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‎docs/cn/guides/00-overview/00-editions/01-dee/10-enterprise-features.md‎

Lines changed: 10 additions & 10 deletions
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@@ -10,17 +10,17 @@ import DatabendTable from '@site/src/components/DatabendTable';
1010

1111
| 功能 | 类别 | 描述 |
1212
| -------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
13-
| [清理临时文件](/sql/sql-commands/administration-cmds/vacuum-temp-files) | 存储 | - 通过删除临时文件（特别是连接、聚合和排序溢出文件）来释放存储空间。<br/>- 根据需要设置保留和文件限制。 |
13+
| [清理临时文件](/sql/sql-commands/administration-cmds/vacuum-temp-files) | 存储 | - 通过删除临时文件（特别是连接、聚合和排序溢出文件）来释放存储空间。<br/>- 根据需要设置保留和文件限制。 |
1414
| [清理已删除表](/sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-drop-table) | 存储 | 通过删除已删除表的数据文件来优化存储。提供恢复选项和预览模式。 |
1515
| [清理历史数据](/sql/sql-commands/ddl/table/vacuum-table) | 存储 | 深度清理存储空间：<br/>- 删除孤立的段和块文件。<br/>- 使用预览模式安全地预览数据文件的删除。 |
16-
| [虚拟列](/sql/sql-commands/ddl/virtual-column) | 查询 | 提高查询 Variant 数据的效率：<br/>- 虚拟列简化查询，无需遍历整个嵌套结构。直接数据检索加速查询执行。<br/>- 虚拟列显著减少 Variant 数据的内存使用，降低内存溢出的风险。 |
17-
| [聚合索引](/sql/sql-commands/ddl/aggregating-index) | 查询 | 通过聚合索引提升查询速度：<br/>- 通过预计算和索引聚合加速查询。<br/>- 自定义索引以满足独特的数据分析需求。 |
18-
| [计算列](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns) | 查询 | 计算列通过从现有列派生新列来节省时间和精力：<br/>- 自动更新确保数据的准确性和一致性。<br/>- 高级分析和计算现在可以在数据库内执行。<br/>- 两种类型的计算列：存储和虚拟。虚拟列节省空间，因为它们在查询时即时计算。 |
19-
| [Python UDF](/guides/query/udf#python-requires-databend-enterprise) | 查询 | Python UDF 允许您通过 Databend 的内置处理程序从 SQL 查询中调用 Python 代码，实现 Python 逻辑与 SQL 查询的无缝集成。 |
20-
| [ATTACH TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/attach-table) | 查询 | Attach Table 使您能够将云服务平台中的表无缝连接到私有部署环境中的现有表，而无需物理移动数据。 |
21-
| [Stream](/sql/sql-commands/ddl/stream) | 数据流 | 通过流高效管理数据变更：<br/>- 支持仅追加模式：实时捕获数据插入。<br/>- 无缝利用流进行直接查询和分析，确保快速洞察。 |
22-
| [掩码策略](/sql/sql-commands/ddl/mask-policy/) | 安全 | 通过基于角色的掩码功能增强数据安全性：<br/>- 通过可定制的数据掩码保护敏感信息。<br/>- 在加强安全性的同时保持数据可用性。 |
23-
| 存储加密 | 安全 | 增强服务器端数据加密的安全性，保护您的数据免受存储供应商的未授权访问：<br/>- 选择通过服务管理密钥、KMS 管理密钥或客户管理密钥进行加密。选项可能因存储类型而异。<br/>- 目前支持在阿里云 OSS 上使用。<br/>请参阅[部署指南](../../../10-deploy/01-deploy/01-non-production/01-deploying-databend.md)以获取每个存储供应商的加密参数。 |
16+
| [虚拟列](/sql/sql-commands/ddl/virtual-column) | 查询 | 提高查询 Variant 数据的效率：<br/>- 虚拟列简化查询，无需遍历整个嵌套结构。直接数据检索加速查询执行。<br/>- 虚拟列显著减少 Variant 数据的内存使用，降低内存溢出的风险。 |
17+
| [聚合索引](/sql/sql-commands/ddl/aggregating-index) | 查询 | 通过聚合索引提升查询速度：<br/>- 通过预计算和索引聚合加速查询。<br/>- 自定义索引以满足独特的数据分析需求。 |
18+
| [计算列](/sql/sql-commands/ddl/table/ddl-create-table#computed-columns) | 查询 | 计算列通过从现有列派生新列来节省时间和精力：<br/>- 自动更新确保数据的准确性和一致性。<br/>- 高级分析和计算现在可以在数据库内执行。<br/>- 两种类型的计算列：存储和虚拟。虚拟列在查询时即时计算，节省空间。 |
19+
| [Python UDF](/guides/query/udf#python-requires-databend-enterprise) | 查询 | Python UDF 允许您通过 Databend 的内置处理程序从 SQL 查询中调用 Python 代码，实现 Python 逻辑与 SQL 查询的无缝集成。 |
20+
| [ATTACH TABLE](/sql/sql-commands/ddl/table/attach-table) | 查询 | Attach Table 使您能够将云服务平台中的表无缝连接到私有部署环境中的现有表，而无需物理移动数据。 |
21+
| [Stream](/sql/sql-commands/ddl/stream) | 数据流 | 通过流高效管理数据变更：<br/>- 支持仅追加模式：实时捕获数据插入。<br/>- 无缝利用流进行直接查询和分析，确保快速洞察。 |
22+
| [掩码策略](/sql/sql-commands/ddl/mask-policy/) | 安全 | 通过基于角色的掩码功能增强数据安全性：<br/>- 通过可定制的数据掩码保护敏感信息。<br/>- 在加强安全性的同时保持数据可用性。 |
23+
| 存储加密 | 安全 | 增强服务器端数据加密的安全性，保护您的数据免受存储供应商的未授权访问：<br/>- 选择通过服务管理的密钥、KMS 管理的密钥或客户管理的密钥进行加密。选项可能因存储类型而异。<br/>- 目前支持在阿里云 OSS 上使用。<br/>请参阅[部署指南](../../../10-deploy/01-deploy/01-non-production/01-deploying-databend.md)以获取每个存储供应商的加密参数。 |
2424
| [Fail-Safe](/guides/security/fail-safe) | 安全 | 从兼容 S3 的对象存储中恢复表数据。 |
2525

2626
## Databend 社区版与企业版
@@ -62,7 +62,7 @@ tbody={[
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65-
['集群模式', '✓', '✓'],
65+
['集群模式', '✕', '✓'],
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