From af5e8157671d0ceffdca4bbd67230b2271eac2a3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: q <787025321@qq.com>
Date: Thu, 30 Oct 2025 18:06:27 +0800
Subject: [PATCH] fix: i18n and links
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docs/cn/guides/00-products/index.md | 22 +++++++++++++---------
docs/en/guides/00-products/index.md | 13 +++++++++----
2 files changed, 22 insertions(+), 13 deletions(-)
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index 9875efa44a..113751aa6f 100644
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@@ -12,11 +12,11 @@ import LanguageDocs from '@site/src/components/LanguageDocs';
cn=
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-**Databend** —— 一套引擎撑起所有数据与场景。
+**Databend** —— **一套引擎撑起所有数据与场景（ANY DATA. ANY SCALE. ONE DATABASE）.**
-Databend 是开源的云原生数仓,把存储、向量搜索、SQL 分析、全文检索与地理计算统一到一套与 Snowflake 兼容的 SQL 接口上。所有数据都放在对象存储里,写入、分析、搜索一次到位,无需折腾多套系统。
+**Databend 是开源的**云原生数仓，把存储、向量搜索、SQL 分析、全文检索与地理计算统一到一套与**Snowflake 兼容的 SQL 接口上**。所有数据都放在对象存储里，写入、分析、搜索一次到位，无需折腾多套系统。
-想上手随时可行:可以直接开通 Databend Cloud,也能本地用 Docker 自建,甚至 `pip install databend` 嵌到现有工程——不论入口如何,运行的都是同一份内核。
+在 [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend) 上探索其引擎。您可以通过 [**Databend Cloud**](https://www.databend.cn/)、`docker run` 或 `pip install databend` 启动它，每种方式都在您的对象存储上运行着同一个统一的引擎。
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@@ -26,38 +26,42 @@ en=
**Open-source** datastore, vector, analytics, search, and geospatial engines converge on one **Snowflake-compatible SQL surface** so teams store anything, search everything, power semantic workloads, and deliver real-time insights without moving data.
-Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). Launch in Databend Cloud, `docker run`, or `pip install databend`—every option runs the same unified engine on your object store.
+Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). Launch in [**Databend Cloud**](https://www.databend.com/), `docker run`, or `pip install databend`—every option runs the same unified engine on your object store.
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**推荐先从这些主题开始了解**
**快速上手**
-- **[快速开始](/guides/deploy/quickstart)**: 用 Docker 几分钟内启动 Databend,并加载示例数据。
-- **[Databend Cloud](/guides/cloud)**: 创建无服务器仓库,集中管理组织与资源。
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+- **[快速开始](/guides/deploy/quickstart)**: 用 Docker 几分钟内启动 Databend，并加载示例数据。
+- **[Databend Cloud](/guides/cloud)**: 创建无服务器仓库，集中管理组织与资源。
- **[连接到 Databend](/guides/sql-clients)**: 通过常见 SQL 客户端或编程语言接入 Databend。
- **[SQL 参考](/sql)**: 查询 Databend 支持的 SQL 命令、函数与语法。
**数据处理**
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- **[数据加载](/guides/load-data)**: 把不同来源的数据导入 Databend。
- **[数据卸载](/guides/unload-data)**: 将 Databend 数据导出为所需格式。
- **[半结构化数据](/sql/sql-functions/semi-structured-functions)**: 借助 VARIANT 处理 JSON、数组与嵌套结构。
**统一引擎场景**
+
- **[SQL 分析指南](/guides/query/sql-analytics)**: 用同一套引擎支撑分析、搜索、向量与地理任务。
- **[JSON 与搜索指南](/guides/query/json-search)**: 依托倒排索引和 Elasticsearch 风格 `QUERY` 检索 VARIANT 载荷。
- **[向量数据库指南](/guides/query/vector-db)**: 在 Databend 内存储嵌入并完成语义相似检索。
-- **[地理分析指南](/guides/query/geo-analytics)**: 借助地理空间 SQL 绘制事件地图,实时定位热点。
-- **[湖仓 ETL 指南](/guides/query/lakehouse-etl)**: 将对象存储文件流式写入托管表,杜绝数据孤岛。
+- **[地理分析指南](/guides/query/geo-analytics)**: 借助地理空间 SQL 绘制事件地图，实时定位热点。
+- **[湖仓 ETL 指南](/guides/query/lakehouse-etl)**: 将对象存储文件流式写入托管表，杜绝数据孤岛。
**性能与扩展**
+
- **[性能优化](/guides/performance)**: 结合多种策略加速查询与计算。
- **[基准测试](/guides/benchmark)**: 了解 Databend 与其他数据仓库的性能对比。
- **[数据湖仓](/sql/sql-reference/table-engines)**: 与 Hive、Iceberg、Delta Lake 无缝协作。
**社区与支持**
+
- **[加入 Slack](https://link.databend.com/join-slack)**: 与社区成员及核心工程师直接交流。
- **[文档问题](https://github.com/databendlabs/databend-docs/issues)**: 反馈文档缺失或提交改进建议。
- **[路线图](https://github.com/databendlabs/databend/issues/14167)**: 跟踪即将发布的功能并留下意见。
diff --git a/docs/en/guides/00-products/index.md b/docs/en/guides/00-products/index.md
index 5aa73f47db..59820b96ed 100644
--- a/docs/en/guides/00-products/index.md
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@@ -12,11 +12,11 @@ Welcome to the Databend (pronounced as /ˈdeɪtəˌbɛnd/) documentat
cn=
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-**Databend** —— ANY DATA. ANY SCALE. ONE DATABASE.
+**Databend** —— **一套引擎撑起所有数据与场景（ANY DATA. ANY SCALE. ONE DATABASE）.**
-内置存储、向量、分析、搜索与地理空间引擎共享一套 Snowflake 兼容 SQL 接口，让团队可以存任何数据、查任何内容、驱动语义工作负载，并实时交付洞察而无需搬运数据。
+**Databend 是开源的**云原生数仓，把存储、向量搜索、SQL 分析、全文检索与地理计算统一到一套与**Snowflake 兼容的 SQL 接口上**。所有数据都放在对象存储里，写入、分析、搜索一次到位，无需折腾多套系统。
-无论是 Databend Cloud、Docker 自托管还是 `pip install databend`，统一引擎都直接运行在你的对象存储之上。
+在 [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend) 上探索其引擎。您可以通过 [**Databend Cloud**](https://www.databend.cn/)、`docker run` 或 `pip install databend` 启动它，每种方式都在您的对象存储上运行着同一个统一的引擎。
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@@ -26,7 +26,7 @@ en=
**Open-source** datastore, vector, analytics, search, and geospatial engines converge on one **Snowflake-compatible SQL surface** so teams store anything, search everything, power semantic workloads, and deliver real-time insights without moving data.
-Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). Launch in Databend Cloud, `docker run`, or `pip install databend`—every option runs the same unified engine on your object store.
+Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). Launch in [**Databend Cloud**](https://www.databend.com/), `docker run`, or `pip install databend`—every option runs the same unified engine on your object store.
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@@ -35,17 +35,20 @@ Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). La
**Here are some entries you might want to learn about**
**Getting Started**
+
- **[Quick Start](/guides/deploy/quickstart)**: Launch Databend with Docker and load sample data fast.
- **[Databend Cloud](/guides/cloud)**: Spin up serverless warehouses and manage your organization.
- **[Connect to Databend](/guides/sql-clients)**: Connect with various SQL clients and programming languages.
- **[SQL Reference](/sql)**: Browse Databend SQL commands, functions, and syntax.
**Data Processing**
+
- **[Data Loading](/guides/load-data)**: Import data from various sources into Databend.
- **[Data Unloading](/guides/unload-data)**: Export data from Databend to different formats.
- **[Semi-Structured Data](/sql/sql-functions/semi-structured-functions)**: Process JSON, arrays, and nested data with VARIANT type.
**Unified Workloads**
+
- **[SQL Analytics Guide](/guides/query/sql-analytics)**: Shared session tables for analytics, search, vector, and geo workloads.
- **[JSON & Search Guide](/guides/query/json-search)**: Query VARIANT payloads with inverted indexes and Lucene-style `QUERY`.
- **[Vector Database Guide](/guides/query/vector-db)**: Store embeddings and run semantic similarity inside Databend.
@@ -53,11 +56,13 @@ Explore the engine on [**GitHub**](https://github.com/databendlabs/databend). La
- **[Lakehouse ETL Guide](/guides/query/lakehouse-etl)**: Stream object storage files into managed tables without silos.
**Performance & Scale**
+
- **[Performance Optimization](/guides/performance)**: Enhance query performance with various strategies.
- **[Benchmarks](/guides/benchmark)**: Compare Databend performance with other data warehouses.
- **[Data Lakehouse](/sql/sql-reference/table-engines)**: Seamless integration with Hive, Iceberg, and Delta Lake.
**Community & Support**
+
- **[Join Slack](https://link.databend.com/join-slack)**: Chat with the Databend community and core engineers.
- **[Docs Issues](https://github.com/databendlabs/databend-docs/issues)**: Report problems or request new coverage.
- **[Roadmap](https://github.com/databendlabs/databend/issues/14167)**: Track upcoming features and share feedback.