFloat32` |
+| `double`/`Double` | `Double` | ✅ | `DataWriter.writeFloat64` |
+| `boolean`/`Boolean` | `Boolean` | ✅ | `DataWriter.writeBoolean` |
+| `String` | `String` | ✅ | `DataWriter.writeString` |
+| `String` | `FixedString` | ✅ | `DataWriter.writeFixedString` |
+| `LocalDate` | `Date` | ✅ | `DataWriter.writeDate` |
+| `LocalDate` | `Date32` | ✅ | `DataWriter.writeDate32` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `int`/`Integer` | `Time` | ❌ | 해당 없음 |
+| `long`/`Long` | `Time64` | ❌ | 해당 없음 |
+| `byte`/`Byte` | `Enum8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `int`/`Integer` | `Enum16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `java.util.UUID` | `UUID` | ✅ | `DataWriter.writeIntUUID` |
+| `String` | `JSON` | ✅ | `DataWriter.writeJSON` |
+| `Array` | `Array` | ✅ | `DataWriter.writeArray` |
+| `Map` | `Map` | ✅ | `DataWriter.writeMap` |
+| `Tuple` | `Tuple` | ✅ | `DataWriter.writeTuple` |
+| `Object` | `Variant` | ❌ | 해당 없음 |
+
+참고:
+
+* 날짜 연산을 수행할 때는 `ZoneId`를 제공해야 합니다.
+* decimal 연산을 수행할 때는 [정밀도와 스케일](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/decimal#decimal-value-ranges)을 지정해야 합니다.
+* ClickHouse가 Java String을 JSON으로 파싱할 수 있도록 하려면 `ClickHouseClientConfig`에서 `enableJsonSupportAsString`을 활성화해야 합니다.
+* 커넥터는 입력 DataStream의 요소를 ClickHouse 페이로드에 매핑하기 위해 `ElementConvertor`가 필요합니다. 이를 위해 커넥터는 `ClickHouseConvertor`와 `POJOConvertor`를 제공하며, 위의 `DataWriter` 직렬화 메서드를 사용해 이 매핑을 구현할 수 있습니다.
+
+## 지원되는 입력 형식 \{#supported-input-formats\}
+
+사용 가능한 ClickHouse 입력 형식 목록은 [이 문서 페이지](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats#formats-overview)와 [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java)에서 확인할 수 있습니다.
+
+커넥터가 DataStream을 ClickHouse 페이로드로 직렬화할 때 사용할 형식을 지정하려면 `setClickHouseFormat` 함수를 사용하십시오. 예시는 다음과 같습니다.
+
+```java
+ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+);
+csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+```
+
+:::note
+기본적으로 커넥터는 `ClickHouseClientConfig`의 `setSupportDefault`가 명시적으로 true 또는 false로 설정된 경우, 각각 [RowBinaryWithDefaults](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinaryWithDefaults) 또는 [RowBinary](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinary)를 사용합니다.
+:::
+
+
+## 메트릭 \{#metrics\}
+
+이 커넥터는 Flink의 기존 메트릭 외에 다음과 같은 추가 메트릭을 노출합니다:
+
+| Metric | Description | Type | Status |
+| --------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------- | ------ |
+| `numBytesSend` | 요청 페이로드에서 ClickHouse로 전송된 총 바이트 수입니다. *참고: 이 메트릭은 네트워크를 통해 전송된 직렬화 데이터의 크기를 측정하므로, 처리 후 스토리지에 실제로 기록된 바이트 수를 반영하는 `system.query_log`의 ClickHouse `written_bytes`와 다를 수 있습니다* | Counter | ✅ |
+| `numRecordSend` | ClickHouse로 전송된 총 레코드 수입니다 | Counter | ✅ |
+| `numRequestSubmitted` | 전송된 총 요청 수입니다(실제로 수행된 flush 횟수) | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedBatches` | 재시도할 수 없는 실패로 인해 폐기된 총 배치 수입니다 | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedRecords` | 재시도할 수 없는 실패로 인해 폐기된 총 레코드 수입니다 | Counter | ✅ |
+| `totalBatchRetries` | 재시도 가능한 실패로 인한 총 배치 재시도 횟수입니다 | Counter | ✅ |
+| `writeLatencyHistogram` | 쓰기 성공 지연 시간 분포(ms) 히스토그램입니다 | Histogram | ✅ |
+| `writeFailureLatencyHistogram` | 쓰기 실패 지연 시간 분포(ms) 히스토그램입니다 | Histogram | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeCounter` | `maxBatchSize`에 도달해 발생한 총 flush 횟수입니다 | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeInBytesCounter` | `maxBatchSizeInBytes`에 도달해 발생한 총 flush 횟수입니다 | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxTimeInBufferMSCounter` | `maxTimeInBufferMS`에 도달해 발생한 총 flush 횟수입니다 | Counter | ✅ |
+| `actualRecordsPerBatch` | 실제 배치 크기 분포 히스토그램입니다 | Histogram | ✅ |
+| `actualBytesPerBatch` | 배치당 실제 바이트 수 분포 히스토그램입니다 | Histogram | ✅ |
+
+[//]: # "| actualTimeInBuffer | flush 전 실제 버퍼 체류 시간 분포 히스토그램입니다 | Histogram | ❌ |"
+
+## 제한 사항 \{#limitations\}
+
+* 이 싱크는 현재 at-least-once 전달을 보장합니다. exactly-once semantics 지원 작업은 [여기](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/106)에서 진행 상황을 추적하고 있습니다.
+* 이 싱크는 아직 처리할 수 없는 레코드를 버퍼링하기 위한 데드 레터 큐(DLQ)를 지원하지 않습니다. 현재로서는 커넥터가 삽입에 실패한 레코드를 다시 삽입하려고 시도하며, 그래도 성공하지 못하면 해당 레코드를 버립니다. 이 기능은 [여기](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/105)에서 진행 상황을 추적하고 있습니다.
+* 이 싱크는 아직 Flink의 Table API 또는 Flink SQL을 통한 생성을 지원하지 않습니다. 이 기능은 [여기](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42)에서 진행 상황을 추적하고 있습니다.
+
+## ClickHouse 버전 호환성 및 보안 \{#compatibility-and-security\}
+
+* 이 커넥터는 일일 CI 워크플로를 통해 최신 버전과 head를 포함한 여러 최신 ClickHouse 버전에서 테스트됩니다. 테스트 대상 버전은 새로운 ClickHouse 릴리스가 적용됨에 따라 주기적으로 업데이트됩니다. 커넥터가 매일 어떤 버전에서 테스트되는지는 [여기](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/.github/workflows/tests-nightly.yaml#L15)에서 확인하십시오.
+* 알려진 보안 취약점과 취약점 보고 방법은 [ClickHouse 보안 정책](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/SECURITY.md#security-change-log-and-support)을 참조하십시오.
+* 보안 수정 사항과 새로운 개선 사항을 놓치지 않도록 커넥터를 지속적으로 업그레이드할 것을 권장합니다.
+* 마이그레이션 관련 문제가 있으면 GitHub [issue](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues)를 생성해 주십시오. 확인 후 응답하겠습니다.
+
+## 고급 및 권장 사용법 \{#advanced-and-recommended-usage\}
+
+- 최적의 성능을 위해 DataStream 요소 타입이 **Generic 타입이 아니어야 합니다**. Flink의 타입 구분에 대해서는 [여기](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/docs/dev/datastream/fault-tolerance/serialization/types_serialization/#flinks-typeinformation-class)를 참조하십시오. Generic이 아닌 요소는 Kryo로 인해 발생하는 직렬화 오버헤드를 피할 수 있어 ClickHouse로의 처리량을 향상시킵니다.
+- `maxBatchSize`는 최소 1000으로, 이상적으로는 10,000~100,000 범위로 설정하는 것을 권장합니다. 자세한 내용은 [대량 삽입에 대한 이 가이드](https://clickhouse.com/docs/optimize/bulk-inserts)를 참조하십시오.
+- ClickHouse에서 OLTP 스타일의 중복 제거 또는 upsert를 수행하려면 [이 문서 페이지](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplication#options-for-deduplication)를 참조하십시오. _참고: 이는 아래의 [중복 배치](#duplicate_batches)에서 자세히 설명하는, 재시도 시 발생하는 배치 중복 제거와 혼동하면 안 됩니다._
+
+## 문제 해결 \{#troubleshooting\}
+
+### CANNOT_READ_ALL_DATA \{#cannot_read_all_data\}
+
+다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다:
+
+```text
+com.clickhouse.client.api.ServerException: Code: 33. DB::Exception: Cannot read all data. Bytes read: 9205. Bytes expected: 1100022.: (at row 9) : While executing BinaryRowInputFormat. (CANNOT_READ_ALL_DATA)
+```
+
+**원인**: 일반적으로 CANNOT_READ_ALL_DATA 오류는 ClickHouse 테이블 스키마가 Flink 레코드 스키마와 서로 달라졌음을 의미합니다. 이는 둘 중 하나 또는 둘 다가 하위 호환되지 않는 방식으로 변경될 때 발생할 수 있습니다.
+
+**해결 방법**: ClickHouse 테이블 또는 커넥터 입력 데이터 타입 중 하나(또는 둘 다)의 스키마를 업데이트하여 서로 호환되도록 하십시오. 필요한 경우, Java 타입을 ClickHouse 타입으로 조회하는 방법은 [type mapping](#inserting-data-from-flink-into-clickhouse)을 참조하십시오. *참고: 아직 전송 중인 레코드가 남아 있다면 커넥터를 다시 시작할 때 Flink 상태를 재설정해야 합니다.*
+
+
+### 낮은 처리량 \{#low_throughput\}
+
+ClickHouse에 쓸 때 커넥터의 처리량이 작업의 병렬성(Flink 태스크 수)에 비례해 확장되지 않을 수 있습니다.
+
+**원인**: ClickHouse의 백그라운드 [파트 머지 프로세스](https://clickhouse.com/docs/merges)로 인해 insert 속도가 느려질 수 있습니다. 이는 구성된 배치 크기가 너무 작거나, 커넥터가 너무 자주 플러시하거나, 또는 이 두 가지가 함께 작용할 때 발생할 수 있습니다.
+
+**해결 방법**: `numRequestSubmitted` 및 `actualRecordsPerBatch` 메트릭을 모니터링하여 배치 크기(`maxBatchSize`)를 어떻게 조정할지, 그리고 얼마나 자주 플러시할지를 판단하십시오. 또한 배치 크기 권장 사항은 [고급 및 권장 사용법](#advanced-and-recommended-usage)도 참조하십시오.
+
+[//]: # "TODO: https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/121 이 해결되면 이 섹션의 주석을 해제하십시오"
+
+[//]: # "### ClickHouse 테이블에 중복된 행 배치가 표시됩니다 {#duplicate_batches}"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**원인**: 재시도 가능한 실패로 인해 Flink 배치의 하나 이상의 레코드를 ClickHouse에 insert하지 못하면, 커넥터는 **전체 배치**를 재시도합니다. [insert 중복 제거](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplicating-inserts-on-retries#query-level-insert-deduplication)가 비활성화되어 있으면 ClickHouse 테이블에 중복 레코드가 저장될 수 있습니다. 그렇지 않은 경우에는 중복 제거 윈도우 또는 윈도우 지속 시간이 너무 짧아 커넥터가 재시도하기 전에 블록이 만료될 수 있습니다."
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**해결 방법**:"
+
+[//]: # "- 테이블이 `Replicated*MergeTree` 테이블 엔진을 사용하는 경우:"
+
+[//]: # " 1. 서버 세션 설정 `insert_deduplicate=1`이 설정되어 있는지 확인하십시오 (필요한 경우 설정 방법은 위의 [예시](#client-options)를 참조하십시오). `insert_deduplicate`는 복제된 테이블에서 기본적으로 활성화되어 있습니다."
+
+[//]: # " 2. 필요한 경우 `MergeTree` 테이블 설정 [`replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window) 또는 [`replicated_deduplication_window_seconds`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window_seconds) 중 하나 또는 둘 다를 늘리십시오."
+
+[//]: # "- 테이블이 비복제 `*MergeTree` 테이블 엔진을 사용하는 경우 `MergeTree` 테이블 설정 [`non_replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#non_replicated_deduplication_window)를 늘리십시오."
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_참고 1: 이 해결 방법은 Flink 커넥터와 함께 사용하는 것이 권장되는 [동기식 insert](https://clickhouse.com/docs/best-practices/selecting-an-insert-strategy#synchronous-inserts-by-default)에 의존합니다. 서버 세션 설정 `async_insert=0`인지 확인하십시오._"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_참고 2: `(non_)replicated_deduplication_window` 값을 크게 설정하면 비교해야 하는 엔트리가 많아지므로 insert 속도가 느려질 수 있습니다._"
+
+### ClickHouse 테이블에서 일부 행이 누락됩니다 \{#missing_rows\}
+
+**원인**: 재시도할 수 없는 오류가 발생했거나, 구성된 재시도 횟수(`ClickHouseClientConfig.setNumberOfRetries()`를 통해 설정 가능) 내에 배치를 삽입하지 못해 배치가 폐기되었습니다. *참고: 기본적으로 커넥터는 배치를 폐기하기 전에 최대 3번까지 다시 삽입을 시도합니다.*
+
+**해결 방법**: 근본 원인을 파악하려면 TaskManager 로그 및/또는 스택 추적을 확인하십시오.
+
+## 기여 및 지원 \{#contributing-and-support\}
+
+프로젝트에 기여하거나 문제를 보고하려는 경우, 의견을 보내주시면 감사하겠습니다!
+문제를 등록하거나, 개선 사항을 제안하거나, pull request를 제출하려면 [GitHub repository](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse)를
+방문하십시오.
+
+기여를 환영합니다! 시작하기 전에 저장소의 [contribution guide](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/CONTRIBUTING.md)를 확인하십시오.
+ClickHouse Flink 커넥터 개선에 도움을 주셔서 감사합니다!
\ No newline at end of file
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/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
index 2b0d57d86ae..109fea3d6ef 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
@@ -8,23 +8,23 @@ doc_type: 'landing-page'
# 데이터 수집 \{#data-ingestion\}
-ClickHouse는 데이터 통합과 변환을 위한 다양한 솔루션과 통합됩니다.
-자세한 내용은 아래 페이지를 참고하십시오.
+ClickHouse는 데이터 통합 및 변환을 위한 다양한 솔루션과 통합됩니다.
+자세한 내용은 아래 페이지를 확인하십시오.
-| Data Ingestion Tool | Description |
-|------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [Airbyte](/integrations/airbyte) | 오픈 소스 데이터 통합 플랫폼입니다. ELT 데이터 파이프라인을 생성할 수 있으며, 140개가 넘는 기본 제공 커넥터와 함께 제공됩니다. |
-| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | 단일 노드 머신이나 클러스터에서 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, 머신 러닝을 실행하기 위한 다중 언어 엔진입니다. |
-| [Apache Flink](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) | Flink의 DataStream API를 통해 ClickHouse로 실시간 데이터 수집 및 처리를 수행하며, 배치 쓰기를 지원합니다. |
-| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 완전관리형 서버리스 데이터 통합 서비스로, 분석, 머신 러닝, 애플리케이션 개발을 위한 데이터 탐색, 준비, 변환 과정을 단순화합니다. |
-| [Artie](/integrations/artie) | 운영 데이터(프로덕션 데이터)를 ClickHouse로 실시간 복제하는 완전관리형 실시간 데이터 스트리밍 플랫폼으로, 고객 대상 분석, 운영 워크플로우, 운영 환경의 Agentic AI를 구현할 수 있습니다. |
-| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Microsoft Azure에서 제공하는 완전관리형 클라우드 기반 분석 서비스로, 빅데이터와 데이터 웨어하우징을 통합하여 SQL, Apache Spark, 데이터 파이프라인을 사용한 대규모 데이터 통합, 변환, 분석을 단순화합니다. |
-| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | 대규모로 데이터 워크플로를 생성, 예약, 오케스트레이션할 수 있게 해 주는 클라우드 기반 데이터 통합 서비스입니다. |
-| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | 배치 및 스트림(연속) 데이터 처리 파이프라인을 정의하고 실행할 수 있게 해 주는 오픈 소스 통합 프로그래밍 모델입니다. |
-| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | 플랫폼 간 원활한 데이터 흐름을 지원하며, 초 단위 미만의 지연 시간을 제공하는 실시간 엔드 투 엔드 데이터 통합 도구입니다. |
-| [dbt](/integrations/dbt) | 분석 엔지니어가 단순히 SELECT SQL 문을 작성하는 방식으로 데이터 웨어하우스의 데이터를 변환할 수 있게 해 줍니다. |
-| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | 다양한, 그리고 종종 정리되지 않은 데이터 소스에서 잘 구조화된 실시간 데이터셋으로 데이터를 적재하기 위해 Python 스크립트에 추가할 수 있는 오픈 소스 라이브러리입니다. |
-| [Estuary](/integrations/estuary) | 유연한 배포 옵션과 함께 밀리초 지연 ETL 파이프라인을 구현할 수 있는 right-time 데이터 플랫폼입니다. |
-| [Fivetran](/integrations/fivetran) | 클라우드 데이터 플랫폼에서, 그리고 클라우드 데이터 플랫폼 간에 데이터를 자동으로 이동하는 자동화된 데이터 이동 플랫폼입니다. |
-| [NiFi](/integrations/nifi) | 소프트웨어 시스템 간 데이터 흐름을 자동화하도록 설계된 오픈 소스 워크플로 관리 소프트웨어입니다. |
-| [Vector](/integrations/vector) | 조직이 관측성(observability) 데이터를 직접 제어할 수 있게 해 주는 고성능 관측성 데이터 파이프라인입니다. |
\ No newline at end of file
+| Data Ingestion Tool | Description |
+| ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Airbyte](/integrations/airbyte) | 오픈소스 데이터 통합 플랫폼입니다. ELT 데이터 파이프라인을 생성할 수 있으며, 기본 제공 커넥터를 140개 이상 포함합니다. |
+| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | 단일 노드 머신 또는 클러스터에서 데이터 엔지니어링, 데이터 과학, 머신 러닝 작업을 실행하기 위한 다중 언어 엔진입니다. |
+| [Apache Flink](/integrations/apache-flink) | Flink의 DataStream API를 통해 ClickHouse로 데이터를 실시간 수집 및 처리할 수 있으며, 배치 쓰기도 지원합니다. |
+| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Amazon Web Services(AWS)에서 제공하는 완전관리형 서버리스 데이터 통합 서비스로, 분석, 머신 러닝, 애플리케이션 개발을 위해 데이터를 탐색, 준비, 변환하는 과정을 간소화합니다. |
+| [Artie](/integrations/artie) | 프로덕션 데이터를 ClickHouse로 복제하여 고객 대상 분석, 운영 워크플로, 프로덕션 환경의 Agentic AI를 구현할 수 있도록 지원하는 완전관리형 실시간 데이터 스트리밍 플랫폼입니다. |
+| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Microsoft Azure에서 제공하는 완전관리형 클라우드 기반 분석 서비스로, SQL, Apache Spark, 데이터 파이프라인을 사용해 대규모 데이터 통합, 변환, 분석을 간소화할 수 있도록 빅데이터와 데이터 웨어하우징을 결합합니다. |
+| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | 대규모 데이터 워크플로를 생성, 예약, 오케스트레이션할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 데이터 통합 서비스입니다. |
+| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | 개발자가 배치 및 스트림(연속) 데이터 처리 파이프라인을 모두 정의하고 실행할 수 있도록 지원하는 오픈소스 통합 프로그래밍 모델입니다. |
+| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | 1초 미만의 지연 시간으로 플랫폼 전반에서 원활한 데이터 흐름을 지원하는 실시간 엔드 투 엔드 데이터 통합 도구입니다. |
+| [dbt](/integrations/dbt) | 분석 엔지니어가 select 문만 작성하여 데이터 웨어하우스의 데이터를 변환할 수 있도록 지원합니다. |
+| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | 다양한 소스, 그리고 정제되지 않은 경우가 많은 데이터 소스의 데이터를 구조화된 실시간 데이터세트로 로드할 수 있도록 Python 스크립트에 추가할 수 있는 오픈소스 라이브러리입니다. |
+| [Estuary](/integrations/estuary) | 유연한 배포 옵션과 함께 밀리초 수준의 지연 시간을 제공하는 ETL 파이프라인을 지원하는 right-time 데이터 플랫폼입니다. |
+| [Fivetran](/integrations/fivetran) | 클라우드 데이터 플랫폼 전반에서 데이터를 내보내고, 가져오고, 서로 이동시키는 자동화된 데이터 이동 플랫폼입니다. |
+| [NiFi](/integrations/nifi) | 소프트웨어 시스템 간 데이터 흐름을 자동화하도록 설계된 오픈소스 워크플로 관리 소프트웨어입니다. |
+| [Vector](/integrations/vector) | 조직이 관측성 데이터를 직접 제어할 수 있도록 지원하는 고성능 관측성 데이터 파이프라인입니다. |
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
index a077c240fa1..297b02fa2f2 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
@@ -93,34 +93,34 @@ ClickHouse Sink를 ClickHouse 서버에 연결하려면 다음을 제공해야
전체 구성 옵션 표는 다음과 같습니다.
-| Property Name | Description | Default Value |
-|-------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
-| `hostname` (Required) | 서버의 호스트 이름 또는 IP 주소 | N/A |
-| `port` | ClickHouse 포트입니다. 기본값은 Cloud 환경에서 HTTPS용 8443이며, HTTP(셀프 호스티드의 기본값)에서는 8123을 사용해야 합니다. | `8443` |
-| `ssl` | ClickHouse에 대한 SSL 연결을 활성화합니다. | `true` |
-| `jdbcConnectionProperties` | ClickHouse에 연결할 때 사용하는 연결 속성입니다. `?`로 시작해야 하며, `param=value` 사이를 `&`로 연결해야 합니다. | `""` |
-| `username` | ClickHouse 데이터베이스 사용자 이름 | `default` |
-| `password` (Required) | ClickHouse 데이터베이스 비밀번호 | N/A |
-| `database` | ClickHouse 데이터베이스 이름 | `default` |
-| `connector.class` (Required) | 커넥터 클래스입니다(명시적으로 설정하고 기본값으로 유지해야 합니다). | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
-| `tasks.max` | 커넥터 태스크 수 | `"1"` |
-| `errors.retry.timeout` | ClickHouse JDBC 재시도 타임아웃(초) | `"60"` |
-| `exactlyOnce` | Exactly Once 기능 활성화 여부 | `"false"` |
-| `topics` (Required) | 폴링할 Kafka 토픽입니다. 토픽 이름은 테이블 이름과 일치해야 합니다. | `""` |
-| `key.converter` (Required* - See Description) | 키의 타입에 따라 설정합니다. 키를 전달하는 경우(그리고 worker 설정에 정의되지 않은 경우) 여기에서 필수입니다. | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
-| `value.converter` (Required* - See Description) | 토픽의 데이터 타입에 따라 설정합니다. 지원 형식: JSON, String, Avro, Protobuf. worker 설정에 정의되지 않은 경우 여기에서 필수입니다. | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
-| `value.converter.schemas.enable` | 커넥터 value converter의 스키마 지원 여부 | `"false"` |
-| `errors.tolerance` | 커넥터 오류 허용 수준입니다. 지원 값: none, all | `"none"` |
-| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 설정된 경우(`errors.tolerance=all`일 때), 실패한 배치에 대해 DLQ가 사용됩니다([Troubleshooting](#troubleshooting) 참조). | `""` |
-| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | DLQ에 추가 헤더를 포함합니다. | `""` |
-| `clickhouseSettings` | 콤마로 구분된 ClickHouse 설정 목록입니다(예: "insert_quorum=2, etc..."). | `""` |
-| `topic2TableMap` | 토픽 이름을 테이블 이름에 매핑하는 콤마 구분 목록입니다(예: "topic1=table1, topic2=table2, etc..."). | `""` |
-| `tableRefreshInterval` | 테이블 정의 캐시를 새로 고치는 시간(초 단위) | `0` |
-| `keeperOnCluster` | 셀프 호스티드 인스턴스에서 exactly-once `connect_state` 테이블에 대해 ON CLUSTER 파라미터를 설정할 수 있게 합니다(예: `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`. [Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl) 참조). | `""` |
-| `bypassRowBinary` | 스키마 기반 데이터(Avro, Protobuf 등)에 대해 RowBinary 및 RowBinaryWithDefaults 사용을 비활성화할 수 있게 합니다. 데이터에 누락된 컬럼이 있고 널 허용/기본값이 허용되지 않는 경우에만 사용해야 합니다. | `"false"` |
-| `dateTimeFormats` | `;`로 구분된 DateTime64 스키마 필드를 파싱하기 위한 날짜-시간 형식입니다(예: `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`). | `""` |
-| `tolerateStateMismatch` | 커넥터가 AFTER_PROCESSING에 저장된 현재 오프셋보다 "이전"인 레코드를 드롭하도록 허용합니다(예: 오프셋 5가 전송되었으나, 마지막으로 기록된 오프셋이 250인 경우). | `"false"` |
-| `ignorePartitionsWhenBatching` | insert 수행을 위해 메시지를 수집할 때 파티션을 무시합니다(단, `exactlyOnce`가 `false`인 경우에만 해당). 성능 참고: 커넥터 태스크 수가 많을수록 태스크당 할당되는 Kafka 파티션 수가 줄어들며, 이는 성능 향상이 제한적일 수 있음을 의미합니다. | `"false"` |
+| Property Name | Description | Default Value |
+| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------- |
+| `hostname` (Required) | 서버의 호스트 이름 또는 IP 주소 | N/A |
+| `port` | ClickHouse 포트 — 기본값은 클라우드의 HTTPS용 8443이지만, HTTP(셀프 호스티드의 기본값)에서는 8123이어야 합니다 | `8443` |
+| `ssl` | ClickHouse에 대한 SSL 연결 활성화 | `true` |
+| `jdbcConnectionProperties` | ClickHouse에 연결할 때 사용하는 연결 속성입니다. `?`로 시작해야 하며, `param=value` 사이를 `&`로 연결해야 합니다. | `""` |
+| `username` | ClickHouse 데이터베이스 사용자 이름 | `default` |
+| `password` (Required) | ClickHouse 데이터베이스 비밀번호 | N/A |
+| `database` | ClickHouse 데이터베이스 이름 | `default` |
+| `connector.class` (Required) | 커넥터 클래스입니다(명시적으로 설정하고 기본값으로 유지해야 합니다). | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
+| `tasks.max` | 커넥터 태스크 수 | `"1"` |
+| `errors.retry.timeout` | Kafka Connect의 최대 재시도 시간(밀리초)입니다. 재시도를 하지 않으려면 `0`을 사용합니다. 무한 재시도를 하려면 `-1`을 사용합니다. 권장 값은 "10000" ms(10초)보다 큰 값입니다. 타임아웃 | `"0"` |
+| `exactlyOnce` | Exactly Once 기능 활성화 여부 | `"false"` |
+| `topics` (Required) | 폴링할 Kafka 토픽입니다. 토픽 이름은 테이블 이름과 일치해야 합니다. | `""` |
+| `key.converter` (Required* - See Description) | 키의 타입에 따라 설정합니다. 키를 전달하는 경우(그리고 worker 설정에 정의되지 않은 경우) 여기에서 필수입니다. | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
+| `value.converter` (Required* - See Description) | 토픽의 데이터 타입에 따라 설정합니다. 지원 형식: JSON, String, Avro, Protobuf. worker 설정에 정의되지 않은 경우 여기에서 필수입니다. | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
+| `value.converter.schemas.enable` | 커넥터 value converter의 스키마 지원 여부 | `"false"` |
+| `errors.tolerance` | 커넥터 오류 허용 수준입니다. 지원 값: none, all | `"none"` |
+| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 설정된 경우(`errors.tolerance=all`일 때), 실패한 배치에 대해 DLQ가 사용됩니다([Troubleshooting](#troubleshooting) 참조). | `""` |
+| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | DLQ에 추가 헤더를 포함합니다. | `""` |
+| `clickhouseSettings` | 콤마로 구분된 ClickHouse 설정 목록입니다(예: "insert_quorum=2, etc..."). | `""` |
+| `topic2TableMap` | 토픽 이름을 테이블 이름에 매핑하는 콤마 구분 목록입니다(예: "topic1=table1, topic2=table2, etc..."). | `""` |
+| `tableRefreshInterval` | 테이블 정의 캐시를 새로 고치는 시간(초 단위) | `0` |
+| `keeperOnCluster` | 셀프 호스티드 인스턴스에서 exactly-once `connect_state` 테이블에 대해 ON CLUSTER 파라미터를 설정할 수 있게 합니다(예: `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`) ([Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl) 참조 | `""` |
+| `bypassRowBinary` | 스키마 기반 데이터(Avro, Protobuf 등)에 대해 RowBinary 및 RowBinaryWithDefaults 사용을 비활성화할 수 있게 합니다. 데이터에 누락된 컬럼이 있고 널 허용/기본값이 허용되지 않는 경우에만 사용해야 합니다. | `"false"` |
+| `dateTimeFormats` | `;`로 구분된 DateTime64 스키마 필드를 파싱하기 위한 날짜-시간 형식입니다(예: `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`). | `""` |
+| `tolerateStateMismatch` | 커넥터가 AFTER_PROCESSING에 저장된 현재 오프셋보다 "이전"인 레코드를 드롭하도록 허용합니다(예: 오프셋 5가 전송되었으나, 마지막으로 기록된 오프셋이 250인 경우). 장애 후 수집을 복구하는 데 사용해야 하며, 작업이 완료되면 다시 `"false"`로 되돌려야 합니다. | `"false"` |
+| `ignorePartitionsWhenBatching` | insert 수행을 위해 메시지를 수집할 때 파티션을 무시합니다(단, `exactlyOnce`가 `false`인 경우에만 해당). 성능 참고: 커넥터 태스크 수가 많을수록 태스크당 할당되는 Kafka 파티션 수가 줄어들며, 이는 성능 향상이 제한적일 수 있음을 의미합니다. | `"false"` |
### 대상 테이블 \{#target-tables\}
@@ -170,9 +170,9 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink로 전송하기 전에 발신 메시지를 변환
빠르게 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 일반적인 구성 예시입니다.
-#### 기본 설정 \{#basic-configuration\}
+#### 기본 구성 \{#basic-configuration\}
-시작할 때 사용할 수 있는 가장 기본적인 설정입니다. Kafka Connect를 분산 모드로 실행하고 있고, SSL이 활성화된 ClickHouse 서버가 `localhost:8443`에서 실행 중이며, 데이터는 스키마리스 JSON 형식이라고 가정합니다.
+시작할 때 사용할 수 있는 가장 기본적인 구성입니다. Kafka Connect를 분산 모드로 실행하고 있고, SSL이 활성화된 ClickHouse 서버가 `localhost:8443`에서 실행 중이며, 데이터는 스키마리스 JSON 형식이라고 가정합니다.
```json
{
@@ -183,7 +183,7 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink로 전송하기 전에 발신 메시지를 변환
"consumer.override.max.poll.records": "5000",
"consumer.override.max.partition.fetch.bytes": "5242880",
"database": "default",
- "errors.retry.timeout": "60",
+ "errors.retry.timeout": "60000",
"exactlyOnce": "false",
"hostname": "localhost",
"port": "8443",
@@ -199,7 +199,6 @@ ClickHouse Kafka Connect Sink로 전송하기 전에 발신 메시지를 변환
}
```
-
#### 여러 토픽을 위한 기본 구성 \{#basic-configuration-with-multiple-topics\}
커넥터는 여러 토픽에서 데이터를 소비할 수 있습니다.
@@ -774,29 +773,30 @@ SETTINGS
**참고: 이 조정은 정확히 한 번(exactly-once) 처리 보장에 영향을 줄 수 있습니다.**
-#### "커넥터가 재시도하는 오류는 무엇인가요?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
+#### "커넥터가 재시도하는 오류는 무엇인가요?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
현재는 재시도 가능한 일시적 오류를 식별하는 데 중점을 두고 있으며, 여기에는 다음이 포함됩니다:
-- `ClickHouseException` - ClickHouse에서 발생할 수 있는 일반적인 예외입니다.
+* `ClickHouseException` - ClickHouse에서 발생할 수 있는 일반적인 예외입니다.
보통 서버가 과부하 상태일 때 발생하며, 다음 오류 코드는 특히 일시적인 것으로 간주됩니다:
- - 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
- - 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
- - 164 - READONLY
- - 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
- - 203 - NO_FREE_CONNECTION
- - 209 - SOCKET_TIMEOUT
- - 210 - NETWORK_ERROR
- - 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
- - 252 - TOO_MANY_PARTS
- - 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
- - 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
- - 425 - SYSTEM_ERROR
- - 999 - KEEPER_EXCEPTION
- - 1002 - UNKNOWN_EXCEPTION
-- `SocketTimeoutException` - 소켓이 시간 초과될 때 발생하는 예외입니다.
-- `UnknownHostException` - 호스트를 확인할 수 없을 때 발생하는 예외입니다.
-- `IOException` - 네트워크에 문제가 있을 때 발생하는 예외입니다.
+ * 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
+ * 107 - FILE_DOESNT_EXIST
+ * 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
+ * 164 - READONLY
+ * 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
+ * 203 - NO_FREE_CONNECTION
+ * 209 - SOCKET_TIMEOUT
+ * 210 - NETWORK_ERROR
+ * 241 - MEMORY_LIMIT_EXCEEDED
+ * 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
+ * 252 - TOO_MANY_PARTS
+ * 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
+ * 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
+ * 425 - SYSTEM_ERROR
+ * 999 - KEEPER_EXCEPTION
+* `SocketTimeoutException` - 소켓이 시간 초과될 때 발생하는 예외입니다.
+* `UnknownHostException` - 호스트를 확인할 수 없을 때 발생하는 예외입니다.
+* `IOException` - 네트워크에 문제가 있을 때 발생하는 예외입니다.
#### "모든 데이터가 비어 있거나 0입니다" \{#all-my-data-is-blankzeroes\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index b3c403069dd..03791edc1ca 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -2952,6 +2952,14 @@ ClickHouse는 Global Thread pool의 스레드를 사용하여 쿼리를 처리
이 설정은 런타임에 수정할 수 있으며 즉시 적용됩니다. 이미 실행 중인 쿼리에는 적용되지 않습니다.
:::
+## max_zookeeper_pooled_connections \{#max_zookeeper_pooled_connections\}
+
+
+
+공유 풀에서 ZooKeeper 클러스터별로 지연 초기화되는 ZooKeeper 세션의 최대 개수입니다.
+
+값이 `0`이면 풀링된 연결이 비활성화되며, 단일 세션을 계속 사용합니다.
+
## memory_worker_correct_memory_tracker \{#memory_worker_correct_memory_tracker\}
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
index f2dd4176a31..04c4441178d 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
@@ -2896,6 +2896,14 @@ Cloud에서만 사용할 수 있습니다.
이 설정을 활성화하면 too many parts 카운터가 로컬 레플리카 상태가 아니라 Keeper에 있는 공유 데이터를 기준으로 동작합니다. ClickHouse Cloud에서만 사용할 수 있습니다
+## shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool \{#shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool\}
+
+
+
+
+
+활성화하면 SharedMergeTree는 서버 수준의 풀링된 ZooKeeper 세션 중 하나를 사용합니다.
+
## shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch \{#shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch\}
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..e53275feb84 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
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--- 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/operations/system-tables/query_log.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
index ca18966914d..39269e230fd 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
@@ -42,7 +42,7 @@ ClickHouse는 이 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하지 않습
## 컬럼 \{#columns\}
* `hostname` ([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 쿼리를 실행한 서버의 호스트명입니다.
-* `type` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — 쿼리를 실행할 때 발생한 이벤트의 유형입니다. 가능한 값:`
+* `type` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — 쿼리를 실행할 때 발생한 이벤트의 유형입니다. 가능한 값:
* `'QueryStart' = 1` — 쿼리 실행이 성공적으로 시작되었음을 의미합니다.
* `'QueryFinish' = 2` — 쿼리 실행이 성공적으로 종료되었음을 의미합니다.
* `'ExceptionBeforeStart' = 3` — 쿼리 실행이 시작되기 전에 예외가 발생했음을 의미합니다.
@@ -70,6 +70,7 @@ ClickHouse는 이 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하지 않습
* `columns` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 쿼리에 포함된 컬럼 이름입니다.
* `partitions` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 쿼리에 포함된 파티션 이름입니다.
* `projections` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 쿼리 실행 중 사용된 프로젝션 이름입니다.
+* `skip_indices` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 쿼리 실행 중 사용된 데이터 스키핑 인덱스 이름
* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 쿼리에 포함된 구체화된 뷰(Materialized View) 또는 라이브 뷰(Live View)의 이름입니다.
* `exception_code` ([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 예외 코드입니다.
* `exception` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 예외 메시지입니다.
@@ -89,7 +90,7 @@ ClickHouse는 이 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하지 않습
* `initial_port` ([UInt16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 부모 쿼리를 실행하는 데 사용된 클라이언트 포트입니다.
* `initial_query_start_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — 초기 쿼리 시작 시각(분산 쿼리 실행 시).
* `initial_query_start_time_microseconds` ([DateTime64](../../sql-reference/data-types/datetime64.md)) — 분산 쿼리 실행 시 사용되는 초기 쿼리 시작 시간으로, 마이크로초 단위의 정밀도를 가집니다.
-* `interface` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 쿼리를 시작한 인터페이스입니다. 가능한 값은 다음과 같습니다.
+* `interface` ([UInt8](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 쿼리를 시작한 인터페이스입니다. 가능한 값:
* 1 — TCP.
* 2 — HTTP.
* `os_user` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — [clickhouse-client](../../interfaces/cli.md)를 실행하는 운영 체제 사용자 계정 이름.
@@ -126,7 +127,7 @@ ClickHouse는 이 테이블에서 데이터를 자동으로 삭제하지 않습
* `used_table_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 쿼리 실행 중에 사용된 `table functions`의 정식 이름입니다.
* `used_executable_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 쿼리 실행 중에 사용된 `executable user defined functions`의 정식 이름입니다.
* `used_sql_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 쿼리 실행 중에 사용된 `sql user defined functions`의 정규화된 이름입니다.
-* `used_privileges` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) - 쿼리 실행 중 성공적으로 검증된 권한입니다.
+* `used_privileges` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) - 쿼리 실행 중 성공적으로 검사된 권한입니다.
* `missing_privileges` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) - 쿼리 실행 중에 부족한 권한 목록입니다.
* `query_cache_usage` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — 쿼리 실행 중 [쿼리 캐시](../query-cache.md) 사용 방식을 나타냅니다. 값:
* `'Unknown'` = 알 수 없는 상태입니다.
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
index 9ae4b5fa375..c731b68b770 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
@@ -3465,6 +3465,42 @@ SELECT toDayOfYear(toDateTime('2023-04-21 10:20:30'))
└────────────────────────────────────────────────┘
```
+## toDaysInMonth \{#toDaysInMonth\}
+
+도입 버전: v25.5.0
+
+`Date` 또는 `DateTime`의 해당 월에 있는 일 수를 반환합니다.
+
+반환 값은 28~31 범위입니다.
+
+**구문**
+
+```sql
+toDaysInMonth(datetime)
+```
+
+**인수**
+
+* `datetime` — 해당 월의 일 수를 구할 날짜 또는 날짜와 시간입니다. [`Date`](/sql-reference/data-types/date) 또는 [`Date32`](/sql-reference/data-types/date32) 또는 [`DateTime`](/sql-reference/data-types/datetime) 또는 [`DateTime64`](/sql-reference/data-types/datetime64)
+
+**반환 값**
+
+지정된 날짜/시간이 속한 월의 일 수를 반환합니다. [`UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**예시**
+
+**사용 예시**
+
+```sql title=Query
+SELECT toDaysInMonth(toDate('2023-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2024-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))
+```
+
+```response title=Response
+┌─toDaysInMonth(toDate('2023-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2024-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))─┐
+│ 28 │ 29 │ 31 │
+└─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┘
+```
+
## toDaysSinceYearZero \{#toDaysSinceYearZero\}
도입 버전: v23.9.0
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
index 80b39fde71c..429b2d97ed2 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
@@ -564,4 +564,54 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3) AS tokens;
['abc','bc ','c d',' de','def']
```
+## tokensForLikePattern \{#tokensForLikePattern\}
+
+도입 버전: v26.3.0
+
+지정된 토크나이저를 사용하여 LIKE 패턴 문자열을 토큰으로 분할합니다.
+
+`tokens` 함수와 달리, 이 함수는 LIKE 패턴의 의미를
+(예: 앞뒤의 와일드카드 문자) 인식하며, 토크나이저별
+규칙을 적용해 패턴 일치에 사용할 수 있는 의미 있는 토큰을 추출합니다.
+
+이 함수는 `tokens` 함수와 동일한 인수 집합을 지원합니다. `tokenizer` 뒤에 오는 추가
+인수는 선택한 토크나이저에 따라 해석됩니다
+(예를 들어 `ngrams`의 `n`, `splitByString`의 `separators`,
+그리고 `sparseGrams`의 `min_length` / `max_length` [/ `min_cutoff_length`]).
+
+이 함수는 주로 디버깅 및 테스트 용도로 사용되며,
+내부적으로 LIKE 패턴의 토큰화 동작을 분석하는 데 사용됩니다.
+
+**구문**
+
+```sql
+tokensForLikePattern(value[, tokenizer[, tokenizer_specific_arguments...]])
+```
+
+**인수**
+
+* `value` — 입력 문자열입니다. [`String`](/sql-reference/data-types/string) 또는 [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring)
+* `tokenizer` — 사용할 tokenizer입니다. 유효한 인수는 `splitByNonAlpha`, `ngrams`, `splitByString`, `array`, `sparseGrams`입니다. 선택적 인수이며, 명시적으로 지정하지 않으면 기본값은 `splitByNonAlpha`입니다. [`const String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `n` — 인수 `tokenizer`가 `ngrams`인 경우에만 해당합니다. n-gram의 길이를 정의하는 선택적 매개변수입니다. 명시적으로 지정하지 않으면 기본값은 `3`입니다. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `separators` — 인수 `tokenizer`가 `split`인 경우에만 해당합니다. 구분자 문자열을 정의하는 선택적 매개변수입니다. 명시적으로 지정하지 않으면 기본값은 `[' ']`입니다. [`const Array(String)`](/sql-reference/data-types/array)
+* `min_length` — 인수 `tokenizer`가 `sparseGrams`인 경우에만 해당합니다. 최소 gram 길이를 정의하는 선택적 매개변수이며, 기본값은 3입니다. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `max_length` — 인수 `tokenizer`가 `sparseGrams`인 경우에만 해당합니다. 최대 gram 길이를 정의하는 선택적 매개변수이며, 기본값은 100입니다. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `min_cutoff_length` — 인수 `tokenizer`가 `sparseGrams`인 경우에만 해당합니다. 최소 cutoff 길이를 정의하는 선택적 매개변수입니다. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**Returned value**
+
+입력 문자열에서 생성된 토큰 배열을 반환합니다. [`Array`](/sql-reference/data-types/array)
+
+**Examples**
+
+**기본 tokenizer**
+
+```sql title=Query
+SELECT tokensForLikePattern('%test1,test2,test3%') AS tokens;
+```
+
+```response title=Response
+['test2']
+```
+
{/*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..e7d4ef48025 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 +2032,45 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
+## naturalSortKey \{#naturalSortKey\}
+
+도입 버전: v25.11.0
+
+이 함수는 자연 정렬에 사용됩니다.
+
+**구문**
+
+```sql
+naturalSortKey(s)
+```
+
+**별칭**: `NATURAL_SORT_KEY`
+
+**인수**
+
+* `s` — 자연 정렬 키로 변환할 문자열입니다. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**반환 값**
+
+`s`로부터 생성된 자연 정렬 키 문자열을 반환합니다. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**예시**
+
+**사용 예시**
+
+```sql title=Query
+SELECT s FROM t ORDER BY naturalSortKey(s)
+```
+
+```response title=Response
+┌─s───┐
+│ a1 │
+| a02 │
+└─────┘
+```
+
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -1983,6 +2109,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
도입 버전: v21.11.0
@@ -2021,6 +2148,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -2057,6 +2185,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
도입된 버전: v21.11.0
@@ -2093,6 +2222,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -2128,6 +2258,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -2163,6 +2294,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
도입 버전: v23.2.0
@@ -2205,6 +2337,43 @@ 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 +2409,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -2274,6 +2444,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
도입된 버전: v22.1.0
@@ -2322,6 +2493,7 @@ SELECT right('Hello', -3)
lo
```
+
## rightPad \{#rightPad\}
도입된 버전: v21.8.0
@@ -2360,6 +2532,7 @@ SELECT rightPad('abc', 7, '*'), rightPad('abc', 7)
└─────────────────────────┴────────────────────┘
```
+
## rightPadUTF8 \{#rightPadUTF8\}
도입된 버전: v21.8.0
@@ -2397,6 +2570,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
도입된 버전: v22.1.0
@@ -2445,6 +2619,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
도입된 버전: v23.4.0
@@ -2479,6 +2654,7 @@ SELECT soundex('aksel')
└──────────────────┘
```
+
## space \{#space\}
도입 버전: v23.5.0
@@ -2513,6 +2689,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2553,6 +2730,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2593,6 +2771,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2632,6 +2811,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
도입 버전: v25.5.0
@@ -2671,6 +2851,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
도입됨: v1.1.0
@@ -2706,6 +2887,7 @@ SELECT startsWith('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitive \{#startsWithCaseInsensitive\}
도입 버전: v25.9.0
@@ -2741,6 +2923,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
도입된 버전: v25.9.0
@@ -2778,6 +2961,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
도입: v23.8.0
@@ -2815,6 +2999,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
도입 버전: v25.6.0
@@ -2849,6 +3034,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
도입된 버전: v25.6.0
@@ -2883,6 +3069,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
도입된 버전: v23.11.0
@@ -2918,6 +3105,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
도입된 버전: v23.11.0
@@ -2953,6 +3141,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -2997,6 +3186,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
도입 버전: v23.7.0
@@ -3035,6 +3225,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
도입된 버전: v23.7.0
@@ -3071,6 +3262,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
도입된 버전: v1.1.0
@@ -3116,6 +3308,7 @@ 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 +3366,7 @@ c
└───────────────────────┘
```
+
## trimBoth \{#trimBoth\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -3211,6 +3405,7 @@ SELECT trimBoth('$$ClickHouse$$', '$')
└──────────────────────────┘
```
+
## trimLeft \{#trimLeft\}
도입 버전: v20.1.0
@@ -3249,6 +3444,7 @@ SELECT trimLeft('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## trimRight \{#trimRight\}
도입된 버전: v20.1.0
@@ -3287,6 +3483,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
도입 버전: v25.6.0
@@ -3321,6 +3518,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
도입 버전: v22.10.0
@@ -3355,6 +3553,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
도입 버전: v18.16.0
@@ -3389,6 +3588,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
도입된 버전: v18.16.0
@@ -3423,6 +3623,7 @@ SELECT tryBase64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## tryIdnaEncode \{#tryIdnaEncode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -3458,6 +3659,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
도입 버전: v24.1.0
@@ -3492,6 +3694,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
도입 버전: v1.1.0
@@ -3528,6 +3731,7 @@ 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/data_lake/index.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
index 27075792936..a60e6b68ce2 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
@@ -4,7 +4,7 @@ pagination_prev: null
pagination_next: null
slug: /use-cases/data-lake
title: '데이터 레이크하우스'
-keywords: ['데이터 레이크', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake']
+keywords: ['데이터 레이크', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake', 'BigLake']
doc_type: 'landing-page'
---
@@ -28,9 +28,9 @@ ClickHouse는 데이터를 복제하지 않고도 객체 스토리지에 있는
### 데이터를 직접 읽기 \{#read-data-directly\}
-ClickHouse는 객체 스토리지에 있는 오픈 테이블 형식을 직접 읽기 위한 [table functions](/sql-reference/table-functions) 및 [엔진](/engines/table-engines/integrations)을 제공합니다. [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi), [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon)와 같은 함수는 사전 설정 없이도 SQL 문 내에서 레이크 포맷 테이블에 대해 쿼리를 실행할 수 있도록 해줍니다. 이러한 함수는 S3, Azure Blob Storage, GCS 등 대부분의 대표적인 객체 스토리지를 대상으로 한 버전을 제공합니다. 또한 동일한 기능을 하는 테이블 엔진도 제공되어, ClickHouse 내에서 기본 레이크 포맷 객체 스토리지를 참조하는 테이블을 생성하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 쿼리를 보다 편리하게 수행할 수 있습니다.
+ClickHouse는 객체 스토리지에서 오픈 테이블 포맷을 직접 읽기 위한 [table functions](/sql-reference/table-functions) 및 [엔진](/engines/table-engines/integrations)을 제공합니다. [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi), [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon)과 같은 함수는 사전 구성 없이 SQL 문 내에서 오픈 테이블 포맷 테이블을 쿼리할 수 있게 해줍니다. 이러한 함수는 S3, Azure Blob Storage, GCS와 같은 가장 일반적인 객체 스토리지의 버전으로도 제공됩니다. 또한 이러한 함수에 대응하는 동등한 테이블 엔진도 있어, 기본 오픈 테이블 포맷 객체 스토리지를 참조하는 테이블을 ClickHouse 내에 생성하는 데 사용할 수 있으므로 쿼리를 더욱 편리하게 수행할 수 있습니다.
-[직접 쿼리](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly)하거나 [데이터 카탈로그에 연결](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)하는 방법은 시작 가이드를 참고하십시오.
+[직접 쿼리](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly)하거나 [데이터 카탈로그에 연결](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)하는 방법은 시작 가이드를 참고하세요.
### 카탈로그를 데이터베이스로 노출하기 \{#expose-catalogs-as-databases\}
@@ -38,14 +38,15 @@ ClickHouse는 객체 스토리지에 있는 오픈 테이블 형식을 직접
지원되는 카탈로그는 다음과 같습니다.
-| Catalog | Guide |
-|---------|-------|
-| AWS Glue | [Glue Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
-| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
-| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
-| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
-| Project Nessie | [Nessie Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
-| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
+| Catalog | Guide |
+| ------------------------ | ----------------------------------------------------------------- |
+| AWS Glue | [Glue Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
+| BigLake Metastore | [BigLake Metastore 가이드](/use-cases/data-lake/biglake-catalog) |
+| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
+| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
+| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
+| Project Nessie | [Nessie Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
+| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog 가이드](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
[카탈로그에 연결하기](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)에 대한 시작 가이드를 참고하십시오.
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
new file mode 100644
index 00000000000..f94a89d7048
--- /dev/null
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
@@ -0,0 +1,102 @@
+---
+slug: /use-cases/data-lake/biglake-catalog
+sidebar_label: 'BigLake 메타스토어'
+title: 'BigLake 메타스토어'
+pagination_prev: null
+pagination_next: null
+description: '이 가이드에서는 ClickHouse와 BigLake 메타스토어를 사용하여 Google Cloud Storage에 있는 데이터를 쿼리하는 단계를 안내합니다.'
+keywords: ['BigLake', 'GCS', 'Data Lake', 'Iceberg', 'Google Cloud']
+show_related_blogs: true
+doc_type: 'guide'
+---
+
+import BetaBadge from '@theme/badges/BetaBadge';
+
+
+
+ClickHouse는 여러 카탈로그(Unity, Glue, Polaris 등)와의 통합을 지원합니다. 이 가이드에서는 ClickHouse를 통해 [BigLake 메타스토어](https://cloud.google.com/biglake/docs)에 있는 Iceberg 테이블을 쿼리하는 단계를 안내합니다.
+
+:::note
+이 기능은 베타이므로 다음을 사용하여 활성화해야 합니다:
+`SET allow_database_iceberg = 1;`
+:::
+
+## Prerequisites \{#prerequisites\}
+
+ClickHouse에서 BigLake 메타스토어로의 연결을 생성하기 전에 다음을 준비했는지 확인하세요.
+
+- BigLake 메타스토어가 활성화된 **Google Cloud 프로젝트**
+- [Google Cloud Console](https://docs.cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc)을 통해 생성한 애플리케이션용 **Application Default 자격 증명**(Oauth client ID 및 client secret)
+- 적절한 범위로 OAuth 흐름을 완료하여 얻은 **refresh token**(예: `https://www.googleapis.com/auth/bigquery` 및 GCS용 storage scope)
+- 테이블이 저장된 위치인 **warehouse** 경로: GCS 버킷(및 선택적 prefix)(예: `gs://your-bucket` 또는 `gs://your-bucket/prefix`)
+
+## BigLake 메타스토어와 ClickHouse 간 연결 생성 \{#creating-a-connection\}
+
+OAuth 자격 증명이 준비되면 [DataLakeCatalog](/engines/database-engines/datalakecatalog) 데이터베이스 엔진을 사용하는 데이터베이스를 ClickHouse에 생성합니다:
+
+```sql
+SET allow_database_iceberg = 1;
+
+CREATE DATABASE biglake_metastore
+ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
+SETTINGS
+ catalog_type = 'biglake',
+ google_adc_client_id = '',
+ google_adc_client_secret = '',
+ google_adc_refresh_token = '',
+ google_adc_quota_project_id = '',
+ warehouse = 'gs:///';
+```
+
+## ClickHouse를 사용하여 BigLake 메타스토어 테이블 쿼리하기 \{#querying-biglake-metastore-tables\}
+
+연결이 생성되면 BigLake 메타스토어에 등록된 테이블을 쿼리할 수 있습니다.
+
+```sql
+USE biglake_metastore;
+
+SHOW TABLES;
+```
+
+출력 예시는 다음과 같습니다:
+
+```response
+┌─name─────────────────────┐
+│icebench.my_iceberg_table │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+```sql
+SELECT count(*) FROM `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+:::note 백틱 필요
+ClickHouse는 둘 이상의 네임스페이스를 지원하지 않으므로 백틱이 필요합니다.
+:::
+
+테이블 정의를 확인하려면 다음을 실행합니다:
+
+```sql
+SHOW CREATE TABLE `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+## BigLake에서 ClickHouse로 데이터 로드하기 \{#loading-data-into-clickhouse\}
+
+반복 쿼리를 더 빠르게 수행하기 위해 BigLake 메타스토어 테이블의 데이터를 로컬 ClickHouse 테이블로 로드하려면, MergeTree 테이블을 생성하고 카탈로그에서 데이터를 삽입합니다:
+
+```sql
+CREATE TABLE clickhouse_table
+(
+ `id` Int64,
+ `event_time` DateTime64(3),
+ `user_id` String,
+ `payload` String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (event_time, id);
+
+INSERT INTO local_events
+SELECT * FROM biglake_metastore.`icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+초기 로드 후에는 더 낮은 지연 시간을 위해 `clickhouse_table`을 쿼리합니다. 필요할 때 BigLake의 데이터를 새로 고치려면 `INSERT INTO ... SELECT`를 다시 실행합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
index f42d3bb8452..d4dbbf54cfe 100644
--- a/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
+++ b/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
@@ -25,6 +25,13 @@ import dashboard_edit from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-
import dashboard_clickhouse from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-clickhouse.png';
import dashboard_services from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-services.png';
import dashboard_kubernetes from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-kubernetes.png';
+import edit_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/edit-filters.png';
+import add_filter from '@site/static/images/clickstack/dashboards/add-filter.png';
+import saved_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/saved-filters.png';
+import filtered_dashboard from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filtered-dashboard.png';
+import filter_dropdown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filter-dropdown.png';
+import save_filter_values from '@site/static/images/clickstack/dashboards/save-filter-values.png';
+import drilldown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/drilldown.png';
import Tagging from '@site/i18n/ko/docusaurus-plugin-content-docs/current/_snippets/_clickstack_tagging.mdx';
ClickStack는 이벤트 시각화를 지원하며, ClickStack UI(HyperDX)에 차트 작성 기능이 기본 제공됩니다. 이러한 차트는 대시보드에 추가하여 다른 사용자와 공유할 수 있습니다.
@@ -171,11 +178,66 @@ Lucene 또는 SQL 필터와 시간 범위는 대시보드 수준에서 적용할
+## 사용자 지정 필터 \{#dashboard-listing-search\}
+
+모든 대시보드에서 사용할 수 있는 [자유 텍스트 필터](#filter-dashboards) 외에도, 저장된 대시보드는 ClickHouse에서 쿼리한 데이터로 채워지는 사용자 지정 드롭다운 필터를 지원합니다. 이를 통해 재사용 가능한 클릭 기반 필터 컨트롤을 제공하므로, 대시보드 사용자는 표현식을 수동으로 작성하지 않고도 필터링할 수 있습니다.
+
+
+
+다음 단계에서는 ["대시보드 만들기"](#creating-dashboards) 섹션에서 만든 대시보드에 사용자 지정 필터를 추가하는 방법을 설명합니다.
+
+
+ ### Edit Filters 대화상자 열기
+
+ 저장된 대시보드를 열고 도구 모음에서 **Edit Filters**를 선택하십시오.
+
+
+
+ ### 새 필터 추가
+
+ **Add new filter**를 클릭하십시오. **Name**을 입력하고, **Data source**를 선택하고, **Filter expression**을 입력하여 필터를 구성합니다. 여기에는 드롭다운을 채울 서로 다른 값을 반환하는 SQL 컬럼 또는 표현식을 지정합니다. **Save filter**를 클릭하십시오.
+
+ 예를 들어, 트레이스 데이터용 서비스 필터를 추가하려면 `Traces` 데이터 소스에서 `ServiceName`을 필터 표현식으로 사용하십시오.
+
+
+
+ Filters 모달에는 대시보드에 구성된 모든 필터가 표시됩니다. 여기에서 기존 필터를 편집하거나 삭제하거나, 추가 필터를 더할 수 있습니다.
+
+
+
+ ### 필터 사용
+
+ Filters 모달을 닫으십시오. 새 드롭다운 필터가 검색 창 아래에 표시됩니다. 이를 클릭하여 사용 가능한 값을 확인한 다음 하나를 선택하면 대시보드의 모든 시각화에 필터가 적용됩니다.
+
+
+
+ ### (선택 사항) 필터 값을 기본값으로 저장
+
+ 필터 선택을 대시보드 기본값으로 유지하려면 대시보드 메뉴에서 **Save Query & Filters as Default**를 선택하십시오. 그러면 대시보드는 선택한 필터가 적용된 상태로 항상 열립니다. 재설정하려면 같은 메뉴에서 **Remove Default Query & Filters**를 선택하십시오.
+
+
+
+
+:::note
+사용자 지정 드롭다운 필터는 저장된 대시보드에서 사용할 수 있습니다. 이 패턴이 실제로 적용된 예시는 [Kubernetes 대시보드](#kubernetes-dashboard)를 참조하십시오. 여기에는 파드, 배포, 노드 이름, 네임스페이스, 클러스터에 대한 기본 제공 드롭다운 필터가 포함되어 있습니다.
+:::
+
+## 검색으로 드릴다운 \{#drilldown-to-search\}
+
+대시보드 타일은 검색 페이지로의 드릴다운을 지원합니다. 시각화에서 데이터 포인트를 클릭하면 다음 옵션이 포함된 컨텍스트 메뉴가 열립니다.
+
+- **View All Events** — 선택한 시간 창의 모든 이벤트를 표시하는 검색 페이지로 이동합니다.
+- **Filter by group** — 특정 시리즈로 필터링된 검색 페이지로 이동합니다.
+
+
+
+이 기능은 대시보드에서 발견된 특정 급증 현상이나 이상 징후를 조사할 때 유용합니다. 집계된 보기에서 기본이 되는 개별 이벤트로 빠르게 전환할 수 있습니다.
+
## 사전 설정 \{#presets\}
HyperDX는 기본 대시보드를 포함해 배포됩니다.
-### ClickHouse 대시보드 {#clickhouse-dashboard}
+### ClickHouse 대시보드 \{#clickhouse-dashboard\}
이 대시보드는 ClickHouse 모니터링을 위한 시각화를 제공합니다. 이 대시보드로 이동하려면 왼쪽 메뉴에서 선택하면 됩니다.
@@ -195,7 +257,7 @@ HyperDX는 기본 대시보드를 포함해 배포됩니다.
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log`
:::
-### Services 대시보드 {#services-dashboard}
+### Services 대시보드 \{#services-dashboard\}
Services 대시보드는 트레이스 데이터를 기반으로 현재 활성화된 서비스를 표시합니다. 이를 위해서는 트레이스를 수집하고 유효한 Traces 데이터 소스를 구성해야 합니다.
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/best-practices/minimize_optimize_joins.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
index 0c641e51bdf..fca8393cc5d 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
@@ -19,7 +19,7 @@ ClickHouse поддерживает широкий спектр типов и а
* Таблицы изменяются нечасто или допустимы их пакетные обновления.
* Связи не являются «многие-ко-многим» или не обладают чрезмерно высокой кардинальностью.
* Запрашивается только ограниченное подмножество столбцов, т.е. некоторые столбцы можно исключить из денормализации.
-* У вас есть возможность вынести обработку из ClickHouse во внешние системы, такие как Flink, где можно управлять обогащением данных в реальном времени или их уплощением (flattening).
+* У вас есть возможность вынести обработку из ClickHouse во внешние системы, такие как [Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md), где можно управлять обогащением данных в реальном времени или их уплощением (flattening).
Не все данные нужно денормализовать — сосредоточьтесь на атрибутах, которые запрашиваются чаще всего. Также рассмотрите использование [материализованных представлений](/best-practices/use-materialized-views) для инкрементального вычисления агрегатов вместо дублирования целых подтаблиц. Когда изменения схемы редки, а задержка критична, денормализация обеспечивает наилучший компромисс по производительности.
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
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+* 📖 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_notes/24_02.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
index a71fbee1f23..e9ce0c12715 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Журнал изменений v24.2'
description: 'Журнал изменений быстрого релиза v24.2'
keywords: ['журнал изменений']
sidebar_label: '24.2'
-sidebar_position: 11
+sidebar_position: 12
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
index 05b0115b41c..90b7bea9894 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Журнал изменений v24.5 для Cloud'
description: 'Журнал изменений быстрого релиза v24.5'
keywords: ['журнал изменений', 'cloud']
sidebar_label: '24.5'
-sidebar_position: 10
+sidebar_position: 11
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
index cb5eb21d2cf..834aaa23f75 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Журнал изменений v24.6 для Cloud'
description: 'Краткий журнал изменений для v24.6'
keywords: ['журнал изменений', 'cloud']
sidebar_label: '24.6'
-sidebar_position: 9
+sidebar_position: 10
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
index 4030ebe6617..3934f6b37e3 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v24.8 — список изменений для Cloud'
description: 'Оперативный список изменений для релиза v24.8'
keywords: ['список изменений', 'облако']
sidebar_label: '24.8'
-sidebar_position: 8
+sidebar_position: 9
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
index e38221c4561..049712e25a4 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Список изменений v24.10 для Cloud'
description: 'Список изменений быстрого релиза v24.10'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.10'
-sidebar_position: 7
+sidebar_position: 8
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
index 218efd38c27..35350c13725 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Журнал изменений v24.12 для Cloud'
description: 'Журнал изменений быстрого релиза v24.12'
keywords: ['changelog', 'cloud']
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diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
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slug: /changelogs/25.12
-title: 'Журнал изменений v25.12 для Cloud'
+title: 'Журнал изменений Cloud v25.12'
description: 'Журнал изменений v25.12'
keywords: ['changelog', 'cloud']
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+sidebar_position: 2
doc_type: 'changelog'
---
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+---
+slug: /changelogs/26.2
+title: 'Журнал изменений v26.2 для Cloud'
+description: 'Журнал изменений для v26.2'
+keywords: ['журнал изменений', 'Cloud']
+sidebar_label: '26.2'
+sidebar_position: 1
+doc_type: 'changelog'
+---
+
+# v26.2 журнал изменений для Cloud \{#v262-changelog-for-cloud\}
+
+## Изменения, нарушающие обратную совместимость \{#backward-incompatible-changes\}
+
+### Изменения в запросах и синтаксисе \{#query-and-syntax-changes\}
+
+* Исправлено непоследовательное форматирование запросов, вызванное некорректной подстановкой псевдонимов. Примечание: когда анализатор отключен, некоторые запросы `CREATE VIEW`, использующие `IN` со ссылкой на псевдоним, могут больше не обрабатываться. Чтобы избежать этого, убедитесь, что анализатор включён (по умолчанию он включён начиная с 24.3). [#82838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82838) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Пустой список столбцов в `JOIN USING ()` теперь считается синтаксической ошибкой. Ранее на этапе выполнения запроса в этом случае возвращалась ошибка `INVALID_JOIN_ON_EXPRESSION`, а в некоторых случаях (например, при соединении с хранилищем `Join`) это могло приводить к `LOGICAL_ERROR`. [#92371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92371) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* Подзапросы больше не допускаются в `ORDER BY` и других выражениях ключа таблицы. [#96847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96847) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### Изменения типов данных \{#data-type-changes\}
+
+* Добавлена поддержка `Nullable(Tuple)`. Чтобы включить её, установите `allow_experimental_nullable_tuple_type = 1`. [#89643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89643) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Поддержка advanced shared data для типа JSON теперь включена по умолчанию. Откат до версий ниже 25.8 будет невозможен, так как более старые версии не могут читать части данных, записанные в новом формате JSON. Для безопасного обновления установите настройку `compatibility` в значение предыдущей версии или задайте настройки MergeTree `dynamic_serialization_version='v2'` и `object_serialization_version='v2'`. [#92511](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92511) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* `SKIP REGEXP` в типе JSON теперь по умолчанию использует частичное совпадение. [#92847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92847) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Исправлена логическая ошибка, возникавшая при несовпадении типов `Variant`. [#95811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95811) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* Столбцы `DATE` из PostgreSQL теперь определяются в ClickHouse как `Date32` (ранее они определялись как `Date`, что могло приводить к переполнению для значений за пределами его узкого диапазона). Теперь также поддерживается вставка значений `Date32` обратно в PostgreSQL. [#95999](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95999) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### Изменения в хранении и индексах \{#storage-and-index-changes\}
+
+* Улучшена структура хранения инвертированного текстового индекса для более эффективного чтения из объектного хранилища, а также повышена производительность слияния для таблиц с инвертированными текстовыми индексами. Если вы использовали экспериментальный текстовый индекс до версии 25.12, перед обновлением необходимо удалить индекс и заново построить его в новой версии. [#91518](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91518) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* Формат хранения статистики изменился — теперь вся статистика хранится в одном файле. [#93414](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93414) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* Имена файлов индексов теперь экранируются, чтобы предотвратить повреждение частей. ClickHouse не сможет загрузить индексы с символами вне ASCII в имени, созданные в предыдущих версиях. Для этого используйте настройку MergeTree `escape_index_filenames`. [#94079](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94079) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+
+### Удалённые возможности \{#removed-features\}
+
+* Кодеки `DEFLATE_QPL` и `ZSTD_QAT` удалены. Перед обновлением преобразуйте все существующие данные, сжатые этими кодеками, в другой кодек. Обратите внимание, что для использования этих кодеков ранее требовалось включить `enable_deflate_qpl_codec` или `enable_zstd_qat_codec`. [#92150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92150) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `INSERT` в простые столбцы `ALIAS` больше не поддерживается (откат [#84154](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/84154)). Эта возможность не работала с пользовательскими форматами и не управлялась отдельной настройкой. [#92849](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92849) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Движок базы данных `Lazy` удалён и больше недоступен. [#93627](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93627) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Режим `transposed_with_wide_view` для `metric_log` удалён из-за ошибки, делавшей его непригодным для использования. Определить `system.metric_log` в этом режиме больше невозможно. [#93867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93867) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### Изменения настроек и конфигурации \{#settings-and-configuration-changes\}
+
+* Новая настройка теперь вызывает ошибку, если каталог озера данных не имеет доступа к Объектному хранилищу. [#93606](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93606) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Планирование CPU для рабочих нагрузок теперь по умолчанию является вытесняющим. См. серверную настройку `cpu_slot_preemption`. [#94060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94060) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* Настройки `exact_rows_before_limit`, `rows_before_aggregation`, `cross_to_inner_join_rewrite`, `regexp_dict_allow_hyperscan`, `regexp_dict_flag_case_insensitive`, `regexp_dict_flag_dotall` и `dictionary_use_async_executor` были переклассифицированы из настроек формата в обычные настройки. В основном это внутреннее изменение без заметных для пользователя побочных эффектов, если только вы не указали какие-либо из них в определении движка таблицы Iceberg, DeltaLake, Kafka, S3, S3Queue, Azure, Hive, RabbitMQ, Set, FileLog или NATS — в этом случае такие определения теперь будут вызывать ошибку вместо того, чтобы молча их игнорировать. [#94106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94106) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* Семантика `do_not_merge_across_partitions_select_final` была упрощена. Ранее эта возможность могла автоматически включаться даже без явной установки, что вызывало путаницу и проблемы в промышленной эксплуатации. Теперь: значение `1` безусловно включает эту функциональность, а значение `0` передаёт решение новой настройке `enable_automatic_decision_for_merging_across_partitions_for_final` (по умолчанию `1`). [#96110](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96110) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Добавлена валидация схемы S3. [#96194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96194) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Настройка `apply_row_policy_after_final` теперь включена по умолчанию, что гарантирует, что `ROW POLICY` учитывает `FINAL`, как это было изначально. Если вы ранее полагались на `optimize_move_to_prewhere_if_final=1`, чтобы применять `ROW POLICY` до `FINAL`, используйте вместо этого `apply_row_policy_after_final=0`. [#97279](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97279) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+
+### Изменения в безопасности и управлении доступом \{#security-and-access-control-changes\}
+
+* `joinGet`/`joinGetOrNull` теперь требуют привилегию `SELECT` для базовой таблицы Join. Выполнение `joinGet('db.table', 'column', key)` требует привилегии `SELECT` как для ключевых столбцов, так и для извлекаемого столбца атрибута. Запросы без этих привилегий завершатся с ошибкой `ACCESS_DENIED`. Для миграции выдайте права с помощью `GRANT SELECT ON db.join_table TO user` для полного доступа к таблице или `GRANT SELECT(key_col, attr_col) ON db.join_table TO user` для доступа на уровне столбцов. [#94307](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94307) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* Запросы `CREATE TABLE ... AS ...` теперь требуют привилегию `SHOW COLUMNS` вместо `SHOW TABLES`, которая ранее проверялась некорректно. [#94556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94556) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+### Изменения вставки и дедупликации \{#insert-and-deduplication-changes\}
+
+* Дедупликация теперь по умолчанию включена для всех вставок. Ранее она была отключена для асинхронных вставок и materialized view, но включена для синхронных. Чтобы сохранить прежнее поведение, явно задайте `deduplicate_insert='backward_compatible_choice'` (и аналогично для `deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views`). [#95970](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95970) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### Изменения системных таблиц \{#system-table-changes\}
+
+* Объём метаданных S3Queue и AzureQueue, хранимых в памяти, теперь ограничен. Системные таблицы были переименованы: `system.s3queue` теперь называется `system.s3queue_metadata_cache`, а `system.azure_queue` теперь называется `system.azure_queue_metadata_cache`. [#95809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+
+### Другие обратно несовместимые изменения \{#other-breaking-changes\}
+
+* Исправлены функции индекса H3, которые могли приводить к сбою или зависанию при вызове с недопустимыми входными данными. [#93657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93657) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+
+## Новые возможности \{#new-features\}
+
+### Аутентификация \{#authentication\}
+
+* Добавлена поддержка одноразовых паролей на основе времени (TOTP) в качестве метода аутентификации. [#71273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71273) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+
+### Функции \{#functions\}
+
+* Добавлена функция `reverseBySeparator`, которая меняет порядок подстрок в строке, разделённых указанным разделителем, на обратный. [#91780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91780) ([Xuewei Wang](https://github.com/Sallery-X)).
+* Добавлены функции `colorOKLABToSRGB` и `colorSRGBToOKLAB` для преобразования между цветовыми пространствами sRGB и OKLAB. [#93361](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93361) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* Добавлена функция `cosineDistanceTransposed`, которая аппроксимирует [косинусное расстояние](https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity#Cosine_distance) между двумя точками. [#93621](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93621) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* Добавлена хеш-функция `xxh3_128`. [#96055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96055) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* Добавлена функция `mergeTreeAnalyzeIndex()` для анализа использования индекса MergeTree. [#92954](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92954) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Функции теперь поддерживают тип `Variant` с помощью нового `FunctionVariantAdaptor`. [#90900](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90900) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* Некоторые функции теперь можно вызывать в SQL без скобок. [#94678](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94678) ([Aly Kafoury](https://github.com/AlyHKafoury)).
+
+### Системные таблицы \{#system-tables\}
+
+* Добавлена таблица `system.user_defined_functions` для отслеживания статуса загрузки и конфигурации UDF. [#90340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90340) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)).
+* Добавлена таблица `system.zookeeper_info`. [#90809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90809) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
+* Добавлена таблица `system.primes` и табличная функция `primes`, содержащая простые числа в возрастающем порядке. [#92776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92776) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* В `system.parts` добавлен столбец `files`, показывающий количество файлов в каждой части данных. [#94337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94337) ([Match](https://github.com/gayanMatch)).
+* Добавлена таблица `system.fail_points` для проверки существующих failpoint'ов и того, включены ли они. [#96762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96762) ([Pedro Ferreira](https://github.com/PedroTadim)).
+
+### Движки таблиц и хранилище \{#table-engines-and-storage\}
+
+* Добавлена поддержка текстовых индексов для столбцов `Array`. [#89895](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89895) ([Jimmy Aguilar Mena](https://github.com/Ergus)).
+* Добавлена поддержка REST-каталога Paimon. [#92011](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92011) ([JIaQi Tang](https://github.com/JiaQiTang98)).
+* Добавлена табличная функция `icebergLocalCluster`. [#93323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93323) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* Добавлен параметр базы данных `lazy_load_tables`. Если параметр включён, таблицы не загружаются при запуске базы данных — вместо этого создаётся облегчённый `StorageTableProxy`, а реальный движок таблицы материализуется при первом обращении. [#96283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96283) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+* Добавлена поддержка вспомогательного ZooKeeper для `DatabaseReplicated`. [#91683](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91683) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+* Данные и системные файлы в кэше теперь можно разделять на отдельные сегменты. [#87834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87834) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* Добавлен новый SLRU-кэш для метаданных Parquet, чтобы повысить производительность чтения за счёт исключения избыточных загрузок файлов. Кэш можно сбросить с помощью `SYSTEM DROP PARQUET METADATA CACHE`. [#89750](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89750) ([Grant Holly](https://github.com/grantholly-clickhouse)).
+* Таблицы озера данных теперь поддерживают `PREWHERE` и многоэтапный `PREWHERE` в модуле чтения Parquet v3. [#93542](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93542) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Добавлен распределённый анализ индексов между несколькими репликами, что полезно для общего хранилища и больших объёмов данных. [#86786](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86786) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+### Вставка и дедупликация \{#insert-and-deduplication\}
+
+* Асинхронная дедупликация вставок теперь работает с зависимыми materialized view. При коллизии `block_id` исходный блок фильтруется для удаления строк, связанных с конфликтующим `block_id`, а оставшиеся строки обрабатываются всеми соответствующими запросами materialized view. [#89140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89140) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* Асинхронные вставки теперь поддерживают параллельный кворум — вставленные данные реплицируются до кворума, и при обнаружении дубликатов запрос ожидает, пока ранее вставленные данные также не будут реплицированы. [#93356](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93356) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* Добавлена серверная настройка `insert_deduplication_version` для перехода на унифицированный хеш дедупликации. [#95409](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95409) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* Начата миграция хешей дедупликации. [#97562](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97562) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### SQL и возможности запросов \{#sql-and-query-features\}
+
+* Добавлен синтаксис `SYSTEM CLEAR [...] CACHE` как более понятная альтернатива существующему `SYSTEM DROP [...] CACHE`. Старый синтаксис по-прежнему доступен. [#93727](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93727) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* Добавлен запрос `OPTIMIZE DRY RUN PARTS ` для имитации слияний без фиксации результирующей части. Полезно для проверки корректности слияния, воспроизведения ошибок, связанных со слияниями, и оценки производительности слияний. [#96122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96122) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* DDL-запросы с `ON CLUSTER` теперь могут выполняться для реплицируемых баз данных, если включена настройка `ignore_on_cluster_for_replicated_database`. Имя кластера будет игнорироваться. [#92872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92872) ([Kirill](https://github.com/kirillgarbar)).
+* Представлены новый синтаксис и новый фреймворк для упрощения и расширения функциональности индексов-проекций. [#91844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91844) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+
+### Настройки и конфигурация \{#settings-and-configuration\}
+
+* Добавлена настройка `max_insert_block_size_bytes` для более точного управления формированием вставляемых блоков. [#92833](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92833) ([Kirill Kopnev](https://github.com/Fgrtue)).
+* Добавлена настройка `use_primary_key`. Установите её в `false`, чтобы отключить отсечение гранул по первичному ключу. [#93319](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93319) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Добавлена настройка `default_dictionary_database`, которая позволяет ClickHouse разрешать внешние словари, указанные без явного имени базы данных, в заданной базе данных по умолчанию. Это упрощает миграцию от глобальных словарей, определённых в XML, к словарям для отдельных баз данных, определённым в SQL. [#91412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91412) ([Dmitrii Plotnikov](https://github.com/dimbo4ka)).
+* Добавлена настройка `check_named_collection_dependencies` (включена по умолчанию), чтобы предотвратить удаление именованных коллекций, используемых таблицами. [#96181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96181) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* Добавлен планировщик max-min fair для управления параллелизмом, обеспечивающий более справедливое распределение ресурсов при высокой переподписке, когда множество запросов конкурируют за ограниченные CPU-слоты. Настройка сервера `concurrent_threads_scheduler` теперь по умолчанию имеет значение `max_min_fair` вместо `fair_round_robin`, поэтому короткие запросы больше не оказываются в невыгодном положении из-за долгих. [#94732](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94732) [#95300](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95300) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* Добавлены параметры конфигурации `logger.startup_console_level` и `logger.shutdown_console_level`, позволяющие переопределять уровень логирования в консоли во время запуска и остановки ClickHouse соответственно. [#95919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95919) ([Garrett Thomas](https://github.com/garrettthomaskth)).
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+### Мониторинг \{#monitoring\}
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+* На конечной точке Prometheus `/metrics` добавлена метрика `ClickHouse_Info`, содержащая информацию о версии, что позволяет строить графики и отслеживать подробные сведения о версиях с течением времени. [#91125](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91125) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)).
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+## Экспериментальные возможности \{#experimental-features\}
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+* Векторный поиск теперь может распределять нагрузку между репликами в кластере, что позволяет поддерживать большие векторные индексы, которые не помещаются в памяти одной виртуальной машины. [#95876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95876) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* Добавлен серверный фаззер AST, управляемый настройками `ast_fuzzer_runs` и `ast_fuzzer_any_query`. Если параметр включён, сервер после обычного выполнения каждого запроса запускает его случайные мутации и отбрасывает результаты. [#97568](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97568) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+## Улучшения \{#improvements\}
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+### Запросы и SQL \{#query-and-sql-improvements\}
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+* Коррелированные подзапросы теперь поддерживают больше движков таблиц и типов источников данных. [#90175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90175) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* Неконстантный `IN` теперь поддерживается для скалярных значений (например, `val1 NOT IN if(cond, val2, val3)`). [#93495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93495) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* Добавлена поддержка расширенных псевдонимов таблиц в JOIN (например, `SELECT * FROM (SELECT 1) AS t(a) JOIN (SELECT 1) AS u(b) ON a = b`). [#95331](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95331) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `EXPLAIN indices = 1` теперь также поддерживается как псевдоним для `EXPLAIN indexes = 1`. [#92774](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92774) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* Улучшено проталкивание фильтров для табличных функций `numbers` и `primes` — ClickHouse теперь может выводить консервативные границы значений из условий `WHERE`, чтобы ограничивать генерацию последовательностей и избегать сканирования без ограничений. [#96115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96115) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Оптимизация эквивалентных множеств теперь работает для нескольких последовательных операций `INNER JOIN`, поэтому фильтры, применённые к любой таблице в цепочке, автоматически проталкиваются ко всем связанным таблицам. [#96596](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96596) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* Автоматические табличные функции кластера теперь используются для одиночных подзапросов в `FROM`. [#96332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96332) ([phulv94](https://github.com/phulv94)).
+* Теперь индекс первичного ключа используется при фильтрации с помощью `startsWithUTF8`, если префикс содержит только символы ASCII. [#97055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97055) ([vkcku](https://github.com/vkcku)).
+* `assumeNotNull`, `coalesce` и `ifNull` теперь позволяют выполнять отсечение по первичному ключу и индексу пропуска для диапазонных предикатов, когда столбцы ключа обёрнуты в эти функции. [#94754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94754) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Неиспользуемые столбцы теперь также исключаются уже на этапе чтения из MergeTree, что особенно полезно, когда фильтр переносится в `PREWHERE`. [#89982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89982) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* Оптимизация `use_join_disjunctions_push_down` теперь включена по умолчанию. [#89313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Оптимизация `enable_join_runtime_filters` теперь включена по умолчанию. [#89314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89314) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Накладные расходы на runtime-фильтрацию в JOIN теперь снижены благодаря автоматическому отключению фильтров, если в фильтре Блума установлено слишком много битов или отфильтровывается слишком мало строк. [#91578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91578) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* Добавлена настройка `use_hash_table_stats_for_join_reordering` (включена по умолчанию), управляющая использованием статистики размера хеш-таблиц во время выполнения для изменения порядка JOIN. [#93912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93912) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* Анализ индекса теперь выполняется только один раз вне зависимости от того, выполняется ли запрос локально или с использованием параллельных реплик. [#94854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94854) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Если индекс пропуска данных в запросе `FINAL` построен по столбцу, входящему в первичный ключ, дополнительная проверка пересечения по первичному ключу в других частях теперь не выполняется. [#93899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93899) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* `DROP DATABASE` теперь удаляет таблицы в порядке, обратном порядку зависимостей, что повышает устойчивость к сбоям, если база данных содержит таблицы с зависимостями при загрузке. [#97057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97057) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Синхронное ожидание мутаций теперь учитывает отмену запроса и лимиты времени. [#96756](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96756) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Предотвращено повторное появление удалённых данных, если мутация `ADD COLUMN` выполняется вскоре после мутации `DROP COLUMN`. [#96713](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96713) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Конфликтующие выражения `ALTER` с `UPDATE` и `RENAME COLUMN` теперь приводят к корректному исключению вместо логической ошибки. [#96022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96022) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Теперь для столбцов ключа агрегации собираются оценка общего числа строк и статистика NDV (числа различных значений). [#92812](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92812) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* Все реплики теперь могут забирать осиротевшие диапазоны при чтении с параллельными репликами, что улучшает балансировку нагрузки и снижает хвостовую задержку. [#91374](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91374) ([zoomxi](https://github.com/zoomxi)).
+* Повышена точность оценки для автоматических параллельных реплик с высокоселективными фильтрами `PREWHERE`. [#97231](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97231) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `joinGet` теперь поддерживает временные таблицы. [#92973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92973) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* Внешняя агрегация, сортировка и операция JOIN теперь учитывают настройку запроса `temporary_files_codec` во всех контекстах. [#92388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92388) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* Оптимизации плана поиска по векторному сходству теперь применяются только при наличии индекса для столбца, по которому выполняется поиск. [#94998](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94998) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
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+### Движки таблиц и хранилище \{#table-engines-and-storage-improvements\}
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+* `StorageEmbeddedRocksDB` теперь поддерживает несколько столбцов в качестве первичного ключа. [#33917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/33917) ([usurai](https://github.com/usurai)).
+* Добавлен синтаксис `ALTER TABLE ATTACH PART FROM `, позволяющий подключать части из произвольных подкаталогов `detached/` (например, части с префиксами `broken-on-start` или `unexpected`) без ручного переименования в файловой системе. [#74816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/74816) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* `min_free_disk_bytes_to_perform_insert` теперь корректно работает с томами JBOD. [#90878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90878) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+* `max_parts_to_merge_at_once` теперь учитывается при TTL-слияниях с удалением частей. [#95315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95315) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Фоновые операции (мутации, слияния) теперь можно настраивать независимо через профиль `background`, а не использовать для них общие настройки с обычными запросами из профиля `default`. [#93905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93905) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* Улучшено чтение подстолбцов за счёт корректного вычисления размера, что снижает потребление памяти и повышает скорость. [#96251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96251) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Ограничено количество потоков конвейера, создаваемых при `split_intersecting_parts_ranges_into_layers`, чтобы избежать чрезмерного потребления памяти. [#96478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96478) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Текстовый индекс теперь находится в статусе GA. [#96794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96794) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `QBit` теперь находится в статусе GA. [#95358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95358) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `QBit` теперь можно сравнивать на равенство. [#94078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94078) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* При сохранении схемы таблицы с `enable_positional_arguments_for_projections` теперь подставляются выражения вместо позиционных аргументов, что позволяет перезапускать сервер с отключённой настройкой. [#96372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96372) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* В базах данных Replicated кэшированный кластер больше не обновляется для каждого фиктивного запроса. [#96897](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96897) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+* Добавлен запрос `SYSTEM RESET DDL WORKER [ON CLUSTER]` для сброса состояния DDLWorker; это полезно для обновления активности реплики при изменении идентификаторов хостов. [#93780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93780) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
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+### Озера данных \{#data-lakes-improvements\}
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+* Добавлена поддержка векторов удаления в DeltaLake. [#93852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93852) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Векторы удаления теперь также поддерживаются для `deltaLakeCluster`. [#94365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94365) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* DeltaLake теперь доступен в macOS. [#95985](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95985) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* DeltaLake теперь использует результаты `count()` из метаданных и показывает корректную статистику таблицы (общее число байтов/строк) в `system.tables`. [#96190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96190) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* При запросах к таблицам DeltaLake из `system.tables` чтение из Объектное хранилище теперь пропускается. [#95899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95899) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Добавлена команда `SYSTEM RELOAD DELTA KERNEL TRACING ` для отладки логирования delta-kernel. [#96763](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96763) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Расположение метаданных таблицы Iceberg теперь определяется автоматически, если `metadata_location` не указано в метаданных Glue. [#91994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91994) ([Andrey Zvonov](https://github.com/zvonand)).
+* Записи в файлах манифеста Iceberg теперь анализируют нижние и верхние границы для имен файлов удаления по позиции, что улучшает выбор файлов данных. [#93980](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93980) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+* Для таблиц Iceberg включена оптимизация `PREWHERE`. [#95476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95476) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Лимиты потоков и памяти теперь общие для средств чтения файлов данных и файлов удаления по позиции в таблицах Iceberg. [#94701](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94701) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* Добавлена поддержка `ALTER TABLE RENAME COLUMN` для таблиц Iceberg. [#97455](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97455) ([murphy-4o](https://github.com/murphy-4o)).
+* Добавлена поддержка Google Cloud Storage для озер данных. [#93866](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93866) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Токены доступа S3 теперь динамически обновляются во время длительных запросов с Unity Catalog. [#95069](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95069) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* Добавлен ролевой доступ к каталогу Glue через настройки `aws_role_arn` и `aws_role_session_name`. [#90825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90825) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
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+### S3Queue \{#s3queue-improvements\}
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+* S3Queue теперь отслеживает партиционирование в стиле Hive в упорядоченном режиме. [#81040](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/81040) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* Переработана обработка S3Queue в упорядоченном режиме с использованием бакетов, что позволило сократить число запросов к Keeper и повысить производительность. [#92889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92889) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Добавлена более универсальная поддержка партиционирования для S3Queue в упорядоченном режиме. [#94321](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94321) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* Добавлена бакетизация на основе ключа партиции для S3Queue в упорядоченном режиме. [#94698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94698) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* Добавлена поддержка вспомогательного ZooKeeper для S3Queue через настройку `keeper_path`. [#95203](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95203) ([Diego Nieto](https://github.com/lesandie)).
+* В упорядоченном режиме S3(Azure)Queue теперь очищает сбойные узлы благодаря отслеживанию лимитов. [#94412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94412) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+### S3 и Объектное хранилище \{#s3-and-object-storage-improvements\}
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+* Заголовки S3 `x-amz-server-side-encryption` больше не передаются в запросах `HeadObject`, `UploadPart` и `CompleteMultipartUpload`. [#64577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/64577) ([Francisco J. Jurado Moreno](https://github.com/Beetelbrox)).
+* `storage_class_name` теперь можно задавать в именованных коллекциях для табличного движка S3 и табличной функции `s3`. [#91926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91926) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* Исправлен троттлинг конечной точки метаданных EC2 при выполнении большого числа параллельных S3-запросов с учетными данными профиля экземпляра — провайдер учетных данных теперь кэшируется и совместно используется всеми запросами. [#92891](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92891) ([Sav](https://github.com/sberss)).
+* В AWS S3 C++ SDK добавлена поддержка совместимости с MinIO, включая сопоставление кодов ошибок для специфичных для MinIO ошибок, что повышает надежность для самостоятельно развернутых кластеров MinIO. [#93082](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93082) ([XiaoBinMu](https://github.com/Binnn-MX)).
+* Улучшены сообщения об ошибках аутентификации S3: в них добавлены подсказки с рекомендацией проверить учетные данные. [#95648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95648) ([Gerald Latkovic](https://github.com/batkovic75)).
+* Azure Blob Storage теперь переключается на копирование через чтение и запись, если нативное копирование завершается с любой ошибкой (ранее — только при Unauthorized). [#92888](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92888) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
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+### Функции \{#functions-improvements\}
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+* `avg()` теперь поддерживает значения `Date`, `DateTime` и `Time` в качестве аргументов. [#87845](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87845) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* `mapContainsKeyLike` и `mapContainsValueLike` теперь могут использовать текстовый индекс для `mapKeys()` или `mapValues()`. [#93049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93049) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)).
+* `flipCoordinates` теперь поддерживает тип `Geometry`. [#93303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93303) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* Для функций `hasAnyTokens` и `hasAllTokens` снято ограничение в 64 токена. [#95152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95152) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)).
+* `distanceCosine` добавлен в качестве псевдонима для `cosineDistance` в соответствии с другими функциями расстояния. [#96065](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96065) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* В ClickHouse KQL добавлена функция `iif`. [#94790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94790) ([happyso](https://github.com/sunyeongchoi)).
+* `use_variant_as_common_type` теперь включён по умолчанию, что позволяет использовать несовместимые типы в `Array`, запросах `UNION` и ветвях `if`/`multiIf`/`case`. [#90677](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90677) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### Настройки и конфигурация \{#settings-and-configuration-improvements\}
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+* `use_skip_indexes_on_data_read` теперь включена по умолчанию. [#93407](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93407) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* Добавлен параметр `add_minmax_index_for_time_columns` — если параметр включён, автоматически создаются minmax-индексы для всех столбцов `Date`, `Date32`, `Time`, `Time64`, `DateTime` и `DateTime64`. [#93355](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93355) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)).
+* Добавлена настройка `materialize_statistics_on_merge` (по умолчанию включена), которая определяет, материализуется ли статистика во время слияний. [#93379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93379) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* Добавлена настройка `input_format_binary_max_type_complexity`, ограничивающая общее число узлов типов, которые можно декодировать в двоичном формате, что предотвращает вредоносные нагрузки. [#92519](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92519) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* Добавлена настройка `trace_profile_events_list`, чтобы ограничить трассировку с помощью `trace_profile_event` определёнными именами событий. [#92298](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92298) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Добавлена настройка `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object`, разрешающая дублирующиеся пути в JSON, где один путь соответствует литеральному значению, а другой — вложенному объекту, для обратной совместимости с данными, созданными до введения принудительной дедупликации путей. [#93604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93604) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Добавлена настройка MergeTree `merge_max_dynamic_subcolumns_in_compact_part` и настройка на уровне запроса `max_dynamic_subcolumns_in_json_type_parsing`, чтобы ограничить количество динамических подстолбцов в JSON-столбцах при слиянии и парсинге. [#94184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94184) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Добавлен `use_statistics` в качестве псевдонима для `allow_statistics_optimize`, по аналогии с `use_primary_key` и `use_skip_indexes`. [#94366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94366) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* Включена `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` для преобразования Numbers-to-Enum, чтобы проверять наличие элемента. [#94384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94384) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)).
+* Добавлена настройка для генерации исключения, если у таблицы есть политики строк, но ни одна из них не применяется к текущему пользователю, что помогает выявлять потенциальные ошибки конфигурации. [#95014](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95014) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+* `enable_max_bytes_limit_for_min_age_to_force_merge` теперь включена по умолчанию для версии совместимости 26.2 и выше. [#95917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95917) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)).
+* `core_dump.size_limit` теперь поддерживает горячую перезагрузку без перезапуска сервера. [#96524](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96524) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* Теперь при перезагрузке конфигурации учитываются переопределения, заданные в командной строке. [#80295](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/80295) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Добавлена комбинированная стратегия ротации (по размеру и времени) для серверных логов. [#87620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87620) ([Jianmei Zhang](https://github.com/zhangjmruc)).
+* Теперь можно включать распределённый анализ индекса в зависимости от количества частей (`distributed_index_analysis_min_parts_to_activate`) и размера индекса (`distributed_index_analysis_min_indexes_size_to_activate`). [#95216](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95216) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Кэш статистики теперь включён по умолчанию с интервалом обновления 300 секунд. [#95841](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95841) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* Параметр конфигурации `path` теперь определяется относительно рабочего каталога при запуске, что предотвращает размещение каталогов данных в нестандартных местах. [#96305](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96305) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### Системные таблицы и мониторинг \{#system-tables-and-monitoring-improvements\}
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+* В `system.mutations` добавлен столбец `parts_postpone_reasons` для улучшения диагностики. [#92206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92206) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* В `system.data_skipping_indices` добавлен столбец `creation` (implicit/explicit). [#92378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92378) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* Выполняемые задачи теперь отображаются в `system.background_schedule_pool` и соответствующей таблице логов. [#92587](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92587) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Добавлена метрика `QueryNonInternal` для отслеживания количества выполняемых не внутренних запросов, что помогает мониторить параллелизм относительно лимита `max_concurrent_queries`. [#94284](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94284) ([Ashwath Singh](https://github.com/ashwath)).
+* Добавлена асинхронная метрика для времени выполнения самого длительного слияния. [#94825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94825) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* В `query_log` добавлены `connection_address` и `connection_port`, чтобы отражать физическое соединение (полезно при подключении через прокси). [#95471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95471) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+* В `system.crash_log` добавлена дополнительная информация. [#94112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94112) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* В `system.aggregated_zookeeper_log` добавлено имя компонента. [#95882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95882) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Добавлена таблица `system.tokenizers`, показывающая все доступные токенизаторы. [#96753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96753) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* Добавлены таблица `system.jemalloc_stats` и HTTP-конечная точка `/jemalloc.html` для интерактивной визуализации статистики аллокатора памяти jemalloc. [#97077](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97077) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Добавлена таблица `system.jemalloc_profile_text` для чтения и анализа профилей кучи jemalloc с поддержкой форматов вывода raw, symbolized и collapsed. [#97218](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97218) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* В `system.part_log` добавлены `mutation_ids` для событий `MUTATE_PART` и `MUTATE_PART_START`. [#93811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93811) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* Вложенные глобальные настройки сервера (например, `logger.level`) теперь частично отображаются в `system.server_settings`. [#94001](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94001) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* `view_duration_ms` теперь показывает время, в течение которого группа была активна, а не сумму длительностей потоков. [#94966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94966) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* `system.blob_storage_log` теперь доступен для Azure Blob Storage, Local и HDFS. Добавлен столбец `error_code`. [#93105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Фоновые задачи, работающие медленнее среднего, теперь записываются в лог с настраиваемым порогом (`background_schedule_pool_log.duration_threshold_milliseconds`, по умолчанию 30 мс). [#92965](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92965) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Пароли из URL storage больше не отображаются в журнале запросов. [#93245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93245) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
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+### ClickHouse Keeper \{#clickhouse-keeper-improvements\}
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+* Корректно обрабатывает пропуски в записях журнала Keeper, если логи находятся до последнего зафиксированного индекса. [#90403](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90403) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Добавлена трассировка OpenTelemetry для запросов Keeper. [#91332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91332) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* Добавлены новые метрики Keeper: `KeeperChangelogWrittenBytes`, `KeeperChangelogFileSyncMicroseconds`, `KeeperSnapshotWrittenBytes`, `KeeperSnapshotFileSyncMicroseconds`, `KeeperBatchSizeElements` и `KeeperBatchSizeBytes`. [#92149](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92149) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* Расширения Keeper `CHECK_STAT` и `TRY_REMOVE` теперь включены по умолчанию. [#93886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93886) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+* Keeper теперь генерирует исключение вместо аварийного завершения работы при обнаружении повреждённого снимка или несогласованных журналов изменений, что требует ручного вмешательства для более безопасного восстановления. [#94168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94168) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* В запросы Keeper `getChildren` добавлены расширения `with_data` и `with_stat`, позволяющие получать дочерние элементы вместе с их данными и статистикой за одну операцию. [#94826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94826) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* Добавлена проверка некорректной конфигурации Keeper, которая могла приводить к сбоям при формировании кластера. [#94682](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94682) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* Добавлена поддержка расширения Keeper `with_data` для более эффективного получения таблиц в Database Replicated. [#96090](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96090) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* Теперь в Auxiliary ZooKeeper можно вставлять данные через `system.zookeeper`. [#92092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92092) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
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+### Управление памятью \{#memory-management-improvements\}
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+* Оптимизировано резервирование места в файловом кэше — кандидаты на вытеснение теперь собираются без удержания эксклюзивной блокировки. [#82764](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82764) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* В буфере чтения файлового кэша для удалённых движков таблиц/функций включено параллельное чтение. [#71781](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71781) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* Снижено потребление памяти на системах не Linux за счёт включения немедленной очистки грязных страниц jemalloc. [#93360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93360) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* Очистка грязных страниц jemalloc теперь выполняется в отдельном потоке, а не в основном потоке MemoryWorker. Добавлен параметр конфигурации `memory_worker_purge_total_memory_threshold_ratio` для очистки на основе доли общего использования памяти. [#94902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94902) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Механизм decay для грязных страниц jemalloc теперь динамически отключается, когда ClickHouse испытывает длительное давление по памяти. [#95145](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95145) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* Добавлена явная проверка потребления памяти перед чтением данных из MergeTree, а размеры очередей пула потоков уменьшены на основе опыта промышленной эксплуатации. [#94692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94692) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* Общий лимит памяти теперь проверяется до аутентификации пользователя; при его превышении генерируется ошибка `memory limit exceeded`. [#95003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95003) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+* Исправлен некорректный учёт памяти для кэша условий запроса. [#95478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95478) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* Повышена надёжность определения использования памяти запросом для сброса на диск во время агрегации/сортировки. [#92500](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92500) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Планировщик теперь отдаёт приоритет потоку MemoryWorker при нехватке ресурсов CPU, чтобы защитить процесс. [#94864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94864) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* Исправлена проблема, из-за которой ClickHouse в некоторых случаях не соблюдал лимиты памяти при чтении из таблицы. [#93715](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93715) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
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+### Форматы данных \{#data-formats-improvements\}
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+* Модуль чтения Parquet теперь позволяет читать столбцы `Tuple` или `Map` как JSON. [#92864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92864) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* Модуль чтения Parquet теперь поддерживает пустые кортежи. [#92868](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92868) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+* Тип `Date` теперь сериализуется как нативный тип Arrow `date32` в форматах Arrow/ArrowStream (ранее — `uint16`). Прежнее поведение можно восстановить с помощью настройки `output_format_arrow_date_as_uint16`. [#96860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96860) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Формат вывода `Hash` теперь не зависит от размера блоков. [#94503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Простые типы в формате Pretty JSON больше не выводятся на отдельных строках. [#93836](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93836) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Определение схемы теперь учитывает `allow_experimental_nullable_tuple_type` — если параметр включён, отсутствующие вложенные объекты могут становиться `NULL` вместо кортежа из элементов `NULL`. [#95525](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95525) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Форматировщик SQL теперь выводит `COMMENT` перед `AS SELECT` вместо того, чтобы заключать `SELECT` в круглые скобки. [#96293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96293) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Оптимизировано сжатие списка постингов с помощью simdcomp. [#92871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92871) ([Peng Jian](https://github.com/fastio)).
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+### Резервное копирование и восстановление \{#backup-and-restore-improvements\}
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+* Добавлен параметр резервного копирования `backup_data_from_refreshable_materialized_view_targets`, управляющий тем, следует ли создавать резервные копии данных refreshable materialized view. Целевые таблицы RMV со стратегией обновления `APPEND` всегда включаются в резервную копию. [#93658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93658) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+* Добавлена поддержка определённых в SQL именованных коллекций в `BACKUP`/`RESTORE` для S3 и Azure Blob Storage. [#94605](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94605) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
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+### Именованные коллекции и словари \{#named-collections-and-dictionaries\}
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+* Теперь в табличной функции MongoDB разрешено переопределение параметров именованных коллекций. [#89616](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89616) ([vanchaklar](https://github.com/vanchaklar)).
+* Добавлена поддержка именованных коллекций для словарей и таблиц YTsaurus. [#94582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94582) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* Для источников словарей на основе динамических таблиц YTsaurus теперь можно передавать описания столбцов. [#92391](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92391) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)).
+* Схема параметризованного представления теперь отображается, если она указана явно. [#90220](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90220) ([Grigorii Sokolik](https://github.com/GSokol)).
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+### Дедупликация \{#deduplication-improvements\}
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+* Настройка `insert_select_deduplicate` переработана: добавлены параметры для обратной совместимости. [#92951](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92951) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* Дедупликация с асинхронными вставками теперь поддерживается при использовании materialized view. [#93957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93957) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
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+### Другие улучшения \{#other-improvements\}
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+* Улучшен UX для `SYSTEM INSTRUMENT ADD/REMOVE`: теперь для имён функций используются строковые литералы, модифицируются все совпадающие функции, а в `REMOVE` поддерживается `function_name`. [#93345](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93345) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* Добавлены `SYSTEM NOTIFY FAILPOINT` для failpoint'ов с возможностью паузы и `SYSTEM WAIT FAILPOINT` для PAUSE/RESUME. [#92368](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92368) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* Имена функций C++ в `system.trace_log`, `system.symbols` и функции `demangle` теперь отображаются корректно. [#93075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93075) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Профили jemalloc теперь записываются вместе с символами, что устраняет необходимость в бинарном файле при генерации профиля кучи. [#93099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93099) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Исправлен сбой при присоединении таблицы к базе данных `MaterializedPostgreSQL`, если `dropReplicationSlot` выбрасывает исключение во время размотки стека. [#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Исправлена ситуация, когда после сбоя `CREATE TABLE` могли оставаться остаточные объекты. [#94174](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94174) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Исправлен доступ к неинициализированной памяти при использовании защищённого паролем ключа TLS. [#94182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94182) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* Если при получении блокировки для `alter table ... modify setting ...` истекает таймаут, теперь возвращается ошибка таймаута вместо логической ошибки. [#93856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93856) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* Улучшена совместимость профилировщиков CPU и реального времени с таймаутами сокета. [#96601](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96601) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* Для release-сборок включён быстрый hardening libcxx (в первую очередь проверки выхода за границы) без заметного влияния на производительность. [#94757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94757) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## Повышение производительности \{#performance-improvements\}
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+### Производительность JOIN \{#join-performance\}
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+* Ускорены некоторые операции hash join за счёт динамической диспетчеризации для `ColumnVector::replicate`. [#79573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79573) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* Теперь в JOIN проталкивается больше фильтров. [#85556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85556) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Расширено проталкивание фильтров из условий JOIN `ON` для `ANY`, `SEMI` и `ANTI` JOIN, когда фильтр использует входные данные только с одной стороны. [#92584](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92584) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* Эквивалентные множества теперь можно использовать для проталкивания фильтров в `SEMI JOIN`. [#92837](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92837) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* Распараллелена обработка несоединённых строк в `ParallelHashJoin` для сложных предикатов; управление выполняется с помощью настройки `parallel_non_joined_rows_processing` (включена по умолчанию). [#92068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92068) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* Hash join теперь полностью пропускает чтение левой стороны, если правая сторона пуста, что позволяет избежать лишней работы при интенсивной фильтрации или агрегации. [#94062](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94062) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* Фильтры времени выполнения JOIN теперь поддерживаются для `RIGHT OUTER` JOIN. [#96183](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96183) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* Оптимизация PREWHERE теперь откладывается до завершения оптимизации фильтров времени выполнения JOIN, что позволяет также проталкивать такие фильтры в PREWHERE. [#95838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95838) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
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+### Оптимизация запросов \{#query-optimization\}
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+* Отключена оптимизация порядка сортировки для оконных функций в случаях, когда ключ партиции совпадает с ключом сортировки или является его префиксом, что повышает производительность параллельного выполнения. [#87299](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87299) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Внешние фильтры теперь проталкиваются в представления, что позволяет применять PREWHERE как на локальных, так и на удалённых узлах. [#88316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88316) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+* Оптимизированы производительность и потребление памяти для дробных `LIMIT` и `OFFSET`. [#91167](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91167) ([Ahmed Gouda](https://github.com/0xgouda)).
+* Константные фильтры по виртуальным столбцам больше не вычисляются повторно. [#91588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91588) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* Любое детерминированное выражение в первичном ключе (например, `ORDER BY cityHash64(user_id)`) теперь можно использовать для пропуска данных. ClickHouse применяет выражение к константам запроса и использует результат для поиска по индексу первичного ключа с `=`, `IN` и `has`. Для инъективных выражений также поддерживаются отрицательные формы (`!=`, `NOT IN`, `NOT has`). [#92952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92952) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* Оптимизация чтения в порядке сортировки теперь распознаёт случаи, когда столбцы `ORDER BY` становятся константами из-за условий `WHERE`, что позволяет эффективно читать данные в обратном порядке. Это полезно для мультитенантных запросов, таких как `WHERE tenant='42' ORDER BY tenant, event_time DESC`. [#94103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94103) ([matanper](https://github.com/matanper)).
+* Для запросов `FINAL`, использующих условие по первичному ключу с последующим применением индексов пропуска, шаг `PrimaryKeyExpand` теперь проверяет только изначально отобранные диапазоны первичного ключа. [#94903](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94903) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* Оптимизация ленивой материализации теперь применяется ко всем ветвям запроса `UNION ALL`, а не только к первой, что снижает I/O для запросов, объединяющих несколько отсортированных чтений с `LIMIT` из разных таблиц MergeTree. [#96832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96832) ([Federico Ginosa](https://github.com/menxit)).
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+### Производительность функций и агрегации \{#function-and-aggregation-performance\}
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+* JIT-компиляция теперь охватывает больше функций. [#88770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88770) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Агрегатная функция `distinctJSONPaths` оптимизирована: теперь она читает только пути JSON из частей данных вместо всего столбца JSON. [#92196](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92196) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* Оптимизирована `uniqExact` для случаев, когда одинаковые элементы часто идут подряд. [#93268](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93268) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Оптимизирована `isValidASCII` для входных значений, полностью состоящих из ASCII-символов. [#93347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93347) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* Ускорена `uniq` на числовых типах за счёт пакетирования вставок, когда это возможно (не null, не `-If`, без `GROUP BY`, без `IPv6` и `String`). [#95904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95904) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### Производительность хранилища и ввода-вывода \{#storage-and-io-performance\}
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+* Исправлен Prefetcher в Parquet Reader V3: теперь он использует более быстрый механизм произвольного чтения. [#91435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91435) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* Повышена производительность `icebergCluster`. [#91537](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91537) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* Снижено потребление памяти при INSERT и слиянии для очень широких таблиц с Wide-частями за счет включения адаптивных буферов записи. Также добавлена поддержка адаптивных буферов записи для зашифрованных дисков. [#92250](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92250) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* Повышена производительность полнотекстового поиска с текстовым индексом и токенизатором `sparseGrams` за счет сокращения числа токенов, по которым выполняется поиск. [#93078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93078) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* Ускорено сжатие кодеком T64 с использованием динамической диспетчеризации на x86. [#95881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95881) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* Ускорена распаковка LZ4 для 32-байтовых блоков на x86. [#96778](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96778) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* Оптимизация прямого чтения текстового индекса теперь работает частично: части с материализованным текстовым индексом будут его использовать, а части без него — исходное выражение фильтра. [#96411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96411) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* Оптимизировано вычисление minmax skip-индекса при `INSERT` за счет устранения лишнего копирования данных и включения векторизованного вычисления min/max для числовых столбцов. [#97392](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97392) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* В таблицы системных логов добавлены вторичные индексы `minmax` для временных столбцов и индексы `bloom_filter` для столбцов `query_id`/`initial_query_id` для ускорения фильтрации. [#96712](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96712) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Предотвращена регрессия потребления памяти при `INSERT`, когда дедупликация отключена. [#96503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### Оптимизация памяти \{#memory-optimization\}
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+* Снижен расход оперативной памяти `ASTLiteral` за счет удаления неиспользуемых полей, когда подсветка и разбор `VALUES` отключены. [#93974](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93974) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* Добавлен специализированный класс Enum AST, который хранит параметры значений в виде пар строка/целое число вместо универсальных дочерних узлов `ASTLiteral`, что снижает потребление памяти. [#94178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94178) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* Оптимизировано потребление оперативной памяти объектами именованных tuple AST за счет хранения имен столбцов непосредственно в виде строк, а не в универсальных литеральных узлах AST. [#94704](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94704) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* Размер структуры `CachedOnDiskReadBufferFromFile` уменьшен примерно в 50 раз. [#96098](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96098) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* `HashTable::resize` больше не копирует старые данные, если таблица пуста. [#96180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96180) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### Внутренние оптимизации \{#internal-optimizations\}
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+* Для партиционирования данных внутри конвейера выполнения запроса внедрён метод "fastrange" (Daniel Lemire), что улучшило параллельную сортировку и операции JOIN. [#93080](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93080) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* Улучшена девиртуализация за счёт дополнительных параметров линковщика. [#94737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94737) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* Повышена производительность клонирования реплики для таблиц `ReplicatedMergeTree` с большим количеством частей за счёт пакетирования запросов к ZooKeeper. [#94847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94847) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* Потребление CPU потоком приёма ZooKeeper в `observeOperations` снижено более чем на 20% за счёт перехода на более быстрое хеширование и безблокировочные счётчики. [#95962](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95962) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## Исправленные ошибки \{#bug-fixes\}
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+ Все исправления ошибок (нажмите для раскрытия)
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+ ### Исправления JOIN
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+ * Исправлена ошибка `INCOMPATIBLE_TYPE_OF_JOIN` для хранилища Join, возникавшая при срабатывании оптимизации outer-to-inner join. [#84292](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84292) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлена логическая ошибка в запросах с несколькими JOIN, использующими условие `USING` и `join_use_nulls`. [#92251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92251) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлена логическая ошибка при переупорядочивании JOIN с `join_use_nulls`. [#92289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92289) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлен возможный сбой при использовании настройки `join_on_disk_max_files_to_merge`. [#92335](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92335) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR`, вызванный нежелательным изменением плана запроса при преобразовании внешнего соединения во внутреннее. Также смягчены требования к оптимизации, чтобы она применялась при использовании инъективных функций на ключах агрегации в соединениях. [#92503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92503) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * Исправлена логическая ошибка при выполнении нескольких `JOIN` по константному условию с `join_use_nulls`. [#92892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92892) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлен случай `NULL != NULL` для `full_sorting_join` в столбце `LowCardinality(Nullable(T))`. [#92924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92924) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлены результаты JOIN, когда ключ соединения с правой стороны был разреженным столбцом. [#93038](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93038) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+ * Исправлена некорректная работа runtime-фильтров при наличии дополнительного постусловия у `LEFT ANTI JOIN`. [#91824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91824) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена логическая ошибка при использовании runtime-фильтров в запросе с итогами для правой таблицы. [#93330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93330) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена логическая ошибка, которая в некоторых случаях возникала при добавлении runtime-фильтров JOIN в план запроса из-за некорректного возврата дублирующихся константных столбцов. [#93144](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93144) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена функция `__applyFilter`, используемая фильтрами времени выполнения для join, которая в некоторых корректных случаях возвращала `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT`. [#93187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93187) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой runtime-фильтры не добавлялись при соединении с уже заполненной правой таблицей. [#93211](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93211) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена ошибка `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK`, возникавшая при включенном runtime filter, когда соединяемые таблицы возвращали один и тот же столбец несколько раз. [#93526](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93526) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `FilterStep` не добавлялся должным образом при применении runtime-фильтра join к таблице `Merge`. [#94021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94021) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * Исправлено приведение типов к общему супертайпу при выполнении операции join для хранилища `Join` с предложением `USING`. [#94000](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94000) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * Исправлена работа запросов с параллельными репликами и JOIN с таблицей, отличной от MergeTree. [#93902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93902) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * Исправлено состояние гонки для столбца JOIN с типом Nullable в runtime-фильтрах. [#95775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95775) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой в таблице `Join` с ключом `Nullable(String)` пустая строка становилась `NULL`. [#96002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `NOT_SUPPORTED`, возникавшая при использовании алгоритма JOIN `direct` с пустой таблицей MergeTree. [#95935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95935) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлены некорректные результаты запросов с внешними соединениями в сочетании с несколькими INNER JOIN, вызванные недопустимым изменением порядка соединений, когда условие `ON` внешнего соединения ссылалось на столбцы из нескольких ранее присоединённых таблиц. [#96193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96193) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлено исключение в runtime-фильтре для столбцов Tuple с вложенными полями Nullable. [#96509](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96509) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлены запросы с CROSS JOIN и включёнными параллельными репликами, которые возвращали некорректные результаты. [#96848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96848) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * Исправлена проблема, из-за которой `arrayJoin` создавал дублирующиеся строки при использовании с INNER JOIN и условием WHERE; причиной было частичное проталкивание предикатов, из-за которого фильтры, содержащие `arrayJoin`, некорректно проталкивались ниже JOIN. [#96989](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96989) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `LOGICAL_ERROR`, возникавшая, когда `arrayJoin` в условии `WHERE` ссылался на столбцы с обеих сторон JOIN. [#97239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97239) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена логическая ошибка при использовании сопоставителя (`*`) внутри лямбда-функции в секции VALUES в JOIN с USING. [#95661](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95661) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлена возможная логическая ошибка с matcher (`*`, `table.*`) и `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier`, когда столбцы в `USING` имели разные типы. [#95808](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95808) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлена логическая ошибка, связанная с `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` и столбцами ALIAS. [#97297](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97297) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * Исправлен сбой в старом анализаторе при использовании JOIN с повторяющимися псевдонимами. [#96405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96405) ([Ilya Golshtein](https://github.com/ilejn)).
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+ ### Исправления запросов и анализатора
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+ * Исправлена ошибка, из-за которой завершающие пробельные символы в предопределённых обработчиках запросов при вставке интерпретировались как данные. [#83604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83604) ([Fabian Ponce](https://github.com/FabianPonce)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой агрегация с проекцией вызывала исключение после ALTER, затрагивающих только метаданные, таких как добавление элементов в Enum. [#84143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен проход `count_distinct_optimization` для оконных функций и нескольких аргументов. [#92376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92376) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлено непоследовательное форматирование AST для `arrayElement` с отрицательным литералом. [#92293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92293) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `NOT IN` с неконстантными аргументами типа массива возвращал неверные значения. [#93314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93314) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * Исправлена ошибка при null-safe сравнении, связанная с типом `Nothing`. [#91884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91884) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * Исправлена ошибка `Not found column` при использовании оптимизации `use_top_k_dynamic_filtering`. [#93316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93316) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * Исправлено удаление неиспользуемых столбцов из подзапросов при наличии скалярного коррелированного подзапроса. [#93273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93273) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `optimize_inverse_dictionary_lookup` не работал с распределёнными запросами, если ключ имел знаковый целочисленный тип. [#93848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93848) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `lag`/`lead` не работали с распределёнными запросами `remote()`. [#93858](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93858) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка в логике отсеивания данных при использовании `not match(...)` в `WHERE`, приводившая к некорректным результатам. [#92726](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92726) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка в логике пропуска данных при использовании `not materialize(...)` или `not CAST(...)` в `WHERE`, приводившая к некорректным результатам. [#93017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93017) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена логическая ошибка при анализе индекса, когда в функции `has` использовался пустой массив. [#92995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92995) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена логическая ошибка в редком случае использования пустого кортежа со столбцом `Map`. [#93814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93814) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлены запросы, использующие сегментирование по PK, которые завершались с ошибкой при ложном условии. [#92815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92815) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * Исправлено планирование запросов для табличного движка `Merge`, из-за которого возникала ошибка `ILLEGAL_COLUMN` для `hostName()` при слиянии локальных и удалённых/Distributed-таблиц. [#93286](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93286) ([Jinlin](https://github.com/withlin)).
+ * Исправлена ошибка `NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE` в движке `Merge` при работе с таблицами с псевдонимами. [#92910](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92910) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен запрос `SELECT` с предикатом по нескольким столбцам, использующий индексы пропуска на основе фильтра Блума и условия `OR` и `NOT`, который мог возвращать противоречивые результаты. [#94026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94026) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * Исправлено применение проекции, если фильтр содержал подстолбцы. [#93141](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93141) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено повреждение `_part_offset`, возникавшее при пересборке проекций во время слияний, а также оптимизирована обработка проекций за счёт исключения лишних чтений. [#93827](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93827) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+ * Предотвращено слияние разных интерполированных столбцов в один и тот же столбец в блоке в случаях, когда они фактически были псевдонимами одного и того же столбца. [#93197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93197) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)).
+ * Удалены неиспользуемые столбцы при перестроении проекции во время слияния, что снизило потребление памяти и сократило число временных частей. [#93233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93233) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+ * Исправлена логическая ошибка, возникавшая в некоторых случаях при использовании отрицательного `LIMIT/OFFSET` в распределённых запросах. [#95357](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95357) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена логическая ошибка, возникавшая в некоторых случаях при использовании дробного `LIMIT/OFFSET` в распределённых запросах. [#96475](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96475) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка в функции `IN`, из-за которой при включённом `transform_null_in` возвращались некорректные результаты для значений `NULL`. [#95674](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95674) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `IN (col)` с одной ссылкой на столбец приводил к ошибке `UNSUPPORTED_METHOD`. [#97646](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97646) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено преобразование `sum`/`count`/`avg` в `sumCount()` параметром `optimize_syntax_fuse_functions`, когда аргумент агрегатной функции имел тип `LowCardinality(Nullable)`. [#96239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96239) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлено некорректное отсечение партиций для функций `not IN` и `not has`. [#96241](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96241) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена ошибка фильтра в `prewhere`, вызванная лямбда-выражениями в `prewhere`. [#95395](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95395) ([Xiaozhe Yu](https://github.com/wudidapaopao)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` в анализаторе запросов, когда вместо конкретного значения передавалось лямбда-выражение. [#96892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96892) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка разыменования нулевого указателя в некоторых выражениях с лямбда-функциями. [#96479](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96479) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `SETTINGS`, заданные для отдельных подзапросов, не применялись к табличным функциям, таким как `file`, в CTE и подзапросах. [#96882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96882) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена коллизия хэша кэша условий запроса для свернутых констант в CTE, которая могла приводить к неверным результатам запроса. [#96172](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96172) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `BAD_ARGUMENTS` при выполнении запросов к таблицам с лямбда-выражениями внутри ALIAS-столбцов через табличную функцию `merge()` при включённом анализаторе. [#97551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97551) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено поведение `EXCEPT ALL` и `INTERSECT ALL`: ранее они игнорировали кратность строк и вели себя как варианты `DISTINCT`. [#96876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96876) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен сбой, вызванный failed assertion в `WindowTransform` при большом смещении `PRECEDING`. [#96026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96026) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено исключение, возникавшее при использовании оконных функций с `group_by_use_nulls = 1` и `CUBE`/`ROLLUP`/`GROUPING SETS`. [#96878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96878) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено взаимодействие `GROUPING SETS`, `group_by_use_nulls` и `Tuple` с `LowCardinality`, которое приводило к неожиданной структуре блока. [#96358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96358) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена логическая ошибка в `GROUP BY ... WITH ROLLUP/CUBE`, когда ключи содержали `LowCardinality(Nullable(...))` внутри `Nullable(Tuple(...))`. [#97647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97647) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено срабатывание assert в `IfTransformStringsToEnumPass`, когда `if` или `transform` возвращали `Nullable(String)`. [#97002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Устранена ошибка `ACCESS_DENIED` для пользователей без разрешения `CREATE TEMPORARY TABLE`, возникавшая, когда `optimize_inverse_dictionary_lookup` переписывал предикаты `dictGet(...)`. [#97484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97484) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлено несоответствие типов функции `if` между `UInt64` и `Int32` в редком случае распределённых запросов с PREWHERE и выводом типов. [#96012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96012) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка в JIT-компилируемых запросах с типами `Bool`. [#96013](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96013) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлены некорректные результаты, возникавшие при преобразовании `DateTime` в `DateTime64` в JIT-скомпилированных выражениях (например, в `CASE`/`if`/`multiIf` со смешанными типами DateTime). [#96879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96879) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка использования неинициализированного значения в `formatDateTime` со спецификаторами формата переменной ширины. [#96133](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96133) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено завершение через `std::terminate` в `indexOfAssumeSorted` при вызове с несовместимыми типами. [#96877](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96877) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Функции работы с геометрией теперь принимают не только вариантный тип `Geometry`, но и отдельные подтипы геометрии. [#97571](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97571) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлены случаи, когда индексы влияли на результаты запросов с ROW POLICY/PREWHERE и FINAL. [#97076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97076) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * Позволили оптимизации чтения по порядку использовать политики строк. [#97538](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97538) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * Исправлена ошибка `LOGICAL_ERROR` при использовании столбцов с текстовым индексом в предложении `QUALIFY`. [#97313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен возможный сбой, когда в условии `WHERE` было более 32 выражений с `AND`/`OR`. [#97698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97698) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * Исправлено несоответствие структуры блоков в оптимизации `removeUnusedColumns` при использовании `indexHint` с разворачиванием `*` в таблицах с `FINAL`. [#97622](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97622) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена несогласованность при round-trip-форматировании AST для литералов кортежей с псевдонимами внутри скобок. [#97418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97418) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена непоследовательность в форматировании AST для `NOT (1, 1, 1)`. [#97653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97653) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### Исправления MergeTree и хранилища
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+ * В MergeTree имена файлов теперь всегда заменяются хешами, если файловая система не различает регистр. Ранее в macOS это могло приводить к повреждению данных, если имена столбцов/подстолбцов различались только регистром. [#86559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86559) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * materialized view теперь используют в качестве контекста выполнения базу данных, в которой были созданы, что позволяет опускать явное указание базы данных в SELECT-запросе представления. [#88193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88193) ([Dmitry Kovalev](https://github.com/dk-github)).
+ * Добавлена полная проверка прав доступа на этапе создания для запроса, лежащего в основе materialized view. [#89180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89180) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * Исправлена логическая ошибка, из-за которой мутация без транзакции изменяла части в активной транзакции, которая впоследствии была откатана. [#90469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90469) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `system.warnings` некорректно обновлялась после преобразования обычной базы данных в атомарную. [#90473](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90473) ([sdk2](https://github.com/sdk2)).
+ * Исправлена ошибка `LOGICAL_ERROR: Storage does not support transaction` при выполнении `ATTACH AS REPLICATED`. [#91772](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91772) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * Исправлена возможная ошибка `FILE_DOESNT_EXIST`, возникавшая после мутации разреженного столбца с `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization=0.0`. [#92860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92860) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена возможная ошибка `FILE_DOESNT_EXIST` после мутации разреженного столбца, когда `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization` изменялся на `1.0` с помощью ALTER. [#93016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93016) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено возможное использование устаревших частей из-за гонки TOCTOU при работе с общими частями. [#93022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93022) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Унаследована информация о настройках сериализации исходных частей во время мутации в MergeTree, что исправляет возможные некорректные результаты запросов по изменённым частям после изменения сериализации типов данных. [#92419](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92419) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен возможный конфликт между столбцом и субстолбцом с одинаковым именем, приводивший к неправильной сериализации и ошибкам запросов. [#92453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92453) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена ошибка `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` при вставке в таблицу с подстолбцом в выражении партиционирования. [#92905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92905) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено возможное отсутствие подстолбца в MV при выполнении ALTER исходной таблицы. [#93276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93276) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` при восстановлении `ReplicatedMergeTree` в случае гонки дедупликации. [#93612](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93612) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+ * Исправлено обновление TTL с использованием разреженного столбца при прямой десериализации, что предотвращает ошибку `Unexpected type of result TTL column`. [#93619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93619) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Восстановлены обёртки `LowCardinality` для результатов выражений SET, если это необходимо при TTL-агрегации. [#92971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92971) ([Seva Potapov](https://github.com/seva-potapov)).
+ * Исправлена ошибка `Cannot add action to empty ExpressionActionsChain` для `ALTER TABLE REWRITE PARTS`. [#92754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92754) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Исправлена подстановка параметров запроса в методах аутентификации команды `CREATE USER` при использовании `ON CLUSTER`. [#92777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92777) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+ * Больше не пытается удалять временные каталоги при запуске, если таблица MergeTree находится на диске, доступном только для чтения. [#92748](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92748) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена материализация skip-индексов, созданных поверх подстолбцов. [#93708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93708) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлена ошибка в `CLEAR COLUMN` при наличии зависимых индексов. [#94057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94057) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлено присоединение баз данных Replicated, если межсерверный хост изменялся после перезапуска. [#93779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93779) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+ * Исправлена логическая ошибка при использовании `CREATE TABLE ... AS urlCluster()` и движка базы данных `Replicated`. [#92418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92418) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлено состояние гонки между `REPLACE PARTITION` и фоновыми мутациями, из-за которого одновременно могли быть видны и старые, и новые данные. [#96955](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96955) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Устранено оставшееся состояние гонки между `REPLACE PARTITION` и фоновыми мутациями, из-за которого старые данные могли вновь появляться. [#97105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлены зависшие мутации, когда `PartCheckThread` повторно ставил в очередь `GET_PART` для части, к которой уже была применена мутация. [#97162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `ALTER TABLE DROP COLUMN` завершалась сбоем, если ранее для того же столбца уже было выполнено легковесное обновление. [#96861](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96861) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлено разыменование нулевого указателя при применении патч-частей в ходе легковесных обновлений. [#97583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97583) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Части с неизвестными проекциями больше не помечаются как безвозвратно утерянные. [#95952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95952) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `CREATE TABLE ... CLONE AS ...` игнорировала полный квалификатор исходной таблицы. [#96415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96415) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)).
+ * Исправлено неявное повторное создание индекса в реплицированных таблицах при изменениях метаданных. [#96600](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96600) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлены неявные индексы для alias-столбцов и добавлена полная проверка перед их созданием. [#97115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97115) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлена проблема, из-за которой `min(timestamp)` возвращал эпоху (`1970-01-01`) через `_minmax_count_projection` после TTL-слияния, когда все строки были отфильтрованы. [#96703](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96703) ([Raquel Barbadillo](https://github.com/rbarbadillo)).
+ * Исправлена комбинация `use_const_adaptive_granularity` и `index_granularity_bytes` (неадаптивная гранулярность), приводившая к неверному расчёту. [#96143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено исключение `Number of rows in lazy chunk does not match number of offsets` при чтении из таблиц с неадаптивной гранулярностью индекса при использовании `ORDER BY ... LIMIT`. [#97270](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97270) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена регрессия в zero-copy-репликации, из-за которой общие части могли удаляться до того, как другие реплики успевали их получить. [#95597](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95597) ([filimonov](https://github.com/filimonov)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой при выполнении `SYSTEM RESTART REPLICA` таблица пропадала из базы данных, если ее повторное создание завершалось ошибкой с исключением, не связанным с ZooKeeper, что приводило к несовпадению дайджестов метаданных в `DatabaseReplicated`. [#97276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97276) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено исключение `assert_cast` при построении статистики по столбцу после изменения типа столбца командой `ALTER TABLE MODIFY COLUMN`. [#97027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97027) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Если для таблицы не определена статистика, ClickHouse больше не пытается её загружать, что позволяет избежать лишних накладных расходов. [#96233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96233) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+ * Исправлена логическая ошибка `There was an error: Cannot obtain error message`, возникавшая при ожидании выполнения распределённого DDL и одновременном удалении базы данных Replicated. [#95664](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95664) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
+ * Исправлена логическая ошибка в `KeyCondition`, возникавшая, когда у таблицы был первичный ключ типа Nullable, а запрос использовал `coalesce` с константой в качестве первого аргумента. [#96340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96340) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### Исправления типов данных и сериализации
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+ * Исправлена возможная ошибка при чтении субстолбца size для типов Dynamic/JSON. [#95573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95573) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен сбой при применении `tupleElement` к массивам JSON. [#95647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95647) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена ошибка при выполнении `tupleElement` для JSON со вложенными путями, из-за которой возвращались неверные результаты. [#95907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95907) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено исключение, возникавшее в `tupleElement` при работе с JSON для путей с подсказками типов. [#97728](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97728) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен пропуск путей в типе данных JSON — ранее `JSON(SKIP path)` пропускал все ключи с префиксом `path` (включая такие ключи, как `pathpath`), что могло приводить к потере данных. Теперь пропускается только ключ с точным именем. [#95948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95948) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено применение `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` к типизированным путям в JSON. [#97422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97422) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена проверка несовместимых типизированных путей для типа JSON. [#92539](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92539) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена ошибка при создании подсказки типа для пути 'skip' в JSON. [#92842](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92842) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено разрешение динамических подстолбцов в алиасах столбцов в анализаторе. [#92583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92583) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлена ошибка `Nested columns sizes are inconsistent with local_discriminators`, вызванная неверной оптимизацией фильтрации на месте для столбцов Variant. [#96410](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96410) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен сбой в `ifNull` при использовании аргумента `Variant` в `GROUP BY`. [#96790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96790) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена логическая ошибка в `FunctionVariantAdaptor` для функций, которым требуются константные аргументы, таких как `arrayROCAUC`. [#97116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97116) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * Исправлена ошибка `LOGICAL_ERROR` в `FunctionVariantAdaptor`, возникавшая, когда функция возвращала тип `Nothing`. [#97213](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97213) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено логическое исключение при сравнении NULL со столбцом Variant, содержащим типы LowCardinality. [#97379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97379) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` в `concat`, если аргумент содержал тип `Variant` с `LowCardinality` внутри. [#97654](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97654) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлены ошибки, из-за которых столбцы `LowCardinality` давали некорректные результаты после преобразования в `Nullable`. [#96483](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96483) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * Исправлена корректная обработка типов `LowCardinality Nullable` в `CAST`, когда был включён `cast_keep_nullable`. [#95747](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95747) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено исключение `ColumnNullable is not compatible with original` при приведении сложных вложенных типов. [#96924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96924) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` при использовании `isNull`/`isNotNull` для подстолбцов типов `Nullable(Tuple(... Nullable(T) ...))`. [#97582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97582) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` при преобразовании Array в `QBit`. [#97413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97413) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `LOGICAL_ERROR` при одновременном чтении разреженного столбца и его подстолбца. [#97515](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97515) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` при чтении подстолбца `.size` у разреженного `Nullable(String)` в Tuple с PREWHERE. [#97264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97264) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено падение из-за failed assertion в `Set` и `MergeTreeIndexSet` при обработке столбцов с внутренними разреженными подстолбцами. [#97493](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97493) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена возможная ошибка `SIZES_OF_COLUMNS_DOESNT_MATCH` при сортировке пустого столбца tuple. [#92520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92520) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлены ошибки декодирования `DELTA_BYTE_ARRAY` в нативном считывателе Parquet, затрагивавшие строковые данные с высокой степенью повторяемости. [#91929](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91929) ([Daniel Muino](https://github.com/dmuino)).
+ * Исправлено срабатывание assertion при чтении из файла Parquet, когда часть выражения PREWHERE использовалась в другом месте запроса. [#90635](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90635) ([Max Kainov](https://github.com/maxknv)).
+ * Исправлен `LOGICAL_ERROR` в нативном модуле чтения Parquet V3, когда столбец фильтра PREWHERE содержал небулевы значения UInt8. [#96594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96594) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено определение схемы Parquet в старом модуле чтения, когда столбец JSON следовал за столбцом Tuple. [#92867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92867) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)).
+ * Исправлено кэширование фиксированной схемы для всех файлов вместо только того файла, для которого была определена схема, при определении схемы по glob. [#92006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92006) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * Исправлено чтение формата `ProtobufList` из пустых файлов и появление фантомных записей в пустых таблицах. [#96007](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96007) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена регрессия в кодеке `Gorilla`, при которой явно указанный размер не соответствовал размеру типа данных. [#96118](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96118) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Теперь движок PostgreSQL может корректно считывать `BOOLEAN[]`. [#96006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96006) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена логическая ошибка при чтении столбца UUID из столбца TEXT в SQLite. [#96016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96016) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено преобразование типов данных в движке SQLite для `DateTime`, `Date`, `UUID` и других типов. [#96017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96017) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено некорректное экранирование значений `FixedString` в запросах к SQLite и PostgreSQL. [#96019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96019) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Добавлена настройка `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` для преобразования чисел в Enum. [#56240](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/56240) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
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+ ### Исправления текстового индекса и индекса пропуска
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+ * Создание и материализация текстовых индексов в таблицах, где части содержат более 4 294 967 295 строк, временно отключены во избежание некорректных результатов запросов. [#92644](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92644) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлено несколько сбоев при слиянии текстовых индексов в таблицах MergeTree. [#92925](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92925) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлены проблемы при слиянии текстовых индексов, построенных на сложных выражениях (например, `concat(col1, col2)`). [#93073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93073) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлен анализ текстового индекса для столбцов-массивов в случае, когда индекс не содержал токенов. [#93457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93457) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлено перестроение текстовых индексов, созданных на основе подстолбцов. [#93326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93326) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлено прямое чтение из текстового индекса при повторяющихся поисковых запросах. [#93516](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93516) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлены расхождения в анализе текстового индекса для функций `has`, `mapContainsKey` и `mapContainsValue`, которые могли возвращать разные результаты в зависимости от использования текстового индекса. [#93578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93578) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлен расчёт несжатых размеров текстовых индексов в `system.parts`. [#92832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92832) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлена ошибка в индексах `ngrambf_v1`: длина ngram > 8 вызывала исключение. [#92672](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92672) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * Исправлен индекс `ngram_bf` для данных в не-UTF-8, приводивший к чтению неинициализированной памяти. [#93663](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93663) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `stack-use-after-scope` в индексе векторного сходства. [#96259](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96259) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена логическая ошибка, из-за которой выражение индекса пропуска создавало константный столбец. [#96880](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96880) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка при создании таблицы с пустым выражением `()` в качестве индекса, приводившая к некорректному доступу к памяти. [#96363](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96363) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка use-after-free при анализе индекса с отключённым `use_primary_key` и очень большим количеством дизъюнкций. [#96112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96112) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено использование первичного индекса в легковесных обновлениях с подзапросами с оператором `IN` в условии `WHERE`. [#92838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92838) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Использован корректный код ошибки при проверке индекса hypothesis. [#92559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92559) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+ ### Исправления для озера данных
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+ * Исправлен сбой в одноузловом кластере при чтении из Iceberg в режиме разбиения по бакетам. [#91553](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91553) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлен кортеж в ORDER BY в Iceberg. [#93225](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93225) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлена поддержка предоставляемых учетных данных Azure ADLS Gen2 в DataLakeCatalog — добавлен разбор ключей `adls.sas-token.*` из REST-каталогов Iceberg и исправлен разбор URL ABFSS. [#93477](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93477) ([Karun Anantharaman](https://github.com/karunmotorq)).
+ * Заменили `Date` на `Date32` для Iceberg. [#95322](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95322) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлен сбой из-за ORDER BY в Iceberg. [#96484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96484) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлено партиционирование Iceberg. [#96620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96620) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлены некорректные границы файлов данных, когда ссылка на удаление по позиции была равна null в записях манифеста Iceberg. [#96061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96061) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * Добавлены дополнительные проверки параметра файла корневых метаданных в Iceberg. [#96754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96754) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * Учетные данные больше не попадают в логи каталогов Iceberg. [#96831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96831) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+ * Исправлено объединение партиционированных данных Delta Lake. [#95773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95773) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлен RESTful-каталог data lake, в котором из-за недопустимого `auth_header` нарушалась работа `system.tables`. [#96680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96680) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
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+ ### Исправления S3/Azure/объектного хранилища
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+ * Исправлено кэширование ключа партиции в табличном движке S3 в случаях, когда использовались недетерминированные функции. [#92844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92844) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * Исправлен assert в `ReadBufferFromS3`, возникавший при включённом кэше. [#93809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлена возможная ошибка в потоке очистки DiskObjectStorage. [#87411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87411) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Устранены возможные взаимные блокировки в `DiskObjectStorageTransaction`. [#93810](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93810) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлены возможные сбои в потоке очистки DiskObjectStorage при большом количестве ошибок. [#94048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94048) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Устранена гонка данных в `copyS3File`, связанная с multipart_tags. [#97227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97227) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Выполнение некорректной мутации `ALTER UPDATE` на файловоподобных таблицах в Объектном хранилище (S3, Azure) больше не приводило к разыменованию nullptr. [#96162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+ ### Исправления S3Queue
+
+ * Исправлена ошибка `Failed to set file processing within 100 retries` в режиме упорядочивания S3Queue (теперь это предупреждение, а не ошибка). [#92814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92814) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлена ошибка, связанная с настройкой S3Queue `s3queue_migrate_old_metadata_to_buckets`. [#93232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93232) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлены метаданные движков S3Queue/AzureQueue. [#90498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90498) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлена гонка данных в хранилище S3Queue/AzureQueue. [#95385](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95385) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлена дедупликация при потоковом чтении из движка S3Queue/AzureQueue. [#95467](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95467) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+
+ ### Исправления в области безопасности и управления доступом
+
+ * Исправлена ошибка: отсутствовала проверка доступа в `SYSTEM SYNC FILE CACHE`. [#92372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92372) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлена некорректная логика проверки грантов с подстановочными знаками при предоставлении доступа, которая была слишком строгой. [#92725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92725) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * Предотвращена возможность получения пользователями списка столбцов таблицы без разрешения `SHOW COLUMNS` при использовании табличного движка `merge`. [#93695](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93695) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * Исправлена уязвимость, связанная с переполнением целого числа при десериализации состояния `groupConcat`, которая могла приводить к нарушениям безопасности памяти. [#93426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93426) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * Проверен размер распакованного буфера: он соответствует ожидаемому. [#93690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93690) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлена проблема с отзывом ролей по умолчанию. [#96103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96103) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой `AccessRights::contains` возвращал некорректные результаты при частичном отзыве прав. [#96170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96170) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * Исправлено обновление политик строк, назначенных первоначальному пользователю, в распределённых запросах. [#95469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95469) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * Аргумент `password` табличной функции `redis` теперь маскируется в логах и системных таблицах. [#95325](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95325) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * Исправлена утечка памяти в объектах BIO при чтении сертификатов X509. [#96885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96885) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Добавили проверку версии witness в bech32, чтобы избежать переполнения буфера. [#96671](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96671) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлена проблема с низкой производительностью при выполнении запросов к системным таблицам пользователем, у которого были ограниченные права на многие базы данных. [#95874](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95874) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+ ### Исправления резервного копирования и восстановления
+
+ * Исправлена ошибка `Couldn't pack tar archive: Failed to write all bytes`, вызванная некорректным значением размера записи архива в заголовке. [#92122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92122) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+ * Исправлен сбой сервера, возникавший, когда несколько одновременных резервных копий пытались работать с одними и теми же файлами. [#93659](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93659) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено переполнение стека при создании резервных копий в виде архивов (`.zip`, `.tzst`) на диске объектного хранилища `plain_rewritable`. [#96872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96872) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен сбой сервера, возникавший при сбое резервного копирования из-за переполнения диска или других ошибок ввода-вывода. [#96873](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96873) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен segfault при резервном копировании `StorageKeeperMap`, вызванный ошибкой use-after-free. [#97336](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97336) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+ ### Исправления сбоев и стабильности
+
+ * Исправлен сбой, возникавший при чтении из отключённого `Connection`. [#92807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92807) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * Исправлен возможный сбой функции `tokens()` при передаче null в качестве второго аргумента. [#92586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92586) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлен сбой сервера при вызове `tokens` с неконстантными параметрами токенизатора. [#93383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93383) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * Исправлен потенциальный сбой, вызванный изменением на месте базовых const-столбцов PREWHERE при одновременном уменьшении столбцов или их фильтрации. [#92588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92588) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+ * Исправлено возможное зависание при завершении работы фонового пула планировщика, которое могло приводить к зависанию сервера при завершении работы. [#93008](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93008) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Исправлена проблема, из-за которой подключение оставалось в неисправном состоянии после предварительной отмены распределённых запросов. [#93029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93029) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Устранена возможная ошибка `Cannot finalize buffer after cancellation` в `estimateCompressionRatio()`. [#93068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93068) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Обеспечена корректная финализация ZooKeeper при завершении работы для устранения возможных зависаний. [#93602](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93602) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * Исправлено необработанное исключение, возникавшее во время фоновой перезагрузки именованных коллекций при использовании хранилища ZooKeeper. [#92717](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92717) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * Исправлено обращение к неинициализированному значению в `ReadWriteBufferFromHTTP`. [#94058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94058) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой не обновлялся размер буфера `TraceSender`, что приводило к чередующимся сбросам из разных потоков. [#93966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93966) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * Сохранили разделяемые указатели на объекты хранилища в `QueryPipeline`, чтобы объекты `IStorage` не уничтожались, пока работает `PipelineExecutor`. [#93746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93746) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * Исправлено возможное падение при выполнении распределённых запросов в случае отмены. [#95466](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95466) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+ * Исправлен сбой при одновременном выполнении `DROP WORKLOAD` и запросов. [#95856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95856) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена гонка данных при `DROP WORKLOAD`. [#96614](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96614) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+ * Исправлено несколько критических ошибок, связанных с работой `ThreadPoolCallbackRunnerLocal`. [#95818](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95818) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлен возможный взаимоблок в `ProcessList`, вызванный инверсией блокировок при срабатывании трекера оверкоммита памяти. [#96182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96182) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * Исправлен livelock в потоке, проверяющем отмену, для запросов с высоким значением `max_execution_time`. [#96450](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96450) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+ * Исправлено зависание потока очистки в MemoryWorker, вызванное состоянием гонки. [#96819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96819) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * Исправлено падение в `clearCaches`, вызванное преждевременным уничтожением кэшированных снимков хранилища. [#96995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96995) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена ошибка `heap-use-after-free` в команде `CREATE TABLE` с ограничениями. [#96669](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96669) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+ * Исправлено возможное обращение к уже освобождённой памяти в `StorageKafka2`. [#97520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97520) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * Исправлена гонка данных для `shutdown_called` в `DatabaseMaterializedPostgreSQL`. [#97554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97554) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлено состояние гонки при параллельной загрузке в сегментированном словаре `HASHED`, из-за которой некоторые строки могли не загрузиться. [#96953](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96953) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлена взаимоблокировка в словарях, возникавшая, когда один словарь ссылался на таблицу Merge, которая рекурсивно ссылалась на него. [#96120](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96120) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Исправлен доступ за пределы границ в `BaseSettings::readBinary`, возникавший, когда более новый сервер отправлял неизвестную настройку во время десериализации плана запроса. [#97585](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97585) ([Michael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * Исправлен сбой при подключении таблицы к базе данных `MaterializedPostgreSQL`, если `dropReplicationSlot` выбрасывал исключение во время раскрутки стека. [#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * Освобожден поток запроса при INSERT SELECT, чтобы предотвратить закрытие HTTP-соединения. [#92175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92175) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+ * Устранена взаимная блокировка в `SHOW CREATE DATABASE` для базы данных Backup. [#92541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92541) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+ ### Прочие исправления ошибок
+
+ * Исправлена обработка пустых массивов в `handleAllTokens` в функциях `hasAllTokens` и `hasAnyTokens`. [#93328](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93328) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * Исправлен период для глобальных профилировщиков — вместо заданного значения использовалось усечённое, из-за чего пробуждения происходили чаще. [#96048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96048) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * Исправлено поле `event_date` в `system.asynchronous_metric_log`. [#95947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95947) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * Исправлено: в `system.functions` для внутренних функций отображалась пустая строка вместо `categories = 'Internal'`. [#97315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97315) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+ * Исправлена возможная логическая ошибка в словаре `ip_trie`, если тип ключа был не String. [#97555](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97555) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * Исправлена отладка UDF благодаря включению захвата stderr в `system.query_log.exception`. [#92209](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92209) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)).
+ * Исправлен `filterPartsByVirtualColumns` для предикатов, константно равных false. [#97620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97620) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * Исправлена ошибка, из-за которой материализация `ColumnConst` не выполнялась перед squashing. [#97019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97019) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)).
+
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diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
index 0f0863f79ff..d80a0cb1212 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
@@ -15,6 +15,7 @@ keywords: ['журнал изменений', 'примечания к рели
| Страница | Описание |
| --------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [v26.2 Changelog for Cloud](/changelogs/26.2) | Журнал изменений версии v26.2 |
| [v25.12 Changelog for Cloud](/changelogs/25.12) | Журнал изменений версии v25.12 |
| [v25.10 Changelog for Cloud](/changelogs/25.10) | Журнал изменений версии v25.10 |
| [v25.8 Changelog for Cloud](/changelogs/25.8) | Журнал изменений быстрого релиза v25.8 |
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
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+++ 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.
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+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
+:::
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diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
index 1b8694a3e4a..10bc6d73113 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
@@ -31,14 +31,14 @@ import Image from '@theme/IdealImage';
В целом мы рекомендуем использовать денормализацию в следующих случаях:
-- Денормализуйте таблицы, которые изменяются редко, или для которых допустима задержка перед доступностью данных для аналитических запросов, то есть данные могут быть полностью перезагружены пакетно.
-- Избегайте денормализации связей «многие ко многим». Это может привести к необходимости обновлять большое число строк при изменении одной исходной строки.
-- Избегайте денормализации связей с высокой кардинальностью. Если каждая строка в таблице имеет тысячи связанных записей в другой таблице, их необходимо будет представить в виде `Array` — либо примитивного типа, либо кортежей. Как правило, использование массивов с более чем 1000 кортежей не рекомендуется.
-- Вместо денормализации всех столбцов в виде вложенных объектов рассмотрите вариант денормализовать только статистику, используя материализованные представления (см. ниже).
+* Денормализуйте таблицы, которые изменяются редко, или для которых допустима задержка перед доступностью данных для аналитических запросов, то есть данные могут быть полностью перезагружены пакетно.
+* Избегайте денормализации связей «многие ко многим». Это может привести к необходимости обновлять большое число строк при изменении одной исходной строки.
+* Избегайте денормализации связей с высокой кардинальностью. Если каждая строка в таблице имеет тысячи связанных записей в другой таблице, их необходимо будет представить в виде `Array` — либо примитивного типа, либо кортежей. Как правило, использование массивов с более чем 1000 кортежей не рекомендуется.
+* Вместо денормализации всех столбцов в виде вложенных объектов рассмотрите вариант денормализовать только статистику, используя материализованные представления (см. ниже).
Нет необходимости денормализовывать всю информацию — только ключевые данные, к которым нужен частый доступ.
-Работу по денормализации можно выполнять либо в ClickHouse, либо в upstream‑системах, например с использованием Apache Flink.
+Работу по денормализации можно выполнять либо в ClickHouse, либо в upstream‑системах, например с использованием [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md).
## Избегайте денормализации для часто обновляемых данных \{#avoid-denormalization-on-frequently-updated-data\}
@@ -379,4 +379,4 @@ DuplicatePosts: [('2017-04-11 12:18:37.260',3922739),('2017-04-11 12:18:37.260',
### Потоковая обработка \{#streaming\}
-Пользователи могут также выполнять этот процесс вне ClickHouse, до вставки данных, используя потоковые технологии, такие как [Apache Flink](https://flink.apache.org/). Либо можно использовать инкрементальные [материализованные представления](/guides/developer/cascading-materialized-views) для выполнения этого процесса по мере вставки данных.
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+Пользователи могут также выполнять этот процесс вне ClickHouse, до вставки данных, используя потоковые технологии, такие как [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md). Либо можно использовать инкрементальные [материализованные представления](/guides/developer/cascading-materialized-views) для выполнения этого процесса по мере вставки данных.
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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..a88993ed326 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
@@ -185,7 +185,7 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
Если строки-разделители образуют [префиксный код](https://en.wikipedia.org/wiki/Prefix_code), их можно передавать в произвольном порядке.
:::
-Чтобы понять, как токенизатор разбивает входную строку, можно использовать функцию [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens):
+Чтобы понять, как токенизатор разбивает входную строку, можно использовать функции [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) и [tokensForLikePattern](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokensForLikePattern):
Пример:
@@ -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/apache-flink/flink-connector.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
new file mode 100644
index 00000000000..3215c74003b
--- /dev/null
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
@@ -0,0 +1,446 @@
+---
+sidebar_label: 'Apache Flink'
+sidebar_position: 1
+slug: /integrations/apache-flink
+description: 'Введение в Apache Flink с ClickHouse'
+keywords: ['clickhouse', 'Apache Flink', 'migrating', 'data', 'stream processing']
+title: 'Коннектор Flink'
+doc_type: 'guide'
+integration:
+ - support_level: 'core'
+ - category: 'data_ingestion'
+---
+
+import Tabs from '@theme/Tabs';
+import TabItem from '@theme/TabItem';
+import TOCInline from '@theme/TOCInline';
+import ClickHouseSupportedBadge from '@theme/badges/ClickHouseSupported';
+
+# Коннектор Flink \{#flink-connector\}
+
+
+
+Это официальный [Apache Flink Sink Connector](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) с поддержкой от ClickHouse. Он построен на основе [AsyncSinkBase](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-171%3A+Async+Sink) Flink и официального [java client](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java) ClickHouse.
+
+Коннектор поддерживает DataStream API Apache Flink. Поддержка Table API [запланирована в одном из будущих релизов](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42).
+
+
+
+## Требования \{#requirements\}
+
+* Java 11+ (для Flink 1.17+) или 17+ (для Flink 2.0+)
+* Apache Flink 1.17+
+
+## Матрица совместимости версий Flink \{#flink-compatibility-matrix\}
+
+Коннектор разбит на два артефакта для поддержки Flink 1.17+ и Flink 2.0+. Выберите артефакт, соответствующий нужной версии Flink:
+
+| Версия Flink | Артефакт | Версия ClickHouse Java Client | Требуемая версия Java |
+| ------------ | -------------------------------- | ----------------------------- | --------------------- |
+| latest | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.1 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.0 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 1.20.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.19.3 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.18.1 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.17.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+
+:::note
+Коннектор не тестировался на версиях Flink ниже 1.17.2
+:::
+
+## Установка и настройка \{#installation--setup\}
+
+### Добавьте как зависимость \{#import-as-a-dependency\}
+
+#### Для Flink 2.0+ \{#flink-2\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-2.0.0
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-2.0.0:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-2.0.0" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+#### Для Flink 1.17+ \{#flink-117\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-1.17
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-1.17:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-1.17" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+### Скачайте бинарный файл \{#download-the-binary\}
+
+Шаблон имени JAR-файла:
+
+```bash
+flink-connector-clickhouse-${flink_version}-${stable_version}-all.jar
+```
+
+где:
+
+* `flink_version` — одно из значений: `2.0.0` или `1.17`
+* `stable_version` — [версия стабильного релиза артефакта](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/releases)
+
+Все доступные JAR-файлы опубликованных релизов можно найти в [репозитории Maven Central](https://repo1.maven.org/maven2/com/clickhouse/flink/).
+
+
+## Использование DataStream API \{#using-the-datastream-api\}
+
+### Пример \{#datastream-snippet\}
+
+Предположим, вы хотите вставить необработанные данные CSV в ClickHouse:
+
+
+
+ ```java
+ public static void main(String[] args) {
+ // Настройте ClickHouseClient
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(url, username, password, database, tableName);
+
+ // Создайте ElementConverter
+ ElementConverter convertorString = new ClickHouseConvertor<>(String.class);
+
+ // Создайте sink и задайте формат с помощью `setClickHouseFormat`
+ ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+ );
+
+ csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+
+ // Наконец, подключите DataStream к sink.
+ final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
+
+ Path csvFilePath = new Path(fileFullName);
+ FileSource csvSource = FileSource
+ .forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), csvFilePath)
+ .build();
+
+ env.fromSource(
+ csvSource,
+ WatermarkStrategy.noWatermarks(),
+ "GzipCsvSource"
+ ).sinkTo(csvSink);
+ }
+ ```
+
+
+
+Дополнительные примеры и фрагменты кода можно найти в наших тестах:
+
+* [flink-connector-clickhouse-1.17](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-1.17/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+* [flink-connector-clickhouse-2.0.0](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-2.0.0/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+
+### Пример быстрого запуска \{#datastream-quick-start\}
+
+Мы подготовили пример на базе Maven для быстрого начала работы с ClickHouse Sink:
+
+* [Flink 1.17+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v1.7/covid)
+* [Flink 2.0.0+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v2/covid)
+
+Более подробные инструкции см. в [руководстве по примеру](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/examples/README.md)
+
+### Варианты подключения к DataStream API \{#datastream-api-connection-options\}
+
+#### Параметры клиента ClickHouse \{#client-options\}
+
+| Параметры | Описание | Значение по умолчанию | Обязательно |
+| --------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | ----------- |
+| `url` | Полный URL ClickHouse | Н/Д | Да |
+| `username` | Имя пользователя базы данных ClickHouse | Н/Д | Да |
+| `password` | Пароль базы данных ClickHouse | Н/Д | Да |
+| `database` | Имя базы данных ClickHouse | Н/Д | Да |
+| `table` | Имя таблицы ClickHouse | Н/Д | Да |
+| `options` | map параметров конфигурации Java-клиента | Пустой map | Нет |
+| `serverSettings` | map настроек сессии сервера ClickHouse | Пустой map | Нет |
+| `enableJsonSupportAsString` | Настройка сервера ClickHouse, при которой для [типа данных JSON](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/newjson) ожидается String в формате JSON | true | Нет |
+
+`options` и `serverSettings` следует передавать клиенту как `Map`. Если для любого из них передан пустой map, будут использоваться значения по умолчанию клиента или сервера соответственно.
+
+:::note
+Все доступные параметры Java-клиента перечислены в [ClientConfigProperties.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/client-v2/src/main/java/com/clickhouse/client/api/ClientConfigProperties.java) и на [этой странице документации](https://clickhouse.com/docs/integrations/language-clients/java/client#configuration).
+
+Все доступные настройки сессии сервера перечислены на [этой странице документации](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/settings).
+:::
+
+Например:
+
+
+
+ ```java
+ Map javaClientOptions = Map.of(
+ ClientConfigProperties.CA_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.SSL_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.CLIENT_NETWORK_BUFFER_SIZE.getKey(), "30000",
+ ClientConfigProperties.HTTP_MAX_OPEN_CONNECTIONS.getKey(), "5"
+ );
+
+ Map serverSettings = Map.of(
+ "insert_deduplicate", "1"
+ );
+
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(
+ url,
+ username,
+ password,
+ database,
+ tableName,
+ javaClientOptions,
+ serverSettings,
+ false // enableJsonSupportAsString
+ );
+ ```
+
+
+
+#### Параметры sink \{#sink-options\}
+
+Следующие параметры напрямую взяты из `AsyncSinkBase` во Flink:
+
+| Parameters | Description | Default Value | Required |
+| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | -------- |
+| `maxBatchSize` | Максимальное количество записей, вставляемых за один пакет | N/A | Да |
+| `maxInFlightRequests` | Максимальное количество запросов в обработке, допустимое до того, как sink начнет применять обратное давление | N/A | Да |
+| `maxBufferedRequests` | Максимальное количество записей, которое может быть буферизовано в sink до применения обратного давления | N/A | Да |
+| `maxBatchSizeInBytes` | Максимальный размер пакета (в байтах). Все отправляемые пакеты будут меньше либо равны этому значению | N/A | Да |
+| `maxTimeInBufferMS` | Максимальное время, в течение которого запись может находиться в sink перед сбросом | N/A | Да |
+| `maxRecordSizeInBytes` | Максимальный размер записи, который принимает sink; записи большего размера будут автоматически отклонены | N/A | Да |
+
+## Поддерживаемые типы данных \{#supported-data-types\}
+
+В таблице ниже приведена краткая справка по преобразованию типов данных при вставке данных из Flink в ClickHouse.
+
+### Вставка данных из Flink в ClickHouse \{#inserting-data-from-flink-into-clickhouse\}
+
+[//]: # "TODO: добавить столбец \"Flink SQL Type\", как только будет добавлена поддержка API таблиц"
+
+| Тип Java | Тип ClickHouse | Поддерживается | Метод сериализации |
+| ------------------- | ----------------- | -------------- | ----------------------------- |
+| `byte`/`Byte` | `Int8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `short`/`Short` | `Int16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `int`/`Integer` | `Int32` | ✅ | `DataWriter.writeInt32` |
+| `long`/`Long` | `Int64` | ✅ | `DataWriter.writeInt64` |
+| `BigInteger` | `Int128` | ✅ | `DataWriter.writeInt128` |
+| `BigInteger` | `Int256` | ✅ | `DataWriter.writeInt256` |
+| `short`/`Short` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8` |
+| `int`/`Integer` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8 ` |
+| `int`/`Integer` | `UInt16` | ✅ | `DataWriter.writeUInt16` |
+| `long`/`Long` | `UInt32` | ✅ | `DataWriter.writeUInt32` |
+| `long`/`Long` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt128` | ✅ | `DataWriter.writeUInt128` |
+| `BigInteger` | `UInt256` | ✅ | `DataWriter.writeUInt256` |
+| `BigDecimal` | `Decimal` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal32` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal64` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal128` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal256` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `float`/`Float` | `Float` | ✅ | `DataWriter.writeFloat32` |
+| `double`/`Double` | `Double` | ✅ | `DataWriter.writeFloat64` |
+| `boolean`/`Boolean` | `Boolean` | ✅ | `DataWriter.writeBoolean` |
+| `String` | `String` | ✅ | `DataWriter.writeString` |
+| `String` | `FixedString` | ✅ | `DataWriter.writeFixedString` |
+| `LocalDate` | `Date` | ✅ | `DataWriter.writeDate` |
+| `LocalDate` | `Date32` | ✅ | `DataWriter.writeDate32` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `int`/`Integer` | `Time` | ❌ | Н/Д |
+| `long`/`Long` | `Time64` | ❌ | Н/Д |
+| `byte`/`Byte` | `Enum8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `int`/`Integer` | `Enum16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `java.util.UUID` | `UUID` | ✅ | `DataWriter.writeIntUUID` |
+| `String` | `JSON` | ✅ | `DataWriter.writeJSON` |
+| `Array` | `Array` | ✅ | `DataWriter.writeArray` |
+| `Map` | `Map` | ✅ | `DataWriter.writeMap` |
+| `Tuple` | `Tuple` | ✅ | `DataWriter.writeTuple` |
+| `Object` | `Variant` | ❌ | Н/Д |
+
+Примечания:
+
+* При выполнении операций с датами необходимо указать `ZoneId`.
+* При выполнении операций с десятичными числами необходимо указать [точность и масштаб](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/decimal#decimal-value-ranges).
+* Чтобы ClickHouse мог разобрать строку Java как JSON, необходимо включить `enableJsonSupportAsString` в `ClickHouseClientConfig`.
+* Коннектору требуется `ElementConvertor` для преобразования элементов входного DataStream в данные для ClickHouse. Для этого коннектор предоставляет `ClickHouseConvertor` и `POJOConvertor`, которые можно использовать для реализации этого преобразования с помощью указанных выше методов сериализации `DataWriter`.
+
+## Поддерживаемые входные форматы \{#supported-input-formats\}
+
+Список доступных входных форматов ClickHouse можно найти [на этой странице документации](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats#formats-overview) и в [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java).
+
+Чтобы указать формат, который коннектор должен использовать для сериализации вашего DataStream в данные для ClickHouse, используйте функцию `setClickHouseFormat`. Например:
+
+```java
+ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+);
+csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+```
+
+:::note
+По умолчанию коннектор использует [RowBinaryWithDefaults](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinaryWithDefaults) или [RowBinary](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinary), если параметр `setSupportDefault` в `ClickHouseClientConfig` явно установлен в `true` или `false` соответственно.
+:::
+
+
+## Метрики \{#metrics\}
+
+Коннектор предоставляет следующие дополнительные метрики в дополнение к уже существующим метрикам Flink:
+
+| Metric | Description | Type | Status |
+| --------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------- | ------ |
+| `numBytesSend` | Общее количество байтов, отправленных в ClickHouse в полезной нагрузке запроса. *Примечание: эта метрика измеряет размер сериализованных данных, переданных по сети, и может отличаться от `written_bytes` в `system.query_log` ClickHouse, который отражает фактическое количество байтов, записанных в хранилище после обработки* | Counter | ✅ |
+| `numRecordSend` | Общее количество записей, отправленных в ClickHouse | Counter | ✅ |
+| `numRequestSubmitted` | Общее количество отправленных запросов (фактическое количество выполненных сбросов) | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedBatches` | Общее количество батчей, отброшенных из-за ошибок, не допускающих повторной попытки | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedRecords` | Общее количество записей, отброшенных из-за ошибок, не допускающих повторной попытки | Counter | ✅ |
+| `totalBatchRetries` | Общее количество повторных попыток отправки батчей из-за ошибок, допускающих повторную попытку | Counter | ✅ |
+| `writeLatencyHistogram` | Гистограмма распределения задержки успешной записи (мс) | Histogram | ✅ |
+| `writeFailureLatencyHistogram` | Гистограмма распределения задержки неуспешной записи (мс) | Histogram | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeCounter` | Общее количество сбросов, вызванных достижением `maxBatchSize` | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeInBytesCounter` | Общее количество сбросов, вызванных достижением `maxBatchSizeInBytes` | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxTimeInBufferMSCounter` | Общее количество сбросов, вызванных достижением `maxTimeInBufferMS` | Counter | ✅ |
+| `actualRecordsPerBatch` | Гистограмма распределения фактического размера батча | Histogram | ✅ |
+| `actualBytesPerBatch` | Гистограмма распределения фактического количества байтов в батче | Histogram | ✅ |
+
+[//]: # "| actualTimeInBuffer | Гистограмма распределения фактического времени пребывания в буфере до сброса | Histogram | ❌ |"
+
+## Ограничения \{#limitations\}
+
+* В настоящее время sink предоставляет гарантию доставки как минимум один раз. Работа над семантикой exactly-once отслеживается [здесь](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/106).
+* Sink пока не поддерживает очередь необрабатываемых сообщений (DLQ) для буферизации записей, которые не удалось обработать. Пока коннектор будет пытаться повторно вставить записи, завершившиеся ошибкой, и отбрасывать их в случае неудачи. Эта возможность отслеживается [здесь](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/105).
+* Sink пока не поддерживает создание через Table API Flink или Flink SQL. Эта возможность отслеживается [здесь](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42).
+
+## Совместимость версий ClickHouse и безопасность \{#compatibility-and-security\}
+
+* Коннектор ежедневно тестируется в CI с рядом последних версий ClickHouse, включая latest и head. Список тестируемых версий периодически обновляется по мере выхода новых релизов ClickHouse. Список версий, с которыми коннектор ежедневно проходит тесты, см. [здесь](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/.github/workflows/tests-nightly.yaml#L15).
+* Сведения об известных уязвимостях и инструкции по сообщению о новой уязвимости см. в [политике безопасности ClickHouse](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/SECURITY.md#security-change-log-and-support).
+* Мы рекомендуем регулярно обновлять коннектор, чтобы своевременно получать исправления безопасности и другие улучшения.
+* Если у вас возникла проблема с миграцией, создайте [issue](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues) в GitHub, и мы ответим!
+
+## Расширенные и рекомендуемые варианты использования \{#advanced-and-recommended-usage\}
+
+* Для оптимальной производительности убедитесь, что тип элементов вашего DataStream **не** является Generic — см. [описание различий между типами во Flink](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/docs/dev/datastream/fault-tolerance/serialization/types_serialization/#flinks-typeinformation-class). Элементы не типа Generic позволяют избежать накладных расходов на сериализацию через Kryo и повысить пропускную способность при записи в ClickHouse.
+* Мы рекомендуем установить `maxBatchSize` как минимум в 1000, а в идеале — в диапазоне от 10 000 до 100 000. Подробнее см. [в этом руководстве по пакетным вставкам](https://clickhouse.com/docs/optimize/bulk-inserts).
+* Чтобы выполнять дедупликацию в стиле OLTP или upsert в ClickHouse, обратитесь к [этой странице документации](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplication#options-for-deduplication). *Примечание: не путайте это с дедупликацией пакетов при повторных попытках, которая подробно описана [ниже](#duplicate_batches).*
+
+## Устранение неполадок \{#troubleshooting\}
+
+### CANNOT_READ_ALL_DATA \{#cannot_read_all_data\}
+
+Может возникнуть следующая ошибка:
+
+```text
+com.clickhouse.client.api.ServerException: Code: 33. DB::Exception: Cannot read all data. Bytes read: 9205. Bytes expected: 1100022.: (at row 9) : While executing BinaryRowInputFormat. (CANNOT_READ_ALL_DATA)
+```
+
+**Причина**: Чаще всего ошибка CANNOT_READ_ALL_DATA означает, что схема таблицы ClickHouse перестала соответствовать схеме записей Flink. Это может произойти, если одна из них была изменена с нарушением обратной совместимости.
+
+**Решение**: Обновите схему таблицы ClickHouse, входной тип данных коннектора или и то и другое, чтобы они снова стали совместимыми. При необходимости см. [сопоставление типов](#inserting-data-from-flink-into-clickhouse), чтобы понять, как типы Java соотносятся с типами ClickHouse. *Примечание: если какие-то записи все еще находятся в обработке, при перезапуске коннектора потребуется сбросить состояние Flink.*
+
+
+### Низкая пропускная способность \{#low_throughput\}
+
+Вы можете заметить, что пропускная способность коннектора не масштабируется вместе с параллелизмом задания (числом задач Flink) при записи в ClickHouse.
+
+**Причина**: фоновый [процесс слияния частей](https://clickhouse.com/docs/merges) в ClickHouse может замедлять вставки. Это может происходить, если настроенный размер пакета слишком мал, коннектор слишком часто выполняет сброс, или из-за сочетания обоих факторов.
+
+**Решение**: Мониторьте метрики `numRequestSubmitted` и `actualRecordsPerBatch`, чтобы понять, как подобрать размер пакета (`maxBatchSize`) и частоту сброса. Рекомендации по размеру пакета также приведены в разделе [Расширенное и рекомендуемое использование](#advanced-and-recommended-usage).
+
+[//]: # "TODO: uncomment this section once https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/121 is closed"
+
+[//]: # "### I see duplicate batches of rows in my ClickHouse table {#duplicate_batches}"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**Cause**: If one or more records in a Flink batch fails to insert into ClickHouse because of a retryable failure, the connector will retry the **entire batch**. If [insert deduplication](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplicating-inserts-on-retries#query-level-insert-deduplication) is disabled, this may result in duplicate records landing in your ClickHouse table. Otherwise, it's possible that the deduplication window or window duration may be too small and is expiring blocks before the connector retries them."
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**Solution**:"
+
+[//]: # "- If your table is using a `Replicated*MergeTree` table engine:"
+
+[//]: # " 1. ensure the server session setting `insert_deduplicate=1` (see the [example](#client-options) above for how to set it, if necessary). Note that `insert_deduplicate` is on by default for replicated tables."
+
+[//]: # " 2. if necessary, increase either/both the `MergeTree` table settings [`replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window) or [`replicated_deduplication_window_seconds`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window_seconds)."
+
+[//]: # "- If your table is using a non-replicated `*MergeTree` table engine, increase the `MergeTree` table setting [`non_replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#non_replicated_deduplication_window)."
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_Note 1: this solution relies on [synchronous inserts](https://clickhouse.com/docs/best-practices/selecting-an-insert-strategy#synchronous-inserts-by-default), which is recommended for use with the Flink connector. Please ensure server session setting `async_insert=0`._"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_Note 2: a large number for `(non_)replicated_deduplication_window` may slow down inserts because more entries need to be compared._"
+
+### В таблице ClickHouse отсутствуют строки \{#missing_rows\}
+
+**Причина**: Пакеты были отброшены либо из-за ошибки, не подлежащей повторной попытке, либо потому, что их не удалось вставить за заданное число повторных попыток (настраивается через `ClickHouseClientConfig.setNumberOfRetries()`). *Примечание: по умолчанию коннектор пытается повторно вставить пакет до 3 раз, прежде чем отбросить его.*
+
+**Решение**: Проверьте логи TaskManager и/или трассировки стека, чтобы определить первопричину.
+
+## Участие в разработке и поддержка \{#contributing-and-support\}
+
+Если вы хотите внести вклад в проект или сообщить о каких-либо проблемах, мы будем рады вашей помощи!
+Перейдите в наш [репозиторий GitHub](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse), чтобы создать issue, предложить
+улучшения или отправить pull request.
+
+Мы приветствуем ваш вклад! Перед началом работы, пожалуйста, ознакомьтесь с [руководством для участников](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/CONTRIBUTING.md) в репозитории.
+Спасибо, что помогаете улучшать коннектор ClickHouse для Flink!
\ No newline at end of file
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/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
index 853bd2382a6..62b0659abb6 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
@@ -2,29 +2,29 @@
slug: /integrations/data-ingestion-overview
keywords: [ 'Airbyte', 'Apache Spark', 'Spark', 'Azure Synapse', 'Amazon Glue', 'Apache Beam', 'dbt', 'Fivetran', 'NiFi', 'dlt', 'Vector' ]
title: 'Ингестия данных'
-description: 'Главная страница раздела об ингестии данных'
+description: 'Обзорная страница раздела ингестии данных'
doc_type: 'landing-page'
---
# Ингестия данных \{#data-ingestion\}
-ClickHouse интегрируется с рядом решений для интеграции и трансформации данных.
-Для получения дополнительной информации ознакомьтесь со страницами ниже:
+ClickHouse интегрируется с рядом решений для интеграции и преобразования данных.
+Дополнительную информацию см. на страницах ниже:
-| Инструмент ингестии данных | Описание |
-|------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [Airbyte](/integrations/airbyte) | Платформа интеграции данных с открытым исходным кодом. Позволяет создавать ELT-конвейеры данных и поставляется с более чем 140 готовыми коннекторами. |
-| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | Многоязычный движок для выполнения задач дата-инжиниринга, data science и машинного обучения на одноузловых машинах или кластерах. |
-| [Apache Flink](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) | Средство для потоковой ингестии и обработки данных в ClickHouse через API DataStream Flink с поддержкой пакетной записи. |
-| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Полностью управляемый бессерверный сервис интеграции данных от Amazon Web Services (AWS), упрощающий процессы обнаружения, подготовки и трансформации данных для аналитики, машинного обучения и разработки приложений. |
-| [Artie](/integrations/artie) | Полностью управляемая платформа потоковой передачи данных в режиме реального времени, которая реплицирует продукционные данные в ClickHouse, раскрывая возможности клиентской аналитики, операционных рабочих процессов и Agentic AI в продакшене. |
-| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Полностью управляемый облачный аналитический сервис от Microsoft Azure, объединяющий Big Data и хранилище данных и упрощающий интеграцию, трансформацию и аналитику данных в масштабе с использованием SQL, Apache Spark и конвейеров данных. |
-| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | Облачный сервис интеграции данных, который позволяет создавать, планировать и оркестрировать конвейеры обработки данных в масштабе. |
-| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | Унифицированная модель программирования с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам задавать и выполнять конвейеры пакетной и потоковой (непрерывной) обработки данных. |
-| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | Инструмент сквозной интеграции данных в режиме реального времени с задержкой менее секунды, обеспечивающий бесшовный обмен данными между платформами. |
-| [dbt](/integrations/dbt) | Позволяет аналитическим инженерам трансформировать данные в их хранилищах, просто записывая `select`-выражения. |
-| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | Библиотека с открытым исходным кодом, которую можно добавить в Python-скрипты для загрузки данных из различных и часто «грязных» источников в хорошо структурированные, постоянно обновляемые датасеты. |
-| [Estuary](/integrations/estuary) | Платформа данных «right-time», позволяющая создавать ETL-конвейеры с миллисекундной задержкой и гибкими вариантами развертывания. |
-| [Fivetran](/integrations/fivetran) | Платформа автоматизированного перемещения данных, обеспечивающая перенос данных из, в и между вашими облачными платформами данных. |
-| [NiFi](/integrations/nifi) | Программное обеспечение управления рабочими процессами с открытым исходным кодом, предназначенное для автоматизации потоков данных между программными системами. |
-| [Vector](/integrations/vector) | Высокопроизводительный конвейер данных наблюдаемости, который позволяет организациям контролировать свои данные наблюдаемости. |
\ No newline at end of file
+| Data Ingestion Tool | Description |
+| ---------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Airbyte](/integrations/airbyte) | Платформа интеграции данных с открытым исходным кодом. Позволяет создавать ELT-конвейеры данных и включает более 140 готовых коннекторов. |
+| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | Многоязычный движок для выполнения задач data engineering, data science и машинного обучения на отдельных узлах или в кластерах |
+| [Apache Flink](/integrations/apache-flink) | Ингестия и обработка данных в реальном времени в ClickHouse через DataStream API Flink с поддержкой пакетной записи |
+| [Amazon Glue](/integrations/glue) | Полностью управляемый бессерверный сервис интеграции данных от Amazon Web Services (AWS), упрощающий поиск, подготовку и преобразование данных для аналитики, машинного обучения и разработки приложений. |
+| [Artie](/integrations/artie) | Полностью управляемая платформа потоковой передачи данных в реальном времени, которая реплицирует данные из систем промышленной эксплуатации в ClickHouse, открывая возможности для клиентской аналитики, операционных процессов и Agentic AI в промышленной эксплуатации. |
+| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | Полностью управляемый облачный аналитический сервис от Microsoft Azure, объединяющий большие данные и хранилище данных для упрощения интеграции, преобразования и аналитики данных в масштабе с использованием SQL, Apache Spark и конвейеров данных. |
+| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | Облачный сервис интеграции данных, который позволяет создавать, планировать и оркестрировать потоки обработки данных в масштабе. |
+| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | Унифицированная модель программирования с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам определять и выполнять конвейеры пакетной и потоковой (непрерывной) обработки данных. |
+| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | Сквозной инструмент интеграции данных в реальном времени с задержкой менее секунды, обеспечивающий бесперебойный поток данных между платформами. |
+| [dbt](/integrations/dbt) | Позволяет аналитическим инженерам преобразовывать данные в своих хранилищах, просто записывая операторы SELECT. |
+| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | Библиотека с открытым исходным кодом, которую можно добавить в Python-скрипты для загрузки данных из различных, часто неструктурированных источников в хорошо структурированные, актуальные датасеты. |
+| [Estuary](/integrations/estuary) | Платформа данных right-time, обеспечивающая ETL-конвейеры с задержкой в миллисекунды и гибкими вариантами развертывания. |
+| [Fivetran](/integrations/fivetran) | Автоматизированная платформа перемещения данных, которая переносит данные из, в и между вашими облачными платформами данных. |
+| [NiFi](/integrations/nifi) | ПО для управления рабочими процессами с открытым исходным кодом, предназначенное для автоматизации потоков данных между программными системами. |
+| [Vector](/integrations/vector) | Высокопроизводительный конвейер данных для обсервабилити, который дает организациям контроль над их данными обсервабилити. |
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
index c0a806df8a3..6cfafefda32 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
@@ -93,34 +93,34 @@ schemas.enable=false
Полная таблица параметров конфигурации:
-| Имя параметра | Описание | Значение по умолчанию |
-|--------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
-| `hostname` (Обязательно) | Имя хоста или IP-адрес сервера | N/A |
-| `port` | Порт ClickHouse - по умолчанию 8443 (для HTTPS в облаке), но для HTTP (по умолчанию для self-hosted) должен быть 8123 | `8443` |
-| `ssl` | Включить ssl-соединение с ClickHouse | `true` |
-| `jdbcConnectionProperties` | Свойства подключения при соединении с ClickHouse. Должны начинаться с `?` и объединяться с помощью `&` между `param=value` | `""` |
-| `username` | Имя пользователя базы данных ClickHouse | `default` |
-| `password` (Обязательно) | Пароль базы данных ClickHouse | N/A |
-| `database` | Имя базы данных ClickHouse | `default` |
-| `connector.class` (Обязательно) | Класс коннектора (явно установите и сохраните значение по умолчанию) | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
-| `tasks.max` | Количество задач коннектора | `"1"` |
-| `errors.retry.timeout` | Время ожидания повтора JDBC для ClickHouse | `"60"` |
-| `exactlyOnce` | Включена семантика Exactly Once | `"false"` |
-| `topics` (Обязательно) | Топики Kafka для опроса - имена топиков должны совпадать с именами таблиц | `""` |
-| `key.converter` (Обязательно* - См. Описание) | Устанавливается в соответствии с типами ваших ключей. Обязательно здесь, если вы передаете ключи (и не определено в конфигурации воркера). | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
-| `value.converter` (Обязательно* - См. Описание) | Устанавливается в зависимости от типа данных в вашем топике. Поддерживаются форматы: JSON, String, Avro или Protobuf. Обязательно здесь, если не определено в конфигурации воркера. | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
-| `value.converter.schemas.enable` | Поддержка схемы конвертером значений коннектора | `"false"` |
-| `errors.tolerance` | Толерантность коннектора к ошибкам. Поддерживаются: none, all | `"none"` |
-| `errors.deadletterqueue.topic.name` | Если установлено (с errors.tolerance=all), DLQ будет использоваться для неудачных батчей (см. [Устранение неполадок](#troubleshooting)) | `""` |
-| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | Добавляет дополнительные заголовки для DLQ | `""` |
-| `clickhouseSettings` | Список настроек ClickHouse через запятую (например, "insert_quorum=2, etc...") | `""` |
-| `topic2TableMap` | Список через запятую, который сопоставляет имена топиков с именами таблиц (например, "topic1=table1, topic2=table2, etc...") | `""` |
-| `tableRefreshInterval` | Время (в секундах) для обновления кэша определения таблицы | `0` |
-| `keeperOnCluster` | Позволяет настроить параметр ON CLUSTER для self-hosted экземпляров (например, `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`) для таблицы connect_state с exactly-once (см. [Распределенные DDL-запросы](/sql-reference/distributed-ddl)) | `""` |
-| `bypassRowBinary` | Позволяет отключить использование RowBinary и RowBinaryWithDefaults для данных на основе схемы (Avro, Protobuf и т.д.) - следует использовать только когда в данных будут отсутствующие столбцы, а Nullable/Default неприемлемы | `"false"` |
-| `dateTimeFormats` | Форматы даты и времени для разбора полей схемы DateTime64, разделенные `;` (например, `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`). | `""` |
-| `tolerateStateMismatch` | Позволяет коннектору отбрасывать записи "раньше", чем текущее смещение, сохраненное AFTER_PROCESSING (например, если отправлено смещение 5, а последнее записанное смещение было 250) | `"false"` |
-| `ignorePartitionsWhenBatching` | Будет игнорировать партицию при сборе сообщений для вставки (но только если `exactlyOnce` равно `false`). Примечание о производительности: чем больше задач коннектора, тем меньше партиций kafka назначается на задачу - это может означать уменьшающуюся отдачу. | `"false"` |
+| Имя параметра | Описание | Значение по умолчанию |
+| ----------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
+| `hostname` (Обязательно) | Имя хоста или IP-адрес сервера | N/A |
+| `port` | Порт ClickHouse - по умолчанию 8443 (для HTTPS в облаке), но для HTTP (по умолчанию для self-hosted) должен быть 8123 | `8443` |
+| `ssl` | Включить ssl-соединение с ClickHouse | `true` |
+| `jdbcConnectionProperties` | Свойства подключения при соединении с ClickHouse. Должны начинаться с `?` и объединяться с помощью `&` между `param=value` | `""` |
+| `username` | Имя пользователя базы данных ClickHouse | `default` |
+| `password` (Обязательно) | Пароль базы данных ClickHouse | N/A |
+| `database` | Имя базы данных ClickHouse | `default` |
+| `connector.class` (Обязательно) | Класс коннектора (явно установите и сохраните значение по умолчанию) | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
+| `tasks.max` | Количество задач коннектора | `"1"` |
+| `errors.retry.timeout` | Максимальный таймаут повторных попыток Kafka Connect в миллисекундах. `0` — без повторных попыток. `-1` — бесконечные повторные попытки. Рекомендуемое значение — более "10000" мс (10 секунд) Таймаут | `"0"` |
+| `exactlyOnce` | Включена семантика Exactly Once | `"false"` |
+| `topics` (Обязательно) | Топики Kafka для опроса - имена топиков должны совпадать с именами таблиц | `""` |
+| `key.converter` (Обязательно* - См. Описание) | Устанавливается в соответствии с типами ваших ключей. Обязательно здесь, если вы передаете ключи (и не определено в конфигурации воркера). | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
+| `value.converter` (Обязательно* - См. Описание) | Устанавливается в зависимости от типа данных в вашем топике. Поддерживаются форматы: JSON, String, Avro или Protobuf. Обязательно здесь, если не определено в конфигурации воркера. | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
+| `value.converter.schemas.enable` | Поддержка схемы конвертером значений коннектора | `"false"` |
+| `errors.tolerance` | Толерантность коннектора к ошибкам. Поддерживаются: none, all | `"none"` |
+| `errors.deadletterqueue.topic.name` | Если установлено (с errors.tolerance=all), DLQ будет использоваться для неудачных батчей (см. [Устранение неполадок](#troubleshooting)) | `""` |
+| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | Добавляет дополнительные заголовки для DLQ | `""` |
+| `clickhouseSettings` | Список настроек ClickHouse через запятую (например, "insert_quorum=2, etc...") | `""` |
+| `topic2TableMap` | Список через запятую, который сопоставляет имена топиков с именами таблиц (например, "topic1=table1, topic2=table2, etc...") | `""` |
+| `tableRefreshInterval` | Время (в секундах) для обновления кэша определения таблицы | `0` |
+| `keeperOnCluster` | Позволяет настроить параметр ON CLUSTER для self-hosted экземпляров (например, `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`) для таблицы connect_state с exactly-once (см. [Распределенные DDL-запросы](/sql-reference/distributed-ddl) | `""` |
+| `bypassRowBinary` | Позволяет отключить использование RowBinary и RowBinaryWithDefaults для данных на основе схемы (Avro, Protobuf и т.д.) - следует использовать только когда в данных будут отсутствующие столбцы, а Nullable/Default неприемлемы | `"false"` |
+| `dateTimeFormats` | Форматы даты и времени для разбора полей схемы DateTime64, разделенные `;` (например, `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`). | `""` |
+| `tolerateStateMismatch` | Позволяет коннектору отбрасывать записи "раньше", чем текущее смещение, сохраненное AFTER_PROCESSING (например, если отправлено смещение 5, а последнее записанное смещение было 250). Следует использовать для восстановления ингестии после сбоя, а после завершения вернуть значение `"false"`. | `"false"` |
+| `ignorePartitionsWhenBatching` | Будет игнорировать партицию при сборе сообщений для вставки (но только если `exactlyOnce` равно `false`). Примечание о производительности: чем больше задач коннектора, тем меньше партиций kafka назначается на задачу - это может означать уменьшающуюся отдачу. | `"false"` |
### Целевые таблицы \{#target-tables\}
@@ -183,7 +183,7 @@ ClickHouse Connect Sink читает сообщения из топиков Kafk
"consumer.override.max.poll.records": "5000",
"consumer.override.max.partition.fetch.bytes": "5242880",
"database": "default",
- "errors.retry.timeout": "60",
+ "errors.retry.timeout": "60000",
"exactlyOnce": "false",
"hostname": "localhost",
"port": "8443",
@@ -781,19 +781,20 @@ SETTINGS
* `ClickHouseException` — это общее исключение, которое может быть выброшено ClickHouse.
Обычно оно выбрасывается, когда сервер перегружен, и следующие коды ошибок считаются особенно подходящими для повторной попытки:
* 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
+ * 107 - FILE_DOESNT_EXIST
* 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
* 164 - READONLY
* 202 - TOO_MANY_SIMULTANЕОУС_QUERIES
* 203 - NO_FREE_CONNECTION
* 209 - SOCKET_TIMEOUT
* 210 - NETWORK_ERROR
+ * 241 - MEMORY_LIMIT_EXCEEDED
* 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
* 252 - TOO_MANY_PARTS
* 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
* 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
* 425 - SYSTEM_ERROR
* 999 - KEEPER_EXCEPTION
- * 1002 - UNKNOWN_EXCEPTION
* `SocketTimeoutException` — выбрасывается, когда соединение по сокету превышает таймаут.
* `UnknownHostException` — выбрасывается, когда не удаётся разрешить имя хоста.
* `IOException` — выбрасывается, когда возникает проблема с сетью.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index 97afb94b260..54a6755c324 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -2956,6 +2956,14 @@ ClickHouse использует потоки из глобального пул
Эту настройку можно изменять во время работы сервера, и изменения вступают в силу немедленно. Уже выполняющиеся запросы останутся без изменений.
:::
+## max_zookeeper_pooled_connections \{#max_zookeeper_pooled_connections\}
+
+
+
+Максимальное количество сессий ZooKeeper, инициализируемых по мере необходимости, для каждого кластера ZooKeeper в общем пуле.
+
+Значение `0` отключает пул подключений, и по-прежнему используется одна сессия.
+
## memory_worker_correct_memory_tracker \{#memory_worker_correct_memory_tracker\}
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
index eb389af6da1..5dfd088e541 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
@@ -3021,6 +3021,14 @@ partitions for mutations>` превышает значение настройк
Если параметр включён, счётчик слишком большого числа частей будет опираться на общие данные в Keeper, а не на локальное состояние реплики. Доступно только в ClickHouse Cloud.
+## shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool \{#shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool\}
+
+
+
+
+
+Если параметр включён, SharedMergeTree использует одну из сессий ZooKeeper из серверного пула.
+
## shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch \{#shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch\}
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..bf4edce2bab 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/operations/system-tables/query_log.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
index a2246a58bc0..cb920d4322c 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
@@ -70,6 +70,7 @@ ClickHouse не удаляет данные из этой таблицы авт
* `columns` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — Имена столбцов, имеющихся в запросе.
* `partitions` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — Имена партиций, задействованных в запросе.
* `projections` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — Имена проекций, использованных при выполнении запроса.
+* `skip_indices` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — Имена всех индексов пропуска данных, которые использовались при выполнении запроса
* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — Имена материализованных или живых представлений (Live View), присутствующих в запросе.
* `exception_code` ([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — Код исключения.
* `exception` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — сообщение об исключении.
@@ -110,7 +111,7 @@ ClickHouse не удаляет данные из этой таблицы авт
* `forwarded_for` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP-заголовок `X-Forwarded-For`, переданный в HTTP-запросе.
* `quota_key` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — `quota key`, указанный в настройке [quotas](../../operations/quotas.md) (см. `keyed`).
* `revision` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — ревизия ClickHouse.
-* `ProfileEvents` ([Map(String, UInt64)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — события профилирования ProfileEvents, измеряющие различные метрики. Их описание приведено в таблице [system.events](/operations/system-tables/events).
+* `ProfileEvents` ([Map(String, UInt64)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — события ProfileEvents, измеряющие различные метрики. Их описание приведено в таблице [system.events](/operations/system-tables/events)
* `Settings` ([Map(String, String)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — настройки, которые были изменены при выполнении запроса клиентом. Чтобы включить логирование изменений настроек, установите значение параметра `log_query_settings` равным 1.
* `log_comment` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — комментарий к логу. Может иметь произвольное строковое значение длиной не более [max_query_size](../../operations/settings/settings.md#max_query_size). Пустая строка, если не задан.
* `thread_ids` ([Array(UInt64)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — Идентификаторы потоков, участвующих в выполнении запроса. Эти потоки могли выполняться не одновременно.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
index 2a5d2c75496..39370839fdb 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
@@ -3488,6 +3488,42 @@ SELECT toDayOfYear(toDateTime('2023-04-21 10:20:30'))
└────────────────────────────────────────────────┘
```
+## toDaysInMonth \{#toDaysInMonth\}
+
+добавлена в версии: v25.5.0
+
+Возвращает количество дней в месяце для значения типа `Date` или `DateTime`.
+
+Возвращаемое значение находится в диапазоне от 28 до 31.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+toDaysInMonth(datetime)
+```
+
+**Аргументы**
+
+* `datetime` — Дата или дата и время, для которых нужно получить количество дней в месяце. [`Date`](/sql-reference/data-types/date) или [`Date32`](/sql-reference/data-types/date32) или [`DateTime`](/sql-reference/data-types/datetime) или [`DateTime64`](/sql-reference/data-types/datetime64)
+
+**Возвращаемое значение**
+
+Возвращает количество дней в месяце для указанной даты/времени. [`UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**Примеры**
+
+**Пример использования**
+
+```sql title=Query
+SELECT toDaysInMonth(toDate('2023-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2024-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))
+```
+
+```response title=Response
+┌─toDaysInMonth(toDate('2023-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2024-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))─┐
+│ 28 │ 29 │ 31 │
+└─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┘
+```
+
## toDaysSinceYearZero \{#toDaysSinceYearZero\}
Добавлено в версии: v23.9.0
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
index 572361bebe4..e420533e08a 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
@@ -564,4 +564,54 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3) AS tokens;
['abc','bc ','c d',' de','def']
```
+## tokensForLikePattern \{#tokensForLikePattern\}
+
+добавлена в версии v26.3.0
+
+Разбивает строку шаблона LIKE на токены с помощью указанного токенизатора.
+
+В отличие от функции `tokens`, эта функция учитывает семантику шаблонов LIKE
+(например, начальные и конечные подстановочные символы) и применяет
+специфичные для токенизатора правила, чтобы извлекать значимые токены для сопоставления с шаблоном.
+
+Она поддерживает те же наборы аргументов, что и функция `tokens`; дополнительные
+аргументы после `tokenizer` интерпретируются в соответствии с выбранным
+токенизатором (например, `n` для `ngrams`, `separators` для `splitByString`,
+и `min_length` / `max_length` [/ `min_cutoff_length`] для `sparseGrams`).
+
+Эта функция в первую очередь предназначена для отладки и тестирования
+и используется внутри системы для анализа поведения токенизации шаблонов LIKE.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+tokensForLikePattern(value[, tokenizer[, tokenizer_specific_arguments...]])
+```
+
+**Аргументы**
+
+* `value` — Входная строка. [`String`](/sql-reference/data-types/string) или [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring)
+* `tokenizer` — Токенизатор, который будет использоваться. Допустимые аргументы: `splitByNonAlpha`, `ngrams`, `splitByString`, `array` и `sparseGrams`. Необязательный параметр; если явно не задан, по умолчанию используется `splitByNonAlpha`. [`const String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `n` — Используется только если аргумент `tokenizer` равен `ngrams`: необязательный параметр, определяющий длину n-грамм. Если явно не задан, по умолчанию используется значение `3`. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `separators` — Используется только если аргумент `tokenizer` равен `split`: необязательный параметр, определяющий строки-разделители. Если явно не задан, по умолчанию используется `[' ']`. [`const Array(String)`](/sql-reference/data-types/array)
+* `min_length` — Используется только если аргумент `tokenizer` равен `sparseGrams`: необязательный параметр, определяющий минимальную длину граммы, по умолчанию `3`. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `max_length` — Используется только если аргумент `tokenizer` равен `sparseGrams`: необязательный параметр, определяющий максимальную длину граммы, по умолчанию `100`. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `min_cutoff_length` — Используется только если аргумент `tokenizer` равен `sparseGrams`: необязательный параметр, определяющий минимальную длину отсечения. [`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**Returned value**
+
+Возвращает массив токенов, полученный из входной строки. [`Array`](/sql-reference/data-types/array)
+
+**Examples**
+
+**Default tokenizer**
+
+```sql title=Query
+SELECT tokensForLikePattern('%test1,test2,test3%') AS tokens;
+```
+
+```response title=Response
+['test2']
+```
+
{/*AUTOGENERATED_END*/ }
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..3c9bccf0c0d 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 +2012,44 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
+## naturalSortKey \{#naturalSortKey\}
+
+добавлена в версии: v25.11.0
+
+Функция используется для естественной сортировки.
+
+**Синтаксис**
+
+```sql
+naturalSortKey(s)
+```
+
+**Псевдонимы**: `NATURAL_SORT_KEY`
+
+**Аргументы**
+
+- `s` — Строка, которую требуется преобразовать в ключ естественной сортировки. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Возвращаемое значение**
+
+Возвращает строку ключа естественной сортировки, полученную из `s`. [`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**Примеры**
+
+**Пример использования**
+
+```sql title=Query
+SELECT s FROM t ORDER BY naturalSortKey(s)
+```
+
+```response title=Response
+┌─s───┐
+│ a1 │
+| a02 │
+└─────┘
+```
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
Добавлена в версии: v21.11.0
@@ -1963,6 +2088,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
Добавлена в версии: v21.11.0
@@ -2001,6 +2127,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
Появилась в версии: v21.11.0
@@ -2037,6 +2164,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
Добавлена в: v21.11.0
@@ -2073,6 +2201,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
Добавлено в: v24.1.0
@@ -2108,6 +2237,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
Впервые представлена в версии: v24.1.0
@@ -2143,6 +2273,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
Впервые появилась в: v23.2.0
@@ -2185,6 +2316,45 @@ 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 +2390,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
Добавлено в версии: v1.1.0
@@ -2254,6 +2425,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
Появилась в версии: v22.1.0
@@ -2302,6 +2474,7 @@ SELECT right('Hello', -3)
lo
```
+
## rightPad \{#rightPad\}
Введена в версии v21.8.0
@@ -2340,6 +2513,7 @@ SELECT rightPad('abc', 7, '*'), rightPad('abc', 7)
└─────────────────────────┴────────────────────┘
```
+
## rightPadUTF8 \{#rightPadUTF8\}
Введена в: v21.8.0
@@ -2377,6 +2551,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
Введена в: v22.1.0
@@ -2425,6 +2600,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
Впервые представлена в: v23.4.0
@@ -2459,6 +2635,7 @@ SELECT soundex('aksel')
└──────────────────┘
```
+
## space \{#space\}
Появилась в версии: v23.5.0
@@ -2493,6 +2670,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
Добавлена в версии: v25.5.0
@@ -2533,6 +2711,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
Добавлена в версии v25.5.0
@@ -2573,6 +2752,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
Добавлено в: v25.5.0
@@ -2612,6 +2792,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
Добавлено в: v25.5.0
@@ -2651,6 +2832,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
Добавлена в: v1.1.0
@@ -2686,6 +2868,7 @@ SELECT startsWith('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitive \{#startsWithCaseInsensitive\}
Добавлена в версии: v25.9.0
@@ -2721,6 +2904,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
Появилась в: v25.9.0
@@ -2758,6 +2942,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
Добавлена в версии: v23.8.0
@@ -2795,6 +2980,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
Появилась в версии v25.6.0
@@ -2829,6 +3015,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
Введена в версии: v25.6.0
@@ -2863,6 +3050,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
Введена в версии v23.11.0
@@ -2898,6 +3086,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
Добавлена в версии: v23.11.0
@@ -2933,6 +3122,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
Введена в версии: v1.1.0
@@ -2977,6 +3167,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
Введена в версии: v23.7.0
@@ -3015,6 +3206,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
Впервые появилась в: v23.7.0
@@ -3051,6 +3243,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
Добавлено в: v1.1.0
@@ -3096,6 +3289,7 @@ 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 +3326,7 @@ c
└───────────────────────┘
```
+
## trimBoth \{#trimBoth\}
Представлена в: v20.1.0
@@ -3170,6 +3365,7 @@ SELECT trimBoth('$$ClickHouse$$', '$')
└──────────────────────────┘
```
+
## trimLeft \{#trimLeft\}
Добавлена в версии v20.1.0
@@ -3208,6 +3404,7 @@ SELECT trimLeft('ClickHouse', 'Click');
└──────────────────────────┘
```
+
## trimRight \{#trimRight\}
Введена в версии v20.1.0
@@ -3246,6 +3443,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
Добавлена в: v25.6.0
@@ -3280,6 +3478,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
Добавлена в версии v22.10.0
@@ -3314,6 +3513,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
Появилась в версии: v18.16.0
@@ -3348,6 +3548,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
Введена в: v18.16.0
@@ -3382,6 +3583,7 @@ SELECT tryBase64URLDecode('aHR0cHM6Ly9jbGlja2hvdXNlLmNvbQ')
└──────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## tryIdnaEncode \{#tryIdnaEncode\}
Добавлена в версии: v24.1.0
@@ -3417,6 +3619,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
Добавлена в версии: v24.1.0
@@ -3451,6 +3654,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
Добавлена в версии: v1.1.0
@@ -3487,6 +3691,7 @@ 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/data_lake/index.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
index e9a8dd0f280..a99903cdc03 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
@@ -4,7 +4,7 @@ pagination_prev: null
pagination_next: null
slug: /use-cases/data-lake
title: 'Лейкхаус данных (Data Lakehouse)'
-keywords: ['озеро данных', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake']
+keywords: ['озеро данных', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake', 'BigLake']
doc_type: 'landing-page'
---
@@ -28,7 +28,7 @@ ClickHouse может выполнять запросы к открытым фо
### Непосредственное чтение данных \{#read-data-directly\}
-ClickHouse предоставляет [табличные функции](/sql-reference/table-functions) и [движки](/engines/table-engines/integrations) для прямого чтения открытых табличных форматов из объектного хранилища. Такие функции, как [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi) и [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon), позволяют пользователям выполнять запросы к таблицам в форматах озёр данных (data lake) в рамках SQL-выражения без какой-либо предварительной конфигурации. Существуют версии этих функций для большинства распространённых объектных хранилищ, таких как S3, Azure Blob Storage и GCS. Для этих функций также существуют эквивалентные Движки таблиц, которые можно использовать для создания таблиц в ClickHouse, ссылающихся на размещённые в объектном хранилище таблицы в форматах озёр данных, — что делает выполнение запросов более удобным.
+ClickHouse предоставляет [табличные функции](/sql-reference/table-functions) и [движки](/engines/table-engines/integrations) для прямого чтения открытых табличных форматов из объектного хранилища. Такие функции, как [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg), [`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake), [`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi) и [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon), позволяют пользователям выполнять запросы к таблицам в открытых табличных форматах в рамках SQL-выражения без какой-либо предварительной конфигурации. Существуют версии этих функций для большинства распространённых объектных хранилищ, таких как S3, Azure Blob Storage и GCS. Для этих функций также существуют эквивалентные Движки таблиц, которые можно использовать для создания таблиц в ClickHouse, ссылающихся на размещённые в объектном хранилище таблицы в открытых табличных форматах, — что делает выполнение запросов более удобным.
См. наше руководство по началу работы: по [непосредственному выполнению запросов](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly) или по [подключению к каталогу данных](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs).
@@ -38,14 +38,15 @@ ClickHouse предоставляет [табличные функции](/sql-r
Поддерживаемые каталоги:
-| Catalog | Guide |
-|---------|-------|
-| AWS Glue | [Руководство по каталогу Glue](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
-| Databricks Unity Catalog | [Руководство по каталогу Unity](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
-| Iceberg REST Catalog | [Руководство по REST-каталогу](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
-| Lakekeeper | [Руководство по каталогу Lakekeeper](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
-| Project Nessie | [Руководство по каталогу Nessie](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
-| Microsoft OneLake | [Руководство по каталогу OneLake](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
+| Catalog | Guide |
+| ------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
+| AWS Glue | [Руководство по каталогу Glue](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
+| BigLake Metastore | [Руководство по BigLake Metastore](/use-cases/data-lake/biglake-catalog) |
+| Databricks Unity Catalog | [Руководство по каталогу Unity](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
+| Iceberg REST Catalog | [Руководство по REST-каталогу](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
+| Lakekeeper | [Руководство по каталогу Lakekeeper](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
+| Project Nessie | [Руководство по каталогу Nessie](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
+| Microsoft OneLake | [Руководство по каталогу OneLake](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
См. руководство по началу работы, посвящённое [подключению к каталогам](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs).
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
new file mode 100644
index 00000000000..fb0a9fd491c
--- /dev/null
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+slug: /use-cases/data-lake/biglake-catalog
+sidebar_label: 'BigLake Metastore'
+title: 'BigLake Metastore'
+pagination_prev: null
+pagination_next: null
+description: 'В этом руководстве мы пошагово разберем, как выполнять запросы к
+ вашим данным в Google Cloud Storage с помощью ClickHouse и BigLake Metastore.'
+keywords: ['BigLake', 'GCS', 'озеро данных', 'Iceberg', 'Google Cloud']
+show_related_blogs: true
+doc_type: 'guide'
+---
+
+import BetaBadge from '@theme/badges/BetaBadge';
+
+
+
+ClickHouse поддерживает интеграцию с несколькими каталогами (Unity, Glue, Polaris и т. д.). В этом руководстве мы пошагово разберем, как выполнять запросы к вашим таблицам Iceberg в [BigLake Metastore](https://cloud.google.com/biglake/docs) через ClickHouse.
+
+:::note
+Поскольку эта функция находится на стадии бета-тестирования, вам потребуется включить ее с помощью:
+`SET allow_database_iceberg = 1;`
+:::
+
+## Предварительные требования \{#prerequisites\}
+
+Перед созданием подключения из ClickHouse к BigLake Metastore убедитесь, что у вас есть:
+
+* **Проект Google Cloud** с включённым BigLake Metastore
+* **Учётные данные Application Default Credentials** (ID клиента OAuth и секрет клиента) для приложения, созданные через [Google Cloud Console](https://docs.cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc)
+* **Токен обновления**, полученный после завершения OAuth-потока с соответствующими областями доступа (например, `https://www.googleapis.com/auth/bigquery` и областью доступа к хранилищу для GCS)
+* Путь к **warehouse**: бакет GCS (и необязательный префикс), где хранятся ваши таблицы, например `gs://your-bucket` или `gs://your-bucket/prefix`
+
+## Создание подключения между BigLake Metastore и ClickHouse \{#creating-a-connection\}
+
+После настройки учетных данных OAuth создайте в ClickHouse базу данных с использованием движка базы данных [DataLakeCatalog](/engines/database-engines/datalakecatalog):
+
+```sql
+SET allow_database_iceberg = 1;
+
+CREATE DATABASE biglake_metastore
+ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
+SETTINGS
+ catalog_type = 'biglake',
+ google_adc_client_id = '',
+ google_adc_client_secret = '',
+ google_adc_refresh_token = '',
+ google_adc_quota_project_id = '',
+ warehouse = 'gs:///';
+```
+
+## Запросы к таблицам BigLake Metastore с помощью ClickHouse \{#querying-biglake-metastore-tables\}
+
+После создания подключения вы можете выполнять запросы к таблицам, зарегистрированным в BigLake Metastore.
+
+```sql
+USE biglake_metastore;
+
+SHOW TABLES;
+```
+
+Пример вывода:
+
+```response
+┌─name─────────────────────┐
+│icebench.my_iceberg_table │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+```sql
+SELECT count(*) FROM `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+:::note Требуются обратные кавычки
+Обратные кавычки обязательны, потому что ClickHouse не поддерживает несколько пространств имен.
+:::
+
+Чтобы просмотреть определение таблицы:
+
+```sql
+SHOW CREATE TABLE `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+## Загрузка данных из BigLake в ClickHouse \{#loading-data-into-clickhouse\}
+
+Чтобы загрузить данные из таблицы BigLake Metastore в локальную таблицу ClickHouse для ускорения повторных запросов, создайте таблицу MergeTree и вставьте данные из каталога:
+
+```sql
+CREATE TABLE clickhouse_table
+(
+ `id` Int64,
+ `event_time` DateTime64(3),
+ `user_id` String,
+ `payload` String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (event_time, id);
+
+INSERT INTO local_events
+SELECT * FROM biglake_metastore.`icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+После первоначальной загрузки выполняйте запросы к `clickhouse_table` с меньшей задержкой. При необходимости повторно выполните `INSERT INTO ... SELECT`, чтобы обновить данные из BigLake.
diff --git a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
index 267d046e30b..521848fef74 100644
--- a/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
+++ b/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
@@ -25,6 +25,13 @@ import dashboard_edit from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-
import dashboard_clickhouse from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-clickhouse.png';
import dashboard_services from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-services.png';
import dashboard_kubernetes from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-kubernetes.png';
+import edit_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/edit-filters.png';
+import add_filter from '@site/static/images/clickstack/dashboards/add-filter.png';
+import saved_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/saved-filters.png';
+import filtered_dashboard from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filtered-dashboard.png';
+import filter_dropdown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filter-dropdown.png';
+import save_filter_values from '@site/static/images/clickstack/dashboards/save-filter-values.png';
+import drilldown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/drilldown.png';
import Tagging from '@site/i18n/ru/docusaurus-plugin-content-docs/current/_snippets/_clickstack_tagging.mdx';
ClickStack поддерживает визуализацию событий и имеет встроенные средства построения графиков в ClickStack UI (HyperDX). Эти графики можно добавлять на дашборды для совместного использования с другими пользователями.
@@ -171,11 +178,66 @@ ClickStack также поддерживает создание графиков
+## Пользовательские фильтры \{#dashboard-listing-search\}
+
+Помимо [текстовых фильтров](#filter-dashboards), доступных на всех панелях мониторинга, сохраненные панели мониторинга поддерживают пользовательские выпадающие фильтры, которые заполняются данными из ClickHouse. Это удобные, многократно используемые элементы управления фильтрацией, позволяющие пользователям панели мониторинга фильтровать данные без ручного ввода выражений.
+
+
+
+Следующие шаги показывают, как добавить пользовательский фильтр на панель мониторинга, созданную в разделе ["Создание панелей мониторинга"](#creating-dashboards).
+
+
+ ### Откройте диалоговое окно Edit Filters
+
+ Откройте сохраненную панель мониторинга и выберите **Edit Filters** на панели инструментов.
+
+
+
+ ### Добавьте новый фильтр
+
+ Нажмите **Add new filter**. Настройте фильтр: укажите **Name**, выберите **Data source** и введите **Filter expression** — SQL-столбец или выражение, уникальные значения которого будут заполнять выпадающий список. Затем нажмите **Save filter**.
+
+ Например, чтобы добавить фильтр сервисов для данных трейсов, используйте `ServiceName` в качестве выражения фильтра и источник данных `Traces`.
+
+
+
+ Модальное окно Filters показывает все настроенные фильтры для панели мониторинга. Здесь можно изменить или удалить существующие фильтры, а также добавить новые.
+
+
+
+ ### Используйте фильтр
+
+ Закройте модальное окно Filters. Новый выпадающий фильтр появится под строкой поиска. Нажмите на него, чтобы увидеть доступные значения, затем выберите одно из них, чтобы применить фильтрацию ко всем визуализациям на панели мониторинга.
+
+
+
+ ### (Необязательно) Сохраните значения фильтра по умолчанию
+
+ Чтобы сохранить выбранное значение фильтра как значение по умолчанию для панели мониторинга, выберите **Save Query & Filters as Default** в меню панели мониторинга. После этого панель мониторинга всегда будет открываться с примененными выбранными фильтрами. Чтобы сбросить это поведение, выберите **Remove Default Query & Filters** в том же меню.
+
+
+
+
+:::note
+Пользовательские выпадающие фильтры доступны в сохраненных панелях мониторинга. Пример такого подхода см. в [панели мониторинга Kubernetes](#kubernetes-dashboard), где есть встроенные выпадающие фильтры для пода, Развертывания, имени узла, Пространства имен и кластера.
+:::
+
+## Переход к Search через детализацию \{#tagging\}
+
+Плитки панели мониторинга поддерживают детализацию с переходом на страницу Search. Нажмите на точку данных на визуализации, чтобы открыть контекстное меню со следующими параметрами:
+
+* **View All Events** — переход на страницу Search, где показаны все события из выбранного временного окна.
+* **Filter by group** — переход на страницу Search с фильтрацией по конкретной серии.
+
+
+
+Это полезно при анализе отдельных всплесков или аномалий, замеченных на панели мониторинга: вы можете быстро перейти от агрегированного представления к лежащим в его основе отдельным событиям.
+
## Пресеты \{#presets\}
HyperDX разворачивается с преднастроенными дашбордами.
-### Дашборд ClickHouse {#clickhouse-dashboard}
+### Дашборд ClickHouse \{#clickhouse-dashboard\}
Этот дашборд содержит визуализации для мониторинга ClickHouse. Чтобы перейти к этому дашборду, выберите его в левом меню.
@@ -195,7 +257,7 @@ HyperDX разворачивается с преднастроенными да
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log`
:::
-### Дашборд Services {#services-dashboard}
+### Дашборд Services \{#services-dashboard\}
Дашборд Services отображает активные в данный момент сервисы на основе данных трейсов. Для этого пользователям необходимо собрать трейсы и настроить корректный источник данных Traces.
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/best-practices/minimize_optimize_joins.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
index ae0617dd355..4c4020375fe 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/best-practices/minimize_optimize_joins.md
@@ -19,7 +19,7 @@ ClickHouse 支持多种 JOIN 类型和算法，并且在近期版本中 JOIN 性
* 表变更不频繁，或者可以接受批量刷新。
* 关系不是多对多，或者基数不过高。
* 只会查询部分列，即可以将某些列排除在反规范化之外。
-* 如果你具备在上游系统（如 Flink）中处理数据的能力，可以在那里完成实时富化或扁平化。
+* 如果你具备在上游系统 (如 [Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md)) 中处理数据的能力，可以在那里完成实时富化或扁平化。
并非所有数据都需要反规范化——重点放在那些被频繁查询的属性上。此外，可以考虑使用[物化视图](/best-practices/use-materialized-views)来增量计算聚合，而不是复制整个子表。当模式更新很少且对延迟要求极高时，反规范化通常能提供最佳的性能折中方案。
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_notes/24_02.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
index cc6fa799d59..995bf38f0bc 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_02.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /whats-new/changelog/24.2-fast-release
title: 'v24.2 变更日志'
-description: 'v24.2 快速发布版变更日志'
+description: 'v24.2 快速发布变更日志'
keywords: ['changelog']
sidebar_label: '24.2'
-sidebar_position: 11
+sidebar_position: 12
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
index fb96a874786..8b1b11d5d35 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_05.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/24.5
-title: 'Cloud v24.5 更新日志'
-description: 'v24.5 快速发布更新日志'
-keywords: ['更新日志', 'cloud']
+title: 'Cloud v24.5 变更日志'
+description: 'v24.5 快速发布变更日志'
+keywords: ['变更日志', 'cloud']
sidebar_label: '24.5'
-sidebar_position: 10
+sidebar_position: 11
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
index 56192fef83e..bc9c982c85b 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_06.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/24.6
-title: 'Cloud v24.6 版本变更日志'
+title: '适用于 Cloud 的 v24.6 版本变更日志'
description: 'v24.6 快速发布版本变更日志'
keywords: ['变更日志', 'cloud']
sidebar_label: '24.6'
-sidebar_position: 9
+sidebar_position: 10
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
index 91ebb23a725..59950184a0f 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_08.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud v24.8 变更日志'
description: 'v24.8 快速发布版本变更日志'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.8'
-sidebar_position: 8
+sidebar_position: 9
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
index 618d380a7fb..a0d6da62098 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_10.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'Cloud 版 v24.10 更新日志'
description: 'v24.10 快速发布变更日志'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.10'
-sidebar_position: 7
+sidebar_position: 8
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
index 4c03b1e8580..fcd0a8dab2f 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/24_12.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: '适用于 Cloud 的 v24.12 更新日志'
description: '快速发布版本 v24.12 的更新日志'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '24.12'
-sidebar_position: 6
+sidebar_position: 7
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
index 9b5da69fa02..990f50cfc19 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_04.md
@@ -1,10 +1,10 @@
---
slug: /changelogs/25.4
title: 'v25.4 Cloud 更新日志'
-description: 'v25.4 快速发布版本更新日志'
-keywords: ['更新日志', '云']
+description: 'v25.4 快速发布更新日志'
+keywords: ['更新日志', 'Cloud']
sidebar_label: '25.4'
-sidebar_position: 5
+sidebar_position: 6
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
index 3377776199d..9a6107257c9 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_06.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v25.6 Cloud 版本更新日志'
description: 'v25.6 精简版更新日志'
keywords: ['更新日志', 'Cloud']
sidebar_label: '25.6'
-sidebar_position: 4
+sidebar_position: 5
doc_type: 'changelog'
---
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md
index a17133e6615..87d94ae54a4 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/25_08.md
@@ -4,7 +4,7 @@ title: 'v25.8 Cloud 更新日志'
description: 'v25.8 快速发布版本更新日志'
keywords: ['changelog', 'cloud']
sidebar_label: '25.8'
-sidebar_position: 3
+sidebar_position: 4
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description: 'v25.10 版本更新日志'
keywords: ['更新日志', 'cloud']
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slug: /changelogs/25.12
-title: '适用于 Cloud 的 v25.12 变更日志'
+title: 'Cloud v25.12 变更日志'
description: 'v25.12 变更日志'
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+---
+slug: /changelogs/26.2
+title: 'Cloud v26.2 更新日志'
+description: 'v26.2 更新日志'
+keywords: ['changelog', 'cloud']
+sidebar_label: '26.2'
+sidebar_position: 1
+doc_type: 'changelog'
+---
+
+# Cloud v26.2 更新日志 \{#v262-changelog-for-cloud\}
+
+## 向后不兼容的变更 \{#backward-incompatible-changes\}
+
+### 查询和语法变更 \{#query-and-syntax-changes\}
+
+* 修复了因错误的别名替换而导致的查询格式不一致问题。注意：当分析器被禁用时，某些在 `IN` 中使用别名引用的 `CREATE VIEW` 查询可能无法再处理。为避免这种情况，请确保分析器处于启用状态 (自 24.3 起默认启用) 。[#82838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82838) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* `JOIN USING ()` 中的空列列表现在会被视为语法错误。此前，这会在查询执行时报为 `INVALID_JOIN_ON_EXPRESSION`，并且在某些情况下 (例如与 `Join` 存储进行联接时) 还可能导致 `LOGICAL_ERROR`。[#92371](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92371) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* `ORDER BY` 和其他表键表达式中不再允许使用子查询。[#96847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96847) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 数据类型变更 \{#data-type-changes\}
+
+* 新增对 `Nullable(Tuple)` 的支持。要启用该功能，请设置 `allow_experimental_nullable_tuple_type = 1`。[#89643](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89643) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* JSON 类型的高级共享数据现已默认启用。由于旧版本无法读取以新 JSON 格式写入的数据分区片段，因此无法降级到早于 25.8 的版本。为确保升级安全，请将 `compatibility` 设置为上一版本，或者设置 MergeTree 参数 `dynamic_serialization_version='v2'` 和 `object_serialization_version='v2'`。[#92511](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92511) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* JSON 类型中的 `SKIP REGEXP` 现在默认使用部分匹配。[#92847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92847) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 修复了 `Variant` 类型不匹配时发生的逻辑错误。[#95811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95811) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* 来自 PostgreSQL 的 `DATE` 列现在会在 ClickHouse 中推断为 `Date32` (此前会推断为 `Date`，对于超出其较小取值范围的值，可能会发生溢出) 。现在也支持将 `Date32` 值写回 PostgreSQL。[#95999](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95999) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 存储和索引变更 \{#storage-and-index-changes\}
+
+* 改进了倒排文本索引的存储布局，以更高效地从对象存储中读取数据，同时提升了带有倒排文本索引的表的合并性能。如果您在 25.12 版本之前使用过实验性的文本索引，则必须在升级前删除该索引，并在新版本中重新构建。[#91518](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91518) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 统计信息的存储格式已更改——现在所有统计信息都存储在单个文件中。[#93414](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93414) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 现在会对索引文件名进行转义，以防止分区片段损坏。对于名称中包含非 ASCII 字符且由先前版本创建的索引，ClickHouse 将无法加载。要处理此问题，请使用 MergeTree 设置 `escape_index_filenames`。[#94079](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94079) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+
+### 已移除的功能 \{#removed-features\}
+
+* `DEFLATE_QPL` 和 `ZSTD_QAT` 编解码器已移除。升级前，请先将所有使用这些编解码器压缩的现有数据转换为其他编解码器。请注意，此前使用这些编解码器需要启用 `enable_deflate_qpl_codec` 或 `enable_zstd_qat_codec`。 [#92150](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92150) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 不再支持向简单 `ALIAS` 列执行 `INSERT` (回退了 [#84154](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/84154)) 。该功能不适用于自定义格式，且也没有相应的设置项进行控制。 [#92849](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92849) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* `Lazy` 数据库引擎已移除，现已不再可用。 [#93627](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93627) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 由于存在导致其无法使用的缺陷，`metric_log` 的 `transposed_with_wide_view` 模式已移除。现在无法再使用此模式定义 `system.metric_log`。 [#93867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93867) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+
+### 设置和配置变更 \{#settings-and-configuration-changes\}
+
+* 现新增一项设置：如果数据湖目录无法访问对象存储，则会报错。[#93606](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93606) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 工作负载的 CPU 调度现默认采用抢占式。请参阅服务器设置 `cpu_slot_preemption`。[#94060](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94060) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* 设置 `exact_rows_before_limit`、`rows_before_aggregation`、`cross_to_inner_join_rewrite`、`regexp_dict_allow_hyperscan`、`regexp_dict_flag_case_insensitive`、`regexp_dict_flag_dotall` 和 `dictionary_use_async_executor` 现已从格式设置重新归类为常规设置。这主要是内部变更，通常不会带来用户可见的副作用；但如果你曾在 Iceberg、DeltaLake、Kafka、S3、S3Queue、Azure、Hive、RabbitMQ、Set、FileLog 或 NATS 表引擎定义中指定这些设置中的任意一项，那么这类定义现在将报错，而不再被静默忽略。[#94106](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94106) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `do_not_merge_across_partitions_select_final` 的语义已简化。此前，即使未显式设置，该功能也可能被自动启用，从而引发困惑和生产问题。现在：将其设为 `1` 会无条件启用该功能；将其设为 `0` 则会交由新设置 `enable_automatic_decision_for_merging_across_partitions_for_final` 决定 (默认值为 `1`) 。[#96110](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96110) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 新增 S3 schema 验证。[#96194](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96194) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* `apply_row_policy_after_final` 设置现已默认启用，以确保 `ROW POLICY` 按其原本方式遵循 `FINAL`。如果你之前依赖 `optimize_move_to_prewhere_if_final=1` 在 `FINAL` 之前应用行策略，请改用 `apply_row_policy_after_final=0`。[#97279](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97279) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+
+### 安全与访问控制变更 \{#security-and-access-control-changes\}
+
+* `joinGet`/`joinGetOrNull` 现在会对底层 Join 表强制要求 `SELECT` 权限。执行 `joinGet('db.table', 'column', key)` 时，需要同时具备键列和要读取的属性列的 `SELECT` 权限。缺少这些权限的查询将因 `ACCESS_DENIED` 而失败。迁移时，可使用 `GRANT SELECT ON db.join_table TO user` 授予整表访问权限，或使用 `GRANT SELECT(key_col, attr_col) ON db.join_table TO user` 授予列级访问权限。 [#94307](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94307) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+* `CREATE TABLE ... AS ...` 查询现在需要 `SHOW COLUMNS` 权限，而不是此前被错误检查的 `SHOW TABLES`。 [#94556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94556) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+
+### 插入与去重变更 \{#insert-and-deduplication-changes\}
+
+* 现在，所有插入默认都启用去重。此前，异步插入和 materialized view 默认不启用去重，而同步插入默认启用。若要保留旧行为，请显式设置 `deduplicate_insert='backward_compatible_choice'` (`deduplicate_blocks_in_dependent_materialized_views` 同理) 。[#95970](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95970) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)) 。
+
+### 系统表变更 \{#system-table-changes\}
+
+* S3Queue 和 AzureQueue 的内存元数据现已受到限制。系统表已重命名：`system.s3queue` 现为 `system.s3queue_metadata_cache`，`system.azure_queue` 现为 `system.azure_queue_metadata_cache`。[#95809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+
+### 其他不兼容变更 \{#other-breaking-changes\}
+
+* 修复了 h3 索引函数在使用无效输入调用时可能发生崩溃或卡住的问题。[#93657](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93657) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)) 。
+
+## 新功能 \{#new-features\}
+
+### 身份验证 \{#authentication\}
+
+* 新增支持基于时间的一次性密码 (TOTP) 作为身份验证方式。[#71273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71273) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+
+### 函数 \{#functions\}
+
+* 新增 `reverseBySeparator` 函数，用于反转字符串中由指定分隔符分隔的各个子字符串的顺序。[#91780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91780) ([Xuewei Wang](https://github.com/Sallery-X)).
+* 新增 `colorOKLABToSRGB` 和 `colorSRGBToOKLAB` 函数，用于在 sRGB 和 OKLAB 色彩空间之间转换。[#93361](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93361) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)).
+* 新增 `cosineDistanceTransposed` 函数，用于近似计算两个点之间的[余弦距离](https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity#Cosine_distance)。[#93621](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93621) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* 新增 `xxh3_128` 哈希函数。[#96055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96055) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 新增 `mergeTreeAnalyzeIndex()` 函数，用于分析 MergeTree 索引的使用情况。[#92954](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92954) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 函数现已通过新的 `FunctionVariantAdaptor` 支持 `Variant` 类型。[#90900](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90900) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* 现在，某些函数在 SQL 中可以省略括号调用。[#94678](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94678) ([Aly Kafoury](https://github.com/AlyHKafoury)).
+
+### 系统表 \{#system-tables\}
+
+* 新增 `system.user_defined_functions` 表，用于监控 UDF 的加载状态和配置。[#90340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90340) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)) 。
+* 新增 `system.zookeeper_info` 表。[#90809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90809) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)) 。
+* 新增 `system.primes` 表和 `primes` 表函数，包含按升序排列的质数。[#92776](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92776) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+* 在 `system.parts` 中新增 `files` 列，用于显示每个数据分区片段中的文件数量。[#94337](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94337) ([Match](https://github.com/gayanMatch)) 。
+* 新增 `system.fail_points` 表，用于查看现有 failpoint 及其是否启用。[#96762](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96762) ([Pedro Ferreira](https://github.com/PedroTadim)) 。
+
+### 表引擎和存储 \{#table-engines-and-storage\}
+
+* 为 `Array` 列新增了文本索引支持。[#89895](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89895) ([Jimmy Aguilar Mena](https://github.com/Ergus))。
+* 新增了对 Paimon REST 目录的支持。[#92011](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92011) ([JIaQi Tang](https://github.com/JiaQiTang98))。
+* 新增了 `icebergLocalCluster` 表函数。[#93323](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93323) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru))。
+* 新增了 `lazy_load_tables` 数据库设置。启用后，表不会在数据库启动时加载，而是会先创建一个轻量级的 `StorageTableProxy`，并在首次访问时再实例化实际的表引擎。[#96283](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96283) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin))。
+* 为 `DatabaseReplicated` 新增了辅助 ZooKeeper 支持。[#91683](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91683) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW))。
+* 缓存中的数据文件和系统文件现在可以拆分为独立的段。[#87834](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87834) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov))。
+* 新增了一个用于 Parquet 元数据的 SLRU 缓存，可通过避免重复下载文件来提升读取性能。可使用 `SYSTEM DROP PARQUET METADATA CACHE` 清除此缓存。[#89750](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89750) ([Grant Holly](https://github.com/grantholly-clickhouse))。
+* 数据湖表现已在 Parquet reader v3 中支持 `PREWHERE` 和多阶段 `PREWHERE`。[#93542](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93542) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12))。
+* 新增了跨多个副本的分布式索引分析功能，这对共享存储和海量数据场景尤为有利。[#86786](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86786) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat))。
+
+### 插入与去重 \{#insert-and-deduplication\}
+
+* 异步插入去重现已支持依赖的 materialized view。当发生 `block_id` 冲突时，原始数据块会被过滤，移除与冲突 `block_id` 相关的行，其余行则会通过所有相关的 materialized view 查询进行转换。[#89140](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89140) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 异步插入现已支持并行 quorum——插入的数据会复制到 quorum；如果发现重复项，查询会等待，直到先前插入的数据也完成复制。[#93356](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93356) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 新增 `insert_deduplication_version` 服务器设置，用于启用向统一去重哈希的迁移。[#95409](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95409) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 已开始迁移去重哈希。[#97562](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97562) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+
+### SQL 和查询功能 \{#sql-and-query-features\}
+
+* 新增 `SYSTEM CLEAR [...] CACHE` 语法，作为现有 `SYSTEM DROP [...] CACHE` 的更清晰替代方案。旧语法仍然可用。[#93727](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93727) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)) 。
+* 新增 `OPTIMIZE DRY RUN PARTS ` 查询，用于在不提交结果分区片段的情况下模拟合并。这对于验证合并的正确性、复现与合并相关的缺陷以及对合并性能进行基准测试非常有用。[#96122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96122) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+* 现在，当启用 `ignore_on_cluster_for_replicated_database` 设置时，可以对 Replicated 数据库执行带有 `ON CLUSTER` 的 DDL 查询。集群名称将被忽略。[#92872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92872) ([Kirill](https://github.com/kirillgarbar)) 。
+* 引入了新的语法和框架，以简化并扩展投影索引功能。[#91844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91844) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)) 。
+
+### 设置和配置 \{#settings-and-configuration\}
+
+* 新增 `max_insert_block_size_bytes` 设置，用于更精细地控制插入数据块的形成。[#92833](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92833) ([Kirill Kopnev](https://github.com/Fgrtue)).
+* 新增 `use_primary_key` 设置。将其设为 `false` 可禁用基于主键的粒度块剪枝。[#93319](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93319) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 新增 `default_dictionary_database` 设置，允许 ClickHouse 在指定的默认数据库中解析未显式指定数据库限定符的外部字典引用。这简化了从 XML 定义的全局字典迁移到 SQL 定义的按数据库划分的字典。[#91412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91412) ([Dmitrii Plotnikov](https://github.com/dimbo4ka)).
+* 新增 `check_named_collection_dependencies` 设置 (默认启用) ，以防止删除被表使用的命名集合。[#96181](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96181) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 新增一种用于并发控制的 max-min 公平调度器，在大量查询争用有限 CPU 槽位的高度超额订阅场景下可提供更好的公平性。`concurrent_threads_scheduler` 服务器设置现在默认使用 `max_min_fair`，而不是 `fair_round_robin`，因此短时运行的查询不再受长时运行查询拖累。[#94732](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94732) [#95300](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95300) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* 新增 `logger.startup_console_level` 和 `logger.shutdown_console_level` 配置选项，分别用于覆盖 ClickHouse 启动和关闭期间的控制台日志级别。[#95919](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95919) ([Garrett Thomas](https://github.com/garrettthomaskth)).
+
+### 监控 \{#monitoring\}
+
+* 在 Prometheus `/metrics` 端点新增了一个 `ClickHouse_Info` 指标，包含版本信息，因此可以构建按时间跟踪详细版本信息的图表。[#91125](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91125) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)) 。
+
+## 实验性功能 \{#experimental-features\}
+
+* 向量搜索现在可以将负载分散到集群中的各个副本上，从而支持超过单个 VM 内存容量的大型向量索引。[#95876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95876) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)) 。
+* 新增了一个由 `ast_fuzzer_runs` 和 `ast_fuzzer_any_query` 设置控制的服务器端 AST 模糊测试器。启用后，服务器会在每个查询正常执行后，对其运行随机变更后的版本，并丢弃结果。[#97568](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97568) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+
+## 改进 \{#improvements\}
+
+### 查询和 SQL \{#query-and-sql-improvements\}
+
+* 关联子查询现已支持更多表引擎和数据源类型。[#90175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90175) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)) 。
+* 现已支持标量的非常量 `IN` (例如 `val1 NOT IN if(cond, val2, val3)`) 。[#93495](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93495) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+* 新增了对 JOIN 使用扩展表别名的支持 (例如：`SELECT * FROM (SELECT 1) AS t(a) JOIN (SELECT 1) AS u(b) ON a = b`) 。[#95331](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95331) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+* 现已支持将 `EXPLAIN indices = 1` 用作 `EXPLAIN indexes = 1` 的别名。[#92774](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92774) ([Pranav Tiwari](https://github.com/pranavt84)) 。
+* 改进了对 `numbers` 和 `primes` 表函数的过滤器下推——ClickHouse 现在可以根据 `WHERE` 条件推导出保守的取值边界，从而限制序列生成，避免无界扫描。[#96115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96115) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+* 等价 Set 优化现已支持跨多个连续的 `INNER JOIN` 操作，因此对该链中任意表应用的过滤条件都会自动下推到所有相关表。[#96596](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96596) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+* 现在会对 `FROM` 中的单个子查询自动使用集群表函数。[#96332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96332) ([phulv94](https://github.com/phulv94)).
+* 现在，如果前缀仅包含 ASCII 字符，则在使用 `startsWithUTF8` 进行过滤时将使用主键索引。[#97055](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97055) ([vkcku](https://github.com/vkcku)).
+* `assumeNotNull`、`coalesce` 和 `ifNull` 现在支持在键列被这些函数包装时，对范围谓词进行主键和跳过索引裁剪。[#94754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94754) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+* 现在，从 MergeTree 读取数据时，未使用的列也会在读取阶段被移除；当过滤条件被下推到 `PREWHERE` 时，这一点尤其有用。[#89982](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89982) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)) 。
+* `use_join_disjunctions_push_down` 优化现已默认启用。[#89313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* `enable_join_runtime_filters` 优化现已默认启用。[#89314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89314) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 现在，当 Bloom 过滤器中置位的比特过多或过滤掉的行过少时，会自动禁用过滤器，从而降低 JOIN 运行时过滤器的开销。[#91578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91578) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* 新增了 `use_hash_table_stats_for_join_reordering` 设置 (默认启用) ，用于控制是否使用运行时哈希表大小统计信息来进行 Join 重排序。[#93912](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93912) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+* 现在，无论查询是在本地执行还是通过并行副本执行，索引分析都只会进行一次。[#94854](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94854) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)) 。
+* 如果 `FINAL` 查询中的跳过索引作用于主键组成部分中的某一列，现在会跳过在其他分区片段中执行的额外主键交集检查。[#93899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93899) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)) 。
+* `DROP DATABASE` 现在会按依赖关系的逆序删除表，从而在数据库中包含具有加载依赖项的表时提升崩溃安全性。[#97057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97057) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 现在，同步等待变更时会遵循查询取消和时间限制。[#96756](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96756) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 已防止在 `DROP COLUMN` 变更后紧接着执行 `ADD COLUMN` 时，已删除的数据重新恢复。[#96713](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96713) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 带有 `UPDATE` 和 `RENAME COLUMN` 的冲突 `ALTER` 表达式现在会抛出恰当的异常，而不再是逻辑错误。[#96022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96022) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 现在会为聚合键列收集估算的总行数和 NDV (不同值数量) 统计信息。[#92812](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92812) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+* 现在，在并行副本读取中，所有副本都可以并行接管孤立范围，从而改善负载均衡并降低长尾延迟。[#91374](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91374) ([zoomxi](https://github.com/zoomxi)).
+* 提升了在高选择性 `PREWHERE` 过滤条件下自动并行副本的估算准确性。[#97231](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97231) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* `joinGet` 现已支持临时表。[#92973](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92973) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)) 。
+* 现在，外部聚合、排序和 join 在所有上下文中都会遵循 `temporary_files_codec` 查询设置。[#92388](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92388) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+* 现在，仅当搜索列上存在索引时，才会应用向量相似度搜索计划优化。[#94998](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94998) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)) 。
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+### 表引擎与存储 \{#table-engines-and-storage-improvements\}
+
+* `StorageEmbeddedRocksDB` 现在支持使用多个列作为主键。[#33917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/33917) ([usurai](https://github.com/usurai)).
+* 新增 `ALTER TABLE ATTACH PART FROM ` 语法，支持从 `detached/` 下任意子目录附加分区片段 (例如带有 `broken-on-start` 或 `unexpected` 前缀的分区片段) ，无需手动重命名文件系统中的目录。[#74816](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/74816) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* `min_free_disk_bytes_to_perform_insert` 现在可在 JBOD 卷上正常工作。[#90878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90878) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+* `max_parts_to_merge_at_once` 现在会在生存时间 (TTL) drop-part 合并期间正确生效。[#95315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95315) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 后台操作 (mutate、merge) 现在可以通过 `background` profile 单独配置，而不再通过 `default` profile 与常规查询共享设置。[#93905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93905) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* 改进了子列读取，能够正确计算大小，从而降低内存使用并提升速度。[#96251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96251) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 限制了使用 `split_intersecting_parts_ranges_into_layers` 生成的管道流数量，以避免过高的内存消耗。[#96478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96478) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 文本索引现已正式可用 (GA) 。[#96794](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96794) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* `QBit` 现已正式可用 (GA) 。[#95358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95358) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* `QBit` 现在支持相等性比较。[#94078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94078) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+* 在启用 `enable_positional_arguments_for_projections` 时保存表 schema 时，现在会写入表达式而非位置参数，因此即使禁用该设置也可以重启服务器。[#96372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96372) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 在 Replicated 数据库中，缓存的集群不再因每次 dummy 查询而更新。[#96897](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96897) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
+* 新增 `SYSTEM RESET DDL WORKER [ON CLUSTER]` 查询，用于重置 DDLWorker 状态，在 host ID 更新后可用于刷新副本活动状态。[#93780](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93780) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)).
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+### 数据湖 \{#data-lakes-improvements\}
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+* 新增了对 DeltaLake 删除向量的支持。[#93852](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93852) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* `deltaLakeCluster` 现在也支持删除向量。[#94365](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94365) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* DeltaLake 现已支持 macOS。[#95985](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95985) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* DeltaLake 现在会从元数据中获取 `count()` 结果，并在 `system.tables` 中显示正确的表统计信息 (总字节数/总行数) 。[#96190](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96190) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 从 `system.tables` 查询 DeltaLake 表时，将跳过对象存储读取。[#95899](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95899) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 新增了 `SYSTEM RELOAD DELTA KERNEL TRACING ` 命令，用于调试 delta-kernel 日志。[#96763](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96763) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 如果 Glue 元数据中未指定 `metadata_location`，现在会自动推断 Iceberg 表元数据的位置。[#91994](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91994) ([Andrey Zvonov](https://github.com/zvonand)).
+* Iceberg manifest File 中的条目现在会解析 position delete File 名称的下界和上界，从而改进数据 File 的选择。[#93980](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93980) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+* 为 Iceberg 表启用了 `PREWHERE` 优化。[#95476](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95476) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 在 Iceberg 表中，数据 File 读取器和 position delete File 读取器现在共享线程和内存限制。[#94701](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94701) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* 新增了对 Iceberg 表 `ALTER TABLE RENAME COLUMN` 的支持。[#97455](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97455) ([murphy-4o](https://github.com/murphy-4o)).
+* 为数据湖新增了 Google Cloud Storage 支持。[#93866](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93866) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 使用 Unity Catalog 时，S3 访问 token 现在会在长时间运行的查询期间动态刷新。[#95069](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95069) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)).
+* 新增了通过 `aws_role_arn` 和 `aws_role_session_name` 设置基于角色访问 Glue 目录的能力。[#90825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90825) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
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+### S3Queue \{#s3queue-improvements\}
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+* S3Queue 现在可在有序模式下跟踪 hive 分区。[#81040](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/81040) ([Anton Ivashkin](https://github.com/ianton-ru)).
+* 重构了带分桶的 S3Queue 有序模式处理流程，减少了 Keeper 请求数量并提升了性能。[#92889](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92889) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 为 S3Queue 有序模式增加了更通用的分区支持。[#94321](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94321) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* 为有序模式下的 S3Queue 增加了基于分区键的分桶功能。[#94698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94698) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+* S3Queue 现已通过 `keeper_path` 设置支持辅助 ZooKeeper。[#95203](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95203) ([Diego Nieto](https://github.com/lesandie)).
+* S3(Azure)Queue 有序模式现在可通过跟踪限制来清理失败节点。[#94412](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94412) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+### S3 和对象存储 \{#s3-and-object-storage-improvements\}
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+* S3 `x-amz-server-side-encryption` 标头不再传递到 `HeadObject`、`UploadPart` 和 `CompleteMultipartUpload` 请求中。[#64577](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/64577) ([Francisco J. Jurado Moreno](https://github.com/Beetelbrox)).
+* 现在可在用于 S3 表引擎和 `s3` 表函数的命名集合中指定 `storage_class_name`。[#91926](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91926) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+* 修复了在使用实例 profile 凭证运行大量并发 S3 查询时 EC2 元数据端点遭到限流的问题——凭证提供程序现已缓存，并在所有查询中共享。[#92891](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92891) ([Sav](https://github.com/sberss)).
+* 为 AWS S3 C++ SDK 增加了对 MinIO 的兼容性支持，并为 MinIO 特有错误添加了错误码映射，提升了自托管 MinIO 集群的可靠性。[#93082](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93082) ([XiaoBinMu](https://github.com/Binnn-MX)).
+* 改进了 S3 身份验证错误消息，增加了检查凭证的提示信息。[#95648](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95648) ([Gerald Latkovic](https://github.com/batkovic75)).
+* Azure Blob 存储 现在在原生复制因任何错误失败时，都会回退到读写复制 (此前仅在 Unauthorized 时回退) 。[#92888](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92888) ([Smita Kulkarni](https://github.com/SmitaRKulkarni)).
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+### 函数 \{#functions-improvements\}
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+* `avg()` 现在支持将 `Date`、`DateTime` 和 `Time` 类型的值用作参数。[#87845](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87845) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+* `mapContainsKeyLike` 和 `mapContainsValueLike` 现在可以利用 `mapKeys()` 或 `mapValues()` 上的文本索引。[#93049](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93049) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)) 。
+* `flipCoordinates` 现在支持 `Geometry` 类型。[#93303](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93303) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)) 。
+* 移除了 `hasAnyTokens` 和 `hasAllTokens` 函数原有的 64 个 token 限制。[#95152](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95152) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)) 。
+* 新增 `distanceCosine`，作为 `cosineDistance` 的别名，与其他距离函数保持一致。[#96065](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96065) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)) 。
+* 在 ClickHouse KQL 中新增了 `iif` 函数。[#94790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94790) ([happyso](https://github.com/sunyeongchoi)) 。
+* `use_variant_as_common_type` 现已默认启用，允许在 `Array`、`UNION` 查询以及 `if`/`multiIf`/`case` 分支中使用不兼容的类型。[#90677](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90677) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+
+### 设置和配置 \{#settings-and-configuration-improvements\}
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+* `use_skip_indexes_on_data_read` 现已默认启用。[#93407](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93407) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)) 。
+* 新增 `add_minmax_index_for_time_columns` 设置——启用后，会自动为所有 `Date`、`Date32`、`Time`、`Time64`、`DateTime` 和 `DateTime64` 列创建 minmax 索引。[#93355](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93355) ([Michael Jarrett](https://github.com/EmeraldShift)) 。
+* 新增 `materialize_statistics_on_merge` 设置 (默认启用) ，用于控制是否在合并期间物化统计信息。[#93379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93379) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)) 。
+* 新增了 `input_format_binary_max_type_complexity` 设置，用于限制二进制格式中可解码的类型节点总数，防止恶意负载。[#92519](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92519) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)) 。
+* 新增 `trace_profile_events_list` 设置，用于将 `trace_profile_event` 跟踪限制为特定的事件名称。[#92298](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92298) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 新增了 `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` 设置，以允许 JSON 中出现重复路径，其中一个为字面量，另一个为嵌套对象，从而与在强制实施路径去重之前创建的数据保持向后兼容。[#93604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93604) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+* 新增了 MergeTree 设置 `merge_max_dynamic_subcolumns_in_compact_part` 和查询级设置 `max_dynamic_subcolumns_in_json_type_parsing`，用于在合并和解析期间限制 JSON 列中的动态子列。[#94184](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94184) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+* 新增 `use_statistics` 作为 `allow_statistics_optimize` 的别名，与 `use_primary_key` 和 `use_skip_indexes` 一致。[#94366](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94366) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)) 。
+* 为 Numbers-to-Enum 转换启用了 `input_format_numbers_enum_on_conversion_error`，以检查元素是否存在。[#94384](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94384) ([Elmi Ahmadov](https://github.com/ahmadov)) 。
+* 新增了一项设置：当某个表配置了行策略，但没有任何策略适用于当前用户时，抛出异常，以便发现潜在的配置问题。[#95014](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95014) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)) 。
+* `enable_max_bytes_limit_for_min_age_to_force_merge` 现已在兼容性版本 26.2 及以上中默认启用。[#95917](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95917) ([Christoph Wurm](https://github.com/cwurm)) 。
+* `core_dump.size_limit` 现已支持热重载，无需重启服务器。 [#96524](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96524) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)) 。
+* 重新加载配置时，现在会保留命令行覆盖项。[#80295](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/80295) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 为服务器日志新增了复合轮转策略 (大小 + 时间) 。[#87620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87620) ([Jianmei Zhang](https://github.com/zhangjmruc)) 。
+* 现在可根据分区片段数量 (`distributed_index_analysis_min_parts_to_activate`) 和索引大小 (`distributed_index_analysis_min_indexes_size_to_activate`) 启用分布式索引分析。[#95216](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95216) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+* 统计信息缓存现已默认启用，更新周期为 300 秒。[#95841](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95841) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)) 。
+* `path` 配置参数现在会在启动时按相对于工作目录的方式解析，从而避免将数据目录放置在异常位置。[#96305](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96305) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 系统表与监控 \{#system-tables-and-monitoring-improvements\}
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+* 在 `system.mutations` 中新增了 `parts_postpone_reasons` 列，以增强诊断能力。[#92206](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92206) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)) 。
+* 在 `system.data_skipping_indices` 中新增了 `creation` (implicit/explicit) 列。[#92378](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92378) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+* 正在运行的任务现在会显示在 `system.background_schedule_pool` 及对应的日志表中。[#92587](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92587) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+* 新增了 `QueryNonInternal` 指标，用于跟踪正在执行的非内部查询数量，从而帮助根据 `max_concurrent_queries` 限制监控并发情况。[#94284](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94284) ([Ashwath Singh](https://github.com/ashwath)) 。
+* 新增了一个异步指标，用于记录运行时间最长的 merge 的已耗时长。[#94825](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94825) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+* 在 `query_log` 中新增了 `connection_address` 和 `connection_port`，用于反映底层物理连接信息 (在通过代理连接时很有用) 。[#95471](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95471) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)) 。
+* 为 `system.crash_log` 增加了更多信息。[#94112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94112) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)) 。
+* 为 `system.aggregated_zookeeper_log` 增加了组件名称。[#95882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95882) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+* 新增了 `system.tokenizers` 表，用于显示所有可用的 tokenizer。[#96753](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96753) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)) 。
+* 新增了 `system.jemalloc_stats` 表和 `/jemalloc.html` HTTP 端点，用于交互式可视化 jemalloc 内存分配器统计信息。[#97077](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97077) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+* 新增了 `system.jemalloc_profile_text` 表，用于读取和分析 jemalloc 堆 profile，支持 raw、symbolized 和 collapsed 输出格式。[#97218](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97218) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+* 在 `system.part_log` 中为 `MUTATE_PART` 和 `MUTATE_PART_START` 事件新增了 `mutation_ids`。[#93811](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93811) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)) 。
+* 嵌套的全局服务器设置 (例如 `logger.level`) 现在会在 `system.server_settings` 中部分显示。[#94001](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94001) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)) 。
+* `view_duration_ms` 现在显示的是组处于活跃状态的时长，而不是各线程持续时间之和。[#94966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94966) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)) 。
+* `system.blob_storage_log` 现已可用于 Azure Blob 存储、Local 和 HDFS。新增了 `error_code` 列。[#93105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+* 现在会记录慢于平均水平的后台任务，并且阈值可配置 (`background_schedule_pool_log.duration_threshold_milliseconds`，默认 30ms) 。[#92965](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92965) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+* URL 存储中的密码不再显示在查询日志中。[#93245](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93245) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
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+### ClickHouse Keeper \{#clickhouse-keeper-improvements\}
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+* 如果日志早于最后一个已提交的索引，现可正确处理 Keeper 日志条目中的空缺。[#90403](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90403) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 为 Keeper 请求新增了 OpenTelemetry 追踪。[#91332](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91332) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* 新增 Keeper 指标：`KeeperChangelogWrittenBytes`、`KeeperChangelogFileSyncMicroseconds`、`KeeperSnapshotWrittenBytes`、`KeeperSnapshotFileSyncMicroseconds`、`KeeperBatchSizeElements` 和 `KeeperBatchSizeBytes`。[#92149](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92149) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+* `CHECK_STAT` 和 `TRY_REMOVE` Keeper 扩展现已默认启用。[#93886](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93886) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)).
+* 当 Keeper 检测到损坏的快照或不一致的变更日志时，现在会抛出异常而不是直接中止，从而需要人工干预，以实现更安全的恢复。[#94168](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94168) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 为 `getChildren` Keeper 请求新增了 `with_data` 和 `with_stat` 扩展，支持在一次操作中获取子节点及其数据和统计信息。[#94826](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94826) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* 新增了对 Keeper 配置错误的检查，此类错误可能导致集群组建失败。[#94682](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94682) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* 新增了对 `with_data` Keeper 扩展的支持，以改进 Database Replicated 中的表获取。[#96090](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96090) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)).
+* 现在可通过 `system.zookeeper` 向辅助 ZooKeeper 写入数据。[#92092](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92092) ([RinChanNOW](https://github.com/RinChanNOWWW)).
+
+### 内存管理 \{#memory-management-improvements\}
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+* 优化了文件系统缓存的空间预留——现在收集淘汰候选项时无需持有独占锁。[#82764](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/82764) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 为远程表引擎/函数的文件系统缓存读缓冲区启用了并行读取。[#71781](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/71781) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+* 通过启用 jemalloc 脏页的即时清理，降低了非 Linux 系统上的内存占用。[#93360](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93360) ([Eduard Karacharov](https://github.com/korowa)).
+* jemalloc 脏页清理现在会在独立于主 MemoryWorker 线程的单独线程中运行。新增了 `memory_worker_purge_total_memory_threshold_ratio` 配置，用于根据总内存使用率执行清理。[#94902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94902) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 当 ClickHouse 持续处于内存压力下时，现在会动态禁用 jemalloc 脏页衰减。[#95145](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95145) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+* 在从 MergeTree 读取数据前新增了显式内存消耗检查，并基于生产环境经验调低了线程池队列大小。[#94692](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94692) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 现在会在用户身份验证之前检查总内存限制；如果超出限制，则抛出 `memory limit exceeded`。[#95003](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95003) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)).
+* 修复了查询条件缓存的内存统计不正确的问题。[#95478](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95478) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 提高了在聚合/排序期间溢写到磁盘时，对查询内存用量检测的稳健性。[#92500](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92500) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 调度器现在会在 CPU 资源饥饿时优先调度 MemoryWorker 线程，以保护进程。[#94864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94864) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
+* 修复了 ClickHouse 在某些情况下从表读取数据时未遵守内存限制的问题。[#93715](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93715) ([Nikita Mikhaylov](https://github.com/nikitamikhaylov)).
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+### 数据格式 \{#data-formats-improvements\}
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+* Parquet 读取器现在支持将 `Tuple` 或 `Map` 列读取为 JSON。[#92864](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92864) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321))。
+* Parquet 读取器现在支持空元组。[#92868](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92868) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321))。
+* 在 Arrow/ArrowStream 格式中，`Date` 类型现在会序列化为 Arrow 原生的 `date32` 类型 (此前为 `uint16`) 。可通过 `output_format_arrow_date_as_uint16` 设置恢复旧行为。[#96860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96860) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))。
+* `Hash` 输出格式现在不再依赖于数据块大小。[#94503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))。
+* Pretty JSON 格式中的简单类型不再分行输出。[#93836](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93836) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar))。
+* schema 推断 现在会遵循 `allow_experimental_nullable_tuple_type`：启用后，缺失的嵌套对象可以变为 `NULL`，而不是由 `NULL` 元素组成的元组。[#95525](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95525) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp))。
+* SQL 格式化器现在会在 `AS SELECT` 之前输出 `COMMENT`，而不是将 `SELECT` 包裹在括号中。[#96293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96293) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))。
+* 使用 simdcomp 优化了 postings list 的压缩。[#92871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92871) ([Peng Jian](https://github.com/fastio))。
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+### 备份与恢复 \{#backup-and-restore-improvements\}
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+* 新增 `backup_data_from_refreshable_materialized_view_targets` 备份设置，用于控制是否备份可刷新的物化视图的数据。采用 `APPEND` 刷新策略的 RMV 目标始终会被备份。[#93658](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93658) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)).
+* 在 `BACKUP`/`RESTORE` 中新增支持 S3 和 Azure Blob Storage 中通过 SQL 定义的命名集合。[#94605](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94605) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
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+### 命名集合和字典 \{#named-collections-and-dictionaries\}
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+* 现在允许在 MongoDB 表函数中重写命名集合参数。[#89616](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89616) ([vanchaklar](https://github.com/vanchaklar)) 。
+* 已为 YTsaurus 字典和表启用命名集合。[#94582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94582) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)) 。
+* 现在可以为 YTsaurus 动态表字典源传入列描述。[#92391](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92391) ([MikhailBurdukov](https://github.com/MikhailBurdukov)) 。
+* 显式指定时，现在会显示参数化视图的 schema。[#90220](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90220) ([Grigorii Sokolik](https://github.com/GSokol)) 。
+
+### 去重 \{#deduplication-improvements\}
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+* 调整了 `insert_select_deduplicate` 设置，新增了向后兼容选项。[#92951](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92951) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
+* 现在，在涉及 materialized view 时，也支持将去重与异步插入配合使用。[#93957](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93957) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)).
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+### 其他改进 \{#other-improvements\}
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+* 改进了 `SYSTEM INSTRUMENT ADD/REMOVE` 的使用体验：现在函数名使用字符串字面量，所有匹配的函数都会被修补，并且 `REMOVE` 也支持 `function_name`。[#93345](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93345) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)).
+* 新增了用于可暂停 failpoint 的 `SYSTEM NOTIFY FAILPOINT`，以及用于 PAUSE/RESUME 的 `SYSTEM WAIT FAILPOINT`。[#92368](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92368) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+* 现在，`system.trace_log`、`system.symbols` 以及 `demangle` 函数中的 C++ 函数名都能正确显示。[#93075](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93075) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* jemalloc profile 现在会连同符号信息一起写入，因此生成堆 profile 时不再需要二进制文件。[#93099](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93099) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 修复了将表附加到 `MaterializedPostgreSQL` 数据库时，如果 `dropReplicationSlot` 在栈展开过程中抛出异常会导致崩溃的问题。[#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 修复了 `CREATE TABLE` 失败时可能留下残留内容的问题。[#94174](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94174) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 修复了使用受密码保护的 TLS 密钥时访问未初始化内存的问题。[#94182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94182) ([Konstantin Bogdanov](https://github.com/thevar1able)).
+* 当 `alter table ... modify setting ...` 在获取锁时超时，现在会返回超时错误，而不是逻辑错误。[#93856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93856) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)).
+* 改进了 CPU 分析器和实时分析器在套接字超时场景下的互操作性。[#96601](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96601) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)).
+* 为发布构建启用了快速 libcxx 加固 (主要是越界检查) ，且没有明显的性能影响。[#94757](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94757) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+
+## 性能改进 \{#performance-improvements\}
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+### JOIN 性能 \{#join-performance\}
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+* 通过为 `ColumnVector::replicate` 实现动态分派，加快了部分哈希 JOIN 操作。 [#79573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/79573) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 现在可将更多过滤条件下推到 JOIN 中。 [#85556](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/85556) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 当过滤条件仅使用单侧输入时，扩展了从 JOIN `ON` 条件中下推过滤条件的能力，现支持 `ANY`、`SEMI` 和 `ANTI` JOIN。 [#92584](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92584) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 现在可使用等价集为 `SEMI JOIN` 下推过滤条件。 [#92837](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92837) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+* 对 `ParallelHashJoin` 中复杂谓词下未匹配行的处理进行了并行化，由 `parallel_non_joined_rows_processing` 设置控制 (默认启用) 。 [#92068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92068) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+* 当右侧为空时，哈希 JOIN 现在会完全跳过读取左侧，从而避免因高开销过滤或聚合造成的不必要工作。 [#94062](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94062) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+* `RIGHT OUTER` JOIN 现已支持 JOIN 运行时过滤器。 [#96183](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96183) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)).
+* 现在会将 PREWHERE 优化推迟到 JOIN 运行时过滤器优化之后，从而使运行时过滤器也能下推到 PREWHERE。 [#95838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95838) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+
+### 查询优化 \{#query-optimization\}
+
+* 当分区键与排序键相同或为其前缀时，已禁用窗口函数的排序顺序优化，从而提升并行执行性能。[#87299](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87299) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 现在会将外层过滤条件下推到视图中，从而允许在本地和远程节点上都应用 PREWHERE。[#88316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88316) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+* 优化了小数形式的 `LIMIT` 和 `OFFSET` 的性能与内存使用。[#91167](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91167) ([Ahmed Gouda](https://github.com/0xgouda)).
+* 不再对虚拟列上的常量过滤条件进行冗余求值。[#91588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91588) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* 主键中的任意确定性表达式 (例如 `ORDER BY cityHash64(user_id)`) 现在都可用于数据跳过。ClickHouse 会将该表达式应用于查询常量，并将结果用于带有 `=`、`IN` 和 `has` 的主键索引查找。对于单射表达式，还支持其否定形式 (`!=`、`NOT IN`、`NOT has`) 。[#92952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92952) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+* 按序读取优化现在能够识别因 `WHERE` 条件而成为常量的 `ORDER BY` 列，从而实现高效的逆序读取。这有利于多租户查询，例如 `WHERE tenant='42' ORDER BY tenant, event_time DESC`。[#94103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94103) ([matanper](https://github.com/matanper)).
+* 对于使用主键条件并后接 skip 索引的 `FINAL` 查询，`PrimaryKeyExpand` 步骤现在仅检查最初筛选出的主键范围。[#94903](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94903) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+* 惰性物化优化现已应用于 `UNION ALL` 查询的所有分支，而不仅仅是第一个分支，从而减少了从不同 MergeTree 表中组合多个已排序且带 LIMIT 的读取这类查询的 I/O。[#96832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96832) ([Federico Ginosa](https://github.com/menxit)).
+
+### 函数和聚合性能 \{#function-and-aggregation-performance\}
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+* JIT 编译现已覆盖更多函数。[#88770](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88770) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 优化了 `distinctJSONPaths` 聚合函数，使其只读取数据分区片段中的 JSON 路径，而不是整个 JSON 列。[#92196](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92196) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+* 当相同元素经常连续出现时，优化了 `uniqExact` 的性能。[#93268](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93268) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 针对全 ASCII 的输入值优化了 `isValidASCII`。[#93347](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93347) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)).
+* 在可能的情况下通过批量插入 (非 null、非 `-If`、无 `GROUP BY`、无 `IPv6` 或 `String`) ，提升了数值类型上 `uniq` 的性能。[#95904](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95904) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### 存储与 I/O 性能 \{#storage-and-io-performance\}
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+* 修复了 Parquet Reader V3 Prefetcher，使其采用更快的随机读逻辑。[#91435](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91435) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+* 提升了 `icebergCluster` 的性能。[#91537](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91537) ([Yang Jiang](https://github.com/Ted-Jiang)).
+* 通过启用自适应写入缓冲区，降低了带有 Wide 分区片段的超宽表在 `INSERT` 和合并期间的内存占用。同时还为加密磁盘增加了自适应写入缓冲区支持。[#92250](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92250) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 通过减少搜索的 token 数量，提升了使用文本索引和 `sparseGrams` tokenizer 的全文检索性能。[#93078](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93078) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 在 x86 上通过动态分派加快了 T64 编解码器的压缩速度。[#95881](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95881) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 加快了 x86 上 32 字节数据块的 LZ4 解压速度。[#96778](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96778) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 文本索引直接读取优化现已部分可用——带有物化文本索引的分区片段将使用该索引，而未带有该索引的分区片段则会回退到原始过滤表达式。[#96411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96411) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+* 通过删除不必要的数据复制，并为数值列启用向量化的最小值/最大值计算，优化了 `INSERT` 期间的 minmax 跳过索引计算。[#97392](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97392) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+* 为系统日志表添加了时间列上的 `minmax` 二级索引，以及 `query_id`/`initial_query_id` 列上的 `bloom_filter` 索引，以加快过滤速度。[#96712](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96712) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 避免了在未启用去重时 `INSERT` 出现内存占用回归。[#96503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96503) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+### 内存优化 \{#memory-optimization\}
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+* 在未启用高亮和 `VALUES` 解析时，移除未使用的字段，降低了 `ASTLiteral` 的内存占用。 [#93974](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93974) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 引入了专用的 Enum AST 类，将值参数存储为字符串/整数对，而不是通用的 `ASTLiteral` 子节点，从而降低内存消耗。 [#94178](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94178) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 通过将列名直接存储为字符串，而不是存储在通用 AST 字面量节点中，优化了具名元组 AST 对象的内存占用。 [#94704](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94704) ([Ilya Yatsishin](https://github.com/qoega)).
+* 将 `CachedOnDiskReadBufferFromFile` 结构的大小缩小了约 50 倍。 [#96098](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96098) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+* 当表为空时，`HashTable::resize` 不再复制旧数据。 [#96180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96180) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
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+### 内部优化 \{#internal-optimizations\}
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+* 在查询流水线内部进行数据分区时采用了 “fastrange” (Daniel Lemire) 方法，提升了并行排序和 JOIN 的性能。[#93080](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93080) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+* 通过增加额外的链接器选项，进一步改进了去虚拟化。[#94737](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94737) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)).
+* 通过批量处理 ZooKeeper 请求，提升了包含大量分区片段的 `ReplicatedMergeTree` 表的克隆副本性能。[#94847](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94847) ([c-end](https://github.com/c-end)).
+* 通过切换到更快的哈希算法和无锁计数器，将 `observeOperations` 导致的 ZooKeeper 接收线程 CPU 消耗降低了 20% 以上。[#95962](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95962) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
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+## 问题修复 \{#bug-fixes\}
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+ 所有错误修复 (点击展开)
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+ ### JOIN 修复
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+ * 修复了在应用 outer-to-inner join 优化时，Join 存储引擎出现的 `INCOMPATIBLE_TYPE_OF_JOIN` 错误。[#84292](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84292) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了在包含多个使用 `USING` 子句且启用 `join_use_nulls` 的 JOIN 查询中的逻辑错误。[#92251](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92251) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了在使用 `join_use_nulls` 时对 join 进行重排序过程中出现的逻辑错误。[#92289](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92289) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 修复了 `join_on_disk_max_files_to_merge` 设置可能引发崩溃的问题。[#92335](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92335) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)) 。
+ * 修复了将外连接转换为内连接时，因不必要地修改查询计划而导致的 `LOGICAL_ERROR`。同时放宽了优化的适用条件，使其在连接过程中对聚合键使用单射函数时也能生效。[#92503](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92503) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 修复了在常量条件下执行多个 join 且启用 `join_use_nulls` 时的逻辑错误。[#92892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92892) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了 `full_sorting_join` 在 `LowCardinality(Nullable(T))` 列上出现 `NULL != NULL` 的问题。[#92924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92924) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 修复了右侧连接键为稀疏列时 join 结果不正确的问题。[#93038](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93038) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)).
+ * 修复了 `LEFT ANTI JOIN` 带有额外后置条件时运行时过滤器无法正确工作的问题。[#91824](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91824) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 修复了在带有右侧表总计的查询中使用运行时过滤器时出现的逻辑错误。[#93330](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93330) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 修复了在某些情况下会触发的逻辑错误：由于错误返回了重复的 const 列，在将 join 运行时过滤器添加到查询计划时会触发该错误。[#93144](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93144) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+ * 修复了 `__applyFilter` 函数的一个问题：该函数由 join 运行时过滤器使用，并会在某些合法情况下返回 `ILLEGAL_TYPE_OF_ARGUMENT`。[#93187](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93187) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+ * 修复了在与已填充数据的右表进行连接时未添加运行时过滤器的问题。[#93211](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93211) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 修复了在启用运行时过滤器且参与 JOIN 的表多次返回同一列时出现的 `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` 错误。[#93526](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93526) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)).
+ * 修复了在 `Merge` 表上应用 Join 运行时过滤器时，`FilterStep` 未被正确添加的问题。[#94021](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94021) ([Alexander Gololobov](https://github.com/davenger)) 。
+ * 修复了在带有 `USING` 子句的 `Join` 存储执行 join 操作时，将类型转换为超类型的问题。[#94000](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94000) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)) 。
+ * 修复了使用并行副本的查询以及与非 MergeTree 表进行 JOIN 时的问题。[#93902](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93902) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)).
+ * 修复了运行时过滤器中 Nullable join 列的竞争条件问题。[#95775](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95775) ([Hechem Selmi](https://github.com/m-selmi)) 。
+ * 修复了 `Join` 表中使用 `Nullable(String)` 键时空字符串变为 `NULL` 的问题。[#96002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了对空 MergeTree 表使用 `direct` JOIN 算法时出现的 `NOT_SUPPORTED` 错误。[#95935](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95935) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了一个问题：当外连接与多个 INNER JOIN 组合使用，且外连接的 `ON` 条件引用了多个先前已连接表中的列时，由于非法的连接重排序，查询会返回错误结果。[#96193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96193) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了包含 Nullable 子字段的 Tuple 列中的运行时过滤器异常。[#96509](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96509) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了包含 CROSS JOIN 且启用并行副本的查询返回错误结果的问题。[#96848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96848) ([Igor Nikonov](https://github.com/devcrafter)) 。
+ * 修复了 `arrayJoin` 在与 INNER JOIN 和 WHERE 子句一起使用时产生重复行的问题，其原因是部分谓词下推错误地将包含 `arrayJoin` 的过滤条件下推到了 JOIN 之下。[#96989](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96989) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了这样一个 `LOGICAL_ERROR`：当 `WHERE` 子句中的 `arrayJoin` 引用了 JOIN 两侧的列时，会触发该错误。[#97239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97239) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在带有 USING 的 JOIN 中，于 VALUES 子句内的 Lambda 函数中使用匹配器 (`*`) 时的逻辑错误。[#95661](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95661) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)).
+ * 修复了当 `USING` 列类型不同时，matcher (`*`、`table.*`) 与 `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` 中可能存在的逻辑错误。[#95808](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95808) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了 `analyzer_compatibility_join_using_top_level_identifier` 与 ALIAS 列有关的逻辑错误。[#97297](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97297) ([Vladimir Cherkasov](https://github.com/vdimir)) 。
+ * 修复了旧分析器在使用带有重复别名的 JOIN 时发生崩溃的问题。[#96405](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96405) ([Ilya Golshtein](https://github.com/ilejn)) 。
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+ ### 查询与分析器修复
+
+ * 修复了一个 bug：在插入期间，预定义查询处理程序会将末尾空白字符解释为数据。 [#83604](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/83604) ([Fabian Ponce](https://github.com/FabianPonce)).
+ * 修复了在仅修改元数据的 ALTER 操作 (例如扩展 Enum 元素) 后，带有投影的聚合会抛出异常的问题。[#84143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/84143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `count_distinct_optimization` 在窗口函数和多参数场景下的处理问题。[#92376](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92376) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 修复了 `arrayElement` 在使用否定字面量时 AST 格式不一致的问题。[#92293](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92293) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了 `NOT IN` 在使用非常量数组参数时返回错误结果的问题。[#93314](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93314) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+ * 修复了涉及 `Nothing` 类型的空值安全比较错误。[#91884](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91884) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+ * 修复了由 `use_top_k_dynamic_filtering` 优化导致的 `Not found column` 错误。[#93316](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93316) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)) 。
+ * 修复了在存在标量关联子查询时，错误移除子查询中未使用列的问题。[#93273](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93273) ([Dmitry Novik](https://github.com/novikd)).
+ * 修复了 `optimize_inverse_dictionary_lookup` 在键为有符号整数类型时对分布式查询不起作用的问题。[#93848](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93848) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 修复了分布式 `remote()` 查询中 `lag`/`lead` 无法工作的问题。[#93858](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93858) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp))。
+ * 修复了在 `WHERE` 中使用 `not match(...)` 时数据跳过逻辑中的一个缺陷，该缺陷会导致结果错误。[#92726](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92726) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了一个缺陷：在 `WHERE` 中使用 `not materialize(...)` 或 `not CAST(...)` 时，数据跳过逻辑会导致结果错误。[#93017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93017) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 修复了在 `has` 函数中使用空数组时进行索引分析出现的逻辑错误。[#92995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92995) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了在极少数情况下，对 `Map` 列使用空元组时出现的逻辑错误。[#93814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93814) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了使用 PK 分片且带有恒假条件的查询会失败的问题。[#92815](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92815) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)) 。
+ * 修复了在合并本地表与远程/分布式表时，`Merge` 表引擎的查询计划对 `hostName()` 抛出 `ILLEGAL_COLUMN` 的问题。[#93286](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93286) ([Jinlin](https://github.com/withlin)).
+ * 修复了在带别名的表上使用 `Merge` 引擎时出现的 `NO_SUCH_COLUMN_IN_TABLE` 错误。[#92910](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92910) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了 `SELECT` 查询在针对多个列的谓词使用 Bloom 过滤器 skip 索引，且同时包含 `OR` 和 `NOT` 条件时返回结果不一致的问题。[#94026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94026) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * 修复了在过滤器包含子列时应用投影的问题。[#93141](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93141) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了在合并期间重建投影时 `_part_offset` 损坏的问题，并通过避免不必要的读取优化了投影处理流程。[#93827](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93827) ([Amos Bird](https://github.com/amosbird)) 。
+ * 防止实际上作为同一列别名的不同插值列在数据块中折叠到同一列。[#93197](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93197) ([Yakov Olkhovskiy](https://github.com/yakov-olkhovskiy)) 。
+ * 在合并期间重建投影时，会移除未使用的列，从而降低内存占用，并减少临时分区片段的生成。[#93233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93233) ([Nikolai Kochetov](https://github.com/KochetovNicolai)) 。
+ * 修复了在分布式查询中使用负数 `LIMIT/OFFSET` 时，在某些情况下出现的逻辑错误。[#95357](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95357) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了在分布式查询中使用小数 `LIMIT/OFFSET` 时，在某些情况下出现的逻辑错误。[#96475](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96475) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 修复了在启用 `transform_null_in` 时，`IN` 函数处理 `NULL` 值时返回错误结果的问题。[#95674](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95674) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了仅包含单个列引用的 `IN (col)` 在执行时会报 `UNSUPPORTED_METHOD` 错误的问题。[#97646](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97646) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在聚合参数为 `LowCardinality(Nullable)` 时，`optimize_syntax_fuse_functions` 将 `sum`/`count`/`avg` 重写为 `sumCount()` 的问题。[#96239](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96239) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)).
+ * 修复了 `not IN` 和 `not has` 函数中的错误分区裁剪问题。[#96241](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96241) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了由 prewhere 中的 lambda 表达式引起的 prewhere 过滤错误。[#95395](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95395) ([Xiaozhe Yu](https://github.com/wudidapaopao)).
+ * 修复了查询分析器中的 `LOGICAL_ERROR`：在预期应为具体值的位置传入了 lambda 表达式时会触发该错误。 [#96892](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96892) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了某些含 lambda 函数的表达式中的空指针解引用问题。[#96479](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96479) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在 CTE 和子查询中，每个子查询的 `SETTINGS` 未应用于 `file` 等表函数的问题。[#96882](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96882) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了针对 CTE 折叠常量时的查询条件缓存哈希冲突问题，该问题可能导致查询结果错误。[#96172](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96172) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在启用分析器的情况下，通过 `merge()` 表函数查询 ALIAS 列中包含 lambda 表达式的表时出现的 `BAD_ARGUMENTS` 错误。[#97551](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97551) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `EXCEPT ALL` 和 `INTERSECT ALL` 忽略行的重复次数、行为与其 `DISTINCT` 对应版本相同的问题。[#96876](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96876) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在 `WindowTransform` 中使用较大 `PRECEDING` 偏移量时触发的断言失败。[#96026](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96026) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在使用窗口函数时，结合 `group_by_use_nulls = 1` 和 `CUBE`/`ROLLUP`/`GROUPING SETS` 会出现异常的问题。[#96878](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96878) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `GROUPING SETS`、`group_by_use_nulls` 以及带有 `LowCardinality` 的 `Tuple` 之间的交互导致意外数据块结构的问题。[#96358](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96358) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `GROUP BY ... WITH ROLLUP/CUBE` 中的逻辑错误：当键在 `Nullable(Tuple(...))` 内包含 `LowCardinality(Nullable(...))` 时，会出现该问题。[#97647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97647) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `IfTransformStringsToEnumPass` 中的断言失败，该问题发生在 `if` 或 `transform` 返回 `Nullable(String)` 时。[#97002](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97002) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在 `optimize_inverse_dictionary_lookup` 重写 `dictGet(...)` 谓词时，未被授予 `CREATE TEMPORARY TABLE` 权限的用户遇到的 `ACCESS_DENIED` 问题。[#97484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97484) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 修复了一个少见场景下的 `if` 函数类型不匹配问题：在带有 PREWHERE 和类型推断的分布式查询中，`UInt64` 与 `Int32` 之间会出现类型不匹配。[#96012](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96012) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了涉及 `Bool` 类型的 JIT 编译查询问题。[#96013](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96013) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 JIT 已编译表达式在将 `DateTime` 转换为 `DateTime64` 时返回错误结果的问题 (例如，在 `CASE`/`if`/`multiIf` 中混用 DateTime 类型时) 。[#96879](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96879) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在 `formatDateTime` 中使用非固定宽度格式化器时“使用未初始化值”的问题。[#96133](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96133) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了使用不兼容类型调用 `indexOfAssumeSorted` 时触发的 `std::terminate` 问题。[#96877](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96877) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 除 `Geometry` 变体类型外，几何函数现在也接受各个几何子类型。[#97571](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97571) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在包含 row policy/PREWHERE 和 FINAL 的查询中，索引会影响结果的问题。[#97076](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97076) ([Yarik Briukhovetskyi](https://github.com/yariks5s)).
+ * 允许 read-in-order 优化使用行级策略。[#97538](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97538) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)) 。
+ * 修复了在 `QUALIFY` 子句中使用文本索引列时出现的 `LOGICAL_ERROR`。[#97313](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97313) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了一个潜在的崩溃问题：当 `WHERE` 子句中包含超过 32 个由 `AND`/`OR` 连接的表达式时，可能会发生崩溃。[#97698](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97698) ([Shankar Iyer](https://github.com/shankar-iyer)).
+ * 修复了在带有 `FINAL` 的表上使用 `indexHint` 进行星号展开时，`removeUnusedColumns` 优化中的数据块结构不匹配问题。[#97622](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97622) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了括号内带别名的元组字面量在 AST 格式化往返转换中的不一致问题。[#97418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97418) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `NOT (1, 1, 1)` 的 AST 格式不一致问题。[#97653](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97653) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### MergeTree 与存储修复
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+ * 如果文件系统不区分大小写，MergeTree 现会始终使用哈希值替换文件名。此前在 macOS 上，当列/子列名称仅大小写不同时，可能会导致数据损坏。[#86559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/86559) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * materialized view 现在会使用其创建所在的数据库作为执行上下文，因此可以在该视图的 SELECT 查询中省略显式的数据库限定。 [#88193](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/88193) ([Dmitry Kovalev](https://github.com/dk-github)).
+ * 在创建阶段，对 materialized view 内部的底层查询增加了完整的权限检查。[#89180](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/89180) ([pufit](https://github.com/pufit)) 。
+ * 修复了一个逻辑错误：当不带事务的变更修改了处于活动事务中的分区片段，而该事务随后被回滚时，会出现错误。[#90469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90469) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)).
+ * 修复了普通数据库转换为原子数据库后，`system.warnings` 未能正确更新的问题。[#90473](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90473) ([sdk2](https://github.com/sdk2)).
+ * 修复了在 `ATTACH AS REPLICATED` 时出现的 `LOGICAL_ERROR: Storage does not support transaction` 错误。[#91772](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91772) ([Shaohua Wang](https://github.com/tiandiwonder)) 。
+ * 修复了在对稀疏列执行变更且 `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization=0.0` 时可能出现的 `FILE_DOESNT_EXIST` 错误。[#92860](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92860) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了在通过 alter 将 `ratio_of_defaults_for_sparse_serialization` 更改为 `1.0` 后，稀疏列变更可能引发的 `FILE_DOESNT_EXIST` 错误。[#93016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93016) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了因共享分区片段的 TOCTOU 竞态而可能使用过期分区片段的问题。[#93022](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93022) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 在 MergeTree 中执行变更时继承源分区片段的序列化信息设置，修复了在数据类型序列化发生变化后，对已变更分区片段进行查询时可能返回错误结果的问题。[#92419](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92419) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了列与同名子列之间可能出现的冲突，该问题会导致序列化错误和查询失败。[#92453](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92453) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了向分区表达式包含子列的表中插入数据时出现的 `NOT_FOUND_COLUMN_IN_BLOCK` 问题。[#92905](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92905) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了在对源表执行 ALTER 时，MV 中子列可能丢失的问题。[#93276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93276) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了恢复带有去重竞态条件的 `ReplicatedMergeTree` 时出现的 `LOGICAL_ERROR`。[#93612](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93612) ([Pablo Marcos](https://github.com/pamarcos)) 。
+ * 修复了在直接反序列化期间使用稀疏列更新生存时间 (TTL) 时的问题，避免出现 `Unexpected type of result TTL column` 错误。[#93619](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93619) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 如有需要，在生存时间 (TTL) 聚合期间为 Set 表达式结果恢复 `LowCardinality` 包装。[#92971](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92971) ([Seva Potapov](https://github.com/seva-potapov)) 。
+ * 修复了 `ALTER TABLE REWRITE PARTS` 中出现的 `Cannot add action to empty ExpressionActionsChain` 问题。[#92754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92754) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 修复了使用 `ON CLUSTER` 时，`CREATE USER` 身份验证方法中的查询参数替换问题。[#92777](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92777) ([xiaohuanlin](https://github.com/xiaohuanlin)).
+ * 如果只读磁盘上有 MergeTree 表，启动时将不再尝试删除临时目录。[#92748](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92748) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了基于子列创建的 skip 索引的物化问题。[#93708](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93708) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 修复了 `CLEAR COLUMN` 在存在依赖索引时的问题。[#94057](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94057) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了在重启后 interserver 主机发生变化时无法附加 Replicated 数据库的问题。[#93779](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93779) ([Tuan Pham Anh](https://github.com/tuanpach)) 。
+ * 修复了 `CREATE TABLE ... AS urlCluster()` 与 `Replicated` 数据库引擎配合使用时的逻辑错误。[#92418](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92418) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复了 `REPLACE PARTITION` 与后台变更之间的竞态条件，该问题可能导致新旧数据同时可见。[#96955](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96955) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `REPLACE PARTITION` 与后台变更之间遗留的竞态条件，该问题可能导致旧数据重新出现。[#97105](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97105) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了一个问题：当 `PartCheckThread` 为已发生变更的分区片段重新将 `GET_PART` 放回队列时，变更会卡住。[#97162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在同一列上此前执行过轻量级更新后，`ALTER TABLE DROP COLUMN` 会失败的问题。[#96861](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96861) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修复了在轻量级更新过程中应用补丁分区片段时发生的空指针解引用问题。[#97583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97583) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 带有未知投影的分区片段不再被标记为永久丢失。[#95952](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95952) ([Mikhail Artemenko](https://github.com/Michicosun)) 。
+ * 修复了 `CREATE TABLE ... CLONE AS ...` 忽略源表完整限定名称的问题。[#96415](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96415) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)) 。
+ * 修复了在元数据变更期间，复制表中隐式重新生成索引的问题。[#96600](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96600) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 修复了带有别名列的隐式索引，并在创建前增加了全面验证。[#97115](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97115) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了这样一个问题：在 TTL 合并后，如果所有行都被过滤掉，通过 `_minmax_count_projection` 返回的 `min(timestamp)` 会变为纪元时间 (`1970-01-01`) 。[#96703](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96703) ([Raquel Barbadillo](https://github.com/rbarbadillo)).
+ * 修复了 `use_const_adaptive_granularity` 与 `index_granularity_bytes` 的固定组合 (非自适应粒度) 导致计算错误的问题。[#96143](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96143) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了使用 `ORDER BY ... LIMIT` 从采用非自适应索引粒度的表中读取时出现的 `Number of rows in lazy chunk does not match number of offsets` 异常。[#97270](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97270) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了零拷贝复制中的回归问题：共享分区片段可能会在其他副本完成拉取前被删除。[#95597](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95597) ([filimonov](https://github.com/filimonov)).
+ * 修复了 `SYSTEM RESTART REPLICA` 在表因非 ZooKeeper 异常而重新创建失败时导致该表从数据库中丢失，并在 `DatabaseReplicated` 中造成元数据摘要不匹配的问题。[#97276](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97276) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在 `ALTER TABLE MODIFY COLUMN` 更改列类型后构建列统计信息时触发的 `assert_cast` 异常。 [#97027](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97027) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 当表未定义任何统计信息时，ClickHouse 将不再尝试加载这些统计信息，从而避免不必要的开销。[#96233](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96233) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)) 。
+ * 修复了在等待分布式 DDL 的同时删除 Replicated 数据库时出现的 `There was an error: Cannot obtain error message` 逻辑错误。[#95664](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95664) ([Alexander Tokmakov](https://github.com/tavplubix)).
+ * 修复了 `KeyCondition` 中的逻辑错误：当表的主键可为空，且查询使用首个参数为常量的 `coalesce` 时，会出现该错误。[#96340](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96340) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
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+ ### 数据类型与序列化问题修复
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+ * 修复了从 Dynamic/JSON 类型读取 size 子列时可能出现的错误。[#95573](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95573) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了在 JSON 数组上应用 `tupleElement` 时发生的崩溃。[#95647](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95647) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar))。
+ * 修复了在 JSON 上执行带有嵌套路径的 `tupleElement` 时返回错误结果的问题。[#95907](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95907) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了 `tupleElement` 在处理带有类型提示的路径中的 JSON 时抛出异常的问题。[#97728](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97728) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了 JSON 数据类型中跳过路径的问题——此前，`JSON(SKIP path)` 会跳过所有以 `path` 为前缀的键 (甚至包括 `pathpath` 这样的键) ，可能导致数据丢失。现在只会跳过完全匹配的键。[#95948](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95948) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了在 JSON 中将 `type_json_allow_duplicated_key_with_literal_and_nested_object` 应用于类型化路径时的问题。[#97422](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97422) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了 JSON 类型中不兼容的带类型路径检查问题。[#92539](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92539) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了在 JSON 中为路径 'skip' 创建类型提示时的问题。[#92842](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92842) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了分析器中列别名内动态子列的解析问题。[#92583](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92583) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)).
+ * 修复了因对 Variant 列进行错误的就地过滤优化而导致的 `Nested columns sizes are inconsistent with local_discriminators` 错误。[#96410](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96410) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在 `GROUP BY` 中使用带有 `Variant` 参数的 `ifNull` 时的崩溃问题。[#96790](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96790) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `FunctionVariantAdaptor` 中的一处逻辑错误，该错误会影响需要常量参数的函数，如 `arrayROCAUC`。[#97116](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97116) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 修复了函数返回 `Nothing` 类型时 `FunctionVariantAdaptor` 中出现的 `LOGICAL_ERROR`。[#97213](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97213) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了将 NULL 与包含 LowCardinality 类型的 Variant 列进行比较时出现的逻辑异常。[#97379](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97379) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `concat` 中的 `LOGICAL_ERROR`：当某个参数包含内部具有 `LowCardinality` 的 `Variant` 类型时，会触发该错误。[#97654](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97654) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了将 `LowCardinality` 列转换为 `Nullable` 时结果错误的问题。[#96483](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96483) ([Nihal Z. Miaji](https://github.com/nihalzp)) 。
+ * 在启用 `cast_keep_nullable` 时，`CAST` 中的 `LowCardinality Nullable` 类型已得到正确处理。[#95747](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95747) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在对复杂嵌套类型进行类型转换时出现的 `ColumnNullable is not compatible with original` 异常。[#96924](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96924) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在 `Nullable(Tuple(... Nullable(T) ...))` 类型的子列上使用 `isNull`/`isNotNull` 时触发的 `LOGICAL_ERROR`。 [#97582](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97582) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 Array 转换为 `QBit` 时的 `LOGICAL_ERROR`。[#97413](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97413) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了同时读取稀疏列及其子列时的 `LOGICAL_ERROR`。[#97515](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97515) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了在带有 PREWHERE 的 Tuple 中读取稀疏 `Nullable(String)` 的 `.size` 子列时触发的 `LOGICAL_ERROR`。 [#97264](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97264) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `Set` 和 `MergeTreeIndexSet` 在处理包含内部稀疏子列的列时出现的断言失败问题。[#97493](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97493) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了对空元组列进行排序时可能出现的错误 `SIZES_OF_COLUMNS_DOESNT_MATCH`。[#92520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92520) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了原生 Parquet 读取器中 `DELTA_BYTE_ARRAY` 解码的缺陷，该缺陷会影响高重复度的字符串数据。[#91929](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91929) ([Daniel Muino](https://github.com/dmuino)).
+ * 修复了从 Parquet File 读取数据时的断言错误：当 `prewhere` 表达式的一部分在查询的其他位置被使用时，会触发该错误。[#90635](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90635) ([Max Kainov](https://github.com/maxknv)).
+ * 修复了 Parquet V3 原生读取器中的 `LOGICAL_ERROR`：当 PREWHERE 过滤器列包含非布尔型 UInt8 值时会触发该问题。[#96594](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96594) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了旧版读取器中的 Parquet schema 推断问题：当 JSON 列位于 Tuple 列之后时，会出现该问题。[#92867](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92867) ([Michael Kolupaev](https://github.com/al13n321)) 。
+ * 修复了在 glob schema 推断期间，将固定 schema 缓存到所有文件而非仅缓存到推断文件的问题。[#92006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92006) ([Pavel Kruglov](https://github.com/Avogar)) 。
+ * 修复了从空 File 读取 `ProtobufList` 格式时的问题，以及空表会生成虚假记录的问题。[#96007](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96007) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了 `Gorilla` 编解码器中的一个回归问题：当显式指定的大小与数据类型的大小不一致时，会触发该问题。[#96118](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96118) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * PostgreSQL 引擎现已能够正确读取 `BOOLEAN[]`。[#96006](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96006) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了从 SQLite 的 TEXT 列读取到 UUID 列时的逻辑错误。[#96016](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96016) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 SQLite 引擎中 `DateTime`、`Date`、`UUID` 等类型的类型转换问题。[#96017](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96017) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在针对 SQLite 和 PostgreSQL 的查询中，`FixedString` 值被错误转义的问题。[#96019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96019) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 新增 `input_format_numbers_enum_on_conversion_error` 设置，用于处理从 Numbers 转换为 Enums 时的转换错误。[#56240](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/56240) ([Nikolay Degterinsky](https://github.com/evillique)) 。
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+ ### 文本索引和跳数索引修复
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+ * 为防止产生错误的查询结果，已暂时禁用在包含超过 4,294,967,295 行分区片段的表上创建和物化文本索引。[#92644](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92644) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 修复了 MergeTree 表中文本索引在合并期间的多处崩溃问题。[#92925](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92925) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ))。
+ * 修复了基于复杂表达式 (如 `concat(col1, col2)`) 构建的文本索引在合并时出现的问题。[#93073](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93073) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 修复了当索引不包含 token 时，对数组列进行文本索引分析的问题。[#93457](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93457) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修复了重建基于子列创建的文本索引时的问题。[#93326](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93326) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修复了在存在重复搜索查询时从文本索引直接读取的问题。[#93516](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93516) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修复了 `has`、`mapContainsKey` 和 `mapContainsValue` 函数在文本索引分析中的不一致问题：此前是否使用文本索引可能会导致返回不同的结果。[#93578](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93578) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修正了 `system.parts` 中文本索引未压缩大小的计算。[#92832](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92832) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)).
+ * 修复了 `ngrambf_v1` 索引在 ngram 长度 > 8 时会抛出异常的问题。[#92672](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92672) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)) 。
+ * 修复了在非 UTF-8 数据上使用 `ngram_bf` 索引时会导致读取未初始化内存的问题。[#93663](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93663) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了向量相似性索引中的 `stack-use-after-scope` 问题。 [#96259](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96259) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了当 skip 索引表达式生成常量列时的逻辑错误。[#96880](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96880) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在创建表时将空表达式 `()` 用作索引而导致无效内存访问的问题。[#96363](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96363) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了在禁用 `use_primary_key` 且析取项数量极多时，索引分析中的释放后使用问题。 [#96112](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96112) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在轻量级更新中，当 `WHERE` 包含带有 `IN` 子句的子查询时主键索引的使用问题。[#92838](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92838) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 在验证 hypothesis 索引时，使用了正确的错误代码。[#92559](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92559) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
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+ ### 数据湖修复
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+ * 修复了单节点集群在 split-by-buckets 模式下从 Iceberg 读取时发生崩溃的问题。[#91553](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/91553) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了 Iceberg 中 ORDER BY 元组的问题。[#93225](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93225) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了 DataLakeCatalog 对 Azure ADLS Gen2 下发凭证的支持：可从 Iceberg REST 目录解析 `adls.sas-token.*` 键，并修复了 ABFSS URL 解析问题。 [#93477](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93477) ([Karun Anantharaman](https://github.com/karunmotorq)).
+ * 将 Iceberg 中的 `Date` 替换为 `Date32`。[#95322](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95322) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了 Iceberg 中 ORDER BY 引发的崩溃问题。[#96484](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96484) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了 Iceberg 分区相关问题。[#96620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96620) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了 Iceberg manifest 条目中在位置删除引用为 null 时数据 File 边界值错误的问题。[#96061](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96061) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * 为 Iceberg 中的根元数据 File 设置添加了更多校验检查。[#96754](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96754) ([Daniil Ivanik](https://github.com/divanik)).
+ * 凭据不再被记入 Iceberg 目录的日志中。[#96831](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96831) ([Konstantin Vedernikov](https://github.com/scanhex12)) 。
+ * 修复了压缩合并分区 Delta Lake 数据时的问题。[#95773](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95773) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了 RESTful 数据湖目录中 `auth_header` 无效导致 `system.tables` 无法正常工作的问题。[#96680](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96680) ([Han Fei](https://github.com/hanfei1991)) 。
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+ ### S3/Azure/对象存储修复
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+ * 修复了在存在非确定性函数时，S3 表引擎缓存分区键的问题。[#92844](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92844) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)) 。
+ * 修复了 `ReadBufferFromS3` 中在启用缓存时发生的断言失败。[#93809](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93809) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了 DiskObjectStorage 清理线程中可能发生的错误。[#87411](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/87411) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复了 `DiskObjectStorageTransaction` 中可能出现的死锁问题。[#93810](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93810) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了在出现大量错误时 DiskObjectStorage 清理线程可能失败的问题。[#94048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94048) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复了 `copyS3File` 中 multipart_tags 的数据竞争。[#97227](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97227) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 在对象存储的 File 类表 (S3、Azure) 上执行无效的 `ALTER UPDATE` 变更时，不再会导致 nullptr 解引用。[#96162](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96162) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
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+ ### S3Queue 修复
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+ * 修复了 S3Queue 有序模式下的 `Failed to set file processing within 100 retries` 错误 (现已改为警告) 。[#92814](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92814) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复了与 S3Queue 设置 `s3queue_migrate_old_metadata_to_buckets` 相关的错误。[#93232](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93232) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复了 S3Queue/AzureQueue 引擎的元数据。[#90498](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/90498) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了 S3Queue/AzureQueue 存储中的数据竞争。[#95385](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95385) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了 S3Queue/AzureQueue 引擎在流式传输时的去重问题。[#95467](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95467) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
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+ ### 安全与访问控制修复
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+ * 修复了 `SYSTEM SYNC FILE CACHE` 中缺失的访问权限检查。 [#92372](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92372) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)) 。
+ * 修复了通配符授权访问权限检查中因逻辑错误导致限制过严的问题。[#92725](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92725) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * 阻止用户在使用 `merge` 表引擎时，在没有 `SHOW COLUMNS` 权限的情况下获取表的列列表。[#93695](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93695) ([János Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)) 。
+ * 修复了 `groupConcat` 状态反序列化中的整数溢出漏洞，该漏洞可能引发内存安全问题。[#93426](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93426) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)) 。
+ * 已验证解压后缓冲区大小符合预期。[#93690](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93690) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了撤销默认角色时的问题。 [#96103](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96103) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)).
+ * 修复了 `AccessRights::contains` 在部分权限被撤销时返回错误结果的问题。[#96170](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96170) ([pufit](https://github.com/pufit)).
+ * 修复了在分布式查询中更新分配给初始用户的行策略时出现的问题。[#95469](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95469) ([Vitaly Baranov](https://github.com/vitlibar)) 。
+ * `redis` 表函数的 `password` 参数现已在日志和系统表中进行脱敏处理。 [#95325](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95325) ([Janos Benjamin Antal](https://github.com/antaljanosbenjamin)).
+ * 修复了读取 X509 证书时 BIO 对象的内存泄漏问题。[#96885](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96885) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 对 bech32 中的 witness 版本进行了验证，以避免缓冲区溢出。[#96671](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96671) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了这样一个问题：当使用在许多数据库上仅具有受限授权的用户查询系统表时，性能会变慢。[#95874](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95874) ([pufit](https://github.com/pufit)) 。
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+ ### 备份与恢复问题修复
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+ * 修复了因归档文件条目大小头不正确而导致的 `Couldn't pack tar archive: Failed to write all bytes` 错误。[#92122](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92122) ([Julia Kartseva](https://github.com/jkartseva)) 。
+ * 修复了大量并发备份争用同一 File 时导致的服务器崩溃问题。[#93659](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93659) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov))。
+ * 修复了在 `plain_rewritable` 对象存储磁盘上创建归档文件备份 (`.zip`、`.tzst`) 时发生的堆栈溢出问题。[#96872](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96872) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在因磁盘已满或其他 I/O 错误导致备份失败时服务器崩溃的问题。[#96873](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96873) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 已修复 `StorageKeeperMap` 备份中因释放后继续使用而导致的段错误。[#97336](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97336) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
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+ ### 崩溃与稳定性修复
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+ * 修复了从已断开的 `Connection` 中读取导致的崩溃。[#92807](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92807) ([Raufs Dunamalijevs](https://github.com/rienath)).
+ * 修复了 `tokens()` 函数在第二个参数为 null 时可能崩溃的问题。[#92586](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92586) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)).
+ * 已修复使用非常量 tokenizer 参数调用 `tokens` 时导致服务器崩溃的问题。[#93383](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93383) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)) 。
+ * 修复了一个潜在崩溃问题：在并发列缩减或过滤期间，对底层 const PREWHERE 列进行原地变更可能导致崩溃。[#92588](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92588) ([Arsen Muk](https://github.com/arsenmuk)).
+ * 修复了终止后台调度池时可能发生的挂起问题，该问题可能导致服务器在关闭时挂起。[#93008](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93008) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 修复了分布式查询在预先取消后导致连接处于损坏状态的问题。[#93029](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93029) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+ * 修复了 `estimateCompressionRatio()` 中可能发生的 `Cannot finalize buffer after cancellation` 问题。[#93068](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93068) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 确保在关闭时正确完成 ZooKeeper 的收尾处理，以修复可能出现的卡住问题。[#93602](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93602) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)) 。
+ * 修复了使用 ZooKeeper 存储时，在后台重新加载命名集合过程中发生的未捕获异常。 [#92717](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92717) ([Kseniia Sumarokova](https://github.com/kssenii)).
+ * 修复 `ReadWriteBufferFromHTTP` 中使用未初始化值的问题。[#94058](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/94058) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `TraceSender` 缓冲区大小未更新的问题，否则会导致不同线程的刷新相互交错。[#93966](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93966) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)).
+ * 在 `QueryPipeline` 中保存了 storage 的共享指针，以确保在 `PipelineExecutor` 存活期间 `IStorage` 对象不会被销毁。[#93746](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93746) ([Miсhael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)) 。
+ * 修复了分布式查询在被取消时可能发生的崩溃。[#95466](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95466) ([Aleksandr Musorin](https://github.com/AVMusorin)).
+ * 修复了 `DROP WORKLOAD` 与查询并发执行时发生崩溃的问题。[#95856](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95856) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了 `DROP WORKLOAD` 中的数据竞争问题。[#96614](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96614) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)) 。
+ * 修复了多个与 `ThreadPoolCallbackRunnerLocal` 使用相关的严重缺陷。[#95818](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95818) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了由于内存超量提交跟踪器触发时发生锁顺序反转，导致 `ProcessList` 中可能出现死锁的问题。[#96182](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96182) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+ * 修复了在 `max_execution_time` 较高的查询中，取消检查线程发生活锁的问题。[#96450](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96450) ([Sergei Trifonov](https://github.com/serxa)) 。
+ * 修复了因竞争条件导致 MemoryWorker 清理线程卡死的问题。[#96819](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96819) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)).
+ * 修复了 `clearCaches` 中由于缓存的存储快照被过早销毁而导致的崩溃问题。[#96995](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96995) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在包含约束的 `CREATE TABLE` 中出现的 `heap-use-after-free` 问题。[#96669](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96669) ([Nikita Taranov](https://github.com/nickitat)) 。
+ * 修复了 `StorageKafka2` 中可能的释放后使用 (use-after-free) 问题。[#97520](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97520) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)).
+ * 修复了 `DatabaseMaterializedPostgreSQL` 中 `shutdown_called` 的数据竞争问题。[#97554](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97554) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了分片 `HASHED` 字典并行加载中的竞争条件，该问题可能导致某些行未加载。[#96953](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96953) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 修复了字典中的死锁问题：当一个字典引用了一个递归引用该字典的 Merge 表时，会出现此问题。[#96120](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96120) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)).
+ * 修复了在反序列化查询计划时，较新版本的服务器发送未知设置导致 `BaseSettings::readBinary` 发生越界访问的问题。[#97585](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97585) ([Michael Stetsyuk](https://github.com/mstetsyuk)) 。
+ * 修复了在将表附加到 `MaterializedPostgreSQL` 数据库时，若 `dropReplicationSlot` 在栈展开期间抛出异常而导致的崩溃问题。[#96871](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96871) ([Alexey Milovidov](https://github.com/alexey-milovidov)) 。
+ * 在 insert select 中释放请求流，以防止 HTTP 连接被关闭。[#92175](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92175) ([Sema Checherinda](https://github.com/CheSema)) 。
+ * 修复了 Backup 数据库执行 `SHOW CREATE DATABASE` 时的死锁问题。[#92541](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92541) ([Azat Khuzhin](https://github.com/azat)).
+
+ ### 其他错误修复
+
+ * 修复了 `hasAllTokens` 和 `hasAnyTokens` 函数中 `handleAllTokens` 处理空数组时的问题。[#93328](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/93328) ([Anton Popov](https://github.com/CurtizJ)) 。
+ * 修复了全局 profiler 的周期问题——此前使用了截断后的值，而不是设置的值，导致唤醒过于频繁。[#96048](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/96048) ([Antonio Andelic](https://github.com/antonio2368)) 。
+ * 修复了 `system.asynchronous_metric_log` 中的 `event_date` 问题。[#95947](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/95947) ([Raúl Marín](https://github.com/Algunenano)) 。
+ * 修复了 `system.functions` 中内部函数显示为空字符串而非 `categories = 'Internal'` 的问题。[#97315](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97315) ([Robert Schulze](https://github.com/rschu1ze)) 。
+ * 修复了 `ip_trie` 字典在键类型不是 String 时可能存在的逻辑错误。[#97555](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97555) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)) 。
+ * 通过在 `system.query_log.exception` 中启用对 stderr 的捕获，修复了 UDF 调试问题。[#92209](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/92209) ([Xu Jia](https://github.com/XuJia0210)) 。
+ * 修复了 `filterPartsByVirtualColumns` 在恒为 false 的谓词条件下的问题。[#97620](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97620) ([Bharat Nallan](https://github.com/bharatnc)) 。
+ * 修复了 `ColumnConst` 在 squashing 前未被物化的问题。[#97019](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/pull/97019) ([Hasyimi Bahrudin](https://github.com/hasyimibhar)) 。
+
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
index 684000ce22f..182876cde46 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/cloud/reference/01_changelog/02_release_notes/index.md
@@ -6,8 +6,8 @@ doc_type: 'changelog'
keywords: ['更新日志', '发布说明', '更新', '新功能', 'Cloud 变更']
---
-{/* 下方目录是基于 YAML front matter 自动生成的，
- 使用脚本：https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
+{/* 下方目录基于 YAML front matter 自动生成，
+ 使用的脚本：https://github.com/ClickHouse/clickhouse-docs/blob/main/scripts/autogenerate-table-of-contents.sh
如果发现任何错误，请直接编辑各页面的 YAML front matter。
*/ }
@@ -15,6 +15,7 @@ keywords: ['更新日志', '发布说明', '更新', '新功能', 'Cloud 变更'
| 页面 | 描述 |
| --------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
+| [v26.2 Changelog for Cloud](/changelogs/26.2) | v26.2 的 Cloud 版本变更日志 |
| [v25.12 Changelog for Cloud](/changelogs/25.12) | v25.12 的 Cloud 版本变更日志 |
| [v25.10 Changelog for Cloud](/changelogs/25.10) | v25.10 的 Cloud 版本变更日志 |
| [v25.8 Changelog for Cloud](/changelogs/25.8) | v25.8 的快速发布版本变更日志 |
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/data-modeling/denormalization.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
index 4bbcea6aa07..5b7a5c90606 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/data-modeling/denormalization.md
@@ -31,14 +31,14 @@ import Image from '@theme/IdealImage';
通常情况下，我们建议在以下情形下进行反规范化：
-- 对于变化不频繁，或者可以容忍数据在可用于分析查询前存在一定延迟（即可以通过批处理完全重载数据）的表进行反规范化。
+- 对变化不频繁的表，或者可以容忍在数据可用于分析查询前存在一定延迟的表进行反规范化，即数据可以通过批处理完全重新加载。
- 避免对多对多关系进行反规范化。这可能会导致当单个源行发生变化时，需要更新大量行。
-- 避免对高基数关系进行反规范化。如果一个表中的每一行在另一张表中有成千上万条关联记录，则这些关系需要通过 `Array` 来表示——要么是原始类型数组，要么是元组数组。一般来说，不建议数组中包含超过 1000 个元组。
-- 与其将所有列都反规范化为嵌套对象，不如考虑仅使用物化视图（见下文）来反规范化某个统计值。
+- 避免对高基数关系进行反规范化。如果一个表中的每一行在另一张表中有成千上万条关联记录，则这些关系需要表示为 `Array`——要么是原始类型，要么是元组。一般来说，不建议使用包含超过 1000 个元组的数组。
+- 与其将所有列都反规范化为嵌套对象，不如考虑仅通过 materialized views（见下文）来反规范化某个统计值。
并非所有信息都需要反规范化——只需对那些需要被频繁访问的关键信息进行反规范化即可。
-反规范化工作可以在 ClickHouse 中完成，也可以在上游系统中完成，例如使用 Apache Flink。
+反规范化工作既可以在 ClickHouse 中处理，也可以在上游完成，例如使用 [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md)。
## 避免对频繁更新的数据进行反规范化 \{#avoid-denormalization-on-frequently-updated-data\}
@@ -379,4 +379,4 @@ DuplicatePosts: [('2017-04-11 12:18:37.260',3922739),('2017-04-11 12:18:37.260',
### 流式处理 \{#streaming\}
-用户也可以选择在 ClickHouse 之外、在数据插入之前，使用诸如 [Apache Flink](https://flink.apache.org/) 等流式技术来执行这一过程。或者，也可以使用增量[物化视图](/guides/developer/cascading-materialized-views)，在数据插入时执行这一处理流程。
\ No newline at end of file
+你也可以选择在 ClickHouse 之外、插入之前，使用诸如 [Apache Flink](/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md) 等流式技术来执行这一过程。或者，也可以使用增量 [materialized views](/guides/developer/cascading-materialized-views)，在数据插入时执行这一处理过程。
\ 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..5c3fd3105d0 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
@@ -159,20 +159,20 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
**Tokenizer 参数（必填）**。`tokenizer` 参数指定要使用的分词器：
-* `splitByNonAlpha` 会根据非字母数字的 ASCII 字符拆分字符串（参见函数 [splitByNonAlpha](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByNonAlpha)）。
-* `splitByString(S)` 会根据某些用户自定义的分隔字符串 `S` 拆分字符串（参见函数 [splitByString](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByString)）。
+* `splitByNonAlpha` 会根据非字母数字的 ASCII 字符拆分字符串 (参见函数 [splitByNonAlpha](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByNonAlpha)) 。
+* `splitByString(S)` 会根据某些用户自定义的分隔字符串 `S` 拆分字符串 (参见函数 [splitByString](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#splitByString)) 。
可以通过可选参数指定分隔符，例如：`tokenizer = splitByString([', ', '; ', '\n', '\\'])`。
- 请注意，每个分隔字符串可以由多个字符组成（示例中的 `', '`）。
- 如果未显式指定（例如 `tokenizer = splitByString`），则默认的分隔符列表为单个空格 `[' ']`。
-* `ngrams(N)` 将字符串拆分为长度相同的 `N`-gram（参见函数 [ngrams](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#ngrams)）。
+ 请注意，每个分隔字符串可以由多个字符组成 (示例中的 `', '`) 。
+ 如果未显式指定 (例如 `tokenizer = splitByString`) ，则默认的分隔符列表为单个空格 `[' ']`。
+* `ngrams(N)` 将字符串拆分为长度相同的 `N`-gram (参见函数 [ngrams](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#ngrams)) 。
ngram 的长度可以通过 1 到 8 之间的可选整数参数指定，例如：`tokenizer = ngrams(3)`。
- 如果未显式指定（例如 `tokenizer = ngrams`），则默认的 ngram 大小为 3。
-* `sparseGrams(min_length, max_length, min_cutoff_length)` 将字符串拆分为长度在 `min_length` 到 `max_length`（含）之间的可变长度 n-gram（参见函数 [sparseGrams](/sql-reference/functions/string-functions#sparseGrams)）。
+ 如果未显式指定 (例如 `tokenizer = ngrams`) ，则默认的 ngram 大小为 3。
+* `sparseGrams(min_length, max_length, min_cutoff_length)` 将字符串拆分为长度在 `min_length` 到 `max_length` (含) 之间的可变长度 n-gram (参见函数 [sparseGrams](/sql-reference/functions/string-functions#sparseGrams)) 。
如果未显式指定，`min_length` 和 `max_length` 的默认值分别为 3 和 100。
如果提供了参数 `min_cutoff_length`，则只返回长度大于或等于 `min_cutoff_length` 的 n-gram。
与 `ngrams(N)` 相比，`sparseGrams` 分词器会生成可变长度的 N-gram，从而可以更灵活地表示原始文本。
例如，`tokenizer = sparseGrams(3, 5, 4)` 在内部会从输入字符串生成长度为 3、4、5 的 n-gram，但只返回长度为 4 和 5 的 n-gram。
-* `array` 不执行任何分词操作，即每一行的值都是一个 token（参见函数 [array](/sql-reference/functions/array-functions.md/#array)）。
+* `array` 不执行任何分词操作，即每一行的值都是一个 token (参见函数 [array](/sql-reference/functions/array-functions.md/#array)) 。
所有可用的 tokenizer 都列在 [system.tokenizers](../../../operations/system-tables/tokenizers.md) 中。
@@ -185,7 +185,7 @@ ALTER TABLE table DROP INDEX text_idx;
如果这些分隔字符串碰巧构成一个 [prefix code](https://en.wikipedia.org/wiki/Prefix_code)，则可以以任意顺序传递。
:::
-要理解 tokenizer 如何拆分输入字符串，可以使用 [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 函数：
+要理解 tokenizer 如何拆分输入字符串，可以使用 [tokens](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokens) 和 [tokensForLikePattern](/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md/#tokensForLikePattern) 函数：
示例：
@@ -200,28 +200,29 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3);
```
*处理非 ASCII 输入。*
-虽然原则上可以在任何语言和字符集的文本数据上构建文本索引，但目前我们建议仅对采用扩展 ASCII 字符集（即西方语言）的输入这样做。
+虽然原则上可以在任何语言和字符集的文本数据上构建文本索引，但目前我们建议仅对采用扩展 ASCII 字符集 (即西方语言) 的输入这样做。
特别是中文、日文和韩文目前缺乏完善的索引支持，这可能会导致索引体积巨大以及查询时间较长。
-我们计划在未来添加专门的、按语言定制的分词器（tokenizer），以更好地处理这些情况。
+我们计划在未来添加专门的、按语言定制的分词器 (tokenizer) ，以更好地处理这些情况。
:::
-**Preprocessor 参数（可选）**。Preprocessor 指的是在分词之前应用于输入字符串的一个表达式。
+**Preprocessor 参数 (可选) **。Preprocessor 指的是在分词之前应用于输入字符串的一个表达式。
-Preprocessor 参数的典型用例包括：
+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/apache-flink/flink-connector.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
new file mode 100644
index 00000000000..81b2b2e6c0d
--- /dev/null
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/apache-flink/flink-connector.md
@@ -0,0 +1,447 @@
+---
+sidebar_label: 'Apache Flink'
+sidebar_position: 1
+slug: /integrations/apache-flink
+description: 'Apache Flink 与 ClickHouse 集成简介'
+keywords: ['clickhouse', 'Apache Flink', '迁移', '数据', '流处理']
+title: 'Flink 连接器'
+doc_type: 'guide'
+integration:
+ - support_level: 'core'
+ - category: 'data_ingestion'
+---
+
+import Tabs from '@theme/Tabs';
+import TabItem from '@theme/TabItem';
+import TOCInline from '@theme/TOCInline';
+import ClickHouseSupportedBadge from '@theme/badges/ClickHouseSupported';
+
+
+# Flink 连接器 \{#flink-connector\}
+
+
+
+这是 ClickHouse 官方支持的 [Apache Flink Sink Connector](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse)。它基于 Flink 的 [AsyncSinkBase](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/FLIP-171%3A+Async+Sink) 和 ClickHouse 官方 [Java 客户端](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java) 构建。
+
+该连接器支持 Apache Flink 的 DataStream API。对 Table API 的支持[计划在未来版本中推出](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42)。
+
+
+
+## 要求 \{#requirements\}
+
+* Java 11+ (用于 Flink 1.17+) 或 17+ (用于 Flink 2.0+)
+* Apache Flink 1.17+
+
+## Flink 版本兼容性矩阵 \{#flink-compatibility-matrix\}
+
+该连接器分为两个制品，以支持 Flink 1.17+ 和 Flink 2.0+。请选择与目标 Flink 版本对应的制品：
+
+| Flink 版本 | 制品 | ClickHouse Java 客户端版本 | 所需 Java 版本 |
+| -------- | -------------------------------- | --------------------- | ---------- |
+| latest | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.1 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 2.0.0 | flink-connector-clickhouse-2.0.0 | 0.9.5 | Java 17+ |
+| 1.20.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.19.3 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.18.1 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+| 1.17.2 | flink-connector-clickhouse-1.17 | 0.9.5 | Java 11+ |
+
+:::note
+该连接器尚未针对早于 1.17.2 的 Flink 版本进行测试。
+:::
+
+## 安装与配置 \{#installation--setup\}
+
+### 导入依赖项 \{#import-as-a-dependency\}
+
+#### 适用于 Flink 2.0+ \{#flink-2\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-2.0.0
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-2.0.0:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-2.0.0" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+#### 适用于 Flink 1.17+ \{#flink-117\}
+
+
+
+ ```maven
+
+ com.clickhouse.flink
+ flink-connector-clickhouse-1.17
+ {{ stable_version }}
+ all
+
+ ```
+
+
+
+ ```gradle
+ dependencies {
+ implementation("com.clickhouse.flink:flink-connector-clickhouse-1.17:{{ stable_version }}")
+ }
+ ```
+
+
+
+ ```sbt
+ libraryDependencies += "com.clickhouse.flink" % "flink-connector-clickhouse-1.17" % {{ stable_version }} classifier "all"
+ ```
+
+
+
+### 下载二进制包 \{#download-the-binary\}
+
+二进制 JAR 的命名规则如下：
+
+```bash
+flink-connector-clickhouse-${flink_version}-${stable_version}-all.jar
+```
+
+其中：
+
+* `flink_version` 可以是 `2.0.0` 或 `1.17`
+* `stable_version` 是[稳定的 artifact 发布版本](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/releases)
+
+你可以在 [Maven Central Repository](https://repo1.maven.org/maven2/com/clickhouse/flink/) 中找到所有已发布的可用 JAR 文件。
+
+
+## 使用 DataStream API \{#using-the-datastream-api\}
+
+### 示例代码 \{#datastream-snippet\}
+
+假设你想将原始 CSV 数据插入 ClickHouse：
+
+
+
+ ```java
+ public static void main(String[] args) {
+ // 配置 ClickHouseClient
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(url, username, password, database, tableName);
+
+ // 创建 ElementConverter
+ ElementConverter convertorString = new ClickHouseConvertor<>(String.class);
+
+ // 创建 sink，并使用 `setClickHouseFormat` 设置格式
+ ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+ );
+
+ csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+
+ // 最后，将 DataStream 连接到 sink。
+ final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
+
+ Path csvFilePath = new Path(fileFullName);
+ FileSource csvSource = FileSource
+ .forRecordStreamFormat(new TextLineInputFormat(), csvFilePath)
+ .build();
+
+ env.fromSource(
+ csvSource,
+ WatermarkStrategy.noWatermarks(),
+ "GzipCsvSource"
+ ).sinkTo(csvSink);
+ }
+ ```
+
+
+
+更多示例和代码片段可在测试代码中找到：
+
+* [flink-connector-clickhouse-1.17](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-1.17/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+* [flink-connector-clickhouse-2.0.0](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/flink-connector-clickhouse-2.0.0/src/test/java/org/apache/flink/connector/clickhouse/sink)
+
+### 快速入门示例 \{#datastream-quick-start\}
+
+我们提供了基于 Maven 的示例，帮助您快速开始使用 ClickHouse Sink：
+
+* [Flink 1.17+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v1.7/covid)
+* [Flink 2.0.0+](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/tree/main/examples/maven/flink-v2/covid)
+
+如需更详细的说明，请参阅[示例指南](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/examples/README.md)
+
+### DataStream API 连接选项 \{#datastream-api-connection-options\}
+
+#### ClickHouse 客户端选项 \{#client-options\}
+
+| Parameters | 描述 | Default Value | Required |
+| --------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | -------- |
+| `url` | 完整限定的 ClickHouse URL | N/A | 是 |
+| `username` | ClickHouse 数据库用户名 | N/A | 是 |
+| `password` | ClickHouse 数据库密码 | N/A | 是 |
+| `database` | ClickHouse 数据库名称 | N/A | 是 |
+| `table` | ClickHouse 表名 | N/A | 是 |
+| `options` | Java 客户端配置选项映射 | 空映射 | 否 |
+| `serverSettings` | ClickHouse 服务器会话设置映射 | 空映射 | 否 |
+| `enableJsonSupportAsString` | 用于指定 [JSON 数据类型](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/newjson) 应以 JSON 格式字符串传入的 ClickHouse 服务器设置 | true | 否 |
+
+应将 `options` 和 `serverSettings` 作为 `Map` 传递给客户端。两者中任一项使用空映射时，分别采用客户端或服务器的默认值。
+
+:::note
+所有可用的 Java 客户端选项均列在 [ClientConfigProperties.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/client-v2/src/main/java/com/clickhouse/client/api/ClientConfigProperties.java) 和[此文档页面](https://clickhouse.com/docs/integrations/language-clients/java/client#configuration)中。
+
+所有可用的服务器会话设置均列在[此文档页面](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/settings)中。
+:::
+
+例如：
+
+
+
+ ```java
+ Map javaClientOptions = Map.of(
+ ClientConfigProperties.CA_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.SSL_CERTIFICATE.getKey(), "",
+ ClientConfigProperties.CLIENT_NETWORK_BUFFER_SIZE.getKey(), "30000",
+ ClientConfigProperties.HTTP_MAX_OPEN_CONNECTIONS.getKey(), "5"
+ );
+
+ Map serverSettings = Map.of(
+ "insert_deduplicate", "1"
+ );
+
+ ClickHouseClientConfig clickHouseClientConfig = new ClickHouseClientConfig(
+ url,
+ username,
+ password,
+ database,
+ tableName,
+ javaClientOptions,
+ serverSettings,
+ false // 启用 enableJsonSupportAsString
+ );
+ ```
+
+
+
+#### Sink 选项 \{#sink-options\}
+
+以下选项直接来自 Flink 的 `AsyncSinkBase`：
+
+| 参数 | 描述 | 默认值 | 必填 |
+| ---------------------- | ----------------------------------------- | --- | -- |
+| `maxBatchSize` | 单个批次可插入的最大记录数 | N/A | 是 |
+| `maxInFlightRequests` | sink 开始施加背压之前，允许的最大进行中请求数 | N/A | 是 |
+| `maxBufferedRequests` | sink 开始施加背压之前，可在其中缓冲的最大记录数 | N/A | 是 |
+| `maxBatchSizeInBytes` | 单个批次允许达到的最大大小 (以字节为单位) 。发送的所有批次都将小于或等于该大小 | N/A | 是 |
+| `maxTimeInBufferMS` | 记录在被刷新之前可在 sink 中停留的最长时间 | N/A | 是 |
+| `maxRecordSizeInBytes` | sink 可接受的最大记录大小，超过该大小的记录将被自动拒绝 | N/A | 是 |
+
+## 支持的数据类型 \{#supported-data-types\}
+
+下表简要说明了从 Flink 插入数据到 ClickHouse 时的数据类型转换。
+
+### 将数据从 Flink 插入 ClickHouse \{#inserting-data-from-flink-into-clickhouse\}
+
+[//]: # "TODO: 添加 Table API 支持后，再增加一个“Flink SQL Type”列 "
+
+| Java 类型 | ClickHouse 类型 | 是否支持 | 序列化方法 |
+| ------------------- | ----------------- | ---- | ----------------------------- |
+| `byte`/`Byte` | `Int8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `short`/`Short` | `Int16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `int`/`Integer` | `Int32` | ✅ | `DataWriter.writeInt32` |
+| `long`/`Long` | `Int64` | ✅ | `DataWriter.writeInt64` |
+| `BigInteger` | `Int128` | ✅ | `DataWriter.writeInt128` |
+| `BigInteger` | `Int256` | ✅ | `DataWriter.writeInt256` |
+| `short`/`Short` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8` |
+| `int`/`Integer` | `UInt8` | ✅ | `DataWriter.writeUInt8 ` |
+| `int`/`Integer` | `UInt16` | ✅ | `DataWriter.writeUInt16` |
+| `long`/`Long` | `UInt32` | ✅ | `DataWriter.writeUInt32` |
+| `long`/`Long` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt64` | ✅ | `DataWriter.writeUInt64` |
+| `BigInteger` | `UInt128` | ✅ | `DataWriter.writeUInt128` |
+| `BigInteger` | `UInt256` | ✅ | `DataWriter.writeUInt256` |
+| `BigDecimal` | `Decimal` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal32` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal64` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal128` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `BigDecimal` | `Decimal256` | ✅ | `DataWriter.writeDecimal` |
+| `float`/`Float` | `Float` | ✅ | `DataWriter.writeFloat32` |
+| `double`/`Double` | `Double` | ✅ | `DataWriter.writeFloat64` |
+| `boolean`/`Boolean` | `Boolean` | ✅ | `DataWriter.writeBoolean` |
+| `String` | `String` | ✅ | `DataWriter.writeString` |
+| `String` | `FixedString` | ✅ | `DataWriter.writeFixedString` |
+| `LocalDate` | `Date` | ✅ | `DataWriter.writeDate` |
+| `LocalDate` | `Date32` | ✅ | `DataWriter.writeDate32` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime` |
+| `LocalDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `ZonedDateTime` | `DateTime64` | ✅ | `DataWriter.writeDateTime64` |
+| `int`/`Integer` | `Time` | ❌ | N/A |
+| `long`/`Long` | `Time64` | ❌ | N/A |
+| `byte`/`Byte` | `Enum8` | ✅ | `DataWriter.writeInt8` |
+| `int`/`Integer` | `Enum16` | ✅ | `DataWriter.writeInt16` |
+| `java.util.UUID` | `UUID` | ✅ | `DataWriter.writeIntUUID` |
+| `String` | `JSON` | ✅ | `DataWriter.writeJSON` |
+| `Array` | `Array` | ✅ | `DataWriter.writeArray` |
+| `Map` | `Map` | ✅ | `DataWriter.writeMap` |
+| `Tuple` | `Tuple` | ✅ | `DataWriter.writeTuple` |
+| `Object` | `Variant` | ❌ | N/A |
+
+注意：
+
+* 执行日期相关操作时，必须提供 `ZoneId`。
+* 执行十进制相关操作时，必须提供[精度和小数位数](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/data-types/decimal#decimal-value-ranges)。
+* 要让 ClickHouse 将 Java String 解析为 JSON，您需要在 `ClickHouseClientConfig` 中启用 `enableJsonSupportAsString`。
+* 该连接器需要一个 `ElementConvertor`，用于将输入 DataStream 中的元素映射为 ClickHouse 数据载荷。为此，连接器提供了 `ClickHouseConvertor` 和 `POJOConvertor`，您可以使用它们结合上述 `DataWriter` 序列化方法来实现此映射。
+
+## 支持的输入格式 \{#supported-input-formats\}
+
+可在[此文档页面](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats#formats-overview)和 [ClickHouseFormat.java](https://github.com/ClickHouse/clickhouse-java/blob/main/clickhouse-data/src/main/java/com/clickhouse/data/ClickHouseFormat.java) 中查看可用的 ClickHouse 输入格式列表。
+
+要指定连接器使用哪种格式将您的 DataStream 序列化为发送到 ClickHouse 的载荷，请使用 `setClickHouseFormat` 函数。例如：
+
+```java
+ClickHouseAsyncSink csvSink = new ClickHouseAsyncSink<>(
+ convertorString,
+ MAX_BATCH_SIZE,
+ MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS,
+ MAX_BUFFERED_REQUESTS,
+ MAX_BATCH_SIZE_IN_BYTES,
+ MAX_TIME_IN_BUFFER_MS,
+ MAX_RECORD_SIZE_IN_BYTES,
+ clickHouseClientConfig
+);
+csvSink.setClickHouseFormat(ClickHouseFormat.CSV);
+```
+
+:::note
+默认情况下，如果在 `ClickHouseClientConfig` 中将 `setSupportDefault` 显式设置为 true 或 false，连接器将分别使用 [RowBinaryWithDefaults](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinaryWithDefaults) 或 [RowBinary](https://clickhouse.com/docs/interfaces/formats/RowBinary)。
+:::
+
+
+## 指标 \{#metrics\}
+
+该连接器除 Flink 现有指标外，还会额外暴露以下指标：
+
+| Metric | 描述 | Type | Status |
+| --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------- | ------ |
+| `numBytesSend` | 请求负载中发送到 ClickHouse 的总字节数。*注意：该指标衡量的是通过网络发送的序列化数据大小，可能与 ClickHouse 在 `system.query_log` 中的 `written_bytes` 不同；后者反映的是数据经处理后实际写入存储的字节数* | Counter | ✅ |
+| `numRecordSend` | 发送到 ClickHouse 的记录总数 | Counter | ✅ |
+| `numRequestSubmitted` | 已发送的请求总数 (即实际执行的 flush 次数) | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedBatches` | 因不可重试故障而丢弃的批次总数 | Counter | ✅ |
+| `numOfDroppedRecords` | 因不可重试故障而丢弃的记录总数 | Counter | ✅ |
+| `totalBatchRetries` | 因可重试故障而进行的批次重试总数 | Counter | ✅ |
+| `writeLatencyHistogram` | 成功写入延迟分布直方图 (毫秒) | Histogram | ✅ |
+| `writeFailureLatencyHistogram` | 写入失败延迟分布直方图 (毫秒) | Histogram | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeCounter` | 因达到 `maxBatchSize` 而触发的 flush 总数 | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxBatchSizeInBytesCounter` | 因达到 `maxBatchSizeInBytes` 而触发的 flush 总数 | Counter | ✅ |
+| `triggeredByMaxTimeInBufferMSCounter` | 因达到 `maxTimeInBufferMS` 而触发的 flush 总数 | Counter | ✅ |
+| `actualRecordsPerBatch` | 实际每批记录数分布直方图 | Histogram | ✅ |
+| `actualBytesPerBatch` | 实际每批字节数分布直方图 | Histogram | ✅ |
+
+[//]: # "| actualTimeInBuffer | flush 前在缓冲区中的实际停留时间分布直方图 | Histogram | ❌ |"
+
+## 限制 \{#limitations\}
+
+* 该 sink 目前提供至少一次 (at-least-once) 交付保证。对 exactly-once 语义的支持工作正在[此处](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/106)跟进。
+* 该 sink 尚不支持使用死信队列 (DLQ) 缓冲无法处理的记录。目前，连接器会尝试重新插入失败的记录；如果仍然失败，则会将其丢弃。此功能正在[此处](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/105)跟进。
+* 该 sink 尚不支持通过 Flink 的 Table API 或 Flink SQL 创建。此功能正在[此处](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/42)跟进。
+
+## ClickHouse 版本兼容性与安全性 \{#compatibility-and-security\}
+
+* 该连接器通过每日 CI 工作流对一系列较新的 ClickHouse 版本进行测试，包括 latest 和 head。随着新的 ClickHouse 版本发布并进入活跃支持阶段，测试版本会定期更新。有关该连接器每日测试的版本，请参见[此处](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/.github/workflows/tests-nightly.yaml#L15)。
+* 有关已知安全漏洞以及如何报告漏洞，请参见 [ClickHouse 安全策略](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/SECURITY.md#security-change-log-and-support)。
+* 我们建议持续升级该连接器，以免错过安全修复和功能改进。
+* 如果你在迁移过程中遇到问题，请在 GitHub 上创建 [issue](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues)，我们会尽快回复！
+
+## 高级用法与推荐配置 \{#advanced-and-recommended-usage\}
+
+* 为获得最佳性能，请确保 DataStream 的元素类型**不是**泛型类型——请参阅[此处有关 Flink 类型区分的说明](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-2.2/docs/dev/datastream/fault-tolerance/serialization/types_serialization/#flinks-typeinformation-class)。非泛型元素可避免 Kryo 带来的序列化开销，并提高写入 ClickHouse 的吞吐量。
+* 我们建议将 `maxBatchSize` 设置为至少 1000，理想情况下在 10,000 到 100,000 之间。更多信息请参阅[这篇关于批量插入的指南](https://clickhouse.com/docs/optimize/bulk-inserts)。
+* 如需在 ClickHouse 中执行 OLTP 风格的去重或 upsert，请参阅[此文档页面](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplication#options-for-deduplication)。*注意：不要将其与重试时发生的批次去重混淆，详见[下文](#duplicate_batches)。*
+
+## 故障排查 \{#troubleshooting\}
+
+### CANNOT_READ_ALL_DATA \{#cannot_read_all_data\}
+
+可能会出现以下报错：
+
+```text
+com.clickhouse.client.api.ServerException: Code: 33. DB::Exception: Cannot read all data. Bytes read: 9205. Bytes expected: 1100022.: (at row 9) : While executing BinaryRowInputFormat. (CANNOT_READ_ALL_DATA)
+```
+
+**原因**：最常见的情况是，CANNOT_READ_ALL_DATA 错误意味着 ClickHouse 表的 schema 与 Flink 记录的 schema 不一致。当其中任意一方以不向后兼容的方式发生变更时，就可能出现这种情况。
+
+**解决方案**：更新 ClickHouse 表或连接器输入数据类型中的 schema (或同时更新两者) ，使其相互兼容。如有需要，请参阅[type mapping](#inserting-data-from-flink-into-clickhouse)，了解如何将 Java 类型映射为 ClickHouse 类型。*注意：如果仍有正在传输中的记录，则在重启连接器时需要重置 Flink 状态。*
+
+
+### 吞吐量低 \{#low_throughput\}
+
+向 ClickHouse 写入时，你可能会遇到这样的问题：连接器的吞吐量不会随着作业并行度 (Flink 任务数) 的增加而提升。
+
+**原因**：ClickHouse 的后台[分区片段合并过程](https://clickhouse.com/docs/merges)可能会拖慢插入速度。当配置的批次大小过小、连接器刷新过于频繁，或两者同时存在时，就可能发生这种情况。
+
+**解决方案**：监控 `numRequestSubmitted` 和 `actualRecordsPerBatch` 指标，以帮助确定如何调整批次大小 (`maxBatchSize`) 以及刷新频率。另请参见[高级与推荐用法](#advanced-and-recommended-usage)中的批次大小建议。
+
+[//]: # "TODO: 一旦 https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/issues/121 关闭，就取消注释本节"
+
+[//]: # "### 我在 ClickHouse 表中看到了重复的批次行 {#duplicate_batches}"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**原因**：如果 Flink 某个批次中的一条或多条记录由于可重试失败而无法插入 ClickHouse，连接器将重试**整个批次**。如果未启用[插入去重](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/deduplicating-inserts-on-retries#query-level-insert-deduplication)，则可能会导致重复记录写入你的 ClickHouse 表。否则，也有可能是去重窗口或窗口时长过小，导致在连接器重试这些数据块之前窗口已过期。"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "**解决方案**："
+
+[//]: # "- 如果你的表使用的是 `Replicated*MergeTree` 表引擎："
+
+[//]: # " 1. 确保服务器会话设置 `insert_deduplicate=1` (如有需要，请参见上文的[示例](#client-options)了解如何设置)。请注意，对于复制表，`insert_deduplicate` 默认开启。"
+
+[//]: # " 2. 如有必要，增大 `MergeTree` 表设置 [`replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window) 和/或 [`replicated_deduplication_window_seconds`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#replicated_deduplication_window_seconds)。"
+
+[//]: # "- 如果你的表使用的是非复制的 `*MergeTree` 表引擎，请增大 `MergeTree` 表设置 [`non_replicated_deduplication_window`](https://clickhouse.com/docs/operations/settings/merge-tree-settings#non_replicated_deduplication_window)。"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_注 1：该解决方案依赖于[同步插入](https://clickhouse.com/docs/best-practices/selecting-an-insert-strategy#synchronous-inserts-by-default)，这也是 Flink 连接器推荐使用的方式。请确保服务器会话设置 `async_insert=0`。_"
+
+[//]: #
+
+[//]: # "_注 2：`(non_)replicated_deduplication_window` 取值过大可能会拖慢插入速度，因为需要比较更多条目。_"
+
+### 我的 ClickHouse 表中缺少一些行 \{#missing_rows\}
+
+**原因**：这些批次之所以被丢弃，要么是因为发生了不可重试的故障，要么是因为在已配置的重试次数内仍无法完成插入（可通过 `ClickHouseClientConfig.setNumberOfRetries()` 设置）。_注意：默认情况下，连接器在丢弃一个批次之前，最多会尝试重新插入 3 次。_
+
+**解决方案**：检查 TaskManager 日志和/或堆栈跟踪，找出根本原因。
+
+## 贡献与支持 \{#contributing-and-support\}
+
+如果您想为该项目做出贡献或报告任何问题，欢迎提出宝贵意见！
+请访问我们的 [GitHub 仓库](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) 提交 issue、提出改进建议，
+或发起拉取请求。
+
+欢迎贡献！开始之前，请先查看仓库中的[贡献指南](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse/blob/main/CONTRIBUTING.md)。
+感谢您帮助改进 ClickHouse Flink 连接器！
\ No newline at end of file
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/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
index 360f4b56a3b..f5bd3396606 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/data-ingestion-index.md
@@ -2,29 +2,29 @@
slug: /integrations/data-ingestion-overview
keywords: [ 'Airbyte', 'Apache Spark', 'Spark', 'Azure Synapse', 'Amazon Glue', 'Apache Beam', 'dbt', 'Fivetran', 'NiFi', 'dlt', 'Vector' ]
title: '数据摄取'
-description: '数据摄取部分的概览页'
+description: '数据摄取部分的入口页'
doc_type: 'landing-page'
---
# 数据摄取 \{#data-ingestion\}
-ClickHouse 集成了多种用于数据集成和转换的解决方案。
-如需更多信息，请参阅以下页面：
+ClickHouse 可与多种数据集成和转换解决方案配合使用。
+如需了解更多信息，请参阅以下页面：
-| 数据摄取工具 | 描述 |
-|------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
-| [Airbyte](/integrations/airbyte) | 一个开源的数据集成平台。支持创建 ELT 数据管道，并内置 140 多个开箱即用的连接器。 |
-| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | 一个多语言引擎，可在单机或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务。 |
-| [Apache Flink](https://github.com/ClickHouse/flink-connector-clickhouse) | 通过 Flink 的 DataStream API 实现向 ClickHouse 的实时数据摄取和处理，并支持批量写入。 |
-| [Amazon Glue](/integrations/glue) | 由 Amazon Web Services (AWS) 提供的全托管、无服务器数据集成服务，可简化为分析、机器学习和应用程序开发进行数据发现、准备和转换的过程。 |
-| [Artie](/integrations/artie) | 一款全托管的实时数据流平台，可将生产环境数据复制到 ClickHouse，从而在生产环境中解锁客户分析、业务运营工作流以及 Agentic AI 能力。 |
-| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | 由 Microsoft Azure 提供的全托管云端分析服务，将大数据与数据仓库相结合，通过 SQL、Apache Spark 和数据管道，简化大规模的数据集成、转换和分析。 |
-| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | 一项基于云的数据集成服务，使您能够在大规模环境中创建、调度和编排数据工作流。 |
-| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | 一个开源的统一编程模型，使开发者可以定义并执行批处理和流式（持续）数据处理管道。 |
-| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | 一款端到端实时数据集成工具，具备亚秒级延迟，可在各个平台之间实现无缝数据流转。 |
-| [dbt](/integrations/dbt) | 使分析工程师能够仅通过编写 select 语句来对数据仓库中的数据进行转换。 |
-| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | 一个开源库，您可以将其添加到 Python 脚本中，将来自各种、且往往较为杂乱的数据源的数据加载为结构良好、实时更新的数据集。 |
-| [Estuary](/integrations/estuary) | 一款实时数据平台，可实现毫秒级延迟的 ETL 管道，并提供灵活的部署选项。 |
-| [Fivetran](/integrations/fivetran) | 一个自动化数据移动平台，用于在云数据平台之间以及进出云数据平台移动数据。 |
-| [NiFi](/integrations/nifi) | 一款开源工作流管理软件，用于自动化软件系统之间的数据流。 |
-| [Vector](/integrations/vector) | 一条高性能的可观测性数据管道，使组织能够掌控其可观测性数据。 |
\ No newline at end of file
+| Data Ingestion Tool | 描述 |
+| ---------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Airbyte](/integrations/airbyte) | 一个开源数据集成平台。它支持创建 ELT 数据管道，并开箱即用地提供 140 多个连接器。 |
+| [Apache Spark](/integrations/apache-spark) | 一个多语言引擎，用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务。 |
+| [Apache Flink](/integrations/apache-flink) | 通过 Flink 的 DataStream API 将数据实时摄取到 ClickHouse 并进行处理，同时支持批量写入。 |
+| [Amazon Glue](/integrations/glue) | 由 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项全托管、无服务器的数据集成服务，可简化面向分析、机器学习和应用开发的数据发现、准备和转换过程。 |
+| [Artie](/integrations/artie) | 一个全托管的实时数据流平台，可将生产数据复制到 ClickHouse，从而在生产环境中实现面向客户的分析、运营工作流和 Agentic AI。 |
+| [Azure Synapse](/integrations/azure-synapse) | 由 Microsoft Azure 提供的一项全托管云端分析服务，结合大数据和数据仓库能力，利用 SQL、Apache Spark 和数据管道简化大规模数据集成、转换和分析。 |
+| [Azure Data Factory](/integrations/azure-data-factory) | 一项基于云的数据集成服务，使您能够大规模创建、调度和编排数据工作流。 |
+| [Apache Beam](/integrations/apache-beam) | 一个开源的统一编程模型，使开发者能够定义并执行批处理和流处理 (连续) 数据管道。 |
+| [BladePipe](/integrations/bladepipe) | 一款具有亚秒级延迟的实时端到端数据集成工具，可促进跨平台的无缝数据流动。 |
+| [dbt](/integrations/dbt) | 使分析工程师只需编写 select 语句，即可在其数据仓库中转换数据。 |
+| [dlt](/integrations/data-ingestion/etl-tools/dlt-and-clickhouse) | 一个开源库，您可以将其添加到 Python 脚本中，以便将来自各种且通常较为杂乱的数据源的数据加载到结构良好的实时数据集中。 |
+| [Estuary](/integrations/estuary) | 一个 right-time 数据平台，支持构建具有毫秒级延迟的 ETL 管道，并提供灵活的部署选项。 |
+| [Fivetran](/integrations/fivetran) | 一个自动化数据移动平台，可在您的云数据平台之间以及进出这些平台传输数据。 |
+| [NiFi](/integrations/nifi) | 一个开源工作流管理软件，旨在自动化软件系统之间的数据流。 |
+| [Vector](/integrations/vector) | 一个高性能的可观测性数据管道，使组织能够掌控其可观测性数据。 |
\ No newline at end of file
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
index 2bcd64a2ca9..a535f481536 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/integrations/data-ingestion/kafka/kafka-clickhouse-connect-sink.md
@@ -93,34 +93,34 @@ schemas.enable=false
完整的配置选项表如下:
-| Property Name | Description | Default Value |
-|-------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------|
-| `hostname` (Required) | 服务器的主机名或 IP 地址 | N/A |
-| `port` | ClickHouse 端口——云环境中 HTTPS 的默认端口为 8443,自托管环境中默认使用 HTTP 时应使用 8123 | `8443` |
-| `ssl` | 启用到 ClickHouse 的 SSL 连接 | `true` |
-| `jdbcConnectionProperties` | 连接 ClickHouse 时使用的连接属性。必须以 `?` 开头,`param=value` 之间使用 `&` 连接 | `""` |
-| `username` | ClickHouse 数据库用户名 | `default` |
-| `password` (Required) | ClickHouse 数据库密码 | N/A |
-| `database` | ClickHouse 数据库名称 | `default` |
-| `connector.class` (Required) | Connector 类(显式设置并保持为默认值) | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
-| `tasks.max` | Connector 任务数量 | `"1"` |
-| `errors.retry.timeout` | ClickHouse JDBC 重试超时时间(秒) | `"60"` |
-| `exactlyOnce` | 是否启用 Exactly Once | `"false"` |
-| `topics` (Required) | 要轮询的 Kafka 主题——主题名称必须与表名一致 | `""` |
-| `key.converter` (Required* - See Description) | 根据 key 的类型进行设置。如果需要传递 key(且未在 worker 配置中定义),则此项为必填。 | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
-| `value.converter` (Required* - See Description) | 根据主题中的数据类型进行设置。支持:JSON、String、Avro 或 Protobuf 格式。如果未在 worker 配置中定义,则此项为必填。 | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
-| `value.converter.schemas.enable` | Connector Value Converter 的 Schema 支持开关 | `"false"` |
-| `errors.tolerance` | Connector 错误容忍度。支持:none、all | `"none"` |
-| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 如果设置了该项(且 errors.tolerance=all),将对失败的批次使用 DLQ(参见 [Troubleshooting](#troubleshooting)) | `""` |
-| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | 为 DLQ 添加额外的 header | `""` |
-| `clickhouseSettings` | 以逗号分隔的 ClickHouse 设置列表(例如 "insert_quorum=2, etc...") | `""` |
-| `topic2TableMap` | 将主题名称映射到表名的、以逗号分隔的列表(例如 "topic1=table1, topic2=table2, etc...") | `""` |
-| `tableRefreshInterval` | 刷新表定义缓存的时间(单位:秒) | `0` |
-| `keeperOnCluster` | 允许为自托管实例配置 exactly-once connect_state 表的 ON CLUSTER 参数(例如 `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`)(参见 [Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl)) | `""` |
-| `bypassRowBinary` | 允许对基于 Schema 的数据(Avro、Protobuf 等)禁用 RowBinary 和 RowBinaryWithDefaults 的使用——仅应在数据可能缺少列且 Nullable/Default 不可接受时使用 | `"false"` |
-| `dateTimeFormats` | 用于解析 DateTime64 schema 字段的日期时间格式列表,以 `;` 分隔(例如 `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`)。 | `""` |
-| `tolerateStateMismatch` | 允许 Connector 丢弃"早于"当前 AFTER_PROCESSING 存储偏移量的记录(例如,如果发送了偏移量 5,而最近记录的偏移量是 250) | `"false"` |
-| `ignorePartitionsWhenBatching` | 在收集要插入的消息时忽略分区(仅当 `exactlyOnce` 为 `false` 时)。性能注意:Connector 任务越多,每个任务分配到的 Kafka 分区就越少——这可能会产生收益递减。 | `"false"` |
+| Property Name | Description | Default Value |
+| ----------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
+| `hostname` (Required) | 服务器的主机名或 IP 地址 | N/A |
+| `port` | ClickHouse 端口——云环境中 HTTPS 的默认端口为 8443,自托管环境中默认使用 HTTP 时应使用 8123 | `8443` |
+| `ssl` | 启用到 ClickHouse 的 SSL 连接 | `true` |
+| `jdbcConnectionProperties` | 连接 ClickHouse 时使用的连接属性。必须以 `?` 开头,`param=value` 之间使用 `&` 连接 | `""` |
+| `username` | ClickHouse 数据库用户名 | `default` |
+| `password` (Required) | ClickHouse 数据库密码 | N/A |
+| `database` | ClickHouse 数据库名称 | `default` |
+| `connector.class` (Required) | Connector 类(显式设置并保持为默认值) | `"com.clickhouse.kafka.connect.ClickHouseSinkConnector"` |
+| `tasks.max` | Connector 任务数量 | `"1"` |
+| `errors.retry.timeout` | Kafka Connect 最大重试超时时间，以毫秒为单位。`0` 表示不重试。`-1` 表示无限重试。建议值大于 "10000" ms (10 秒) | `"0"` |
+| `exactlyOnce` | 是否启用 Exactly Once | `"false"` |
+| `topics` (Required) | 要轮询的 Kafka 主题——主题名称必须与表名一致 | `""` |
+| `key.converter` (Required* - See Description) | 根据 key 的类型进行设置。如果需要传递 key(且未在 worker 配置中定义),则此项为必填。 | `"org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter"` |
+| `value.converter` (Required* - See Description) | 根据主题中的数据类型进行设置。支持:JSON、String、Avro 或 Protobuf 格式。如果未在 worker 配置中定义,则此项为必填。 | `"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter"` |
+| `value.converter.schemas.enable` | Connector Value Converter 的 Schema 支持开关 | `"false"` |
+| `errors.tolerance` | Connector 错误容忍度。支持:none、all | `"none"` |
+| `errors.deadletterqueue.topic.name` | 如果设置了该项(且 errors.tolerance=all),将对失败的批次使用 DLQ(参见 [Troubleshooting](#troubleshooting)) | `""` |
+| `errors.deadletterqueue.context.headers.enable` | 为 DLQ 添加额外的 header | `""` |
+| `clickhouseSettings` | 以逗号分隔的 ClickHouse 设置列表(例如 "insert_quorum=2, etc...") | `""` |
+| `topic2TableMap` | 将主题名称映射到表名的、以逗号分隔的列表(例如 "topic1=table1, topic2=table2, etc...") | `""` |
+| `tableRefreshInterval` | 刷新表定义缓存的时间(单位:秒) | `0` |
+| `keeperOnCluster` | 允许为自托管实例配置 exactly-once connect_state 表的 ON CLUSTER 参数(例如 `ON CLUSTER clusterNameInConfigFileDefinition`)(参见 [Distributed DDL Queries](/sql-reference/distributed-ddl) | `""` |
+| `bypassRowBinary` | 允许对基于 Schema 的数据(Avro、Protobuf 等)禁用 RowBinary 和 RowBinaryWithDefaults 的使用——仅应在数据可能缺少列且 Nullable/Default 不可接受时使用 | `"false"` |
+| `dateTimeFormats` | 用于解析 DateTime64 schema 字段的日期时间格式列表,以 `;` 分隔(例如 `someDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSSSSSSSS;someOtherDateField=yyyy-MM-dd HH:mm:ss`)。 | `""` |
+| `tolerateStateMismatch` | 允许 Connector 丢弃"早于"当前 AFTER_PROCESSING 存储偏移量的记录(例如,如果发送了偏移量 5,而最近记录的偏移量是 250)。应在发生故障后用于修复摄取,完成后应将其改回 `"false"`。 | `"false"` |
+| `ignorePartitionsWhenBatching` | 在收集要插入的消息时忽略分区(仅当 `exactlyOnce` 为 `false` 时)。性能注意:Connector 任务越多,每个任务分配到的 Kafka 分区就越少——这可能会产生收益递减。 | `"false"` |
### 目标表 \{#target-tables\}
@@ -183,7 +183,7 @@ ClickHouse Connect Sink 从 Kafka 主题读取消息,并将其写入相应的表
"consumer.override.max.poll.records": "5000",
"consumer.override.max.partition.fetch.bytes": "5242880",
"database": "default",
- "errors.retry.timeout": "60",
+ "errors.retry.timeout": "60000",
"exactlyOnce": "false",
"hostname": "localhost",
"port": "8443",
@@ -771,26 +771,27 @@ SETTINGS
**注意:此类调整可能会对 exactly-once 语义产生影响。**
-#### "What errors will the connector retry?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
+#### "What errors will the connector retry?" \{#what-errors-will-the-connector-retry\}
目前的重点是识别可以视为短暂且可重试的错误,包括:
* `ClickHouseException` - 这是一个由 ClickHouse 抛出的通用异常。
通常在服务器过载时抛出,以下错误码被认为是典型的短暂性错误:
- * 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
- * 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
+ * 3 - UNEXPECTED_END_OF_FILE
+ * 107 - FILE_DOESNT_EXIST
+ * 159 - TIMEOUT_EXCEEDED
* 164 - READONLY
- * 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
- * 203 - NO_FREE_CONNECTION
- * 209 - SOCKET_TIMEOUT
- * 210 - NETWORK_ERROR
- * 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
- * 252 - TOO_MANY_PARTS
- * 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
- * 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
- * 425 - SYSTEM_ERROR
- * 999 - KEEPER_EXCEPTION
- * 1002 - UNKNOWN_EXCEPTION
+ * 202 - TOO_MANY_SIMULTANEOUS_QUERIES
+ * 203 - NO_FREE_CONNECTION
+ * 209 - SOCKET_TIMEOUT
+ * 210 - NETWORK_ERROR
+ * 241 - MEMORY_LIMIT_EXCEEDED
+ * 242 - TABLE_IS_READ_ONLY
+ * 252 - TOO_MANY_PARTS
+ * 285 - TOO_FEW_LIVE_REPLICAS
+ * 319 - UNKNOWN_STATUS_OF_INSERT
+ * 425 - SYSTEM_ERROR
+ * 999 - KEEPER_EXCEPTION
* `SocketTimeoutException` - 在 socket 超时时抛出。
* `UnknownHostException` - 在无法解析主机名时抛出。
* `IOException` - 在出现网络问题时抛出。
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
index 9b66971cf76..45adb550548 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/server-configuration-parameters/settings.md
@@ -2950,6 +2950,14 @@ ClickHouse 使用全局线程池中的线程来处理查询。如果没有空闲
此设置可以在运行时修改，并会立即生效。已在运行中的查询将保持不变。
:::
+## max_zookeeper_pooled_connections \{#max_zookeeper_pooled_connections\}
+
+
+
+共享池中每个 ZooKeeper 集群可按需延迟初始化的 ZooKeeper 会话的最大数量。
+
+值为 `0` 时，将禁用连接池，并继续使用单个会话。
+
## memory_worker_correct_memory_tracker \{#memory_worker_correct_memory_tracker\}
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
index 4323ff01ea5..f60fadbdebf 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/settings/merge-tree-settings.md
@@ -2786,6 +2786,14 @@ partitions for mutations>` 的比值高于该设置值时，会在 merge/mutate
如果启用，该“过多分区片段”计数器将依赖 Keeper 中的共享数据，而不是本地副本状态。仅在 ClickHouse Cloud 中可用。
+## shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool \{#shared_merge_tree_use_zookeeper_connection_pool\}
+
+
+
+
+
+如果启用，SharedMergeTree 会使用一个服务器级 ZooKeeper 会话池中的会话。
+
## shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch \{#shared_merge_tree_virtual_parts_discovery_batch\}
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..4853eeca9b5 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/operations/system-tables/query_log.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
index 30b11840a3b..9ca0d5636f4 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/operations/system-tables/query_log.md
@@ -69,7 +69,8 @@ ClickHouse 不会自动从该表中删除数据。更多详情参见[简介](/op
* `columns` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 查询中出现的列的名称。
* `partitions` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 查询中包含的分区名称。
* `projections` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 查询执行期间使用的投影名称。
-* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 查询中出现的（物化或实时）视图名称。
+* `skip_indices` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 查询执行期间使用的数据跳过索引名称
+* `views` ([Array](../../sql-reference/data-types/array.md)([LowCardinality(String)](../../sql-reference/data-types/lowcardinality.md))) — 查询中出现的 (物化或实时) 视图名称。
* `exception_code` ([Int32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 异常代码。
* `exception` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 异常信息。
* `stack_trace` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — [堆栈跟踪](https://en.wikipedia.org/wiki/Stack_trace)。如果查询成功完成，则该字段为空字符串。
@@ -82,8 +83,8 @@ ClickHouse 不会自动从该表中删除数据。更多详情参见[简介](/op
* `query_id` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 查询 ID。
* `address` ([IPv6](../../sql-reference/data-types/ipv6.md)) — 用于执行该查询的 IP 地址。当通过代理连接且已设置 [auth_use_forwarded_address](/operations/server-configuration-parameters/settings#auth_use_forwarded_address) 时，这里记录的是客户端地址，而非代理地址。
* `port` ([UInt16](/sql-reference/data-types/int-uint#integer-ranges)) — 客户端用于发出该查询的端口。当通过代理连接且启用了 [auth_use_forwarded_address](/operations/server-configuration-parameters/settings#auth_use_forwarded_address) 时，该值将是客户端的端口而不是代理的端口。
-* `initial_user` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 执行初始查询的用户名（用于分布式查询执行）。
-* `initial_query_id` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 初始查询的 ID（在分布式查询执行中）。
+* `initial_user` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 执行初始查询的用户名 (用于分布式查询执行) 。
+* `initial_query_id` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 初始查询的 ID (在分布式查询执行中) 。
* `initial_address` ([IPv6](../../sql-reference/data-types/ipv6.md)) — 父查询发起时的 IP 地址。
* `initial_port` ([UInt16](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 客户端用于发起父查询的端口。
* `initial_query_start_time` ([DateTime](../../sql-reference/data-types/datetime.md)) — 分布式查询执行时的初始查询开始时间。
@@ -105,26 +106,26 @@ ClickHouse 不会自动从该表中删除数据。更多详情参见[简介](/op
* 1 — 使用了 `GET` 方法。
* 2 — 使用了 `POST` 方法。
* `http_user_agent` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 在 HTTP 请求中传递的 HTTP 首部字段 `User-Agent`。
-* `http_referer` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP 首部字段 `Referer`，在 HTTP 请求中传递（包含发起该请求的页面的完整或部分地址）。
+* `http_referer` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — HTTP 首部字段 `Referer`，在 HTTP 请求中传递 (包含发起该请求的页面的完整或部分地址) 。
* `forwarded_for` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 在 HTTP 请求中传递的 HTTP 首部字段 `X-Forwarded-For`。
-* `quota_key` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 在 [quotas](../../operations/quotas.md) 设置中指定的 `quota key`（参见 `keyed`）。
+* `quota_key` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 在 [quotas](../../operations/quotas.md) 设置中指定的 `quota key` (参见 `keyed`) 。
* `revision` ([UInt32](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — ClickHouse 修订版本号。
* `ProfileEvents` ([Map(String, UInt64)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — 用于衡量不同指标的 ProfileEvents。其详细说明见表 [system.events](/operations/system-tables/events)。
* `Settings` ([Map(String, String)](../../sql-reference/data-types/map.md)) — 客户端执行查询时被修改的设置项。要启用对设置变更的日志记录，请将 `log_query_settings` 参数设置为 1。
* `log_comment` ([String](../../sql-reference/data-types/string.md)) — 日志备注。可以设置为任意字符串，长度不得超过 [max_query_size](../../operations/settings/settings.md#max_query_size)。如果未定义，则为空字符串。
* `thread_ids` ([Array(UInt64)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 参与查询执行的线程 ID。这些线程不一定是同时运行的。
* `peak_threads_usage` ([UInt64)](../../sql-reference/data-types/int-uint.md)) — 执行该查询时同时运行的线程的最大数量。
-* `used_aggregate_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中所使用的 `aggregate functions`（聚合函数）的规范名称。
+* `used_aggregate_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中所使用的 `aggregate functions` (聚合函数) 的规范名称。
* `used_aggregate_function_combinators` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `aggregate functions combinators` 的规范名称。
* `used_database_engines` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行期间使用的 `database engines` 的规范名称。
* `used_data_type_families` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 查询执行期间使用到的 `data type families` 的规范名称。
-* `used_dictionaries` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行期间使用的 `dictionaries`（字典）的规范名称。对于使用 XML 文件配置的字典，其规范名称就是该字典的名称；对于通过 SQL 语句创建的字典，其规范名称为该对象的完全限定名称。
-* `used_formats` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 查询执行期间使用的 `formats` 的规范名称。`
+* `used_dictionaries` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行期间使用的 `dictionaries` (字典) 的规范名称。对于使用 XML 文件配置的字典，其规范名称就是该字典的名称；对于通过 SQL 语句创建的字典，其规范名称为该对象的完全限定名称。
+* `used_formats` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 查询执行期间使用的 `formats` 的规范名称。
* `used_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `functions` 的规范名称。
* `used_storages` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `storages` 的规范名称。
* `used_table_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `table functions` 的规范名称。
-* `used_executable_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行期间使用的 `executable user defined functions`（可执行用户自定义函数）的规范名称。
-* `used_sql_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `sql user defined functions`（SQL 用户自定义函数）的规范名称。
+* `used_executable_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行期间使用的 `executable user defined functions` (可执行用户自定义函数) 的规范名称。
+* `used_sql_user_defined_functions` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) — 在查询执行过程中使用的 `sql user defined functions` (SQL 用户自定义函数) 的规范名称。
* `used_privileges` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) - 在查询执行过程中已成功验证通过的权限。
* `missing_privileges` ([Array(String)](../../sql-reference/data-types/array.md)) - 在查询执行期间缺少的权限。
* `query_cache_usage` ([Enum8](../../sql-reference/data-types/enum.md)) — 查询执行期间对 [query cache](../query-cache.md) 的使用方式。可能的取值：
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
index 9ba69745890..9b8082e69fc 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/date-time-functions.md
@@ -3486,6 +3486,42 @@ SELECT toDayOfYear(toDateTime('2023-04-21 10:20:30'))
└────────────────────────────────────────────────┘
```
+## toDaysInMonth \{#toDaysInMonth\}
+
+引入版本：v25.5.0
+
+返回 `Date` 或 `DateTime` 对应月份的天数。
+
+返回值范围为 28 到 31。
+
+**语法**
+
+```sql
+toDaysInMonth(datetime)
+```
+
+**参数**
+
+* `datetime` — 用于获取其所在月份天数的日期，或包含时间的日期值。[`Date`](/sql-reference/data-types/date) 或 [`Date32`](/sql-reference/data-types/date32) 或 [`DateTime`](/sql-reference/data-types/datetime) 或 [`DateTime64`](/sql-reference/data-types/datetime64)
+
+**返回值**
+
+返回给定日期/时间所在月份的天数。[`UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**示例**
+
+**用法示例**
+
+```sql title=Query
+SELECT toDaysInMonth(toDate('2023-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2024-02-01')), toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))
+```
+
+```response title=Response
+┌─toDaysInMonth(toDate('2023-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2024-02-01'))─┬─toDaysInMonth(toDate('2023-01-01'))─┐
+│ 28 │ 29 │ 31 │
+└─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┴─────────────────────────────────────┘
+```
+
## toDaysSinceYearZero \{#toDaysSinceYearZero\}
引入于：v23.9.0
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
index 60c960a49f2..ba943a236ce 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/sql-reference/functions/splitting-merging-functions.md
@@ -564,4 +564,54 @@ SELECT tokens('abc def', 'ngrams', 3) AS tokens;
['abc','bc ','c d',' de','def']
```
+## tokensForLikePattern \{#tokensForLikePattern\}
+
+引入版本：v26.3.0
+
+使用指定的 tokenizer 将 LIKE 模式字符串拆分为 token。
+
+与 `tokens` 函数不同，此函数能够识别 LIKE 模式语义
+(例如前导和尾随通配符) ，并应用 tokenizer 特有的
+规则来提取用于模式匹配的有意义 token。
+
+它支持与 `tokens` 函数相同的参数集；`tokenizer` 之后的附加
+参数将根据所选 tokenizer 进行解释
+(例如，`ngrams` 的 `n`、`splitByString` 的 `separators`，
+以及 `sparseGrams` 的 `min_length` / `max_length` [/ `min_cutoff_length`]) 。
+
+此函数主要用于调试和测试，
+并在内部用于分析 LIKE 模式的 token 化行为。
+
+**语法**
+
+```sql
+tokensForLikePattern(value[, tokenizer[, tokenizer_specific_arguments...]])
+```
+
+**参数**
+
+* `value` — 输入字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string) 或 [`FixedString`](/sql-reference/data-types/fixedstring)
+* `tokenizer` — 要使用的 tokenizer (分词器) 。可用参数为 `splitByNonAlpha`、`ngrams`、`splitByString`、`array` 和 `sparseGrams`。可选，如未显式设置，默认为 `splitByNonAlpha`。[`const String`](/sql-reference/data-types/string)
+* `n` — 仅当参数 `tokenizer` 为 `ngrams` 时相关：可选参数，用于定义 n-gram 的长度。如未显式设置，默认为 `3`。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `separators` — 仅当参数 `tokenizer` 为 `split` 时相关：可选参数，用于定义分隔符字符串。如未显式设置，默认为 `[' ']`。[`const Array(String)`](/sql-reference/data-types/array)
+* `min_length` — 仅当参数 `tokenizer` 为 `sparseGrams` 时相关：可选参数，用于定义最小 gram 长度，默认为 3。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `max_length` — 仅当参数 `tokenizer` 为 `sparseGrams` 时相关：可选参数，用于定义最大 gram 长度，默认为 100。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+* `min_cutoff_length` — 仅当参数 `tokenizer` 为 `sparseGrams` 时相关：可选参数，用于定义最小截断长度。[`const UInt8`](/sql-reference/data-types/int-uint)
+
+**返回值**
+
+返回由输入字符串生成的 token 数组。[`Array`](/sql-reference/data-types/array)
+
+**示例**
+
+**默认 tokenizer**
+
+```sql title=Query
+SELECT tokensForLikePattern('%test1,test2,test3%') AS tokens;
+```
+
+```response title=Response
+['test2']
+```
+
{/*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..574012b19c2 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 +2032,45 @@ SELECT lowerUTF8('München') as Lowerutf8;
münchen
```
+
+## naturalSortKey \{#naturalSortKey\}
+
+引入版本：v25.11.0
+
+该函数用于自然排序。
+
+**语法**
+
+```sql
+naturalSortKey(s)
+```
+
+**别名**：`NATURAL_SORT_KEY`
+
+**参数**
+
+* `s` — 要转换为自然排序键的字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**返回值**
+
+返回从 `s` 生成的自然排序键字符串。[`String`](/sql-reference/data-types/string)
+
+**示例**
+
+**用法示例**
+
+```sql title=Query
+SELECT s FROM t ORDER BY naturalSortKey(s)
+```
+
+```response title=Response
+┌─s───┐
+│ a1 │
+| a02 │
+└─────┘
+```
+
+
## normalizeUTF8NFC \{#normalizeUTF8NFC\}
引入于：v21.11.0
@@ -1983,6 +2109,7 @@ length(nfc_normalized);
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFD \{#normalizeUTF8NFD\}
引入于：v21.11.0
@@ -2021,6 +2148,7 @@ SELECT
└──────────┴──────────────────┴────────────────┴────────────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKC \{#normalizeUTF8NFKC\}
引入版本：v21.11.0
@@ -2057,6 +2185,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## normalizeUTF8NFKD \{#normalizeUTF8NFKD\}
新增于：v21.11.0
@@ -2093,6 +2222,7 @@ SELECT
└──────────┴─────────────────┘
```
+
## punycodeDecode \{#punycodeDecode\}
自 v24.1.0 引入
@@ -2128,6 +2258,7 @@ SELECT punycodeDecode('Mnchen-3ya')
└──────────────────────────────┘
```
+
## punycodeEncode \{#punycodeEncode\}
自 v24.1.0 起引入
@@ -2163,6 +2294,7 @@ SELECT punycodeEncode('München')
└───────────────────────────┘
```
+
## regexpExtract \{#regexpExtract\}
引入版本：v23.2.0
@@ -2205,6 +2337,44 @@ 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 +2410,7 @@ SELECT repeat('abc', 10)
└────────────────────────────────┘
```
+
## reverseUTF8 \{#reverseUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -2274,6 +2445,7 @@ SELECT reverseUTF8('ClickHouse')
esuoHkcilC
```
+
## right \{#right\}
引入版本：v22.1.0
@@ -2322,11 +2494,12 @@ 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 +2533,12 @@ 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 +2571,7 @@ SELECT rightPadUTF8('абвг', 7, '*'), rightPadUTF8('абвг', 7)
└──────────────────────────────┴─────────────────────────┘
```
+
## rightUTF8 \{#rightUTF8\}
引入版本：v22.1.0
@@ -2445,6 +2620,7 @@ SELECT rightUTF8('Привет', -4)
ет
```
+
## soundex \{#soundex\}
自 v23.4.0 引入
@@ -2479,11 +2655,12 @@ 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 +2690,7 @@ SELECT space(3) AS res, length(res);
└─────┴─────────────┘
```
+
## sparseGrams \{#sparseGrams\}
自 v25.5.0 起引入
@@ -2553,6 +2731,7 @@ SELECT sparseGrams('alice', 3)
└────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashes \{#sparseGramsHashes\}
引入版本：v25.5.0
@@ -2593,6 +2772,7 @@ SELECT sparseGramsHashes('alice', 3)
└────────────────────────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsHashesUTF8 \{#sparseGramsHashesUTF8\}
引入版本：v25.5.0
@@ -2632,6 +2812,7 @@ SELECT sparseGramsHashesUTF8('алиса', 3)
└───────────────────────────────────┘
```
+
## sparseGramsUTF8 \{#sparseGramsUTF8\}
引入于：v25.5.0
@@ -2671,6 +2852,7 @@ SELECT sparseGramsUTF8('алиса', 3)
└─────────────────────────────┘
```
+
## startsWith \{#startsWith\}
自 v1.1.0 版本引入
@@ -2706,11 +2888,12 @@ 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 +2924,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitive('ClickHouse', 'CLICK');
└─────────────────────────────────────────┘
```
+
## startsWithCaseInsensitiveUTF8 \{#startsWithCaseInsensitiveUTF8\}
引入版本：v25.9.0
@@ -2758,7 +2942,7 @@ 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 +2962,7 @@ SELECT startsWithCaseInsensitiveUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## startsWithUTF8 \{#startsWithUTF8\}
自 v23.8.0 引入
@@ -2815,6 +3000,7 @@ SELECT startsWithUTF8('приставка', 'при')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringBytesEntropy \{#stringBytesEntropy\}
引入版本：v25.6.0
@@ -2849,6 +3035,7 @@ SELECT stringBytesEntropy('Hello, world!')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## stringBytesUniq \{#stringBytesUniq\}
首次引入于：v25.6.0
@@ -2883,6 +3070,7 @@ SELECT stringBytesUniq('Hello')
└──────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndex \{#stringJaccardIndex\}
自 v23.11.0 版本引入
@@ -2918,6 +3106,7 @@ SELECT stringJaccardIndex('clickhouse', 'mouse')
└───────────────────────────────────────────┘
```
+
## stringJaccardIndexUTF8 \{#stringJaccardIndexUTF8\}
自 v23.11.0 引入
@@ -2953,6 +3142,7 @@ SELECT stringJaccardIndexUTF8('我爱你', '我也爱你')
└─────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substring \{#substring\}
引入版本：v1.1.0
@@ -2997,6 +3187,7 @@ SELECT 'database' AS db, substr(db, 5), substr(db, 5, 1)
└──────────┴──────────────────────────┴─────────────────────────────┘
```
+
## substringIndex \{#substringIndex\}
引入于：v23.7.0
@@ -3035,6 +3226,7 @@ SELECT substringIndex('www.clickhouse.com', '.', 2)
└──────────────────────────────────────────────┘
```
+
## substringIndexUTF8 \{#substringIndexUTF8\}
引入于：v23.7.0
@@ -3071,6 +3263,7 @@ SELECT substringIndexUTF8('www.straßen-in-europa.de', '.', 2)
www.straßen-in-europa
```
+
## substringUTF8 \{#substringUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -3116,11 +3309,12 @@ 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 +3346,13 @@ 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 +3385,13 @@ 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 +3424,13 @@ 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 +3463,7 @@ SELECT trimRight('ClickHouse','House');
└──────────────────────────┘
```
+
## tryBase32Decode \{#tryBase32Decode\}
自 v25.6.0 引入
@@ -3300,6 +3498,7 @@ SELECT tryBase32Decode('IVXGG33EMVSA====');
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase58Decode \{#tryBase58Decode\}
自 v22.10.0 引入
@@ -3334,6 +3533,7 @@ SELECT tryBase58Decode('3dc8KtHrwM') AS res, tryBase58Decode('invalid') AS res_i
└─────────┴─────────────┘
```
+
## tryBase64Decode \{#tryBase64Decode\}
自 v18.16.0 起引入
@@ -3368,6 +3568,7 @@ SELECT tryBase64Decode('Y2xpY2tob3VzZQ==')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryBase64URLDecode \{#tryBase64URLDecode\}
引入自：v18.16.0
@@ -3402,11 +3603,12 @@ 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 +3639,7 @@ SELECT tryIdnaEncode('straße.münchen.de')
└─────────────────────────────────────┘
```
+
## tryPunycodeDecode \{#tryPunycodeDecode\}
自 v24.1.0 起引入
@@ -3471,6 +3674,7 @@ SELECT tryPunycodeDecode('Mnchen-3ya')
└─────────────────────────────────┘
```
+
## upper \{#upper\}
引入于：v1.1.0
@@ -3507,6 +3711,7 @@ SELECT upper('clickhouse')
└─────────────────────┘
```
+
## upperUTF8 \{#upperUTF8\}
引入版本：v1.1.0
@@ -3515,8 +3720,8 @@ 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/data_lake/index.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
index 38ede3dee61..f06573eb692 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/index.md
@@ -4,7 +4,7 @@ pagination_prev: null
pagination_next: null
slug: /use-cases/data-lake
title: '数据湖仓'
-keywords: ['data lake', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake']
+keywords: ['data lake', 'lakehouse', 'iceberg', 'delta lake', 'hudi', 'paimon', 'glue', 'unity', 'rest', 'OneLake', 'BigLake']
doc_type: 'landing-page'
---
@@ -28,9 +28,9 @@ ClickHouse 可以直接在对象存储中查询 open table formats，而无需
### 直接读取数据 \{#read-data-directly\}
-ClickHouse 提供了[表函数](/sql-reference/table-functions)和[引擎](/engines/table-engines/integrations)，用于在对象存储上直接读取开放表格式。例如 [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg)、[`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake)、[`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi) 和 [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon) 等函数，允许用户在无需任何预先配置的情况下，在 SQL 语句中对数据湖格式的表进行查询。这些函数针对大多数常见的对象存储服务（如 S3、Azure Blob Storage 和 GCS）都提供了对应版本。它们还拥有等价的表引擎，可用于在 ClickHouse 中创建引用底层数据湖格式对象存储的表，从而使查询更加便捷。
+ClickHouse 提供了[表函数](/sql-reference/table-functions)和[引擎](/engines/table-engines/integrations)，用于在对象存储上直接读取开放表格式。例如 [`iceberg()`](/sql-reference/table-functions/iceberg)、[`deltaLake()`](/sql-reference/table-functions/deltalake)、[`hudi()`](/sql-reference/table-functions/hudi) 和 [`paimon()`](/sql-reference/table-functions/paimon) 等函数，允许用户在无需任何预先配置的情况下，直接在 SQL 语句中查询开放表格式的表。这些函数针对大多数常见的对象存储（如 S3、Azure Blob Storage 和 GCS）都提供了对应版本。这些函数还具有等价的表引擎，可用于在 ClickHouse 中创建引用底层开放表格式对象存储的表，从而使查询更加便捷。
-请参阅我们的入门指南，了解如何通过[直接查询](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly)或[连接到数据目录](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)的方式进行使用。
+请参阅我们的入门指南，了解如何[直接查询](/use-cases/data-lake/getting-started/querying-directly)，或如何[连接到数据目录](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)。
### 将 catalog 暴露为数据库 \{#expose-catalogs-as-databases\}
@@ -38,14 +38,15 @@ ClickHouse 提供了[表函数](/sql-reference/table-functions)和[引擎](/engi
当前支持的 catalog 包括：
-| Catalog | 指南 |
-|---------|-------|
-| AWS Glue | [Glue Catalog 指南](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
-| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog 指南](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
-| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog 指南](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
-| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog 指南](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
-| Project Nessie | [Nessie Catalog 指南](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
-| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog 指南](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
+| Catalog | 指南 |
+| ------------------------ | ---------------------------------------------------------------- |
+| AWS Glue | [Glue Catalog 指南](/use-cases/data-lake/glue-catalog) |
+| BigLake Metastore | [BigLake Metastore 指南](/use-cases/data-lake/biglake-catalog) |
+| Databricks Unity Catalog | [Unity Catalog 指南](/use-cases/data-lake/unity-catalog) |
+| Iceberg REST Catalog | [REST Catalog 指南](/use-cases/data-lake/rest-catalog) |
+| Lakekeeper | [Lakekeeper Catalog 指南](/use-cases/data-lake/lakekeeper-catalog) |
+| Project Nessie | [Nessie Catalog 指南](/use-cases/data-lake/nessie-catalog) |
+| Microsoft OneLake | [OneLake Catalog 指南](/use-cases/data-lake/onelake-catalog) |
请参阅[连接到 catalog](/use-cases/data-lake/getting-started/connecting-catalogs)的入门指南。
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
new file mode 100644
index 00000000000..1fb99520c95
--- /dev/null
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/data_lake/reference/biglake_catalog.md
@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+slug: /use-cases/data-lake/biglake-catalog
+sidebar_label: 'BigLake Metastore'
+title: 'BigLake Metastore'
+pagination_prev: null
+pagination_next: null
+description: '本指南将逐步介绍如何使用 ClickHouse 和 BigLake Metastore 查询
+ Google Cloud Storage 中的数据。'
+keywords: ['BigLake', 'GCS', '数据湖', 'Iceberg', 'Google Cloud']
+show_related_blogs: true
+doc_type: 'guide'
+---
+
+import BetaBadge from '@theme/badges/BetaBadge';
+
+
+
+ClickHouse 支持与多个目录（Unity、Glue、Polaris 等）集成。本指南将逐步介绍如何通过 ClickHouse 查询 [BigLake Metastore](https://cloud.google.com/biglake/docs) 中的 Iceberg 表。
+
+:::note
+由于该功能目前处于 beta 阶段，因此你需要使用以下命令启用它：
+`SET allow_database_iceberg = 1;`
+:::
+
+## 先决条件 \{#prerequisites\}
+
+在创建从 ClickHouse 到 BigLake Metastore 的连接之前，请确保您具备：
+
+* 已启用 BigLake Metastore 的 **Google Cloud 项目**
+* 某个应用的 **应用默认凭据** (OAuth 客户端 ID 和客户端密钥) ，通过 [Google Cloud Console](https://docs.cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc) 创建
+* 通过使用适当作用域完成 OAuth 流程获取的 **refresh token** (例如 `https://www.googleapis.com/auth/bigquery` 以及用于 GCS 的存储作用域)
+* 一个 **warehouse** 路径：存储表的 GCS 存储桶 (以及可选前缀) ，例如 `gs://your-bucket` 或 `gs://your-bucket/prefix`
+
+## 在 BigLake Metastore 与 ClickHouse 之间创建 \{#creating-a-connection\}
+
+在配置好 OAuth 凭据后，在 ClickHouse 中创建一个使用 [DataLakeCatalog](/engines/database-engines/datalakecatalog) 数据库引擎的数据库：
+
+```sql
+SET allow_database_iceberg = 1;
+
+CREATE DATABASE biglake_metastore
+ENGINE = DataLakeCatalog('https://biglake.googleapis.com/iceberg/v1/restcatalog')
+SETTINGS
+ catalog_type = 'biglake',
+ google_adc_client_id = '',
+ google_adc_client_secret = '',
+ google_adc_refresh_token = '',
+ google_adc_quota_project_id = '',
+ warehouse = 'gs:///';
+```
+
+## 使用 ClickHouse 查询 BigLake Metastore 中的表 \{#querying-biglake-metastore-tables\}
+
+创建连接后，您可以查询已注册到 BigLake Metastore 的表。
+
+```sql
+USE biglake_metastore;
+
+SHOW TABLES;
+```
+
+示例输出：
+
+```response
+┌─name─────────────────────┐
+│icebench.my_iceberg_table │
+└──────────────────────────┘
+```
+
+```sql
+SELECT count(*) FROM `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+:::note 必须使用反引号
+必须使用反引号，因为 ClickHouse 不支持一个以上的命名空间。
+:::
+
+要查看表定义：
+
+```sql
+SHOW CREATE TABLE `icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+
+## 将数据从 BigLake 加载到 ClickHouse \{#loading-data-into-clickhouse\}
+
+要将 BigLake Metastore 表中的数据加载到本地 ClickHouse 表中，以加快重复查询的速度，请创建一个 MergeTree 表，并从目录中插入数据：
+
+```sql
+CREATE TABLE clickhouse_table
+(
+ `id` Int64,
+ `event_time` DateTime64(3),
+ `user_id` String,
+ `payload` String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (event_time, id);
+
+INSERT INTO local_events
+SELECT * FROM biglake_metastore.`icebench.my_iceberg_table`;
+```
+
+初始加载完成后，查询 `clickhouse_table` 以降低延迟。需要时，重新运行 `INSERT INTO ... SELECT`，从 BigLake 刷新数据。
diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
index e58712c0307..e3888b71131 100644
--- a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
+++ b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/use-cases/observability/clickstack/dashboards.md
@@ -25,9 +25,16 @@ import dashboard_edit from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-
import dashboard_clickhouse from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-clickhouse.png';
import dashboard_services from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-services.png';
import dashboard_kubernetes from '@site/static/images/use-cases/observability/hyperdx-dashboard-kubernetes.png';
+import edit_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/edit-filters.png';
+import add_filter from '@site/static/images/clickstack/dashboards/add-filter.png';
+import saved_filters from '@site/static/images/clickstack/dashboards/saved-filters.png';
+import filtered_dashboard from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filtered-dashboard.png';
+import filter_dropdown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/filter-dropdown.png';
+import save_filter_values from '@site/static/images/clickstack/dashboards/save-filter-values.png';
+import drilldown from '@site/static/images/clickstack/dashboards/drilldown.png';
import Tagging from '@site/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/_snippets/_clickstack_tagging.mdx';
-ClickStack 支持对事件进行可视化，并在 ClickStack UI（HyperDX）中内置了图表功能。您可以将这些图表添加到仪表板，与其他用户共享。
+ClickStack 支持对事件进行可视化，并在 ClickStack UI (HyperDX) 中内置了图表功能。您可以将这些图表添加到仪表板，与其他用户共享。
可视化可以基于 traces、metrics、logs，或任意用户自定义的宽表事件 schema 创建。
@@ -171,11 +178,66 @@ ClickStack 还支持使用 [text-to-chart](/use-cases/observability/clickstack/t
+## 自定义筛选器 \{#dashboard-listing-search\}
+
+除了所有仪表板都支持的[自由文本筛选器](#filter-dashboards)外，已保存的仪表板还支持自定义下拉筛选器，其选项由从 ClickHouse 查询得到的数据填充。这类筛选器提供可复用的点选式筛选控件，使仪表板查看者无需手动编写表达式即可进行筛选。
+
+
+
+以下步骤演示如何为[“创建仪表板”](#creating-dashboards)部分中创建的仪表板添加自定义筛选器。
+
+
+ ### 打开“编辑筛选器”对话框
+
+ 打开一个已保存的仪表板，然后在工具栏中选择**编辑筛选器**。
+
+
+
+ ### 添加新筛选器
+
+ 点击**添加新筛选器**。通过填写**名称**、选择**数据源**并输入**筛选表达式**来配置筛选器——即一个 SQL 列或表达式，其去重后的值将填充到下拉列表中。点击**保存筛选器**。
+
+ 例如，要为链路追踪数据添加服务筛选器，可使用 `ServiceName` 作为筛选表达式，并选择 `Traces` 数据源。
+
+
+
+ “筛选器”弹窗会显示为该仪表板配置的所有筛选器。你可以在此编辑或删除现有筛选器，也可以添加其他筛选器。
+
+
+
+ ### 使用筛选器
+
+ 关闭“筛选器”弹窗。新的下拉筛选器会显示在搜索栏下方。点击它可查看可用值，然后选择一个值，以筛选该仪表板上的所有可视化内容。
+
+
+
+ ### (可选) 将筛选值保存为默认值
+
+ 若要将某个筛选选择保存为仪表板的默认值，请在仪表板菜单中选择**将查询和筛选器保存为默认值**。之后，该仪表板打开时将始终应用所选筛选器。若要重置，请从同一菜单中选择**移除默认查询和筛选器**。
+
+
+
+
+:::note
+自定义下拉筛选器可用于已保存的仪表板。有关此模式实际应用的示例，请参见 [Kubernetes 仪表板](#kubernetes-dashboard)，其中为 pod (容器组) 、部署、节点名称、命名空间和集群提供了内置下拉筛选器。
+:::
+
+## 下钻至搜索 \{#tagging\}
+
+仪表板图块支持下钻到“搜索”页面。在可视化中单击某个数据点，会打开一个包含以下选项的上下文菜单：
+
+* **查看所有事件** — 跳转到“搜索”页面，显示所选时间窗口内的所有事件。
+* **按组筛选** — 跳转到“搜索”页面，并按特定序列进行筛选。
+
+
+
+这对于调查在仪表板中发现的特定峰值或异常非常有用——您可以快速从聚合视图切换到其底层的单个事件。
+
## 预设 \{#presets\}
HyperDX 部署时即提供开箱即用的仪表板。
-### ClickHouse 仪表盘 {#clickhouse-dashboard}
+### ClickHouse 仪表盘 \{#clickhouse-dashboard\}
此仪表盘提供用于监控 ClickHouse 的可视化界面。要打开该仪表盘，请在左侧菜单中选择它。
@@ -195,7 +257,7 @@ HyperDX 部署时即提供开箱即用的仪表板。
`GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log`
:::
-### Services 仪表板 {#services-dashboard}
+### Services 仪表板 \{#services-dashboard\}
Services 仪表板会基于链路追踪数据展示当前处于活动状态的服务。使用该功能前，用户需要先采集 traces 并配置一个有效的 Traces 数据源。
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
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+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)。
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