You are viewing a plain text version of this content. The canonical link for it is here.
Posted to commits@doris.apache.org by da...@apache.org on 2025/12/12 01:18:22 UTC
(doris) branch master updated: [chore](readme) readme in multi languages (#58983)
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
dataroaring pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/doris.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new 6b04964e2a5 [chore](readme) readme in multi languages (#58983)
6b04964e2a5 is described below
commit 6b04964e2a5e7aecb8d82e984a4a68fad9f0f27a
Author: Yongqiang YANG <ya...@selectdb.com>
AuthorDate: Thu Dec 11 17:18:14 2025 -0800
[chore](readme) readme in multi languages (#58983)
---
README.md | 10 ++
docs/ar-SA/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/bn-BD/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/de-DE/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/es-ES/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/fa-IR/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/fr-FR/README.md | 314 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/hi-IN/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/id-ID/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/it-IT/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/ja-JP/README.md | 314 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/ko-KR/README.md | 313 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/pl-PL/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/pt-BR/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/ro-RO/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/ru-RU/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/sl-SI/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/th-TH/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/tr-TR/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/uk-UA/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/vi-VN/README.md | 310 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/zh-CN/README.md | 309 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
docs/zh-TW/README.md | 309 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
23 files changed, 6839 insertions(+)
diff --git a/README.md b/README.md
index bb2b3ec7df8..cdb689f2968 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -17,6 +17,10 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
+## 🌍 Read this in other languages
+
+[English](README.md) • [العربية](docs/ar-SA/README.md) • [বাংলা](docs/bn-BD/README.md) • [Deutsch](docs/de-DE/README.md) • [Español](docs/es-ES/README.md) • [فارسی](docs/fa-IR/README.md) • [Français](docs/fr-FR/README.md) • [हिन्दी](docs/hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](docs/id-ID/README.md) • [Italiano](docs/it-IT/README.md) • [日本語](docs/ja-JP/README.md) • [한국어](docs/ko-KR/README.md) • [Polski](docs/pl-PL/README.md) • [Português](docs/pt-BR/README.md) • [Română](docs/ro-RO/README.m [...]
+
<div align="center">
# Apache Doris
@@ -52,6 +56,12 @@ under the License.
---
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
diff --git a/docs/ar-SA/README.md b/docs/ar-SA/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..1b4a9c95e7d
--- /dev/null
+++ b/docs/ar-SA/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 اقرأ هذا بلغات أخرى
+
+[العربية](README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris هو قاعدة بيانات تحليلية سهلة الاستخدام وعالية الأداء وفي الوقت الفعلي تعتمد على بنية MPP، معروفة بسرعتها الفائقة وسهولة استخدامها. يتطلب فقط وقت استجابة أقل من ثانية لإرجاع نتائج الاستعلام تحت البيانات الضخمة ويمكنه دعم ليس فقط سيناريوهات استعلام النقطة عالية التزامن ولكن أيضًا سيناريوهات التحليل المعقدة عالية الإنتاجية.
+
+كل هذا يجعل Apache Doris أداة مثالية للسيناريوهات التي تشمل تحليل التقارير، والاستعلامات المخصصة، ومستودع البيانات الموحد، وتسريع استعلام بحيرة البيانات. على Apache Doris، يمكن للمستخدمين بناء تطبيقات متنوعة، مثل تحليل سلوك المستخدم، ومنصة اختبار AB، وتحليل استرجاع السجلات، وتحليل ملف المستخدم، وتحليل الطلبات.
+
+🎉 تحقق من 🔗[جميع الإصدارات](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)، حيث ستجد ملخصًا زمنيًا لإصدارات Apache Doris التي تم إصدارها خلال العام الماضي.
+
+👀 استكشف 🔗[الموقع الرسمي](https://doris.apache.org/) لاكتشاف الميزات الأساسية والمدونات وحالات الاستخدام لـ Apache Doris بالتفصيل.
+
+## 📈 سيناريوهات الاستخدام
+
+كما هو موضح في الشكل أدناه، بعد تكاملات ومعالجات البيانات المختلفة، عادة ما يتم تخزين مصادر البيانات في مستودع البيانات في الوقت الفعلي Apache Doris وبحيرة البيانات غير المتصلة أو مستودع البيانات (في Apache Hive أو Apache Iceberg أو Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+يُستخدم Apache Doris على نطاق واسع في السيناريوهات التالية:
+
+- **تحليل البيانات في الوقت الفعلي**:
+
+ - **التقارير واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي**: يوفر Doris تقارير ولوحات معلومات محدثة في الوقت الفعلي للاستخدام المؤسسي الداخلي والخارجي، مما يدعم اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في العمليات الآلية.
+
+ - **التحليل المخصص**: يقدم Doris قدرات تحليل بيانات متعددة الأبعاد، مما يتيح تحليلات ذكاء الأعمال السريعة والاستعلامات المخصصة لمساعدة المستخدمين على اكتشاف الرؤى بسرعة من البيانات المعقدة.
+
+ - **إنشاء ملف المستخدم وتحليل السلوك**: يمكن لـ Doris تحليل سلوكيات المستخدمين مثل المشاركة والاحتفاظ والتحويل، بينما يدعم أيضًا سيناريوهات مثل رؤى السكان واختيار الجمهور لتحليل السلوك.
+
+- **تحليلات بحيرة البيانات**:
+
+ - **تسريع استعلام بحيرة البيانات**: يسرع Doris استعلامات بيانات بحيرة البيانات بمحرك الاستعلام الفعال.
+
+ - **التحليلات الموحدة**: يدعم Doris استعلامات موحدة عبر مصادر بيانات متعددة، مما يبسط البنية ويزيل صوامع البيانات.
+
+ - **معالجة البيانات في الوقت الفعلي**: يجمع Doris قدرات معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي ومعالجة البيانات الدفعية لتلبية احتياجات التزامن العالي وزمن الاستجابة المنخفض للمتطلبات التجارية المعقدة.
+
+- **القدرة على المراقبة القائمة على SQL**:
+
+ - **تحليل السجلات والأحداث**: يتيح Doris تحليل السجلات والأحداث في الوقت الفعلي أو الدفعي في الأنظمة الموزعة، مما يساعد في تحديد المشكلات وتحسين الأداء.
+
+
+## البنية العامة
+
+يستخدم Apache Doris بروتوكول MySQL، وهو متوافق بشكل كبير مع بناء جملة MySQL ويدعم SQL القياسي. يمكن للمستخدمين الوصول إلى Apache Doris من خلال أدوات العميل المختلفة، ويتكامل بسلاسة مع أدوات BI.
+
+### بنية التخزين والحوسبة المتكاملة
+
+بنية التخزين والحوسبة المتكاملة لـ Apache Doris مبسطة وسهلة الصيانة. كما هو موضح في الشكل أدناه، تتكون من نوعين فقط من العمليات:
+
+- **Frontend (FE):** مسؤول بشكل أساسي عن معالجة طلبات المستخدم، وتحليل الاستعلام والتخطيط، وإدارة البيانات الوصفية، ومهام إدارة العقد.
+
+- **Backend (BE):** مسؤول بشكل أساسي عن تخزين البيانات وتنفيذ الاستعلام. يتم تقسيم البيانات إلى أجزاء وتخزينها مع نسخ متعددة عبر عقد BE.
+
+
+
+<br />
+
+في بيئة الإنتاج، يمكن نشر عدة عقد FE للتعافي من الكوارث. تحافظ كل عقدة FE على نسخة كاملة من البيانات الوصفية. تنقسم عقد FE إلى ثلاثة أدوار:
+
+| الدور | الوظيفة |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | عقدة FE Master مسؤولة عن عمليات قراءة وكتابة البيانات الوصفية. عندما تحدث تغييرات في البيانات الوصفية في Master، يتم مزامنتها مع عقد Follower أو Observer عبر بروتوكول BDB JE. |
+| Follower | عقدة Follower مسؤولة عن قراءة البيانات الوصفية. إذا فشلت عقدة Master، يمكن اختيار عقدة Follower كـ Master جديد. |
+| Observer | عقدة Observer مسؤولة عن قراءة البيانات الوصفية وتستخدم بشكل أساسي لزيادة التزامن في الاستعلام. لا تشارك في انتخابات قيادة المجموعة. |
+
+كل من عمليات FE وBE قابلة للتوسع أفقيًا، مما يتيح لمجموعة واحدة دعم مئات الآلات وعشرات البيتابايت من سعة التخزين. تستخدم عمليات FE وBE بروتوكول الاتساق لضمان توفر الخدمات العالي وموثوقية البيانات العالية. البنية المتكاملة للتخزين والحوسبة متكاملة بشكل كبير، مما يقلل بشكل كبير من تعقيد تشغيل الأنظمة الموزعة.
+
+
+## الميزات الأساسية لـ Apache Doris
+
+- **التوفر العالي**: في Apache Doris، يتم تخزين كل من البيانات الوصفية والبيانات مع نسخ متعددة، ومزامنة سجلات البيانات عبر بروتوكول quorum. يعتبر كتابة البيانات ناجحة بمجرد أن تكمل غالبية النسخ الكتابة، مما يضمن أن المجموعة تبقى متاحة حتى إذا فشلت بعض العقد. يدعم Apache Doris التعافي من الكوارث في نفس المدينة وعبر المناطق، مما يتيح أوضاع master-slave للمجموعة المزدوجة. عندما تواجه بعض العقد أعطالًا، يمكن للمجموعة عزل العقد المعطلة تلقائيًا، مما يمنع تأثر التوفر العام للمجموعة.
+
+- **التوافق العالي**: Apache Doris متوافق بشكل كبير مع بروتوكول MySQL ويدعم بناء جملة SQL القياسي، ويغطي معظم وظائف MySQL و Hive. يتيح هذا التوافق العالي للمستخدمين نقل وتكامل التطبيقات والأدوات الموجودة بسلاسة. يدعم Apache Doris نظام MySQL البيئي، مما يتيح للمستخدمين الاتصال بـ Doris باستخدام أدوات MySQL Client لعمليات وصيانة أكثر ملاءمة. كما يدعم أيضًا توافق بروتوكول MySQL لأدوات إعداد التقارير BI وأدوات نقل البيانات، مما يضمن الكفاءة والاستقرار في عمليات تحليل البيانات ونقل البيانات.
+
+- **مستودع البيانات في الوقت الفعلي**: بناءً على Apache Doris، يمكن بناء خدمة مستودع بيانات في الوقت الفعلي. يقدم Apache Doris قدرات استيعاب البيانات على مستوى الثانية، والتقاط التغييرات التدريجية من قواعد البيانات المعاملية عبر الإنترنت في المنبع إلى Doris في غضون ثوانٍ. من خلال الاستفادة من المحركات المتجهة، وبنية MPP، ومحركات تنفيذ Pipeline، يوفر Doris قدرات استعلام بيانات أقل من ثانية، وبالتالي بناء منصة مستودع بيانات في الوقت الفعلي عالية الأداء ومنخفضة زمن الاستجابة.
+
+- **بحيرة البيانات الموحدة**: يمكن لـ Apache Doris بناء بنية بحيرة بيانات موحدة بناءً على مصادر بيانات خارجية مثل بحيرات البيانات أو قواعد البيانات العلائقية. يتيح حل بحيرة البيانات الموحدة لـ Doris التكامل السلس وتدفق البيانات الحر بين بحيرات البيانات ومستودعات البيانات، مما يساعد المستخدمين على استخدام قدرات مستودع البيانات مباشرة لحل مشاكل تحليل البيانات في بحيرات البيانات مع الاستفادة الكاملة من قدرات إدارة بيانات بحيرة البيانات لتعزيز قيمة البيانات.
+
+- **النمذجة المرنة**: يقدم Apache Doris أساليب نمذجة متنوعة، مثل نماذج الجدول العريض، ونماذج ما قبل التجميع، ومخططات النجمة/الثلج، إلخ. أثناء استيراد البيانات، يمكن تسطيح البيانات إلى جداول عريضة وكتابتها في Doris من خلال محركات الحوسبة مثل Flink أو Spark، أو يمكن استيراد البيانات مباشرة إلى Doris، وإجراء عمليات نمذجة البيانات من خلال المشاهدات، والمشاهدات المادية، أو عمليات الانضمام متعددة الجداول في الوقت الفعلي.
+
+## نظرة عامة تقنية
+
+يوفر Doris واجهة SQL فعالة وهو متوافق بالكامل مع بروتوكول MySQL. يعتمد محرك الاستعلام الخاص به على بنية MPP (المعالجة المتوازية الضخمة)، قادرة على تنفيذ استعلامات تحليلية معقدة بكفاءة وتحقيق استعلامات في الوقت الفعلي منخفضة زمن الاستجابة. من خلال تقنية التخزين العمودي لتشفير وضغط البيانات، فإنه يحسن بشكل كبير أداء الاستعلام ونسبة ضغط التخزين.
+
+### الواجهة
+
+يتبنى Apache Doris بروتوكول MySQL، ويدعم SQL القياسي، وهو متوافق بشكل كبير مع بناء جملة MySQL. يمكن للمستخدمين الوصول إلى Apache Doris من خلال أدوات العميل المختلفة وتكاملها بسلاسة مع أدوات BI، بما في ذلك ولكن لا يقتصر على Smartbi و DataEase و FineBI و Tableau و Power BI و Apache Superset. يمكن لـ Apache Doris العمل كمصدر بيانات لأي أدوات BI تدعم بروتوكول MySQL.
+
+### محرك التخزين
+
+Apache Doris لديه محرك تخزين عمودي، والذي يشفر ويضغط ويقرأ البيانات حسب العمود. هذا يتيح نسبة ضغط بيانات عالية جدًا ويقلل إلى حد كبير من فحص البيانات غير الضروري، وبالتالي يجعل استخدام موارد IO و CPU أكثر كفاءة.
+
+يدعم Apache Doris هياكل فهرس متنوعة لتقليل فحوصات البيانات:
+
+- **فهرس المفتاح المركب المرتب**: يمكن للمستخدمين تحديد ثلاثة أعمدة كحد أقصى لتشكيل مفتاح ترتيب مركب. يمكن أن يقطع هذا البيانات بشكل فعال لدعم أفضل لسيناريوهات إعداد التقارير عالية التزامن.
+
+- **فهرس Min/Max**: يتيح هذا تصفية بيانات فعالة في استعلامات التكافؤ والنطاق للأنواع الرقمية.
+
+- **فهرس BloomFilter**: هذا فعال جدًا في تصفية التكافؤ وتقليم الأعمدة عالية الكاردينالية.
+
+- **الفهرس المقلوب**: يتيح هذا البحث السريع لأي حقل.
+
+يدعم Apache Doris مجموعة متنوعة من نماذج البيانات وقام بتحسينها لسيناريوهات مختلفة:
+
+- **نموذج التفاصيل (نموذج المفتاح المكرر):** نموذج بيانات تفاصيل مصمم لتلبية متطلبات التخزين التفصيلية لجداول الحقائق.
+
+- **نموذج المفتاح الأساسي (نموذج المفتاح الفريد):** يضمن مفاتيح فريدة؛ يتم الكتابة فوق البيانات بنفس المفتاح، مما يتيح تحديثات البيانات على مستوى الصف.
+
+- **نموذج التجميع (نموذج مفتاح التجميع):** يدمج أعمدة القيم بنفس المفتاح، مما يحسن الأداء بشكل كبير من خلال التجميع المسبق.
+
+يدعم Apache Doris أيضًا المشاهدات المادية لجدول واحد متسقة بقوة والمشاهدات المادية متعددة الجداول المحدثة بشكل غير متزامن. يتم تحديث المشاهدات المادية لجدول واحد وصيانتها تلقائيًا بواسطة النظام، ولا تتطلب تدخلًا يدويًا من المستخدمين. يمكن تحديث المشاهدات المادية متعددة الجداول بشكل دوري باستخدام الجدولة داخل المجموعة أو أدوات الجدولة الخارجية، مما يقلل من تعقيد نمذجة البيانات.
+
+### 🔍 محرك الاستعلام
+
+Apache Doris لديه محرك استعلام يعتمد على MPP للتنفيذ المتوازي بين العقد وداخل العقد. يدعم الانضمام shuffle الموزع للجداول الكبيرة للتعامل بشكل أفضل مع الاستعلامات المعقدة.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+محرك الاستعلام لـ Apache Doris متجه بالكامل، مع جميع هياكل الذاكرة موضوعة بتنسيق عمودي. يمكن أن يقلل هذا بشكل كبير من استدعاءات الوظائف الافتراضية، ويزيد من معدلات ضربات التخزين المؤقت، ويجعل استخدام تعليمات SIMD فعالًا. يوفر Apache Doris أداءً أعلى من 5 إلى 10 مرات في سيناريوهات تجميع الجدول العريض من المحركات غير المتجهة.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+يستخدم Apache Doris تقنية تنفيذ الاستعلام التكيفية لضبط خطة التنفيذ ديناميكيًا بناءً على إحصائيات وقت التشغيل. على سبيل المثال، يمكنه إنشاء مرشح وقت التشغيل ودفعه إلى جانب المسبار. على وجه التحديد، يدفع المرشحات إلى عقدة المسح ذات المستوى الأدنى على جانب المسبار، مما يقلل بشكل كبير من كمية البيانات المراد معالجتها ويزيد من أداء الانضمام. يدعم مرشح وقت التشغيل لـ Apache Doris In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+يستخدم Apache Doris محرك تنفيذ Pipeline الذي يقسم الاستعلامات إلى مهام فرعية متعددة للتنفيذ المتوازي، مستفيدًا بالكامل من قدرات CPU متعددة النوى. يعالج في نفس الوقت مشكلة انفجار الخيوط عن طريق الحد من عدد خيوط الاستعلام. يقلل محرك تنفيذ Pipeline من نسخ البيانات ومشاركتها، ويحسن عمليات الفرز والتجميع، وبالتالي يحسن بشكل كبير كفاءة الاستعلام والإنتاجية.
+
+من حيث المحسن، يستخدم Apache Doris استراتيجية تحسين مجمعة لـ CBO (المحسن المستند إلى التكلفة)، و RBO (المحسن المستند إلى القواعد)، و HBO (المحسن المستند إلى التاريخ). يدعم RBO طي الثوابت، وإعادة كتابة الاستعلام الفرعي، ودفع المسند، والمزيد. يدعم CBO إعادة ترتيب الانضمام وتحسينات أخرى. يوصي HBO بخطة التنفيذ المثلى بناءً على معلومات الاستعلام التاريخية. تضمن هذه التدابير المتعددة للتحسين أن Doris يمكنه تعداد خطط الاستعلام عالية الأداء لأنواع مختلفة من الاستعلامات.
+
+
+## 🎆 لماذا تختار Apache Doris?
+
+- 🎯 **سهل الاستخدام**: عمليتان، لا توجد تبعيات أخرى؛ توسيع المجموعة عبر الإنترنت، استعادة النسخ التلقائية؛ متوافق مع بروتوكول MySQL، واستخدام SQL القياسي.
+
+- 🚀 **أداء عالي**: أداء سريع للغاية لاستعلامات زمن استجابة منخفض وإنتاجية عالية مع محرك تخزين عمودي، وبنية MPP حديثة، ومحرك استعلام متجه، ومشهد مادي مجمع مسبقًا وفهرس بيانات.
+
+- 🖥️ **موحد واحد**: يمكن لنظام واحد دعم سيناريوهات خدمة البيانات في الوقت الفعلي، وتحليل البيانات التفاعلي، ومعالجة البيانات غير المتصلة.
+
+- ⚛️ **الاستعلام الموحد**: يدعم الاستعلام الموحد لبحيرات البيانات مثل Hive و Iceberg و Hudi وقواعد البيانات مثل MySQL و Elasticsearch.
+
+- ⏩ **طرق استيراد بيانات متنوعة**: يدعم الاستيراد الدفعي من HDFS/S3 والاستيراد المتدفق من MySQL Binlog/Kafka؛ يدعم الكتابة الدقيقة الدفعية من خلال واجهة HTTP والكتابة في الوقت الفعلي باستخدام Insert في JDBC.
+
+- 🚙 **نظام بيئي غني**: يستخدم Spark Spark-Doris-Connector لقراءة وكتابة Doris؛ يتيح Flink-Doris-Connector لـ Flink CDC تنفيذ كتابة بيانات exactly-once إلى Doris؛ يتم توفير DBT Doris Adapter لتحويل البيانات في Doris باستخدام DBT.
+
+## 🙌 المساهمون
+
+**تخرج Apache Doris بنجاح من حاضنة Apache وأصبح مشروعًا من المستوى الأعلى في يونيو 2022**.
+
+نقدر بعمق 🔗[مساهمي المجتمع](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) لمساهمتهم في Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 المستخدمون
+
+Apache Doris لديه الآن قاعدة مستخدمين واسعة في الصين وحول العالم، واعتبارًا من اليوم، **يُستخدم Apache Doris في بيئات الإنتاج في آلاف الشركات حول العالم.** أكثر من 80% من أفضل 50 شركة إنترنت في الصين من حيث القيمة السوقية أو التقييم تستخدم Apache Doris منذ فترة طويلة، بما في ذلك Baidu و Meituan و Xiaomi و Jingdong و Bytedance و Tencent و NetEase و Kwai و Sina و 360 و Mihoyo و Ke Holdings. كما يُستخدم على نطاق واسع في بعض الصناعات التقليدية مثل المالية والطاقة والتصنيع والاتصالات.
+
+مستخدمو Apache Doris: 🔗[المستخدمون](https://doris.apache.org/users)
+
+أضف شعار شركتك في موقع Apache Doris: 🔗[أضف شركتك](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 ابدأ
+
+### 📚 الوثائق
+
+جميع الوثائق 🔗[الوثائق](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ التنزيل
+
+جميع إصدارات الإصدار والإصدارات الثنائية 🔗[التنزيل](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ التجميع
+
+انظر كيفية التجميع 🔗[التجميع](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 التثبيت
+
+انظر كيفية التثبيت والنشر 🔗[التثبيت والنشر](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 المكونات
+
+### 📝 Doris Connector
+
+يوفر Doris دعمًا لـ Spark/Flink لقراءة البيانات المخزنة في Doris من خلال Connector، ويدعم أيضًا كتابة البيانات إلى Doris من خلال Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 المجتمع والدعم
+
+### 📤 الاشتراك في قوائم البريد
+
+قائمة البريد هي الشكل الأكثر اعترافًا للتواصل في مجتمع Apache. انظر كيفية 🔗[الاشتراك في قوائم البريد](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 الإبلاغ عن المشكلات أو إرسال Pull Request
+
+إذا واجهت أي أسئلة، لا تتردد في تقديم 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) أو نشره في 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) وإصلاحه عن طريق إرسال 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 كيفية المساهمة
+
+نرحب باقتراحاتك وتعليقاتك (بما في ذلك الانتقادات) والتعليقات والمساهمات. انظر 🔗[كيفية المساهمة](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) و 🔗[دليل إرسال الكود](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ مقترحات تحسين Doris (DSIP)
+
+🔗[مقترح تحسين Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) يمكن اعتباره **مجموعة من مستندات التصميم لجميع التحديثات أو التحسينات الرئيسية للميزات**.
+
+### 🔑 مواصفات ترميز Backend C++
+🔗 [مواصفات ترميز Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) يجب اتباعها بدقة، مما سيساعدنا على تحقيق جودة كود أفضل.
+
+## 💬 اتصل بنا
+
+اتصل بنا من خلال قائمة البريد التالية.
+
+| الاسم | النطاق | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | المناقشات المتعلقة بالتطوير | [الاشتراك](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [إلغاء الاشتراك](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [الأرشيفات](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 الروابط
+
+* الموقع الرسمي لـ Apache Doris - [الموقع](https://doris.apache.org)
+* قائمة بريد المطورين - <de...@doris.apache.org>. أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى <de...@doris.apache.org>، اتبع الرد للاشتراك في قائمة البريد.
+* قناة Slack - [انضم إلى Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [تابع @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 الترخيص
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **ملاحظة**
+> بعض تراخيص تبعيات الطرف الثالث غير متوافقة مع ترخيص Apache 2.0. لذلك تحتاج إلى تعطيل
+بعض ميزات Doris للامتثال لترخيص Apache 2.0. للتفاصيل، راجع الملف `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/bn-BD/README.md b/docs/bn-BD/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..d37141850f5
--- /dev/null
+++ b/docs/bn-BD/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 অন্যান্য ভাষায় পড়ুন
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris হল একটি ব্যবহার সহজ, উচ্চ-কর্মক্ষমতা এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণাত্মক ডাটাবেস যা MPP আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে, যা তার চরম গতি এবং ব্যবহারের সহজতার জন্য পরিচিত। এটি বিশাল ডেটার অধীনে কুয়েরি ফলাফল ফেরত দেওয়ার জন্য কেবলমাত্র সাব-সেকেন্ড প্রতিক্রিয়া সময় প্রয়োজন এবং এটি কেবল উচ্চ-সমবর্তী পয়েন্ট কুয়েরি পরিস্থিতি নয়, উচ্চ-থ্রুপুট জটিল বিশ্লেষণ পরিস্থিতিও সমর্থন করত�
�� পারে।
+
+এটি সব Apache Doris-কে রিপোর্ট বিশ্লেষণ, ad-hoc কুয়েরি, একীভূত ডেটা গুদাম, এবং ডেটা লেক কুয়েরি ত্বরণ সহ পরিস্থিতির জন্য একটি আদর্শ সরঞ্জাম করে তোলে। Apache Doris-এ, ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে, যেমন ব্যবহারকারী আচরণ বিশ্লেষণ, AB পরীক্ষা প্ল্যাটফর্ম, লগ পুনরুদ্ধার বিশ্লেষণ, ব্যবহারকারী প্রোফাইল বিশ্লেষণ, এবং অর্ডার বিশ্লেষণ।
+
+🎉 🔗[সমস্ত রিলিজ](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release) দেখুন, যেখানে আপনি গত বছরে প্রকাশিত Apache Doris সংস্করণগুলির একটি কালানুক্রমিক সারসংক্ষেপ পাবেন।
+
+👀 🔗[অফিসিয়াল ওয়েবসাইট](https://doris.apache.org/) অন্বেষণ করুন Apache Doris-এর মূল বৈশিষ্ট্য, ব্লগ এবং ব্যবহারকারী কেসগুলি বিস্তারিতভাবে আবিষ্কার করতে।
+
+## 📈 ব্যবহারের পরিস্থিতি
+
+নীচের চিত্রে দেখানো হয়েছে, বিভিন্ন ডেটা একীকরণ এবং প্রক্রিয়াকরণের পরে, ডেটা উত্সগুলি সাধারণত রিয়েল-টাইম ডেটা গুদাম Apache Doris এবং অফলাইন ডেটা লেক বা ডেটা গুদামে (Apache Hive, Apache Iceberg বা Apache Hudi-তে) সংরক্ষণ করা হয়।
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris নিম্নলিখিত পরিস্থিতিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়:
+
+- **রিয়েল-টাইম ডেটা বিশ্লেষণ**:
+
+ - **রিয়েল-টাইম রিপোর্টিং এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ**: Doris অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের জন্য রিয়েল-টাইম আপডেট করা রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ড প্রদান করে, স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ায় রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করে।
+
+ - **Ad Hoc বিশ্লেষণ**: Doris বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ ক্ষমতা প্রদান করে, দ্রুত ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা বিশ্লেষণ এবং ad hoc কুয়েরি সক্ষম করে ব্যবহারকারীদের জটিল ডেটা থেকে দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে সাহায্য করে।
+
+ - **ব্যবহারকারী প্রোফাইলিং এবং আচরণ বিশ্লেষণ**: Doris অংশগ্রহণ, ধারণ, এবং রূপান্তরের মতো ব্যবহারকারী আচরণ বিশ্লেষণ করতে পারে, একই সাথে আচরণ বিশ্লেষণের জন্য জনসংখ্যা অন্তর্দৃষ্টি এবং গোষ্ঠী নির্বাচনের মতো পরিস্থিতিও সমর্থন করে।
+
+- **লেকহাউস অ্যানালিটিক্স**:
+
+ - **লেকহাউস কুয়েরি ত্বরণ**: Doris তার দক্ষ কুয়েরি ইঞ্জিনের সাথে লেকহাউস ডেটা কুয়েরি ত্বরান্বিত করে।
+
+ - **ফেডারেটেড অ্যানালিটিক্স**: Doris একাধিক ডেটা উত্স জুড়ে ফেডারেটেড কুয়েরি সমর্থন করে, আর্কিটেকচার সরল করে এবং ডেটা সাইলো দূর করে।
+
+ - **রিয়েল-টাইম ডেটা প্রক্রিয়াকরণ**: Doris উচ্চ সমবর্তন এবং নিম্ন-বিলম্ব জটিল ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তার চাহিদা পূরণের জন্য রিয়েল-টাইম ডেটা স্ট্রিম এবং ব্যাচ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা একত্রিত করে।
+
+- **SQL-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণযোগ্যতা**:
+
+ - **লগ এবং ইভেন্ট বিশ্লেষণ**: Doris বিতরণ করা সিস্টেমে লগ এবং ইভেন্টের রিয়েল-টাইম বা ব্যাচ বিশ্লেষণ সক্ষম করে, সমস্যা সনাক্ত করতে এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে।
+
+
+## সামগ্রিক আর্কিটেকচার
+
+Apache Doris MySQL প্রোটোকল ব্যবহার করে, MySQL সিনট্যাক্সের সাথে অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং স্ট্যান্ডার্ড SQL সমর্থন করে। ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ক্লায়েন্ট সরঞ্জামের মাধ্যমে Apache Doris-এ অ্যাক্সেস করতে পারে, এবং এটি BI সরঞ্জামগুলির সাথে নির্বিঘ্নে একীভূত হয়।
+
+### স্টোরেজ-কম্পিউট একীভূত আর্কিটেকচার
+
+Apache Doris-এর স্টোরেজ-কম্পিউট একীভূত আর্কিটেকচার সরলীকৃত এবং রক্ষণাবেক্ষণ সহজ। নীচের চিত্রে দেখানো হয়েছে, এটি কেবল দুটি ধরণের প্রক্রিয়া নিয়ে গঠিত:
+
+- **Frontend (FE):** প্রাথমিকভাবে ব্যবহারকারীর অনুরোধ পরিচালনা, কুয়েরি পার্সিং এবং পরিকল্পনা, মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা, এবং নোড ব্যবস্থাপনা কাজের জন্য দায়ী।
+
+- **Backend (BE):** প্রাথমিকভাবে ডেটা স্টোরেজ এবং কুয়েরি নির্বাহের জন্য দায়ী। ডেটা shard-এ পার্টিশন করা হয় এবং BE নোড জুড়ে একাধিক প্রতিলিপি সহ সংরক্ষণ করা হয়।
+
+
+
+<br />
+
+একটি উৎপাদন পরিবেশে, দুর্যোগ পুনরুদ্ধারের জন্য একাধিক FE নোড মোতায়েন করা যেতে পারে। প্রতিটি FE নোড মেটাডেটার একটি সম্পূর্ণ অনুলিপি বজায় রাখে। FE নোডগুলি তিনটি ভূমিকায় বিভক্ত:
+
+| ভূমিকা | ফাংশন |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master নোড মেটাডেটা পড়া এবং লেখার অপারেশনের জন্য দায়ী। যখন Master-এ মেটাডেটা পরিবর্তন ঘটে, সেগুলি BDB JE প্রোটোকলের মাধ্যমে Follower বা Observer নোডগুলিতে সিঙ্ক্রোনাইজ করা হয়। |
+| Follower | Follower নোড মেটাডেটা পড়ার জন্য দায়ী। যদি Master নোড ব্যর্থ হয়, একটি Follower নোড নতুন Master হিসাবে নির্বাচিত হতে পারে। |
+| Observer | Observer নোড মেটাডেটা পড়ার জন্য দায়ী এবং প্রাথমিকভাবে কুয়েরি সমবর্তন বৃদ্ধি করতে ব্যবহৃত হয়। এটি ক্লাস্টার নেতৃত্ব নির্বাচনে অংশগ্রহণ করে না। |
+
+FE এবং BE উভয় প্রক্রিয়াই অনুভূমিকভাবে স্কেলযোগ্য, একটি একক ক্লাস্টারকে শত শত মেশিন এবং ডজন ডজন পেটাবাইট স্টোরেজ ক্ষমতা সমর্থন করতে সক্ষম করে। FE এবং BE প্রক্রিয়াগুলি পরিষেবার উচ্চ প্রাপ্যতা এবং ডেটার উচ্চ নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে একটি সামঞ্জস্য প্রোটোকল ব্যবহার করে। স্টোরেজ-কম্পিউট একীভূত আর্কিটেকচার অত্যন্ত একীভূত, বিতরণ করা সিস্টেমের অপারেশনাল জটিলতা উল্লেখযোগ্যভা�
�ে হ্রাস করে।
+
+
+## Apache Doris-এর মূল বৈশিষ্ট্য
+
+- **উচ্চ প্রাপ্যতা**: Apache Doris-এ, মেটাডেটা এবং ডেটা উভয়ই একাধিক প্রতিলিপি সহ সংরক্ষণ করা হয়, quorum প্রোটোকলের মাধ্যমে ডেটা লগ সিঙ্ক্রোনাইজ করে। ডেটা লেখা তখন সফল বলে বিবেচিত হয় যখন বেশিরভাগ প্রতিলিপি লেখা সম্পূর্ণ করে, নিশ্চিত করে যে ক্লাস্টার উপলব্ধ থাকে এমনকি কয়েকটি নোড ব্যর্থ হলেও। Apache Doris একই-শহর এবং ক্রস-অঞ্চল দুর্যোগ পুনরুদ্ধার উভয়ই সমর্থন করে, দ্বৈত-ক্লাস্টার master-slave মোড সক্ষম ক�
��ে। যখন কিছু নোড ব্যর্থতার সম্মুখীন হয়, ক্লাস্টার স্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটিপূর্ণ নোডগ [...]
+
+- **উচ্চ সামঞ্জস্য**: Apache Doris MySQL প্রোটোকলের সাথে অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং স্ট্যান্ডার্ড SQL সিনট্যাক্স সমর্থন করে, বেশিরভাগ MySQL এবং Hive ফাংশন কভার করে। এই উচ্চ সামঞ্জস্য ব্যবহারকারীদের বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশন এবং সরঞ্জামগুলিকে নির্বিঘ্নে মাইগ্রেট এবং একীভূত করতে দেয়। Apache Doris MySQL ইকোসিস্টেম সমর্থন করে, ব্যবহারকারীদের আরও সুবিধাজনক অপারেশন এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য MySQL ক্লায়েন্ট সরঞ্জ
াম ব্যবহার করে Doris-এর সাথে সংযোগ করতে সক্ষম করে। এটি BI রিপোর্টিং সরঞ্জাম এবং ডেটা ট্ [...]
+
+- **রিয়েল-টাইম ডেটা গুদাম**: Apache Doris-এর উপর ভিত্তি করে, একটি রিয়েল-টাইম ডেটা গুদাম পরিষেবা তৈরি করা যেতে পারে। Apache Doris সেকেন্ড-লেভেল ডেটা ইনজেশন ক্ষমতা প্রদান করে, আপস্ট্রিম অনলাইন ট্রানজ্যাকশনাল ডাটাবেস থেকে ইনক্রিমেন্টাল পরিবর্তনগুলি সেকেন্ডের মধ্যে Doris-এ ক্যাপচার করে। ভেক্টরাইজড ইঞ্জিন, MPP আর্কিটেকচার, এবং Pipeline নির্বাহ ইঞ্জিনগুলির সুবিধা নিয়ে, Doris সাব-সেকেন্ড ডেটা কুয়েরি ক্ষমতা �
�্রদান করে, এইভাবে একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা, নিম্ন-বিলম্ব রিয়েল-টাইম ডেটা গুদাম প্ল্যাটফ [...]
+
+- **একীভূত লেকহাউস**: Apache Doris ডেটা লেক বা রিলেশনাল ডাটাবেসের মতো বাহ্যিক ডেটা উত্সের উপর ভিত্তি করে একটি একীভূত লেকহাউস আর্কিটেকচার তৈরি করতে পারে। Doris একীভূত লেকহাউস সমাধান ডেটা লেক এবং ডেটা গুদামের মধ্যে নির্বিঘ্ন একীকরণ এবং মুক্ত ডেটা প্রবাহ সক্ষম করে, ব্যবহারকারীদের ডেটা লেকে ডেটা বিশ্লেষণ সমস্যা সমাধানের জন্য ডেটা গুদাম ক্ষমতা সরাসরি ব্যবহার করতে সাহায্য করে, একই সাথে ডেটা ল
েক ডেটা ব্যবস্থাপনা ক্ষমতাগুলিকে সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগিয়ে ডেটা মান বৃদ্ধি করে।
+
+- **নমনীয় মডেলিং**: Apache Doris বিভিন্ন মডেলিং পদ্ধতি প্রদান করে, যেমন প্রশস্ত টেবিল মডেল, প্রি-এগ্রিগেশন মডেল, তারকা/তুষারফুল স্কিমা ইত্যাদি। ডেটা আমদানির সময়, ডেটা প্রশস্ত টেবিলে সমতল করা যেতে পারে এবং Flink বা Spark-এর মতো কম্পিউট ইঞ্জিনের মাধ্যমে Doris-এ লেখা যেতে পারে, বা ডেটা সরাসরি Doris-এ আমদানি করা যেতে পারে, ভিউ, ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ, বা রিয়েল-টাইম মাল্টি-টেবিল যোগদানের মাধ্যমে ডেটা মডেলি�
� অপারেশন সম্পাদন করে।
+
+## প্রযুক্তিগত ওভারভিউ
+
+Doris একটি দক্ষ SQL ইন্টারফেস প্রদান করে এবং MySQL প্রোটোকলের সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্যপূর্ণ। এর কুয়েরি ইঞ্জিন MPP (ম্যাসিভলি প্যারালেল প্রসেসিং) আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে, জটিল বিশ্লেষণাত্মক কুয়েরি দক্ষতার সাথে নির্বাহ করতে এবং নিম্ন-বিলম্ব রিয়েল-টাইম কুয়েরি অর্জন করতে সক্ষম। ডেটা এনকোডিং এবং কম্প্রেশন জন্য কলামার স্টোরেজ প্রযুক্তির মাধ্যমে, এটি কুয়েরি কর্মক্ষমতা এবং স্টো
রেজ কম্প্রেশন অনুপাত উল্লেখযোগ্যভাবে অপ্টিমাইজ করে।
+
+### ইন্টারফেস
+
+Apache Doris MySQL প্রোটোকল গ্রহণ করে, স্ট্যান্ডার্ড SQL সমর্থন করে, এবং MySQL সিনট্যাক্সের সাথে অত্যন্ত সামঞ্জস্যপূর্ণ। ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন ক্লায়েন্ট সরঞ্জামের মাধ্যমে Apache Doris-এ অ্যাক্সেস করতে পারে এবং এটি BI সরঞ্জামগুলির সাথে নির্বিঘ্নে একীভূত করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে কিন্তু সীমাবদ্ধ নয় Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI, এবং Apache Superset। Apache Doris MySQL প্রোটোকল সমর্থন করে এমন যেকোনো BI সরঞ্জামের জন্য ডেটা উত্স হি�
�াবে কাজ করতে পারে।
+
+### স্টোরেজ ইঞ্জিন
+
+Apache Doris-এর একটি কলামার স্টোরেজ ইঞ্জিন রয়েছে, যা কলাম দ্বারা ডেটা এনকোড, কম্প্রেস এবং পড়ে। এটি একটি খুব উচ্চ ডেটা কম্প্রেশন অনুপাত সক্ষম করে এবং অপ্রয়োজনীয় ডেটা স্ক্যানিংকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করে, এইভাবে IO এবং CPU সম্পদের আরও দক্ষ ব্যবহার করে।
+
+Apache Doris ডেটা স্ক্যান কমানোর জন্য বিভিন্ন সূচক কাঠামো সমর্থন করে:
+
+- **সাজানো যৌগিক কী সূচক**: ব্যবহারকারীরা সর্বাধিক তিনটি কলাম নির্দিষ্ট করতে পারে একটি যৌগিক সাজানো কী গঠন করতে। এটি উচ্চ-সমবর্তী রিপোর্টিং পরিস্থিতিকে আরও ভালভাবে সমর্থন করার জন্য ডেটা কার্যকরভাবে ছাঁটাই করতে পারে।
+
+- **Min/Max সূচক**: এটি সংখ্যাসূচক প্রকারের সমতা এবং পরিসীমা কুয়েরিতে কার্যকর ডেটা ফিল্টারিং সক্ষম করে।
+
+- **BloomFilter সূচক**: এটি উচ্চ-কার্ডিনালিটি কলামের সমতা ফিল্টারিং এবং ছাঁটাইতে খুব কার্যকর।
+
+- **ইনভার্টেড সূচক**: এটি যেকোনো ক্ষেত্রের জন্য দ্রুত অনুসন্ধান সক্ষম করে।
+
+Apache Doris বিভিন্ন ডেটা মডেল সমর্থন করে এবং বিভিন্ন পরিস্থিতির জন্য সেগুলি অপ্টিমাইজ করেছে:
+
+- **বিস্তারিত মডেল (ডুপ্লিকেট কী মডেল):** ফ্যাক্ট টেবিলের বিস্তারিত স্টোরেজ প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য ডিজাইন করা একটি বিস্তারিত ডেটা মডেল।
+
+- **প্রাথমিক কী মডেল (ইউনিক কী মডেল):** ইউনিক কী নিশ্চিত করে; একই কী সহ ডেটা ওভাররাইট করা হয়, সারি-লেভেল ডেটা আপডেট সক্ষম করে।
+
+- **এগ্রিগেট মডেল (এগ্রিগেট কী মডেল):** একই কী সহ মান কলামগুলিকে একত্রিত করে, প্রি-এগ্রিগেশন মাধ্যমে কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।
+
+Apache Doris শক্তভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ একক-টেবিল ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাসলি রিফ্রেশ করা মাল্টি-টেবিল ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউও সমর্থন করে। একক-টেবিল ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সিস্টেম দ্বারা রিফ্রেশ এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়, ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজন নেই। মাল্টি-টেবিল ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউগুলি ক্লাস্টার-ইন-স্কেডিউ
লিং বা বাহ্যিক স্কেডিউলিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে পর্যায়ক্রমে রিফ্রেশ করা যেতে পারে, ডেটা মডেলিংয়ের জটিলতা হ্রাস করে।
+
+### 🔍 কুয়েরি ইঞ্জিন
+
+Apache Doris-এর নোডগুলির মধ্যে এবং নোডগুলির মধ্যে সমান্তরাল নির্বাহের জন্য একটি MPP-ভিত্তিক কুয়েরি ইঞ্জিন রয়েছে। এটি জটিল কুয়েরি আরও ভালভাবে পরিচালনা করার জন্য বড় টেবিলের জন্য বিতরণ করা shuffle যোগদান সমর্থন করে।
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris-এর কুয়েরি ইঞ্জিন সম্পূর্ণরূপে ভেক্টরাইজড, সমস্ত মেমরি কাঠামো একটি কলামার ফরম্যাটে সাজানো। এটি ভার্চুয়াল ফাংশন কলগুলি ব্যাপকভাবে হ্রাস করতে পারে, ক্যাশে হিট রেট বৃদ্ধি করতে পারে, এবং SIMD নির্দেশাবলীর দক্ষ ব্যবহার করতে পারে। Apache Doris প্রশস্ত টেবিল এগ্রিগেশন পরিস্থিতিতে নন-ভেক্টরাইজড ইঞ্জিনের তুলনায় 5-10 গুণ বেশি কর্মক্ষমতা প্রদান করে।
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris রানটাইম পরিসংখ্যানের উপর ভিত্তি করে নির্বাহ পরিকল্পনা গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে অ্যাডাপটিভ কুয়েরি নির্বাহ প্রযুক্তি ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, এটি একটি রানটাইম ফিল্টার তৈরি করতে পারে এবং এটি প্রোব সাইডে ধাক্কা দিতে পারে। বিশেষভাবে, এটি প্রোব সাইডে সর্বনিম্ন-লেভেল স্ক্যান নোডে ফিল্টারগুলি ধাক্কা দেয়, যা প্রক্রিয়া করার ডেটার পরিমাণ ব্যাপকভাবে হ্রাস করে এবং যোগদ
ান কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে। Apache Doris-এর রানটাইম ফিল্টার In/Min/Max/Bloom Filter সমর্থন করে।
+
+Apache Doris একটি Pipeline নির্বাহ ইঞ্জিন ব্যবহার করে যা কুয়েরিগুলিকে সমান্তরাল নির্বাহের জন্য একাধিক উপ-কাজে বিভক্ত করে, মাল্টি-কোর CPU ক্ষমতাগুলিকে সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগায়। এটি একই সাথে কুয়েরি থ্রেডের সংখ্যা সীমাবদ্ধ করে থ্রেড বিস্ফোরণ সমস্যা সমাধান করে। Pipeline নির্বাহ ইঞ্জিন ডেটা কপি এবং শেয়ারিং হ্রাস করে, সাজানো এবং এগ্রিগেশন অপারেশন অপ্টিমাইজ করে, এইভাবে কুয়েরি দক্ষতা এবং থ্রুপ�
��ট উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে।
+
+অপ্টিমাইজারের ক্ষেত্রে, Apache Doris CBO (কস্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজার), RBO (রুল-ভিত্তিক অপ্টিমাইজার), এবং HBO (ইতিহাস-ভিত্তিক অপ্টিমাইজার) এর একটি সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করে। RBO ধ্রুবক ভাঁজ, সাবকুয়েরি পুনর্লিখন, প্রেডিকেট পুশডাউন, এবং আরও অনেক কিছু সমর্থন করে। CBO যোগদান পুনঃক্রম এবং অন্যান্য অপ্টিমাইজেশন সমর্থন করে। HBO ঐতিহাসিক কুয়েরি তথ্যের উপর ভিত্তি করে সর্বোত্তম নির্বাহ পরি�
�ল্পনা সুপারিশ করে। এই একাধিক অপ্টিমাইজেশন ব্যবস্থা নিশ্চিত করে যে Doris বিভিন্ন ধরণের কুয়েরির জ [...]
+
+
+## 🎆 কেন Apache Doris বেছে নেবেন?
+
+- 🎯 **ব্যবহার সহজ**: দুটি প্রক্রিয়া, অন্য কোন নির্ভরতা নেই; অনলাইন ক্লাস্টার স্কেলিং, স্বয়ংক্রিয় প্রতিলিপি পুনরুদ্ধার; MySQL প্রোটোকলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, এবং স্ট্যান্ডার্ড SQL ব্যবহার করে।
+
+- 🚀 **উচ্চ কর্মক্ষমতা**: কলামার স্টোরেজ ইঞ্জিন, আধুনিক MPP আর্কিটেকচার, ভেক্টরাইজড কুয়েরি ইঞ্জিন, প্রি-এগ্রিগেটেড ম্যাটেরিয়ালাইজড ভিউ এবং ডেটা সূচকের সাথে নিম্ন-বিলম্ব এবং উচ্চ-থ্রুপুট কুয়েরির জন্য অত্যন্ত দ্রুত কর্মক্ষমতা।
+
+- 🖥️ **একক একীভূত**: একটি একক সিস্টেম রিয়েল-টাইম ডেটা সার্ভিসিং, ইন্টারঅ্যাক্টিভ ডেটা বিশ্লেষণ এবং অফলাইন ডেটা প্রক্রিয়াকরণ পরিস্থিতি সমর্থন করতে পারে।
+
+- ⚛️ **ফেডারেটেড কুয়েরি**: Hive, Iceberg, Hudi-এর মতো ডেটা লেক এবং MySQL এবং Elasticsearch-এর মতো ডাটাবেসের ফেডারেটেড কুয়েরি সমর্থন করে।
+
+- ⏩ **বিভিন্ন ডেটা আমদানি পদ্ধতি**: HDFS/S3 থেকে ব্যাচ আমদানি এবং MySQL Binlog/Kafka থেকে স্ট্রিম আমদানি সমর্থন করে; HTTP ইন্টারফেসের মাধ্যমে মাইক্রো-ব্যাচ লেখা এবং JDBC-তে Insert ব্যবহার করে রিয়েল-টাইম লেখা সমর্থন করে।
+
+- 🚙 **সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম**: Spark Doris পড়তে এবং লিখতে Spark-Doris-Connector ব্যবহার করে; Flink-Doris-Connector Flink CDC-কে Doris-এ exactly-once ডেটা লেখা বাস্তবায়ন করতে সক্ষম করে; DBT Doris Adapter DBT দিয়ে Doris-এ ডেটা রূপান্তর করতে প্রদান করা হয়।
+
+## 🙌 অবদানকারী
+
+**Apache Doris সফলভাবে Apache ইনকিউবেটর থেকে স্নাতক হয়েছে এবং জুন 2022-এ একটি টপ-লেভেল প্রজেক্ট হয়ে উঠেছে**।
+
+আমরা Apache Doris-এ তাদের অবদানের জন্য 🔗[সম্প্রদায়ের অবদানকারীদের](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) গভীরভাবে প্রশংসা করি।
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 ব্যবহারকারী
+
+Apache Doris-এর এখন চীন এবং সারা বিশ্বে একটি বিস্তৃত ব্যবহারকারী বেস রয়েছে, এবং আজ পর্যন্ত, **Apache Doris সারা বিশ্বে হাজার হাজার কোম্পানিতে উৎপাদন পরিবেশে ব্যবহৃত হচ্ছে।** বাজার মূলধন বা মূল্যায়নের ক্ষেত্রে চীনের শীর্ষ 50 ইন্টারনেট কোম্পানির 80% এরও বেশি দীর্ঘদিন ধরে Apache Doris ব্যবহার করছে, যার মধ্যে রয়েছে Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo, এবং Ke Holdings। এটি অর্থ, শক্তি, উৎপাদন, এবং টেলিযোগাযোগের মতো ক
িছু ঐতিহ্যগত শিল্পেও ব্ [...]
+
+Apache Doris-এর ব্যবহারকারী: 🔗[ব্যবহারকারী](https://doris.apache.org/users)
+
+Apache Doris ওয়েবসাইটে আপনার কোম্পানির লোগো যোগ করুন: 🔗[আপনার কোম্পানি যোগ করুন](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 শুরু করুন
+
+### 📚 ডকুমেন্টেশন
+
+সমস্ত ডকুমেন্টেশন 🔗[ডকুমেন্টেশন](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ ডাউনলোড
+
+সমস্ত রিলিজ এবং বাইনারি সংস্করণ 🔗[ডাউনলোড](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ কম্পাইল
+
+কিভাবে কম্পাইল করবেন দেখুন 🔗[কম্পাইলেশন](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 ইনস্টল
+
+কিভাবে ইনস্টল এবং মোতায়েন করবেন দেখুন 🔗[ইনস্টলেশন এবং মোতায়েন](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 উপাদান
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris Spark/Flink-এর জন্য Connector-এর মাধ্যমে Doris-এ সংরক্ষিত ডেটা পড়ার জন্য সমর্থন প্রদান করে, এবং Connector-এর মাধ্যমে Doris-এ ডেটা লেখাও সমর্থন করে।
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 সম্প্রদায় এবং সমর্থন
+
+### 📤 মেইলিং তালিকায় সাবস্ক্রাইব করুন
+
+মেইল তালিকা Apache সম্প্রদায়ে যোগাযোগের সবচেয়ে স্বীকৃত ফর্ম। কিভাবে 🔗[মেইলিং তালিকায় সাবস্ক্রাইব করবেন](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list) দেখুন
+
+### 🙋 সমস্যা রিপোর্ট করুন বা Pull Request জমা দিন
+
+আপনার যদি কোন প্রশ্ন থাকে, 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) ফাইল করতে বা এটি 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions)-এ পোস্ট করতে এবং 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) জমা দিয়ে এটি ঠিক করতে নির্দ্বিধায় করুন
+
+### 🍻 কিভাবে অবদান রাখবেন
+
+আমরা আপনার পরামর্শ, মন্তব্য (সমালোচনা সহ), মন্তব্য এবং অবদানকে স্বাগত জানাই। 🔗[কিভাবে অবদান রাখবেন](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) এবং 🔗[কোড জমা দেওয়ার গাইড](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/) দেখুন
+
+### ⌨️ Doris উন্নতি প্রস্তাব (DSIP)
+
+🔗[Doris উন্নতি প্রস্তাব (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) **সমস্ত প্রধান বৈশিষ্ট্য আপডেট বা উন্নতির জন্য ডিজাইন নথির সংগ্রহ** হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে।
+
+### 🔑 Backend C++ কোডিং স্পেসিফিকেশন
+🔗 [Backend C++ কোডিং স্পেসিফিকেশন](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) কঠোরভাবে অনুসরণ করা উচিত, যা আমাদের আরও ভাল কোড গুণমান অর্জনে সাহায্য করবে।
+
+## 💬 আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
+
+নিম্নলিখিত মেইলিং তালিকার মাধ্যমে আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।
+
+| নাম | সুযোগ | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | উন্নয়ন-সম্পর্কিত আলোচনা | [সাবস্ক্রাইব করুন](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [সাবস্ক্রাইব বাতিল করুন](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [আর্কাইভ](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 লিঙ্ক
+
+* Apache Doris অফিসিয়াল ওয়েবসাইট - [সাইট](https://doris.apache.org)
+* ডেভেলপার মেইলিং তালিকা - <de...@doris.apache.org>। মেইলিং তালিকায় সাবস্ক্রাইব করতে <de...@doris.apache.org>-এ ইমেইল করুন, উত্তর অনুসরণ করুন।
+* Slack চ্যানেল - [Slack-এ যোগ দিন](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [@doris_apache অনুসরণ করুন](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 লাইসেন্স
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **নোট**
+> তৃতীয়-পক্ষ নির্ভরতার কিছু লাইসেন্স Apache 2.0 লাইসেন্সের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়। তাই আপনাকে Apache 2.0 লাইসেন্সের সাথে সম্মতি রেখে
+কিছু Doris বৈশিষ্ট্য নিষ্ক্রিয় করতে হবে। বিস্তারিত জানার জন্য, `thirdparty/LICENSE.txt` ফাইলটি দেখুন
+
+
diff --git a/docs/de-DE/README.md b/docs/de-DE/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..766c14f9d56
--- /dev/null
+++ b/docs/de-DE/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 In anderen Sprachen lesen
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris ist eine einfach zu verwendende, leistungsstarke und Echtzeit-Analysedatenbank basierend auf MPP-Architektur, bekannt für ihre extreme Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit. Sie benötigt nur eine subsekundäre Antwortzeit, um Abfrageergebnisse unter massiven Daten zurückzugeben, und kann nicht nur Szenarien mit hoher Parallelität für Punktabfragen, sondern auch komplexe Analyseszenarien mit hohem Durchsatz unterstützen.
+
+All dies macht Apache Doris zu einem idealen Werkzeug für Szenarien wie Berichtsanalyse, Ad-hoc-Abfragen, einheitliches Data Warehouse und Data-Lake-Abfragebeschleunigung. Auf Apache Doris können Benutzer verschiedene Anwendungen erstellen, wie z. B. Benutzerverhaltensanalyse, AB-Testplattform, Protokollabrufanalyse, Benutzerprofilanalyse und Bestellanalyse.
+
+🎉 Schauen Sie sich 🔗[Alle Versionen](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release) an, wo Sie eine chronologische Zusammenfassung der Apache Doris-Versionen finden, die im vergangenen Jahr veröffentlicht wurden.
+
+👀 Erkunden Sie die 🔗[Offizielle Website](https://doris.apache.org/), um die Kernfunktionen, Blogs und Anwendungsfälle von Apache Doris im Detail zu entdecken.
+
+## 📈 Anwendungsszenarien
+
+Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, werden die Datenquellen nach verschiedenen Datenintegrationen und -verarbeitungen normalerweise im Echtzeit-Data Warehouse Apache Doris und im Offline-Data Lake oder Data Warehouse (in Apache Hive, Apache Iceberg oder Apache Hudi) gespeichert.
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris wird in den folgenden Szenarien weit verbreitet verwendet:
+
+- **Echtzeit-Datenanalyse**:
+
+ - **Echtzeit-Berichterstattung und Entscheidungsfindung**: Doris bietet Echtzeit-aktualisierte Berichte und Dashboards für interne und externe Unternehmensnutzung und unterstützt die Echtzeit-Entscheidungsfindung in automatisierten Prozessen.
+
+ - **Ad-hoc-Analyse**: Doris bietet mehrdimensionale Datenanalysefunktionen und ermöglicht schnelle Business-Intelligence-Analysen und Ad-hoc-Abfragen, um Benutzern zu helfen, schnell Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen.
+
+ - **Benutzerprofilierung und Verhaltensanalyse**: Doris kann Benutzerverhalten wie Teilnahme, Retention und Konversion analysieren und unterstützt auch Szenarien wie Bevölkerungsinsights und Gruppenselektion für Verhaltensanalysen.
+
+- **Data-Lake-Analyse**:
+
+ - **Data-Lake-Abfragebeschleunigung**: Doris beschleunigt Data-Lake-Datenabfragen mit seiner effizienten Abfrage-Engine.
+
+ - **Föderierte Analyse**: Doris unterstützt föderierte Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg, vereinfacht die Architektur und eliminiert Datensilos.
+
+ - **Echtzeit-Datenverarbeitung**: Doris kombiniert Echtzeit-Datenströme und Batch-Datenverarbeitungsfunktionen, um den Anforderungen hoher Parallelität und niedriger Latenz komplexer Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
+
+- **SQL-basierte Beobachtbarkeit**:
+
+ - **Protokoll- und Ereignisanalyse**: Doris ermöglicht Echtzeit- oder Batch-Analysen von Protokollen und Ereignissen in verteilten Systemen und hilft dabei, Probleme zu identifizieren und die Leistung zu optimieren.
+
+
+## Gesamtarchitektur
+
+Apache Doris verwendet das MySQL-Protokoll, ist hochgradig kompatibel mit MySQL-Syntax und unterstützt Standard-SQL. Benutzer können über verschiedene Client-Tools auf Apache Doris zugreifen, und es integriert sich nahtlos mit BI-Tools.
+
+### Speicher-Computing-integrierte Architektur
+
+Die Speicher-Computing-integrierte Architektur von Apache Doris ist rationalisiert und einfach zu warten. Wie in der folgenden Abbildung dargestellt, besteht sie nur aus zwei Arten von Prozessen:
+
+- **Frontend (FE):** Hauptsächlich verantwortlich für die Behandlung von Benutzeranfragen, Abfrageparsing und -planung, Metadatenverwaltung und Knotenverwaltungsaufgaben.
+
+- **Backend (BE):** Hauptsächlich verantwortlich für Datenspeicherung und Abfrageausführung. Daten werden in Shards partitioniert und mit mehreren Replikaten über BE-Knoten hinweg gespeichert.
+
+
+
+<br />
+
+In einer Produktionsumgebung können mehrere FE-Knoten für die Notfallwiederherstellung bereitgestellt werden. Jeder FE-Knoten verwaltet eine vollständige Kopie der Metadaten. Die FE-Knoten sind in drei Rollen unterteilt:
+
+| Rolle | Funktion |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Der FE Master-Knoten ist für Metadaten-Lese- und -Schreibvorgänge verantwortlich. Wenn Metadatenänderungen im Master auftreten, werden sie über das BDB JE-Protokoll an Follower- oder Observer-Knoten synchronisiert. |
+| Follower | Der Follower-Knoten ist für das Lesen von Metadaten verantwortlich. Wenn der Master-Knoten ausfällt, kann ein Follower-Knoten als neuer Master ausgewählt werden. |
+| Observer | Der Observer-Knoten ist für das Lesen von Metadaten verantwortlich und wird hauptsächlich verwendet, um die Abfrageparallelität zu erhöhen. Er nimmt nicht an Cluster-Führungswahlen teil. |
+
+Sowohl FE- als auch BE-Prozesse sind horizontal skalierbar und ermöglichen es einem einzelnen Cluster, Hunderte von Maschinen und Dutzende von Petabytes Speicherkapazität zu unterstützen. Die FE- und BE-Prozesse verwenden ein Konsistenzprotokoll, um hohe Verfügbarkeit von Diensten und hohe Zuverlässigkeit von Daten sicherzustellen. Die Speicher-Computing-integrierte Architektur ist hochgradig integriert und reduziert die Betriebskomplexität verteilter Systeme erheblich.
+
+
+## Kernfunktionen von Apache Doris
+
+- **Hohe Verfügbarkeit**: In Apache Doris werden sowohl Metadaten als auch Daten mit mehreren Replikaten gespeichert, wobei Datenprotokolle über das Quorum-Protokoll synchronisiert werden. Der Datenschreibvorgang wird als erfolgreich angesehen, sobald eine Mehrheit der Replikate den Schreibvorgang abgeschlossen hat, wodurch sichergestellt wird, dass der Cluster verfügbar bleibt, auch wenn einige Knoten ausfallen. Apache Doris unterstützt sowohl Notfallwiederherstellung innerhalb derselbe [...]
+
+- **Hohe Kompatibilität**: Apache Doris ist hochgradig kompatibel mit dem MySQL-Protokoll und unterstützt Standard-SQL-Syntax, die die meisten MySQL- und Hive-Funktionen abdeckt. Diese hohe Kompatibilität ermöglicht es Benutzern, bestehende Anwendungen und Tools nahtlos zu migrieren und zu integrieren. Apache Doris unterstützt das MySQL-Ökosystem und ermöglicht es Benutzern, Doris mit MySQL-Client-Tools zu verbinden, um bequemere Betriebs- und Wartungsvorgänge durchzuführen. Es unterstüt [...]
+
+- **Echtzeit-Data Warehouse**: Basierend auf Apache Doris kann ein Echtzeit-Data-Warehouse-Service erstellt werden. Apache Doris bietet Funktionen zur Datenerfassung auf Sekundenebene und erfasst inkrementelle Änderungen von Upstream-Online-Transaktionsdatenbanken innerhalb von Sekunden in Doris. Durch die Nutzung von vektorisierten Engines, MPP-Architektur und Pipeline-Ausführungs-Engines bietet Doris Funktionen zur Datenabfrage unter einer Sekunde und konstruiert damit eine hochleistun [...]
+
+- **Einheitlicher Data Lake**: Apache Doris kann eine einheitliche Data-Lake-Architektur basierend auf externen Datenquellen wie Data Lakes oder relationalen Datenbanken erstellen. Die einheitliche Data-Lake-Lösung von Doris ermöglicht nahtlose Integration und freien Datenfluss zwischen Data Lakes und Data Warehouses und hilft Benutzern, Data-Warehouse-Funktionen direkt zu nutzen, um Datenanalyseprobleme in Data Lakes zu lösen, während gleichzeitig die Datenverwaltungsfunktionen von Data [...]
+
+- **Flexibles Modellieren**: Apache Doris bietet verschiedene Modellierungsansätze wie Wide-Table-Modelle, Voraggregationsmodelle, Stern-/Schneeflockenschemata usw. Während des Datenimports können Daten in Wide-Tabellen abgeflacht und über Compute-Engines wie Flink oder Spark in Doris geschrieben werden, oder Daten können direkt in Doris importiert werden, wobei Datenmodellierungsvorgänge über Ansichten, materialisierte Ansichten oder Echtzeit-Mehrtabellen-Joins durchgeführt werden.
+
+## Technische Übersicht
+
+Doris bietet eine effiziente SQL-Schnittstelle und ist vollständig kompatibel mit dem MySQL-Protokoll. Seine Abfrage-Engine basiert auf einer MPP-Architektur (Massively Parallel Processing) und kann komplexe analytische Abfragen effizient ausführen und niedriglatente Echtzeitabfragen erreichen. Durch Spaltenspeichertechnologie für Datenkodierung und -kompression optimiert es die Abfrageleistung und das Speicherkompressionsverhältnis erheblich.
+
+### Schnittstelle
+
+Apache Doris übernimmt das MySQL-Protokoll, unterstützt Standard-SQL und ist hochgradig kompatibel mit MySQL-Syntax. Benutzer können über verschiedene Client-Tools auf Apache Doris zugreifen und es nahtlos mit BI-Tools integrieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI und Apache Superset. Apache Doris kann als Datenquelle für alle BI-Tools fungieren, die das MySQL-Protokoll unterstützen.
+
+### Speicher-Engine
+
+Apache Doris verfügt über eine Spaltenspeicher-Engine, die Daten spaltenweise kodiert, komprimiert und liest. Dies ermöglicht ein sehr hohes Datenkompressionsverhältnis und reduziert unnötige Datenscans erheblich, wodurch IO- und CPU-Ressourcen effizienter genutzt werden.
+
+Apache Doris unterstützt verschiedene Indexstrukturen, um Datenscans zu minimieren:
+
+- **Sortierter zusammengesetzter Schlüsselindex**: Benutzer können höchstens drei Spalten angeben, um einen zusammengesetzten Sortierschlüssel zu bilden. Dies kann Daten effektiv beschneiden, um hochgradig parallele Berichtsszenarien besser zu unterstützen.
+
+- **Min/Max-Index**: Dies ermöglicht effektive Datenfilterung bei Äquivalenz- und Bereichsabfragen numerischer Typen.
+
+- **BloomFilter-Index**: Dies ist sehr effektiv bei Äquivalenzfilterung und Beschneidung von Spalten mit hoher Kardinalität.
+
+- **Invertierter Index**: Dies ermöglicht schnelles Suchen nach jedem Feld.
+
+Apache Doris unterstützt eine Vielzahl von Datenmodellen und hat sie für verschiedene Szenarien optimiert:
+
+- **Detailmodell (Duplicate Key Model):** Ein Detaildatenmodell, das entwickelt wurde, um die detaillierten Speicheranforderungen von Faktentabellen zu erfüllen.
+
+- **Primärschlüsselmodell (Unique Key Model):** Stellt eindeutige Schlüssel sicher; Daten mit demselben Schlüssel werden überschrieben, wodurch zeilenbasierte Datenaktualisierungen ermöglicht werden.
+
+- **Aggregationsmodell (Aggregate Key Model):** Führt Wertspalten mit demselben Schlüssel zusammen und verbessert die Leistung erheblich durch Voraggregation.
+
+Apache Doris unterstützt auch stark konsistente materialisierte Ansichten mit einer einzelnen Tabelle und asynchron aktualisierte materialisierte Ansichten mit mehreren Tabellen. Materialisierte Ansichten mit einer einzelnen Tabelle werden automatisch vom System aktualisiert und gewartet und erfordern keine manuelle Intervention der Benutzer. Materialisierte Ansichten mit mehreren Tabellen können periodisch mit In-Cluster-Planung oder externen Planungstools aktualisiert werden, wodurch d [...]
+
+### 🔍 Abfrage-Engine
+
+Apache Doris verfügt über eine MPP-basierte Abfrage-Engine für parallele Ausführung zwischen und innerhalb von Knoten. Es unterstützt verteilte Shuffle-Joins für große Tabellen, um komplizierte Abfragen besser zu handhaben.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Die Abfrage-Engine von Apache Doris ist vollständig vektorisiert, wobei alle Speicherstrukturen in einem Spaltenformat angeordnet sind. Dies kann virtuelle Funktionsaufrufe erheblich reduzieren, Cache-Trefferraten erhöhen und SIMD-Anweisungen effizient nutzen. Apache Doris liefert eine 5-10 mal höhere Leistung in Wide-Table-Aggregationsszenarien als nicht-vektorisierte Engines.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris verwendet adaptive Abfrageausführungstechnologie, um den Ausführungsplan dynamisch basierend auf Laufzeitstatistiken anzupassen. Beispielsweise kann es einen Laufzeitfilter generieren und ihn zur Prüfseite pushen. Insbesondere pusht es die Filter zum Scan-Knoten der niedrigsten Ebene auf der Prüfseite, was die zu verarbeitende Datenmenge erheblich reduziert und die Join-Leistung erhöht. Der Laufzeitfilter von Apache Doris unterstützt In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris verwendet eine Pipeline-Ausführungs-Engine, die Abfragen in mehrere Unteraufgaben für parallele Ausführung aufteilt und Multi-Core-CPU-Funktionen voll ausnutzt. Es behebt gleichzeitig das Thread-Explosionsproblem, indem es die Anzahl der Abfragethreads begrenzt. Die Pipeline-Ausführungs-Engine reduziert Datenkopierung und -freigabe, optimiert Sortier- und Aggregationsvorgänge und verbessert dadurch die Abfrageeffizienz und den Durchsatz erheblich.
+
+In Bezug auf den Optimierer verwendet Apache Doris eine kombinierte Optimierungsstrategie von CBO (Cost-Based Optimizer), RBO (Rule-Based Optimizer) und HBO (History-Based Optimizer). RBO unterstützt Konstantenfaltung, Unterabfrageumschreibung, Prädikat-Pushdown und mehr. CBO unterstützt Join-Neuordnung und andere Optimierungen. HBO empfiehlt den optimalen Ausführungsplan basierend auf historischen Abfrageinformationen. Diese mehrfachen Optimierungsmaßnahmen stellen sicher, dass Doris le [...]
+
+
+## 🎆 Warum Apache Doris wählen?
+
+- 🎯 **Einfach zu verwenden**: Zwei Prozesse, keine anderen Abhängigkeiten; Online-Cluster-Skalierung, automatische Replikatwiederherstellung; kompatibel mit MySQL-Protokoll und Verwendung von Standard-SQL.
+
+- 🚀 **Hohe Leistung**: Extrem schnelle Leistung für niedriglatente und hochdurchsatzfähige Abfragen mit Spaltenspeicher-Engine, moderner MPP-Architektur, vektorisierter Abfrage-Engine, voraggregierter materialisierter Ansicht und Datenindex.
+
+- 🖥️ **Einheitlich**: Ein einzelnes System kann Echtzeit-Datenservice, interaktive Datenanalyse und Offline-Datenverarbeitungsszenarien unterstützen.
+
+- ⚛️ **Föderierte Abfrage**: Unterstützt föderierte Abfragen von Data Lakes wie Hive, Iceberg, Hudi und Datenbanken wie MySQL und Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Verschiedene Datenimportmethoden**: Unterstützt Batch-Import von HDFS/S3 und Stream-Import von MySQL Binlog/Kafka; unterstützt Micro-Batch-Schreiben über HTTP-Schnittstelle und Echtzeit-Schreiben mit Insert in JDBC.
+
+- 🚙 **Reiche Ökologie**: Spark verwendet Spark-Doris-Connector, um Doris zu lesen und zu schreiben; Flink-Doris-Connector ermöglicht es Flink CDC, genau einmaliges Datenschreiben in Doris zu implementieren; DBT Doris Adapter wird bereitgestellt, um Daten in Doris mit DBT zu transformieren.
+
+## 🙌 Mitwirkende
+
+**Apache Doris hat erfolgreich den Apache-Inkubator abgeschlossen und wurde im Juni 2022 zu einem Top-Level-Projekt**.
+
+Wir schätzen die 🔗[Community-Mitwirkenden](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) sehr für ihren Beitrag zu Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Benutzer
+
+Apache Doris hat jetzt eine breite Benutzerbasis in China und auf der ganzen Welt, und ab heute wird **Apache Doris in Produktionsumgebungen in Tausenden von Unternehmen weltweit verwendet.** Mehr als 80% der Top-50-Internetunternehmen in China in Bezug auf Marktkapitalisierung oder Bewertung verwenden Apache Doris seit langem, einschließlich Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo und Ke Holdings. Es wird auch in einigen traditionellen Bran [...]
+
+Die Benutzer von Apache Doris: 🔗[Benutzer](https://doris.apache.org/users)
+
+Fügen Sie Ihr Firmenlogo auf der Apache Doris-Website hinzu: 🔗[Fügen Sie Ihr Unternehmen hinzu](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Erste Schritte
+
+### 📚 Dokumentation
+
+Alle Dokumentation 🔗[Dokumentation](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Download
+
+Alle Release- und Binärversionen 🔗[Download](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Kompilieren
+
+Sehen Sie, wie man kompiliert 🔗[Kompilierung](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Installieren
+
+Sehen Sie, wie man installiert und bereitstellt 🔗[Installation und Bereitstellung](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Komponenten
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris bietet Unterstützung für Spark/Flink, um über Connector in Doris gespeicherte Daten zu lesen, und unterstützt auch das Schreiben von Daten in Doris über Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Community und Support
+
+### 📤 Mailinglisten abonnieren
+
+Die Mailingliste ist die am meisten anerkannte Kommunikationsform in der Apache-Community. Sehen Sie, wie man 🔗[Mailinglisten abonniert](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Probleme melden oder Pull Request einreichen
+
+Wenn Sie Fragen haben, können Sie gerne ein 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) einreichen oder es in 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) veröffentlichen und es durch Einreichen eines 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) beheben
+
+### 🍻 Wie man beiträgt
+
+Wir begrüßen Ihre Vorschläge, Kommentare (einschließlich Kritik), Kommentare und Beiträge. Sehen Sie 🔗[Wie man beiträgt](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) und 🔗[Code-Einreichungsleitfaden](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Doris-Verbesserungsvorschläge (DSIP)
+
+🔗[Doris-Verbesserungsvorschlag (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) kann als **Eine Sammlung von Designdokumenten für alle wichtigen Funktionsaktualisierungen oder -verbesserungen** betrachtet werden.
+
+### 🔑 Backend C++ Codierungsrichtlinie
+🔗 [Backend C++ Codierungsrichtlinie](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) sollte strikt befolgt werden, was uns helfen wird, bessere Codequalität zu erreichen.
+
+## 💬 Kontaktieren Sie uns
+
+Kontaktieren Sie uns über die folgende Mailingliste.
+
+| Name | Bereich | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Entwicklungsbezogene Diskussionen | [Abonnieren](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Abonnement kündigen](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Archive](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Links
+
+* Apache Doris Offizielle Website - [Website](https://doris.apache.org)
+* Entwickler-Mailingliste - <de...@doris.apache.org>. Senden Sie eine E-Mail an <de...@doris.apache.org>, folgen Sie der Antwort, um die Mailingliste zu abonnieren.
+* Slack-Kanal - [Slack beitreten](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Folgen Sie @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Lizenz
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Hinweis**
+> Einige Lizenzen der Drittanbieterabhängigkeiten sind nicht mit der Apache 2.0-Lizenz kompatibel. Sie müssen daher einige
+Doris-Funktionen deaktivieren, um der Apache 2.0-Lizenz zu entsprechen. Einzelheiten finden Sie in der Datei `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/es-ES/README.md b/docs/es-ES/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..a8727b88c1f
--- /dev/null
+++ b/docs/es-ES/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Leer en otros idiomas
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris es una base de datos analítica fácil de usar, de alto rendimiento y en tiempo real basada en la arquitectura MPP, conocida por su velocidad extrema y facilidad de uso. Solo requiere un tiempo de respuesta inferior a un segundo para devolver resultados de consulta bajo datos masivos y puede admitir no solo escenarios de consulta puntual de alta concurrencia sino también escenarios de análisis complejo de alto rendimiento.
+
+Todo esto hace que Apache Doris sea una herramienta ideal para escenarios que incluyen análisis de informes, consultas ad-hoc, almacén de datos unificado y aceleración de consultas de data lake. En Apache Doris, los usuarios pueden construir diversas aplicaciones, como análisis de comportamiento del usuario, plataforma de pruebas AB, análisis de recuperación de registros, análisis de perfil de usuario y análisis de pedidos.
+
+🎉 Consulte 🔗[Todas las versiones](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), donde encontrará un resumen cronológico de las versiones de Apache Doris publicadas durante el año pasado.
+
+👀 Explore el 🔗[Sitio web oficial](https://doris.apache.org/) para descubrir en detalle las características principales, blogs y casos de uso de Apache Doris.
+
+## 📈 Escenarios de uso
+
+Como se muestra en la figura a continuación, después de varias integraciones y procesamientos de datos, las fuentes de datos generalmente se almacenan en el almacén de datos en tiempo real Apache Doris y el data lake o almacén de datos fuera de línea (en Apache Hive, Apache Iceberg o Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris se usa ampliamente en los siguientes escenarios:
+
+- **Análisis de datos en tiempo real**:
+
+ - **Informes y toma de decisiones en tiempo real**: Doris proporciona informes y paneles actualizados en tiempo real para uso empresarial interno y externo, apoyando la toma de decisiones en tiempo real en procesos automatizados.
+
+ - **Análisis ad-hoc**: Doris ofrece capacidades de análisis de datos multidimensionales, permitiendo análisis rápidos de inteligencia empresarial y consultas ad-hoc para ayudar a los usuarios a descubrir rápidamente información de datos complejos.
+
+ - **Perfilado de usuarios y análisis de comportamiento**: Doris puede analizar comportamientos de usuarios como participación, retención y conversión, mientras que también admite escenarios como información demográfica y selección de grupos para análisis de comportamiento.
+
+- **Análisis de data lake**:
+
+ - **Aceleración de consultas de data lake**: Doris acelera las consultas de datos del data lake con su motor de consulta eficiente.
+
+ - **Análisis federado**: Doris admite consultas federadas en múltiples fuentes de datos, simplificando la arquitectura y eliminando silos de datos.
+
+ - **Procesamiento de datos en tiempo real**: Doris combina capacidades de procesamiento de flujos de datos en tiempo real y por lotes para satisfacer las necesidades de alta concurrencia y baja latencia de requisitos comerciales complejos.
+
+- **Observabilidad basada en SQL**:
+
+ - **Análisis de registros y eventos**: Doris permite análisis en tiempo real o por lotes de registros y eventos en sistemas distribuidos, ayudando a identificar problemas y optimizar el rendimiento.
+
+
+## Arquitectura general
+
+Apache Doris utiliza el protocolo MySQL, es altamente compatible con la sintaxis MySQL y admite SQL estándar. Los usuarios pueden acceder a Apache Doris a través de varias herramientas cliente y se integra perfectamente con herramientas BI.
+
+### Arquitectura integrada de almacenamiento y computación
+
+La arquitectura integrada de almacenamiento y computación de Apache Doris es simplificada y fácil de mantener. Como se muestra en la figura a continuación, consta de solo dos tipos de procesos:
+
+- **Frontend (FE):** Principalmente responsable de manejar solicitudes de usuarios, análisis y planificación de consultas, gestión de metadatos y tareas de gestión de nodos.
+
+- **Backend (BE):** Principalmente responsable del almacenamiento de datos y la ejecución de consultas. Los datos se particionan en fragmentos y se almacenan con múltiples réplicas en los nodos BE.
+
+
+
+<br />
+
+En un entorno de producción, se pueden implementar múltiples nodos FE para recuperación ante desastres. Cada nodo FE mantiene una copia completa de los metadatos. Los nodos FE se dividen en tres roles:
+
+| Rol | Función |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | El nodo FE Master es responsable de las operaciones de lectura y escritura de metadatos. Cuando ocurren cambios de metadatos en el Master, se sincronizan con los nodos Follower u Observer a través del protocolo BDB JE. |
+| Follower | El nodo Follower es responsable de leer metadatos. Si el nodo Master falla, se puede seleccionar un nodo Follower como nuevo Master. |
+| Observer | El nodo Observer es responsable de leer metadatos y se usa principalmente para aumentar la concurrencia de consultas. No participa en las elecciones de liderazgo del clúster. |
+
+Tanto los procesos FE como BE son escalables horizontalmente, permitiendo que un solo clúster admita cientos de máquinas y decenas de petabytes de capacidad de almacenamiento. Los procesos FE y BE utilizan un protocolo de consistencia para garantizar la alta disponibilidad de los servicios y la alta confiabilidad de los datos. La arquitectura integrada de almacenamiento y computación está altamente integrada, reduciendo significativamente la complejidad operativa de los sistemas distribuidos.
+
+
+## Características principales de Apache Doris
+
+- **Alta disponibilidad**: En Apache Doris, tanto los metadatos como los datos se almacenan con múltiples réplicas, sincronizando los registros de datos a través del protocolo quorum. La escritura de datos se considera exitosa una vez que la mayoría de las réplicas han completado la escritura, asegurando que el clúster permanezca disponible incluso si algunos nodos fallan. Apache Doris admite recuperación ante desastres dentro de la misma ciudad y entre regiones, permitiendo modos maestr [...]
+
+- **Alta compatibilidad**: Apache Doris es altamente compatible con el protocolo MySQL y admite sintaxis SQL estándar, cubriendo la mayoría de las funciones MySQL y Hive. Esta alta compatibilidad permite a los usuarios migrar e integrar sin problemas aplicaciones y herramientas existentes. Apache Doris admite el ecosistema MySQL, permitiendo a los usuarios conectar Doris usando herramientas cliente MySQL para operaciones y mantenimiento más convenientes. También admite compatibilidad con [...]
+
+- **Almacén de datos en tiempo real**: Basado en Apache Doris, se puede construir un servicio de almacén de datos en tiempo real. Apache Doris ofrece capacidades de ingesta de datos a nivel de segundo, capturando cambios incrementales de bases de datos transaccionales en línea aguas arriba en Doris en cuestión de segundos. Aprovechando motores vectorizados, arquitectura MPP y motores de ejecución Pipeline, Doris proporciona capacidades de consulta de datos inferiores a un segundo, constr [...]
+
+- **Data lake unificado**: Apache Doris puede construir una arquitectura de data lake unificado basada en fuentes de datos externas como data lakes o bases de datos relacionales. La solución de data lake unificado de Doris permite una integración perfecta y un flujo libre de datos entre data lakes y almacenes de datos, ayudando a los usuarios a utilizar directamente las capacidades del almacén de datos para resolver problemas de análisis de datos en data lakes mientras aprovechan plename [...]
+
+- **Modelado flexible**: Apache Doris ofrece varios enfoques de modelado, como modelos de tabla ancha, modelos de pre-agregación, esquemas estrella/copo de nieve, etc. Durante la importación de datos, los datos pueden aplanarse en tablas anchas y escribirse en Doris a través de motores de computación como Flink o Spark, o los datos pueden importarse directamente en Doris, realizando operaciones de modelado de datos a través de vistas, vistas materializadas o uniones multi-tabla en tiempo real.
+
+## Resumen técnico
+
+Doris proporciona una interfaz SQL eficiente y es totalmente compatible con el protocolo MySQL. Su motor de consulta se basa en una arquitectura MPP (procesamiento masivamente paralelo), capaz de ejecutar eficientemente consultas analíticas complejas y lograr consultas en tiempo real de baja latencia. A través de la tecnología de almacenamiento en columnas para codificación y compresión de datos, optimiza significativamente el rendimiento de las consultas y la relación de compresión del [...]
+
+### Interfaz
+
+Apache Doris adopta el protocolo MySQL, admite SQL estándar y es altamente compatible con la sintaxis MySQL. Los usuarios pueden acceder a Apache Doris a través de varias herramientas cliente e integrarlo perfectamente con herramientas BI, incluyendo pero no limitado a Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI y Apache Superset. Apache Doris puede funcionar como fuente de datos para cualquier herramienta BI que admita el protocolo MySQL.
+
+### Motor de almacenamiento
+
+Apache Doris tiene un motor de almacenamiento en columnas, que codifica, comprime y lee datos por columna. Esto permite una relación de compresión de datos muy alta y reduce en gran medida el escaneo innecesario de datos, haciendo así un uso más eficiente de los recursos IO y CPU.
+
+Apache Doris admite varias estructuras de índice para minimizar los escaneos de datos:
+
+- **Índice de clave compuesta ordenada**: Los usuarios pueden especificar como máximo tres columnas para formar una clave de ordenación compuesta. Esto puede podar efectivamente los datos para apoyar mejor los escenarios de informes altamente concurrentes.
+
+- **Índice Min/Max**: Esto permite un filtrado efectivo de datos en consultas de equivalencia y rango de tipos numéricos.
+
+- **Índice BloomFilter**: Esto es muy efectivo en el filtrado de equivalencia y poda de columnas de alta cardinalidad.
+
+- **Índice invertido**: Esto permite búsquedas rápidas para cualquier campo.
+
+Apache Doris admite una variedad de modelos de datos y los ha optimizado para diferentes escenarios:
+
+- **Modelo de detalle (Modelo de clave duplicada):** Un modelo de datos de detalle diseñado para satisfacer los requisitos de almacenamiento detallado de las tablas de hechos.
+
+- **Modelo de clave primaria (Modelo de clave única):** Asegura claves únicas; los datos con la misma clave se sobrescriben, permitiendo actualizaciones de datos a nivel de fila.
+
+- **Modelo de agregación (Modelo de clave de agregación):** Fusiona columnas de valores con la misma clave, mejorando significativamente el rendimiento a través de la pre-agregación.
+
+Apache Doris también admite vistas materializadas de tabla única fuertemente consistentes y vistas materializadas multi-tabla actualizadas de forma asíncrona. Las vistas materializadas de tabla única se actualizan y mantienen automáticamente por el sistema, sin requerir intervención manual de los usuarios. Las vistas materializadas multi-tabla se pueden actualizar periódicamente usando programación dentro del clúster o herramientas de programación externas, reduciendo la complejidad del [...]
+
+### 🔍 Motor de consulta
+
+Apache Doris tiene un motor de consulta basado en MPP para ejecución paralela entre y dentro de los nodos. Admite unión shuffle distribuida para tablas grandes para manejar mejor consultas complicadas.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+El motor de consulta de Apache Doris está completamente vectorizado, con todas las estructuras de memoria dispuestas en un formato de columnas. Esto puede reducir en gran medida las llamadas de función virtual, aumentar las tasas de acierto de caché y hacer un uso eficiente de las instrucciones SIMD. Apache Doris ofrece un rendimiento 5-10 veces mayor en escenarios de agregación de tabla ancha que los motores no vectorizados.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris utiliza tecnología de ejecución de consulta adaptativa para ajustar dinámicamente el plan de ejecución basado en estadísticas de tiempo de ejecución. Por ejemplo, puede generar un filtro de tiempo de ejecución y empujarlo al lado de la sonda. Específicamente, empuja los filtros al nodo de escaneo de nivel más bajo en el lado de la sonda, lo que reduce en gran medida la cantidad de datos a procesar y aumenta el rendimiento de unión. El filtro de tiempo de ejecución de Apache [...]
+
+Apache Doris utiliza un motor de ejecución Pipeline que descompone las consultas en múltiples sub-tareas para ejecución paralela, aprovechando plenamente las capacidades de CPU multi-núcleo. Simultáneamente aborda el problema de explosión de hilos limitando el número de hilos de consulta. El motor de ejecución Pipeline reduce la copia y el intercambio de datos, optimiza las operaciones de ordenación y agregación, mejorando así significativamente la eficiencia y el rendimiento de las consultas.
+
+En términos del optimizador, Apache Doris emplea una estrategia de optimización combinada de CBO (Optimizador basado en costos), RBO (Optimizador basado en reglas) y HBO (Optimizador basado en historial). RBO admite plegado constante, reescritura de subconsultas, empuje de predicados y más. CBO admite reordenamiento de uniones y otras optimizaciones. HBO recomienda el plan de ejecución óptimo basado en información de consulta histórica. Estas múltiples medidas de optimización aseguran qu [...]
+
+
+## 🎆 ¿Por qué elegir Apache Doris?
+
+- 🎯 **Fácil de usar**: Dos procesos, sin otras dependencias; escalado de clúster en línea, recuperación automática de réplicas; compatible con el protocolo MySQL y usando SQL estándar.
+
+- 🚀 **Alto rendimiento**: Rendimiento extremadamente rápido para consultas de baja latencia y alto rendimiento con motor de almacenamiento en columnas, arquitectura MPP moderna, motor de consulta vectorizado, vista materializada pre-agregada e índice de datos.
+
+- 🖥️ **Unificado único**: Un solo sistema puede admitir escenarios de servicio de datos en tiempo real, análisis de datos interactivo y procesamiento de datos fuera de línea.
+
+- ⚛️ **Consultas federadas**: Admite consultas federadas de data lakes como Hive, Iceberg, Hudi y bases de datos como MySQL y Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Varios métodos de importación de datos**: Admite importación por lotes desde HDFS/S3 e importación de flujo desde MySQL Binlog/Kafka; admite escritura por micro-lotes a través de la interfaz HTTP y escritura en tiempo real usando Insert en JDBC.
+
+- 🚙 **Ecología rica**: Spark usa Spark-Doris-Connector para leer y escribir Doris; Flink-Doris-Connector permite que Flink CDC implemente escritura de datos exactamente una vez en Doris; DBT Doris Adapter se proporciona para transformar datos en Doris con DBT.
+
+## 🙌 Contribuyentes
+
+**Apache Doris se ha graduado exitosamente del incubador Apache y se ha convertido en un proyecto de nivel superior en junio de 2022**.
+
+Apreciamos profundamente a los 🔗[contribuyentes de la comunidad](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) por su contribución a Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Usuarios
+
+Apache Doris ahora tiene una amplia base de usuarios en China y en todo el mundo, y hasta la fecha, **Apache Doris se usa en entornos de producción en miles de empresas en todo el mundo.** Más del 80% de las 50 principales empresas de Internet en China en términos de capitalización de mercado o valoración han estado usando Apache Doris durante mucho tiempo, incluyendo Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo y Ke Holdings. También se usa ampl [...]
+
+Los usuarios de Apache Doris: 🔗[Usuarios](https://doris.apache.org/users)
+
+Agregue el logo de su empresa en el sitio web de Apache Doris: 🔗[Agregar su empresa](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Comenzar
+
+### 📚 Documentación
+
+Toda la documentación 🔗[Documentación](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Descargar
+
+Todas las versiones de release y binarias 🔗[Descargar](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Compilar
+
+Ver cómo compilar 🔗[Compilación](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Instalar
+
+Ver cómo instalar y desplegar 🔗[Instalación y despliegue](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Componentes
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris proporciona soporte para Spark/Flink para leer datos almacenados en Doris a través de Connector, y también admite escribir datos en Doris a través de Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Comunidad y soporte
+
+### 📤 Suscribirse a listas de correo
+
+La lista de correo es la forma de comunicación más reconocida en la comunidad Apache. Ver cómo 🔗[Suscribirse a listas de correo](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Reportar problemas o enviar Pull Request
+
+Si tiene alguna pregunta, no dude en presentar un 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) o publicarlo en 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) y corregirlo enviando un 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Cómo contribuir
+
+Damos la bienvenida a sus sugerencias, comentarios (incluidas críticas), comentarios y contribuciones. Ver 🔗[Cómo contribuir](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) y 🔗[Guía de envío de código](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Propuestas de mejora de Doris (DSIP)
+
+🔗[Propuesta de mejora de Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) puede considerarse como **Una colección de documentos de diseño para todas las actualizaciones o mejoras importantes de características**.
+
+### 🔑 Especificación de codificación Backend C++
+🔗 [Especificación de codificación Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) debe seguirse estrictamente, lo que nos ayudará a lograr una mejor calidad de código.
+
+## 💬 Contáctenos
+
+Contáctenos a través de la siguiente lista de correo.
+
+| Nombre | Alcance | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Discusiones relacionadas con el desarrollo | [Suscribirse](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Cancelar suscripción](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Archivos](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Enlaces
+
+* Sitio web oficial de Apache Doris - [Sitio](https://doris.apache.org)
+* Lista de correo de desarrolladores - <de...@doris.apache.org>. Envíe un correo a <de...@doris.apache.org>, siga la respuesta para suscribirse a la lista de correo.
+* Canal de Slack - [Unirse a Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Seguir @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licencia
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Nota**
+> Algunas licencias de las dependencias de terceros no son compatibles con la licencia Apache 2.0. Por lo tanto, debe desactivar
+algunas funciones de Doris para cumplir con la licencia Apache 2.0. Para más detalles, consulte el archivo `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/fa-IR/README.md b/docs/fa-IR/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..46da1c895ff
--- /dev/null
+++ b/docs/fa-IR/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 این را به زبانهای دیگر بخوانید
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris یک پایگاه داده تحلیلی آسان برای استفاده، با عملکرد بالا و در زمان واقعی است که بر اساس معماری MPP ساخته شده است و به دلیل سرعت فوقالعاده و سهولت استفاده شناخته شده است. این فقط به زمان پاسخ زیر ثانیه نیاز دارد تا نتایج پرسوجو را تحت دادههای عظیم برگرداند و میتواند نه تنها سناریوهای پرسوجوی نقطهای با همزمانی بالا، بلکه سناریوهای تحلیل پیچیده با توان عملیاتی بالا را نیز پشتیبانی کند.
+
+همه اینها Apache Doris را به ابزاری ایدهآل برای سناریوهایی از جمله تحلیل گزارش، پرسوجوی ad-hoc، انبار داده یکپارچه و شتاب پرسوجوی دریاچه داده تبدیل میکند. در Apache Doris، کاربران میتوانند برنامههای مختلفی بسازند، مانند تحلیل رفتار کاربر، پلتفرم تست AB، تحلیل بازیابی لاگ، تحلیل پروفایل کاربر و تحلیل سفارش.
+
+🎉 🔗[همه نسخهها](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release) را بررسی کنید، جایی که خلاصه زمانی نسخههای Apache Doris منتشر شده در سال گذشته را خواهید یافت.
+
+👀 🔗[وبسایت رسمی](https://doris.apache.org/) را کاوش کنید تا ویژگیهای اصلی، وبلاگها و موارد استفاده Apache Doris را به تفصیل کشف کنید.
+
+## 📈 سناریوهای استفاده
+
+همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است، پس از ادغامها و پردازشهای مختلف داده، منابع داده معمولاً در انبار داده زمان واقعی Apache Doris و دریاچه داده آفلاین یا انبار داده (در Apache Hive، Apache Iceberg یا Apache Hudi) ذخیره میشوند.
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris به طور گسترده در سناریوهای زیر استفاده میشود:
+
+- **تحلیل داده زمان واقعی**:
+
+ - **گزارشدهی و تصمیمگیری زمان واقعی**: Doris گزارشها و داشبوردهای بهروز شده در زمان واقعی را برای استفاده داخلی و خارجی سازمانی فراهم میکند و تصمیمگیری زمان واقعی را در فرآیندهای خودکار پشتیبانی میکند。
+
+ - **تحلیل Ad Hoc**: Doris قابلیتهای تحلیل داده چندبعدی را ارائه میدهد و تحلیل سریع هوش تجاری و پرسوجوهای ad-hoc را برای کمک به کاربران در کشف سریع بینش از دادههای پیچیده فعال میکند。
+
+ - **پروفایلسازی کاربر و تحلیل رفتار**: Doris میتواند رفتارهای کاربر مانند مشارکت، حفظ و تبدیل را تجزیه و تحلیل کند، در حالی که همچنین از سناریوهایی مانند بینش جمعیت و انتخاب جمعیت برای تحلیل رفتار پشتیبانی میکند.
+
+- **تحلیل دریاچه داده**:
+
+ - **شتاب پرسوجوی دریاچه داده**: Doris پرسوجوهای داده دریاچه داده را با موتور پرسوجوی کارآمد خود تسریع میکند.
+
+ - **تحلیل فدرال**: Doris پرسوجوهای فدرال را در چندین منبع داده پشتیبانی میکند، معماری را ساده میکند و سیلوهای داده را از بین میبرد.
+
+ - **پردازش داده زمان واقعی**: Doris قابلیتهای پردازش جریان داده زمان واقعی و پردازش دستهای داده را برای برآورده کردن نیازهای همزمانی بالا و تأخیر کم الزامات تجاری پیچیده ترکیب میکند.
+
+- **قابلیت مشاهده مبتنی بر SQL**:
+
+ - **تحلیل لاگ و رویداد**: Doris تحلیل زمان واقعی یا دستهای لاگها و رویدادها را در سیستمهای توزیع شده فعال میکند، کمک به شناسایی مشکلات و بهینهسازی عملکرد.
+
+
+## معماری کلی
+
+Apache Doris از پروتکل MySQL استفاده میکند، با نحو MySQL بسیار سازگار است و SQL استاندارد را پشتیبانی میکند. کاربران میتوانند از طریق ابزارهای کلاینت مختلف به Apache Doris دسترسی داشته باشند و به راحتی با ابزارهای BI ادغام میشود.
+
+### معماری یکپارچه ذخیرهسازی-محاسبات
+
+معماری یکپارچه ذخیرهسازی-محاسبات Apache Doris ساده شده و نگهداری آسان است. همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است، فقط از دو نوع فرآیند تشکیل شده است:
+
+- **Frontend (FE):** عمدتاً مسئول مدیریت درخواستهای کاربر، تجزیه و برنامهریزی پرسوجو، مدیریت متاداده و وظایف مدیریت گره است.
+
+- **Backend (BE):** عمدتاً مسئول ذخیرهسازی داده و اجرای پرسوجو است. دادهها به قطعات تقسیم میشوند و با چندین کپی در گرههای BE ذخیره میشوند.
+
+
+
+<br />
+
+در یک محیط تولید، میتوان چندین گره FE را برای بازیابی از فاجعه مستقر کرد. هر گره FE یک کپی کامل از متاداده را نگه میدارد. گرههای FE به سه نقش تقسیم میشوند:
+
+| نقش | عملکرد |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | گره FE Master مسئول عملیات خواندن و نوشتن متاداده است. هنگامی که تغییرات متاداده در Master رخ میدهد، از طریق پروتکل BDB JE با گرههای Follower یا Observer همگام میشوند. |
+| Follower | گره Follower مسئول خواندن متاداده است. اگر گره Master خراب شود، یک گره Follower میتواند به عنوان Master جدید انتخاب شود. |
+| Observer | گره Observer مسئول خواندن متاداده است و عمدتاً برای افزایش همزمانی پرسوجو استفاده میشود. در انتخابات رهبری خوشه شرکت نمیکند. |
+
+هم فرآیندهای FE و هم BE به صورت افقی مقیاسپذیر هستند، که به یک خوشه واحد اجازه میدهد از صدها ماشین و دهها پتابایت ظرفیت ذخیرهسازی پشتیبانی کند. فرآیندهای FE و BE از یک پروتکل سازگاری برای اطمینان از در دسترس بودن بالای سرویسها و قابلیت اطمینان بالای داده استفاده میکنند. معماری یکپارچه ذخیرهسازی-محاسبات به شدت یکپارچه است، پیچیدگی عملیاتی سیستمهای توزیع شده را به طور قابل توجهی کاهش میدهد.
+
+
+## ویژگیهای اصلی Apache Doris
+
+- **در دسترس بودن بالا**: در Apache Doris، هم متاداده و هم داده با چندین کپی ذخیره میشوند، لاگهای داده را از طریق پروتکل quorum همگام میکنند. نوشتن داده زمانی موفق در نظر گرفته میشود که اکثریت کپیها نوشتن را تکمیل کرده باشند، اطمینان حاصل میکند که خوشه حتی در صورت خرابی چند گره در دسترس باقی بماند. Apache Doris هم بازیابی از فاجعه در همان شهر و هم بین منطقهای را پشتیبانی میکند، حالتهای master-slave خوشه دوتایی را فعال میکند. هنگامی که برخی گرهها خرابی را تجربه میکنند، خوشه می [...]
+
+- **سازگاری بالا**: Apache Doris با پروتکل MySQL بسیار سازگار است و نحو SQL استاندارد را پشتیبانی میکند، اکثر توابع MySQL و Hive را پوشش میدهد. این سازگاری بالا به کاربران اجازه میدهد تا برنامهها و ابزارهای موجود را به راحتی انتقال داده و یکپارچه کنند. Apache Doris اکوسیستم MySQL را پشتیبانی میکند، به کاربران اجازه میدهد با استفاده از ابزارهای کلاینت MySQL به Doris متصل شوند برای عملیات و نگهداری راحتتر. همچنین سازگاری پروتکل MySQL را برای ابزارهای گزارشدهی BI و ابزارهای انتقال د [...]
+
+- **انبار داده زمان واقعی**: بر اساس Apache Doris، میتوان یک سرویس انبار داده زمان واقعی ساخت. Apache Doris قابلیتهای جذب داده در سطح ثانیه را ارائه میدهد، تغییرات افزایشی را از پایگاههای داده تراکنشی آنلاین بالادست در عرض چند ثانیه به Doris ضبط میکند. با استفاده از موتورهای برداری، معماری MPP و موتورهای اجرای Pipeline، Doris قابلیتهای پرسوجوی داده زیر ثانیه را ارائه میدهد، بنابراین یک پلتفرم انبار داده زمان واقعی با عملکرد بالا و تأخیر کم میسازد.
+
+- **دریاچه داده یکپارچه**: Apache Doris میتواند یک معماری دریاچه داده یکپارچه بر اساس منابع داده خارجی مانند دریاچههای داده یا پایگاههای داده رابطهای بسازد. راهحل دریاچه داده یکپارچه Doris یکپارچهسازی بیدرز و جریان آزاد داده بین دریاچههای داده و انبارهای داده را فعال میکند، کمک به کاربران برای استفاده مستقیم از قابلیتهای انبار داده برای حل مشکلات تحلیل داده در دریاچههای داده در حالی که به طور کامل از قابلیتهای مدیریت داده دریاچه داده برای افزایش ارزش داده استفاده میکند.
+
+- **مدلسازی انعطافپذیر**: Apache Doris رویکردهای مختلف مدلسازی را ارائه میدهد، مانند مدلهای جدول گسترده، مدلهای پیشتجمعی، طرحهای ستاره/برفدانه و غیره. در طول واردات داده، دادهها میتوانند به جداول گسترده صاف شوند و از طریق موتورهای محاسباتی مانند Flink یا Spark به Doris نوشته شوند، یا دادهها میتوانند مستقیماً به Doris وارد شوند، انجام عملیات مدلسازی داده از طریق نمایشها، نمایشهای مادی یا اتصالات چند جدولی زمان واقعی.
+
+## نمای کلی فنی
+
+Doris یک رابط SQL کارآمد ارائه میدهد و با پروتکل MySQL کاملاً سازگار است. موتور پرسوجوی آن بر اساس یک معماری MPP (پردازش موازی انبوه) است که قادر به اجرای کارآمد پرسوجوهای تحلیلی پیچیده و دستیابی به پرسوجوهای زمان واقعی با تأخیر کم است. از طریق فناوری ذخیرهسازی ستونی برای رمزگذاری و فشردهسازی داده، عملکرد پرسوجو و نسبت فشردهسازی ذخیرهسازی را به طور قابل توجهی بهینه میکند.
+
+### رابط
+
+Apache Doris پروتکل MySQL را اتخاذ میکند، SQL استاندارد را پشتیبانی میکند و با نحو MySQL بسیار سازگار است. کاربران میتوانند از طریق ابزارهای کلاینت مختلف به Apache Doris دسترسی داشته باشند و آن را به راحتی با ابزارهای BI ادغام کنند، از جمله اما محدود به Smartbi، DataEase، FineBI، Tableau، Power BI و Apache Superset. Apache Doris میتواند به عنوان منبع داده برای هر ابزار BI که پروتکل MySQL را پشتیبانی میکند کار کند.
+
+### موتور ذخیرهسازی
+
+Apache Doris یک موتور ذخیرهسازی ستونی دارد که دادهها را بر اساس ستون رمزگذاری، فشرده و میخواند. این یک نسبت فشردهسازی داده بسیار بالا را ممکن میسازد و تا حد زیادی اسکن غیرضروری داده را کاهش میدهد، بنابراین استفاده کارآمدتر از منابع IO و CPU را میسازد.
+
+Apache Doris ساختارهای نمایه متنوعی را برای به حداقل رساندن اسکن داده پشتیبانی میکند:
+
+- **نمایه کلید مرکب مرتب شده**: کاربران میتوانند حداکثر سه ستون را برای تشکیل یک کلید مرتبسازی مرکب مشخص کنند. این میتواند داده را به طور مؤثر هرس کند تا بهتر از سناریوهای گزارشدهی با همزمانی بالا پشتیبانی کند.
+
+- **نمایه Min/Max**: این فیلتر مؤثر داده را در پرسوجوهای برابری و محدوده انواع عددی ممکن میسازد.
+
+- **نمایه BloomFilter**: این در فیلتر برابری و هرس ستونهای کاردینالیتی بالا بسیار مؤثر است.
+
+- **نمایه معکوس**: این جستجوی سریع برای هر فیلدی را ممکن میسازد.
+
+Apache Doris انواع مختلفی از مدلهای داده را پشتیبانی میکند و آنها را برای سناریوهای مختلف بهینه کرده است:
+
+- **مدل جزئیات (مدل کلید تکراری):** یک مدل داده جزئیات طراحی شده برای برآورده کردن نیازهای ذخیرهسازی جزئیات جداول واقعیت.
+
+- **مدل کلید اصلی (مدل کلید منحصر به فرد):** کلیدهای منحصر به فرد را تضمین میکند؛ دادههای با همان کلید بازنویسی میشوند، امکان بهروزرسانی داده در سطح ردیف را فراهم میکند.
+
+- **مدل تجمع (مدل کلید تجمع)**: ستونهای مقدار با همان کلید را ادغام میکند، عملکرد را از طریق پیشتجمع به طور قابل توجهی بهبود میبخشد.
+
+Apache Doris همچنین نمایشهای مادی جدول واحد با سازگاری قوی و نمایشهای مادی چند جدولی بهروزرسانی شده به صورت ناهمزمان را پشتیبانی میکند. نمایشهای مادی جدول واحد به طور خودکار توسط سیستم بهروزرسانی و نگهداری میشوند، نیاز به مداخله دستی از کاربران ندارند. نمایشهای مادی چند جدولی میتوانند به صورت دورهای با استفاده از زمانبندی درون خوشه یا ابزارهای زمانبندی خارجی بهروزرسانی شوند، پیچیدگی مدلسازی داده را کاهش میدهد.
+
+### 🔍 موتور پرسوجو
+
+Apache Doris یک موتور پرسوجو مبتنی بر MPP برای اجرای موازی بین گرهها و درون گرهها دارد. این اتصال shuffle توزیع شده را برای جداول بزرگ برای مدیریت بهتر پرسوجوهای پیچیده پشتیبانی میکند.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+موتور پرسوجوی Apache Doris کاملاً برداری است، با تمام ساختارهای حافظه در یک فرمت ستونی چیده شده است. این میتواند فراخوانیهای تابع مجازی را تا حد زیادی کاهش دهد، نرخ ضربه کش را افزایش دهد و استفاده کارآمد از دستورالعملهای SIMD را ممکن سازد. Apache Doris عملکردی 5-10 برابر بالاتر در سناریوهای تجمع جدول گسترده نسبت به موتورهای غیربرداری ارائه میدهد.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris از فناوری اجرای پرسوجوی تطبیقی برای تنظیم پویای برنامه اجرا بر اساس آمار زمان اجرا استفاده میکند. به عنوان مثال، میتواند یک فیلتر زمان اجرا ایجاد کند و آن را به سمت پروب فشار دهد. به طور خاص، فیلترها را به گره اسکن پایینترین سطح در سمت پروب فشار میدهد، که مقدار داده برای پردازش را تا حد زیادی کاهش میدهد و عملکرد اتصال را افزایش میدهد. فیلتر زمان اجرای Apache Doris In/Min/Max/Bloom Filter را پشتیبانی میکند.
+
+Apache Doris از یک موتور اجرای Pipeline استفاده میکند که پرسوجوها را به چندین کار فرعی برای اجرای موازی تقسیم میکند، به طور کامل از قابلیتهای CPU چند هستهای استفاده میکند. همزمان مشکل انفجار رشته را با محدود کردن تعداد رشتههای پرسوجو حل میکند. موتور اجرای Pipeline کپی و اشتراک داده را کاهش میدهد، عملیات مرتبسازی و تجمع را بهینه میکند، بنابراین کارایی و توان عملیاتی پرسوجو را به طور قابل توجهی بهبود میبخشد.
+
+از نظر بهینهساز، Apache Doris از یک استراتژی بهینهسازی ترکیبی CBO (بهینهساز مبتنی بر هزینه)، RBO (بهینهساز مبتنی بر قانون) و HBO (بهینهساز مبتنی بر تاریخ) استفاده میکند. RBO از تا کردن ثابت، بازنویسی زیرپرسوجو، فشار دادن محمول و موارد دیگر پشتیبانی میکند. CBO از مرتبسازی مجدد اتصال و بهینهسازیهای دیگر پشتیبانی میکند. HBO برنامه اجرای بهینه را بر اساس اطلاعات پرسوجوی تاریخی توصیه میکند. این اقدامات متعدد بهینهسازی اطمینان میدهد که Doris میتواند برنامههای پرسوجوی با عملک [...]
+
+
+## 🎆 چرا Apache Doris را انتخاب کنیم؟
+
+- 🎯 **استفاده آسان**: دو فرآیند، بدون وابستگیهای دیگر؛ مقیاسبندی خوشه آنلاین، بازیابی خودکار کپی؛ سازگار با پروتکل MySQL و استفاده از SQL استاندارد.
+
+- 🚀 **عملکرد بالا**: عملکرد فوقالعاده سریع برای پرسوجوهای با تأخیر کم و توان عملیاتی بالا با موتور ذخیرهسازی ستونی، معماری MPP مدرن، موتور پرسوجوی برداری، نمایش مادی پیشتجمعی و نمایه داده.
+
+- 🖥️ **یکپارچه واحد**: یک سیستم واحد میتواند سناریوهای سرویسدهی داده زمان واقعی، تحلیل داده تعاملی و پردازش داده آفلاین را پشتیبانی کند.
+
+- ⚛️ **پرسوجوی فدرال**: پرسوجوی فدرال دریاچههای داده مانند Hive، Iceberg، Hudi و پایگاههای داده مانند MySQL و Elasticsearch را پشتیبانی میکند.
+
+- ⏩ **روشهای مختلف واردات داده**: واردات دستهای از HDFS/S3 و واردات جریان از MySQL Binlog/Kafka را پشتیبانی میکند؛ نوشتن میکرو-دسته از طریق رابط HTTP و نوشتن زمان واقعی با استفاده از Insert در JDBC را پشتیبانی میکند.
+
+- 🚙 **اکوسیستم غنی**: Spark از Spark-Doris-Connector برای خواندن و نوشتن Doris استفاده میکند؛ Flink-Doris-Connector به Flink CDC اجازه میدهد تا نوشتن داده exactly-once را در Doris پیادهسازی کند؛ DBT Doris Adapter برای تبدیل داده در Doris با DBT ارائه میشود.
+
+## 🙌 مشارکتکنندگان
+
+**Apache Doris با موفقیت از انکوباتور Apache فارغالتحصیل شد و در ژوئن 2022 به یک پروژه سطح بالا تبدیل شد**.
+
+ما عمیقاً از 🔗[مشارکتکنندگان جامعه](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) برای مشارکت آنها در Apache Doris قدردانی میکنیم.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 کاربران
+
+Apache Doris اکنون در چین و سراسر جهان پایه کاربری گستردهای دارد و تا امروز، **Apache Doris در محیطهای تولید در هزاران شرکت در سراسر جهان استفاده میشود.** بیش از 80% از 50 شرکت برتر اینترنت در چین از نظر ارزش بازار یا ارزیابی مدتهاست که از Apache Doris استفاده میکنند، از جمله Baidu، Meituan، Xiaomi، Jingdong، Bytedance، Tencent، NetEase، Kwai، Sina، 360، Mihoyo و Ke Holdings. همچنین به طور گسترده در برخی صنایع سنتی مانند مالی، انرژی، تولید و مخابرات استفاده میشود.
+
+کاربران Apache Doris: 🔗[کاربران](https://doris.apache.org/users)
+
+لوگوی شرکت خود را در وبسایت Apache Doris اضافه کنید: 🔗[شرکت خود را اضافه کنید](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 شروع کنید
+
+### 📚 مستندات
+
+همه مستندات 🔗[مستندات](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ دانلود
+
+همه نسخههای انتشار و باینری 🔗[دانلود](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ کامپایل
+
+نحوه کامپایل را ببینید 🔗[کامپایل](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 نصب
+
+نحوه نصب و استقرار را ببینید 🔗[نصب و استقرار](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 اجزا
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris پشتیبانی برای Spark/Flink برای خواندن دادههای ذخیره شده در Doris از طریق Connector فراهم میکند و همچنین نوشتن داده به Doris از طریق Connector را پشتیبانی میکند.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 جامعه و پشتیبانی
+
+### 📤 اشتراک در فهرستهای پستی
+
+فهرست پستی شناختهشدهترین شکل ارتباط در جامعه Apache است. نحوه 🔗[اشتراک در فهرستهای پستی](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list) را ببینید
+
+### 🙋 گزارش مشکلات یا ارسال Pull Request
+
+اگر سوالی دارید، میتوانید 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) ثبت کنید یا آن را در 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) ارسال کنید و با ارسال 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) آن را برطرف کنید
+
+### 🍻 نحوه مشارکت
+
+ما از پیشنهادات، نظرات (شامل انتقادات)، نظرات و مشارکتهای شما استقبال میکنیم. 🔗[نحوه مشارکت](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) و 🔗[راهنمای ارسال کد](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/) را ببینید
+
+### ⌨️ پیشنهادات بهبود Doris (DSIP)
+
+🔗[پیشنهاد بهبود Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) را میتوان به عنوان **مجموعهای از اسناد طراحی برای همه بهروزرسانیها یا بهبودهای اصلی ویژگی** در نظر گرفت.
+
+### 🔑 مشخصات کدنویسی Backend C++
+🔗 [مشخصات کدنویسی Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) باید به شدت رعایت شود، که به ما کمک میکند کیفیت کد بهتری به دست آوریم.
+
+## 💬 با ما تماس بگیرید
+
+از طریق فهرست پستی زیر با ما تماس بگیرید.
+
+| نام | محدوده | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | بحثهای مرتبط با توسعه | [اشتراک](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [لغو اشتراک](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [آرشیوها](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 لینکها
+
+* وبسایت رسمی Apache Doris - [سایت](https://doris.apache.org)
+* فهرست پستی توسعهدهندگان - <de...@doris.apache.org>. به <de...@doris.apache.org> ایمیل بزنید، پاسخ را دنبال کنید تا در فهرست پستی مشترک شوید.
+* کانال Slack - [به Slack بپیوندید](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [دنبال کنید @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 مجوز
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **یادداشت**
+> برخی از مجوزهای وابستگیهای شخص ثالث با مجوز Apache 2.0 سازگار نیستند. بنابراین باید
+برخی از ویژگیهای Doris را غیرفعال کنید تا با مجوز Apache 2.0 مطابقت داشته باشد. برای جزئیات، به فایل `thirdparty/LICENSE.txt` مراجعه کنید
+
+
diff --git a/docs/fr-FR/README.md b/docs/fr-FR/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..11b2d080d3d
--- /dev/null
+++ b/docs/fr-FR/README.md
@@ -0,0 +1,314 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Lire dans d'autres langues
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+
+
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris est une base de données analytique facile à utiliser, haute performance et en temps réel basée sur l'architecture MPP, connue pour sa vitesse extrême et sa facilité d'utilisation. Il ne nécessite qu'un temps de réponse inférieur à la seconde pour renvoyer les résultats de requête sous des données massives et peut prendre en charge non seulement les scénarios de requête ponctuelle à haute concurrence mais aussi les scénarios d'analyse complexe à haut débit.
+
+Tout cela fait d'Apache Doris un outil idéal pour les scénarios incluant l'analyse de rapports, les requêtes ad-hoc, l'entrepôt de données unifié et l'accélération des requêtes de lac de données. Sur Apache Doris, les utilisateurs peuvent construire diverses applications, telles que l'analyse du comportement des utilisateurs, la plateforme de test AB, l'analyse de récupération de journaux, l'analyse de profil utilisateur et l'analyse des commandes.
+
+🎉 Consultez 🔗[Toutes les versions](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), où vous trouverez un résumé chronologique des versions d'Apache Doris publiées au cours de l'année écoulée.
+
+👀 Explorez le 🔗[Site officiel](https://doris.apache.org/) pour découvrir en détail les fonctionnalités principales d'Apache Doris, les blogs et les cas d'utilisation.
+
+## 📈 Scénarios d'utilisation
+
+Comme le montre la figure ci-dessous, après diverses intégrations et traitements de données, les sources de données sont généralement stockées dans l'entrepôt de données en temps réel Apache Doris et le lac de données hors ligne ou l'entrepôt de données (dans Apache Hive, Apache Iceberg ou Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris est largement utilisé dans les scénarios suivants :
+
+- **Analyse de données en temps réel** :
+
+ - **Rapports et prise de décision en temps réel** : Doris fournit des rapports et tableaux de bord mis à jour en temps réel pour un usage interne et externe des entreprises, soutenant la prise de décision en temps réel dans les processus automatisés.
+
+ - **Analyse ad-hoc** : Doris offre des capacités d'analyse de données multidimensionnelles, permettant une analyse rapide de l'intelligence d'affaires et des requêtes ad-hoc pour aider les utilisateurs à découvrir rapidement des insights à partir de données complexes.
+
+ - **Profilage utilisateur et analyse comportementale** : Doris peut analyser les comportements des utilisateurs tels que la participation, la rétention et la conversion, tout en soutenant également des scénarios comme les insights démographiques et la sélection de groupes pour l'analyse comportementale.
+
+- **Analyse de lac de données** :
+
+ - **Accélération des requêtes de lac de données** : Doris accélère les requêtes de données du lac de données avec son moteur de requête efficace.
+
+ - **Analyse fédérée** : Doris prend en charge les requêtes fédérées sur plusieurs sources de données, simplifiant l'architecture et éliminant les silos de données.
+
+ - **Traitement de données en temps réel** : Doris combine les capacités de traitement des flux de données en temps réel et par lots pour répondre aux besoins de haute concurrence et de faible latence des exigences métier complexes.
+
+- **Observabilité basée sur SQL** :
+
+ - **Analyse des journaux et événements** : Doris permet l'analyse en temps réel ou par lots des journaux et événements dans les systèmes distribués, aidant à identifier les problèmes et à optimiser les performances.
+
+
+## Architecture globale
+
+Apache Doris utilise le protocole MySQL, est hautement compatible avec la syntaxe MySQL et prend en charge SQL standard. Les utilisateurs peuvent accéder à Apache Doris via divers outils clients, et il s'intègre de manière transparente avec les outils BI.
+
+### Architecture intégrée stockage-calcul
+
+L'architecture intégrée stockage-calcul d'Apache Doris est rationalisée et facile à maintenir. Comme le montre la figure ci-dessous, elle se compose de seulement deux types de processus :
+
+- **Frontend (FE) :** Principalement responsable de la gestion des requêtes utilisateur, de l'analyse et de la planification des requêtes, de la gestion des métadonnées et des tâches de gestion des nœuds.
+
+- **Backend (BE) :** Principalement responsable du stockage des données et de l'exécution des requêtes. Les données sont partitionnées en fragments et stockées avec plusieurs répliques sur les nœuds BE.
+
+
+
+<br />
+
+Dans un environnement de production, plusieurs nœuds FE peuvent être déployés pour la récupération après sinistre. Chaque nœud FE maintient une copie complète des métadonnées. Les nœuds FE sont divisés en trois rôles :
+
+| Rôle | Fonction |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Le nœud FE Master est responsable des opérations de lecture et d'écriture des métadonnées. Lorsque des changements de métadonnées se produisent dans le Master, ils sont synchronisés vers les nœuds Follower ou Observer via le protocole BDB JE. |
+| Follower | Le nœud Follower est responsable de la lecture des métadonnées. Si le nœud Master échoue, un nœud Follower peut être sélectionné comme nouveau Master. |
+| Observer | Le nœud Observer est responsable de la lecture des métadonnées et est principalement utilisé pour augmenter la concurrence des requêtes. Il ne participe pas aux élections de leadership du cluster. |
+
+Les processus FE et BE sont tous deux extensibles horizontalement, permettant à un seul cluster de supporter des centaines de machines et des dizaines de pétaoctets de capacité de stockage. Les processus FE et BE utilisent un protocole de cohérence pour assurer la haute disponibilité des services et la haute fiabilité des données. L'architecture intégrée stockage-calcul est hautement intégrée, réduisant considérablement la complexité opérationnelle des systèmes distribués.
+
+
+## Fonctionnalités principales d'Apache Doris
+
+- **Haute disponibilité** : Dans Apache Doris, les métadonnées et les données sont stockées avec plusieurs répliques, synchronisant les journaux de données via le protocole quorum. L'écriture de données est considérée comme réussie une fois qu'une majorité de répliques ont terminé l'écriture, garantissant que le cluster reste disponible même si quelques nœuds échouent. Apache Doris prend en charge la récupération après sinistre dans la même ville et entre régions, permettant des modes ma [...]
+
+- **Haute compatibilité** : Apache Doris est hautement compatible avec le protocole MySQL et prend en charge la syntaxe SQL standard, couvrant la plupart des fonctions MySQL et Hive. Cette haute compatibilité permet aux utilisateurs de migrer et d'intégrer de manière transparente les applications et outils existants. Apache Doris prend en charge l'écosystème MySQL, permettant aux utilisateurs de connecter Doris en utilisant les outils client MySQL pour des opérations et une maintenance p [...]
+
+- **Entrepôt de données en temps réel** : Basé sur Apache Doris, un service d'entrepôt de données en temps réel peut être construit. Apache Doris offre des capacités d'ingestion de données au niveau de la seconde, capturant les changements incrémentiels des bases de données transactionnelles en ligne en amont dans Doris en quelques secondes. En tirant parti des moteurs vectorisés, de l'architecture MPP et des moteurs d'exécution Pipeline, Doris fournit des capacités de requête de données [...]
+
+- **Lac de données unifié** : Apache Doris peut construire une architecture de lac de données unifié basée sur des sources de données externes telles que les lacs de données ou les bases de données relationnelles. La solution de lac de données unifié Doris permet une intégration transparente et un flux de données libre entre les lacs de données et les entrepôts de données, aidant les utilisateurs à utiliser directement les capacités de l'entrepôt de données pour résoudre les problèmes d' [...]
+
+- **Modélisation flexible** : Apache Doris offre diverses approches de modélisation, telles que les modèles de table large, les modèles de pré-agrégation, les schémas étoile/flocon de neige, etc. Pendant l'importation de données, les données peuvent être aplaties en tables larges et écrites dans Doris via des moteurs de calcul comme Flink ou Spark, ou les données peuvent être directement importées dans Doris, effectuant des opérations de modélisation de données via des vues, des vues mat [...]
+
+## Aperçu technique
+
+Doris fournit une interface SQL efficace et est entièrement compatible avec le protocole MySQL. Son moteur de requête est basé sur une architecture MPP (traitement massivement parallèle), capable d'exécuter efficacement des requêtes analytiques complexes et d'atteindre des requêtes en temps réel à faible latence. Grâce à la technologie de stockage en colonnes pour l'encodage et la compression des données, il optimise considérablement les performances des requêtes et le ratio de compressi [...]
+
+### Interface
+
+Apache Doris adopte le protocole MySQL, prend en charge SQL standard et est hautement compatible avec la syntaxe MySQL. Les utilisateurs peuvent accéder à Apache Doris via divers outils clients et l'intégrer de manière transparente avec les outils BI, y compris mais sans s'y limiter Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI et Apache Superset. Apache Doris peut fonctionner comme source de données pour tout outil BI qui prend en charge le protocole MySQL.
+
+### Moteur de stockage
+
+Apache Doris dispose d'un moteur de stockage en colonnes, qui encode, compresse et lit les données par colonne. Cela permet un ratio de compression de données très élevé et réduit considérablement le balayage inutile des données, utilisant ainsi plus efficacement les ressources IO et CPU.
+
+Apache Doris prend en charge diverses structures d'index pour minimiser les balayages de données :
+
+- **Index de clé composée triée** : Les utilisateurs peuvent spécifier au maximum trois colonnes pour former une clé de tri composée. Cela peut efficacement élaguer les données pour mieux prendre en charge les scénarios de reporting hautement concurrents.
+
+- **Index Min/Max** : Cela permet un filtrage efficace des données dans les requêtes d'équivalence et de plage de types numériques.
+
+- **Index BloomFilter** : C'est très efficace dans le filtrage d'équivalence et l'élagage des colonnes à cardinalité élevée.
+
+- **Index inversé** : Cela permet une recherche rapide pour n'importe quel champ.
+
+Apache Doris prend en charge une variété de modèles de données et les a optimisés pour différents scénarios :
+
+- **Modèle de détail (Modèle de clé dupliquée) :** Un modèle de données de détail conçu pour répondre aux exigences de stockage détaillé des tables de faits.
+
+- **Modèle de clé primaire (Modèle de clé unique) :** Assure des clés uniques ; les données avec la même clé sont écrasées, permettant des mises à jour de données au niveau des lignes.
+
+- **Modèle d'agrégation (Modèle de clé d'agrégation) :** Fusionne les colonnes de valeurs avec la même clé, améliorant considérablement les performances grâce à la pré-agrégation.
+
+Apache Doris prend également en charge les vues matérialisées à table unique fortement cohérentes et les vues matérialisées multi-tables rafraîchies de manière asynchrone. Les vues matérialisées à table unique sont automatiquement rafraîchies et maintenues par le système, ne nécessitant aucune intervention manuelle des utilisateurs. Les vues matérialisées multi-tables peuvent être rafraîchies périodiquement en utilisant la planification dans le cluster ou des outils de planification exte [...]
+
+### 🔍 Moteur de requête
+
+Apache Doris dispose d'un moteur de requête basé sur MPP pour l'exécution parallèle entre et dans les nœuds. Il prend en charge la jointure shuffle distribuée pour les grandes tables pour mieux gérer les requêtes compliquées.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Le moteur de requête d'Apache Doris est entièrement vectorisé, avec toutes les structures mémoire disposées dans un format en colonnes. Cela peut considérablement réduire les appels de fonction virtuels, augmenter les taux de réussite du cache et utiliser efficacement les instructions SIMD. Apache Doris offre des performances 5 à 10 fois supérieures dans les scénarios d'agrégation de table large par rapport aux moteurs non vectorisés.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris utilise la technologie d'exécution de requête adaptative pour ajuster dynamiquement le plan d'exécution en fonction des statistiques d'exécution. Par exemple, il peut générer un filtre d'exécution et le pousser vers le côté de la sonde. Spécifiquement, il pousse les filtres vers le nœud de balayage de niveau le plus bas du côté de la sonde, ce qui réduit considérablement la quantité de données à traiter et augmente les performances de jointure. Le filtre d'exécution d'Apache [...]
+
+Apache Doris utilise un moteur d'exécution Pipeline qui décompose les requêtes en plusieurs sous-tâches pour une exécution parallèle, tirant pleinement parti des capacités CPU multi-cœurs. Il résout simultanément le problème d'explosion des threads en limitant le nombre de threads de requête. Le moteur d'exécution Pipeline réduit la copie et le partage des données, optimise les opérations de tri et d'agrégation, améliorant ainsi considérablement l'efficacité et le débit des requêtes.
+
+En termes d'optimiseur, Apache Doris emploie une stratégie d'optimisation combinée de CBO (Optimiseur basé sur les coûts), RBO (Optimiseur basé sur les règles) et HBO (Optimiseur basé sur l'historique). RBO prend en charge le pliage constant, la réécriture de sous-requête, la poussée de prédicat, et plus encore. CBO prend en charge le réordonnancement des jointures et d'autres optimisations. HBO recommande le plan d'exécution optimal basé sur les informations de requête historiques. Ces [...]
+
+
+## 🎆 Pourquoi choisir Apache Doris ?
+
+- 🎯 **Facile à utiliser** : Deux processus, aucune autre dépendance ; mise à l'échelle du cluster en ligne, récupération automatique des répliques ; compatible avec le protocole MySQL et utilisant SQL standard.
+
+- 🚀 **Haute performance** : Performances extrêmement rapides pour les requêtes à faible latence et haut débit avec moteur de stockage en colonnes, architecture MPP moderne, moteur de requête vectorisé, vue matérialisée pré-agrégée et index de données.
+
+- 🖥️ **Unifié unique** : Un seul système peut prendre en charge les scénarios de service de données en temps réel, d'analyse de données interactive et de traitement de données hors ligne.
+
+- ⚛️ **Requête fédérée** : Prend en charge la requête fédérée des lacs de données tels que Hive, Iceberg, Hudi, et des bases de données telles que MySQL et Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Diverses méthodes d'importation de données** : Prend en charge l'importation par lots depuis HDFS/S3 et l'importation de flux depuis MySQL Binlog/Kafka ; prend en charge l'écriture par micro-lots via l'interface HTTP et l'écriture en temps réel en utilisant Insert dans JDBC.
+
+- 🚙 **Écosystème riche** : Spark utilise Spark-Doris-Connector pour lire et écrire Doris ; Flink-Doris-Connector permet à Flink CDC d'implémenter une écriture de données exactement une fois vers Doris ; DBT Doris Adapter est fourni pour transformer les données dans Doris avec DBT.
+
+## 🙌 Contributeurs
+
+**Apache Doris a obtenu son diplôme de l'incubateur Apache avec succès et est devenu un projet de niveau supérieur en juin 2022**.
+
+Nous apprécions profondément les 🔗[contributeurs de la communauté](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) pour leur contribution à Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Utilisateurs
+
+Apache Doris a maintenant une large base d'utilisateurs en Chine et dans le monde entier, et à ce jour, **Apache Doris est utilisé dans des environnements de production dans des milliers d'entreprises dans le monde entier.** Plus de 80% des 50 premières entreprises Internet en Chine en termes de capitalisation boursière ou d'évaluation utilisent Apache Doris depuis longtemps, notamment Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo et Ke Holdings. [...]
+
+Les utilisateurs d'Apache Doris : 🔗[Utilisateurs](https://doris.apache.org/users)
+
+Ajoutez le logo de votre entreprise sur le site Web d'Apache Doris : 🔗[Ajouter votre entreprise](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Pour commencer
+
+### 📚 Documentation
+
+Toute la documentation 🔗[Documentation](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Téléchargement
+
+Toutes les versions de release et binaires 🔗[Téléchargement](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Compilation
+
+Voir comment compiler 🔗[Compilation](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Installation
+
+Voir comment installer et déployer 🔗[Installation et déploiement](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Composants
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris fournit un support pour Spark/Flink pour lire les données stockées dans Doris via Connector, et prend également en charge l'écriture de données dans Doris via Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Communauté et support
+
+### 📤 S'abonner aux listes de diffusion
+
+La liste de diffusion est la forme de communication la plus reconnue dans la communauté Apache. Voir comment 🔗[S'abonner aux listes de diffusion](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Signaler des problèmes ou soumettre une Pull Request
+
+Si vous rencontrez des questions, n'hésitez pas à déposer une 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) ou à la publier dans 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) et à la corriger en soumettant une 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Comment contribuer
+
+Nous accueillons vos suggestions, commentaires (y compris les critiques), commentaires et contributions. Voir 🔗[Comment contribuer](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) et 🔗[Guide de soumission de code](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Propositions d'amélioration Doris (DSIP)
+
+🔗[Proposition d'amélioration Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) peut être considérée comme **Une collection de documents de conception pour toutes les mises à jour ou améliorations majeures de fonctionnalités**.
+
+### 🔑 Spécification de codage Backend C++
+🔗 [Spécification de codage Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) doit être strictement suivie, ce qui nous aidera à atteindre une meilleure qualité de code.
+
+## 💬 Contactez-nous
+
+Contactez-nous via la liste de diffusion suivante.
+
+| Nom | Portée | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Discussions liées au développement | [S'abonner](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Se désabonner](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Archives](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Liens
+
+* Site Web officiel d'Apache Doris - [Site](https://doris.apache.org)
+* Liste de diffusion des développeurs - <de...@doris.apache.org>. Envoyez un e-mail à <de...@doris.apache.org>, suivez la réponse pour vous abonner à la liste de diffusion.
+* Canal Slack - [Rejoindre Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Suivre @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licence
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Note**
+> Certaines licences des dépendances tierces ne sont pas compatibles avec la licence Apache 2.0. Vous devez donc désactiver
+certaines fonctionnalités Doris pour être conforme à la licence Apache 2.0. Pour plus de détails, reportez-vous au fichier `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
+
diff --git a/docs/hi-IN/README.md b/docs/hi-IN/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..057c0897f61
--- /dev/null
+++ b/docs/hi-IN/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 इसे अन्य भाषाओं में पढ़ें
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris एक उपयोग में आसान, उच्च-प्रदर्शन और वास्तविक-समय विश्लेषणात्मक डेटाबेस है जो MPP आर्किटेक्चर पर आधारित है, जो अपनी चरम गति और उपयोग में आसानी के लिए जाना जाता है। इसे बड़े पैमाने पर डेटा के तहत क्वेरी परिणाम लौटाने के लिए केवल एक सेकंड से कम प्रतिक्रिया समय की आवश्यकता होती है और यह न केवल उच्च-समवर्ती बिंदु क्वेरी परिदृश्यों का समर्थन कर सकता है बल्कि उच्च-थ्रूपुट जटिल विश्ले�
��ण परिदृश्यों का भी समर्थन कर सकता है।
+
+यह सब Apache Doris को रिपोर्ट विश्लेषण, ad-hoc क्वेरी, एकीकृत डेटा वेयरहाउस, और डेटा लेक क्वेरी त्वरण सहित परिदृश्यों के लिए एक आदर्श उपकरण बनाता है। Apache Doris पर, उपयोगकर्ता विभिन्न अनुप्रयोग बना सकते हैं, जैसे कि उपयोगकर्ता व्यवहार विश्लेषण, AB परीक्षण प्लेटफॉर्म, लॉग पुनर्प्राप्ति विश्लेषण, उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल विश्लेषण, और ऑर्डर विश्लेषण।
+
+🎉 🔗[सभी रिलीज़](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release) देखें, जहाँ आपको पिछले वर्ष में जारी किए गए Apache Doris संस्करणों का कालानुक्रमिक सारांश मिलेगा।
+
+👀 Apache Doris की मुख्य विशेषताओं, ब्लॉगों और उपयोगकर्ता मामलों को विस्तार से खोजने के लिए 🔗[आधिकारिक वेबसाइट](https://doris.apache.org/) का अन्वेषण करें।
+
+## 📈 उपयोग परिदृश्य
+
+नीचे दिए गए चित्र में दिखाए गए अनुसार, विभिन्न डेटा एकीकरण और प्रसंस्करण के बाद, डेटा स्रोत आमतौर पर वास्तविक-समय डेटा वेयरहाउस Apache Doris और ऑफ़लाइन डेटा लेक या डेटा वेयरहाउस (Apache Hive, Apache Iceberg या Apache Hudi में) में संग्रहीत होते हैं।
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris का व्यापक रूप से निम्नलिखित परिदृश्यों में उपयोग किया जाता है:
+
+- **वास्तविक-समय डेटा विश्लेषण**:
+
+ - **वास्तविक-समय रिपोर्टिंग और निर्णय लेना**: Doris आंतरिक और बाहरी उद्यम उपयोग दोनों के लिए वास्तविक-समय अद्यतन रिपोर्ट और डैशबोर्ड प्रदान करता है, स्वचालित प्रक्रियाओं में वास्तविक-समय निर्णय लेने का समर्थन करता है।
+
+ - **Ad Hoc विश्लेषण**: Doris बहुआयामी डेटा विश्लेषण क्षमताएं प्रदान करता है, जटिल डेटा से जल्दी से अंतर्दृष्टि खोजने में मदद करने के लिए त्वरित बिज़नेस इंटेलिजेंस विश्लेषण और ad hoc क्वेरी सक्षम करता है।
+
+ - **उपयोगकर्ता प्रोफाइलिंग और व्यवहार विश्लेषण**: Doris भागीदारी, प्रतिधारण और रूपांतरण जैसे उपयोगकर्ता व्यवहारों का विश्लेषण कर सकता है, जबकि व्यवहार विश्लेषण के लिए जनसंख्या अंतर्दृष्टि और भीड़ चयन जैसे परिदृश्यों का भी समर्थन करता है।
+
+- **लेकहाउस एनालिटिक्स**:
+
+ - **लेकहाउस क्वेरी त्वरण**: Doris अपने कुशल क्वेरी इंजन के साथ लेकहाउस डेटा क्वेरी को तेज करता है।
+
+ - **संघीय एनालिटिक्स**: Doris कई डेटा स्रोतों में संघीय क्वेरी का समर्थन करता है, आर्किटेक्चर को सरल बनाता है और डेटा साइलो को समाप्त करता है。
+
+ - **वास्तविक-समय डेटा प्रसंस्करण**: Doris उच्च समवर्तनता और कम विलंबता जटिल व्यावसायिक आवश्यकताओं की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए वास्तविक-समय डेटा स्ट्रीम और बैच डेटा प्रसंस्करण क्षमताओं को जोड़ता है।
+
+- **SQL-आधारित अवलोकनशीलता**:
+
+ - **लॉग और इवेंट विश्लेषण**: Doris वितरित सिस्टम में लॉग और इवेंट के वास्तविक-समय या बैच विश्लेषण को सक्षम करता है, समस्याओं की पहचान करने और प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद करता है।
+
+
+## समग्र आर्किटेक्चर
+
+Apache Doris MySQL प्रोटोकॉल का उपयोग करता है, MySQL सिंटैक्स के साथ अत्यधिक संगत है, और मानक SQL का समर्थन करता है। उपयोगकर्ता विभिन्न क्लाइंट उपकरणों के माध्यम से Apache Doris तक पहुंच सकते हैं, और यह BI उपकरणों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होता है।
+
+### स्टोरेज-कम्प्यूट एकीकृत आर्किटेक्चर
+
+Apache Doris का स्टोरेज-कम्प्यूट एकीकृत आर्किटेक्चर सुव्यवस्थित और बनाए रखने में आसान है। जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है, इसमें केवल दो प्रकार की प्रक्रियाएं शामिल हैं:
+
+- **Frontend (FE):** मुख्य रूप से उपयोगकर्ता अनुरोधों को संभालने, क्वेरी पार्सिंग और योजना, मेटाडेटा प्रबंधन, और नोड प्रबंधन कार्यों के लिए जिम्मेदार।
+
+- **Backend (BE):** मुख्य रूप से डेटा स्टोरेज और क्वेरी निष्पादन के लिए जिम्मेदार। डेटा को शार्ड में विभाजित किया जाता है और BE नोड्स में कई प्रतियों के साथ संग्रहीत किया जाता है।
+
+
+
+<br />
+
+एक उत्पादन वातावरण में, आपदा वसूली के लिए कई FE नोड्स तैनात किए जा सकते हैं। प्रत्येक FE नोड मेटाडेटा की एक पूर्ण प्रति बनाए रखता है। FE नोड्स को तीन भूमिकाओं में विभाजित किया गया है:
+
+| भूमिका | कार्य |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master नोड मेटाडेटा पढ़ने और लिखने के संचालन के लिए जिम्मेदार है। जब Master में मेटाडेटा परिवर्तन होते हैं, तो वे BDB JE प्रोटोकॉल के माध्यम से Follower या Observer नोड्स को सिंक्रनाइज़ किए जाते हैं। |
+| Follower | Follower नोड मेटाडेटा पढ़ने के लिए जिम्मेदार है। यदि Master नोड विफल हो जाता है, तो एक Follower नोड को नए Master के रूप में चुना जा सकता है। |
+| Observer | Observer नोड मेटाडेटा पढ़ने के लिए जिम्मेदार है और मुख्य रूप से क्वेरी समवर्तनता बढ़ाने के लिए उपयोग किया जाता है। यह क्लस्टर नेतृत्व चुनावों में भाग नहीं लेता है। |
+
+FE और BE दोनों प्रक्रियाएं क्षैतिज रूप से स्केलेबल हैं, जिससे एक एकल क्लस्टर सैकड़ों मशीनों और दसियों पेटाबाइट्स स्टोरेज क्षमता का समर्थन कर सकता है। FE और BE प्रक्रियाएं सेवाओं की उच्च उपलब्धता और डेटा की उच्च विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए एक स्थिरता प्रोटोकॉल का उपयोग करती हैं। स्टोरेज-कम्प्यूट एकीकृत आर्किटेक्चर अत्यधिक एकीकृत है, वितरित सिस्टम की परिचालन जटिलता को काफी क�
� करता है।
+
+
+## Apache Doris की मुख्य विशेषताएं
+
+- **उच्च उपलब्धता**: Apache Doris में, मेटाडेटा और डेटा दोनों कई प्रतियों के साथ संग्रहीत होते हैं, quorum प्रोटोकॉल के माध्यम से डेटा लॉग सिंक्रनाइज़ करते हैं। डेटा लेखन तब सफल माना जाता है जब अधिकांश प्रतियां लेखन पूरा कर लेती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि कुछ नोड्स विफल होने पर भी क्लस्टर उपलब्ध रहता है। Apache Doris समान-शहर और क्रॉस-क्षेत्र आपदा वसूली दोनों का समर्थन करता है, दोहरे-क्लस्टर मास्टर-स्
लेव मोड सक्षम करता है। जब कुछ नोड्स विफलताओं का अनुभव करते हैं, तो क्लस्टर स्वचालित र [...]
+
+- **उच्च संगतता**: Apache Doris MySQL प्रोटोकॉल के साथ अत्यधिक संगत है और मानक SQL सिंटैक्स का समर्थन करता है, अधिकांश MySQL और Hive फ़ंक्शन को कवर करता है। यह उच्च संगतता उपयोगकर्ताओं को मौजूदा अनुप्रयोगों और उपकरणों को निर्बाध रूप से माइग्रेट और एकीकृत करने की अनुमति देती है। Apache Doris MySQL इकोसिस्टम का समर्थन करता है, उपयोगकर्ताओं को अधिक सुविधाजनक संचालन और रखरखाव के लिए MySQL क्लाइंट उपकरणों का उपयोग करके Dor
is से कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह BI रिपोर्टिंग उपकरणों और डेटा [...]
+
+- **वास्तविक-समय डेटा वेयरहाउस**: Apache Doris के आधार पर, एक वास्तविक-समय डेटा वेयरहाउस सेवा बनाई जा सकती है। Apache Doris सेकंड-स्तरीय डेटा अंतर्ग्रहण क्षमताएं प्रदान करता है, सेकंडों के भीतर अपस्ट्रीम ऑनलाइन लेनदेन डेटाबेस से वृद्धिशील परिवर्तनों को Doris में कैप्चर करता है। वेक्टराइज्ड इंजन, MPP आर्किटेक्चर, और Pipeline निष्पादन इंजन का लाभ उठाकर, Doris सब-सेकंड डेटा क्वेरी क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे ए�
� उच्च-प्रदर्शन, कम-विलंबता वास्तविक-समय डेटा वेयरहाउस प्लेटफॉर्म का निर्माण होता है।
+
+- **एकीकृत लेकहाउस**: Apache Doris डेटा लेक या रिलेशनल डेटाबेस जैसे बाहरी डेटा स्रोतों के आधार पर एक एकीकृत लेकहाउस आर्किटेक्चर बना सकता है। Doris एकीकृत लेकहाउस समाधान डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के बीच निर्बाध एकीकरण और मुक्त डेटा प्रवाह सक्षम करता है, उपयोगकर्ताओं को डेटा लेक में डेटा विश्लेषण समस्याओं को हल करने के लिए डेटा वेयरहाउस क्षमताओं का सीधे उपयोग करने में मदद करता है, जबकि डेटा मूल
्य बढ़ाने के लिए डेटा लेक डेटा प्रबंधन क्षमताओं का पूरी तरह से लाभ उठाता है।
+
+- **लचीला मॉडलिंग**: Apache Doris विभिन्न मॉडलिंग दृष्टिकोण प्रदान करता है, जैसे कि व्यापक तालिका मॉडल, पूर्व-एग्रीगेशन मॉडल, स्टार/स्नोफ्लेक स्कीमा, आदि। डेटा आयात के दौरान, डेटा को व्यापक तालिकाओं में समतल किया जा सकता है और Flink या Spark जैसे कम्प्यूट इंजन के माध्यम से Doris में लिखा जा सकता है, या डेटा को सीधे Doris में आयात किया जा सकता है, दृश्यों, मटेरियलाइज़्ड दृश्यों, या वास्तविक-समय बहु-तालिका जोड
़ों के माध्यम से डेटा मॉडलिंग संचालन करता है।
+
+## तकनीकी अवलोकन
+
+Doris एक कुशल SQL इंटरफ़ेस प्रदान करता है और MySQL प्रोटोकॉल के साथ पूरी तरह से संगत है। इसका क्वेरी इंजन MPP (मासिवली पैरेलल प्रोसेसिंग) आर्किटेक्चर पर आधारित है, जटिल विश्लेषणात्मक क्वेरी को कुशलता से निष्पादित करने और कम-विलंबता वास्तविक-समय क्वेरी प्राप्त करने में सक्षम है। डेटा एन्कोडिंग और संपीड़न के लिए कॉलम स्टोरेज तकनीक के माध्यम से, यह क्वेरी प्रदर्शन और स्टोरेज संपीड़न अनुपात �
��ो काफी हद तक अनुकूलित करता है।
+
+### इंटरफ़ेस
+
+Apache Doris MySQL प्रोटोकॉल को अपनाता है, मानक SQL का समर्थन करता है, और MySQL सिंटैक्स के साथ अत्यधिक संगत है। उपयोगकर्ता विभिन्न क्लाइंट उपकरणों के माध्यम से Apache Doris तक पहुंच सकते हैं और इसे BI उपकरणों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत कर सकते हैं, जिसमें लेकिन Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI, और Apache Superset तक सीमित नहीं है। Apache Doris MySQL प्रोटोकॉल का समर्थन करने वाले किसी भी BI उपकरण के लिए डेटा स्रोत के रूप में काम कर सकता है।
+
+### स्टोरेज इंजन
+
+Apache Doris में एक कॉलम स्टोरेज इंजन है, जो कॉलम द्वारा डेटा को एन्कोड, कंप्रेस और पढ़ता है। यह बहुत उच्च डेटा संपीड़न अनुपात सक्षम करता है और अनावश्यक डेटा स्कैनिंग को काफी कम करता है, इस प्रकार IO और CPU संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग करता है।
+
+Apache Doris डेटा स्कैन को कम करने के लिए विभिन्न इंडेक्स संरचनाओं का समर्थन करता है:
+
+- **सॉर्टेड कंपाउंड की इंडेक्स**: उपयोगकर्ता अधिकतम तीन कॉलम निर्दिष्ट कर सकते हैं ताकि एक कंपाउंड सॉर्ट की बना सकें। यह उच्च-समवर्ती रिपोर्टिंग परिदृश्यों का बेहतर समर्थन करने के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से प्रून कर सकता है।
+
+- **Min/Max इंडेक्स**: यह संख्यात्मक प्रकारों की समानता और रेंज क्वेरी में प्रभावी डेटा फ़िल्टरिंग सक्षम करता है।
+
+- **BloomFilter इंडेक्स**: यह उच्च-कार्डिनैलिटी कॉलम की समानता फ़िल्टरिंग और प्रूनिंग में बहुत प्रभावी है।
+
+- **इनवर्टेड इंडेक्स**: यह किसी भी फ़ील्ड के लिए त्वरित खोज सक्षम करता है।
+
+Apache Doris विभिन्न डेटा मॉडल का समर्थन करता है और उन्हें विभिन्न परिदृश्यों के लिए अनुकूलित किया है:
+
+- **विवरण मॉडल (डुप्लिकेट की मॉडल):** तथ्य तालिकाओं की विस्तृत स्टोरेज आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विवरण डेटा मॉडल।
+
+- **प्राथमिक की मॉडल (अद्वितीय की मॉडल):** अद्वितीय कुंजी सुनिश्चित करता है; समान कुंजी वाले डेटा को अधिलेखित किया जाता है, पंक्ति-स्तरीय डेटा अपडेट सक्षम करता है।
+
+- **एग्रीगेट मॉडल (एग्रीगेट की मॉडल):** समान कुंजी वाले मान कॉलम को मर्ज करता है, पूर्व-एग्रीगेशन के माध्यम से प्रदर्शन में काफी सुधार करता है।
+
+Apache Doris मजबूत सुसंगत एकल-तालिका मटेरियलाइज़्ड दृश्यों और अतुल्यकालिक रूप से रिफ्रेश किए गए बहु-तालिका मटेरियलाइज़्ड दृश्यों का भी समर्थन करता है। एकल-तालिका मटेरियलाइज़्ड दृश्य स्वचालित रूप से सिस्टम द्वारा रिफ्रेश और बनाए रखे जाते हैं, उपयोगकर्ताओं से मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है। बहु-तालिका मटेरियलाइज़्ड दृश्यों को क्लस्टर-इन-शेड्यूलिंग या बाहरी शेड्यूलिंग �
�पकरणों का उपयोग करके समय-समय पर रिफ्रेश किया जा सकता है, डेटा मॉडलिंग की जटिलता को कम करता है।
+
+### 🔍 क्वेरी इंजन
+
+Apache Doris में नोड्स के बीच और नोड्स के भीतर समानांतर निष्पादन के लिए MPP-आधारित क्वेरी इंजन है। यह जटिल क्वेरी को बेहतर ढंग से संभालने के लिए बड़ी तालिकाओं के लिए वितरित shuffle join का समर्थन करता है।
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris का क्वेरी इंजन पूरी तरह से वेक्टराइज्ड है, सभी मेमोरी संरचनाएं कॉलम प्रारूप में व्यवस्थित हैं। यह वर्चुअल फ़ंक्शन कॉल को काफी कम कर सकता है, कैश हिट दरों को बढ़ा सकता है, और SIMD निर्देशों का कुशल उपयोग कर सकता है। Apache Doris व्यापक तालिका एग्रीगेशन परिदृश्यों में गैर-वेक्टराइज्ड इंजन की तुलना में 5-10 गुना अधिक प्रदर्शन प्रदान करता है।
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris रनटाइम सांख्यिकी के आधार पर निष्पादन योजना को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए अनुकूली क्वेरी निष्पादन तकनीक का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यह एक रनटाइम फ़िल्टर उत्पन्न कर सकता है और इसे प्रोब साइड पर पुश कर सकता है। विशेष रूप से, यह फ़िल्टर को प्रोब साइड पर सबसे निचले स्तर के स्कैन नोड पर पुश करता है, जो प्रसंस्करण के लिए डेटा की मात्रा को काफी कम करता है और join प्रदर्शन को ब�
�़ाता है। Apache Doris का रनटाइम फ़िल्टर In/Min/Max/Bloom Filter का समर्थन करता है।
+
+Apache Doris एक Pipeline निष्पादन इंजन का उपयोग करता है जो क्वेरी को समानांतर निष्पादन के लिए कई उप-कार्यों में तोड़ता है, मल्टी-कोर CPU क्षमताओं का पूरी तरह से लाभ उठाता है। यह एक साथ क्वेरी थ्रेड्स की संख्या को सीमित करके थ्रेड विस्फोट समस्या को संबोधित करता है। Pipeline निष्पादन इंजन डेटा कॉपीिंग और शेयरिंग को कम करता है, सॉर्टिंग और एग्रीगेशन ऑपरेशन को अनुकूलित करता है, जिससे क्वेरी दक्षता और थ्र�
�पुट में काफी सुधार होता है।
+
+ऑप्टिमाइज़र के संदर्भ में, Apache Doris CBO (कॉस्ट-बेस्ड ऑप्टिमाइज़र), RBO (रूल-बेस्ड ऑप्टिमाइज़र), और HBO (हिस्ट्री-बेस्ड ऑप्टिमाइज़र) की संयुक्त अनुकूलन रणनीति को नियोजित करता है। RBO निरंतर फोल्डिंग, सबक्वेरी रीराइटिंग, प्रेडिकेट पुशडाउन, और अधिक का समर्थन करता है। CBO join रीऑर्डरिंग और अन्य अनुकूलन का समर्थन करता है। HBO ऐतिहासिक क्वेरी जानकारी के आधार पर इष्टतम निष्पादन योजना की सिफारिश करता है।
ये कई अनुकूलन उपाय सुनिश्चित करते हैं कि Doris विभिन्न प्रकार की क्वेरी के लिए उच्च-प्र [...]
+
+
+## 🎆 Apache Doris क्यों चुनें?
+
+- 🎯 **उपयोग में आसान**: दो प्रक्रियाएं, कोई अन्य निर्भरता नहीं; ऑनलाइन क्लस्टर स्केलिंग, स्वचालित प्रतिकृति वसूली; MySQL प्रोटोकॉल के साथ संगत, और मानक SQL का उपयोग करता है।
+
+- 🚀 **उच्च प्रदर्शन**: कॉलम स्टोरेज इंजन, आधुनिक MPP आर्किटेक्चर, वेक्टराइज्ड क्वेरी इंजन, पूर्व-एग्रीगेटेड मटेरियलाइज़्ड दृश्य और डेटा इंडेक्स के साथ कम-विलंबता और उच्च-थ्रूपुट क्वेरी के लिए अत्यंत तेज़ प्रदर्शन।
+
+- 🖥️ **एकल एकीकृत**: एक एकल सिस्टम वास्तविक-समय डेटा सेवा, इंटरैक्टिव डेटा विश्लेषण और ऑफ़लाइन डेटा प्रसंस्करण परिदृश्यों का समर्थन कर सकता है।
+
+- ⚛️ **संघीय क्वेरी**: Hive, Iceberg, Hudi जैसे डेटा लेक और MySQL और Elasticsearch जैसे डेटाबेस की संघीय क्वेरी का समर्थन करता है।
+
+- ⏩ **विभिन्न डेटा आयात विधियां**: HDFS/S3 से बैच आयात और MySQL Binlog/Kafka से स्ट्रीम आयात का समर्थन करता है; HTTP इंटरफ़ेस के माध्यम से माइक्रो-बैच लेखन और JDBC में Insert का उपयोग करके वास्तविक-समय लेखन का समर्थन करता है।
+
+- 🚙 **समृद्ध पारिस्थितिकी**: Spark Doris को पढ़ने और लिखने के लिए Spark-Doris-Connector का उपयोग करता है; Flink-Doris-Connector Flink CDC को Doris में exactly-once डेटा लेखन लागू करने में सक्षम बनाता है; DBT Doris Adapter DBT के साथ Doris में डेटा को रूपांतरित करने के लिए प्रदान किया जाता है।
+
+## 🙌 योगदानकर्ता
+
+**Apache Doris Apache इनक्यूबेटर से सफलतापूर्वक स्नातक हो गया है और जून 2022 में एक टॉप-लेवल प्रोजेक्ट बन गया है**।
+
+हम Apache Doris में उनके योगदान के लिए 🔗[सामुदायिक योगदानकर्ताओं](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) की गहराई से सराहना करते हैं।
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 उपयोगकर्ता
+
+Apache Doris का अब चीन और दुनिया भर में व्यापक उपयोगकर्ता आधार है, और आज तक, **Apache Doris का उपयोग दुनिया भर में हजारों कंपनियों में उत्पादन वातावरण में किया जा रहा है।** बाजार पूंजीकरण या मूल्यांकन के मामले में चीन की शीर्ष 50 इंटरनेट कंपनियों में से 80% से अधिक लंबे समय से Apache Doris का उपयोग कर रही हैं, जिसमें Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo, और Ke Holdings शामिल हैं। यह वित्त, ऊर्जा, विनिर्माण, और दूरसंचार जैसे क
ुछ पारंपरिक उ [...]
+
+Apache Doris के उपयोगकर्ता: 🔗[उपयोगकर्ता](https://doris.apache.org/users)
+
+Apache Doris वेबसाइट पर अपना कंपनी लोगो जोड़ें: 🔗[अपनी कंपनी जोड़ें](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 शुरुआत करें
+
+### 📚 दस्तावेज़
+
+सभी दस्तावेज़ 🔗[दस्तावेज़](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ डाउनलोड
+
+सभी रिलीज़ और बाइनरी संस्करण 🔗[डाउनलोड](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ कंपाइल
+
+कैसे कंपाइल करें देखें 🔗[कंपाइलेशन](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 इंस्टॉल
+
+कैसे इंस्टॉल और तैनात करें देखें 🔗[इंस्टॉलेशन और तैनाती](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 घटक
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris Spark/Flink के लिए Connector के माध्यम से Doris में संग्रहीत डेटा पढ़ने के लिए समर्थन प्रदान करता है, और Connector के माध्यम से Doris में डेटा लिखने का भी समर्थन करता है।
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 समुदाय और समर्थन
+
+### 📤 मेलिंग सूचियों की सदस्यता लें
+
+मेल सूची Apache समुदाय में संचार का सबसे मान्यता प्राप्त रूप है। कैसे 🔗[मेलिंग सूचियों की सदस्यता लें](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list) देखें
+
+### 🙋 समस्याओं की रिपोर्ट करें या Pull Request सबमिट करें
+
+यदि आपके कोई प्रश्न हैं, तो 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) फाइल करने या इसे 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) में पोस्ट करने और 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) सबमिट करके इसे ठीक करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें
+
+### 🍻 कैसे योगदान करें
+
+हम आपके सुझावों, टिप्पणियों (आलोचनाओं सहित), टिप्पणियों और योगदानों का स्वागत करते हैं। 🔗[कैसे योगदान करें](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) और 🔗[कोड सबमिशन गाइड](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/) देखें
+
+### ⌨️ Doris सुधार प्रस्ताव (DSIP)
+
+🔗[Doris सुधार प्रस्ताव (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) को **सभी प्रमुख सुविधा अपडेट या सुधारों के लिए डिज़ाइन दस्तावेज़ों का संग्रह** माना जा सकता है।
+
+### 🔑 Backend C++ कोडिंग विनिर्देश
+🔗 [Backend C++ कोडिंग विनिर्देश](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) का कड़ाई से पालन किया जाना चाहिए, जो हमें बेहतर कोड गुणवत्ता प्राप्त करने में मदद करेगा।
+
+## 💬 हमसे संपर्क करें
+
+निम्नलिखित मेलिंग सूची के माध्यम से हमसे संपर्क करें।
+
+| नाम | दायरा | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | विकास-संबंधी चर्चाएं | [सदस्यता लें](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [सदस्यता रद्द करें](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [अभिलेखागार](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 लिंक
+
+* Apache Doris आधिकारिक वेबसाइट - [साइट](https://doris.apache.org)
+* डेवलपर मेलिंग सूची - <de...@doris.apache.org>। मेलिंग सूची की सदस्यता लेने के लिए <de...@doris.apache.org> को मेल करें, उत्तर का अनुसरण करें।
+* Slack चैनल - [Slack में शामिल हों](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [@doris_apache को फॉलो करें](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 लाइसेंस
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **नोट**
+> तृतीय-पक्ष निर्भरताओं के कुछ लाइसेंस Apache 2.0 लाइसेंस के साथ संगत नहीं हैं। इसलिए आपको Apache 2.0 लाइसेंस के अनुपालन के लिए
+कुछ Doris सुविधाओं को अक्षम करना होगा। विवरण के लिए, `thirdparty/LICENSE.txt` फ़ाइल देखें
+
+
diff --git a/docs/id-ID/README.md b/docs/id-ID/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..3b27b676201
--- /dev/null
+++ b/docs/id-ID/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Baca dalam bahasa lain
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris adalah database analitik yang mudah digunakan, berkinerja tinggi, dan real-time berbasis arsitektur MPP, dikenal karena kecepatan ekstrem dan kemudahan penggunaannya. Hanya memerlukan waktu respons sub-detik untuk mengembalikan hasil kueri di bawah data masif dan dapat mendukung tidak hanya skenario kueri titik konkurensi tinggi tetapi juga skenario analisis kompleks throughput tinggi.
+
+Semua ini menjadikan Apache Doris sebagai alat ideal untuk skenario termasuk analisis laporan, kueri ad-hoc, gudang data terpadu, dan percepatan kueri data lake. Di Apache Doris, pengguna dapat membangun berbagai aplikasi, seperti analisis perilaku pengguna, platform uji AB, analisis pengambilan log, analisis profil pengguna, dan analisis pesanan.
+
+🎉 Lihat 🔗[Semua rilis](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), di mana Anda akan menemukan ringkasan kronologis versi Apache Doris yang dirilis selama setahun terakhir.
+
+👀 Jelajahi 🔗[Situs Web Resmi](https://doris.apache.org/) untuk menemukan fitur inti, blog, dan kasus penggunaan Apache Doris secara detail.
+
+## 📈 Skenario Penggunaan
+
+Seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini, setelah berbagai integrasi dan pemrosesan data, sumber data biasanya disimpan di gudang data real-time Apache Doris dan data lake offline atau gudang data (di Apache Hive, Apache Iceberg atau Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris banyak digunakan dalam skenario berikut:
+
+- **Analisis Data Real-time**:
+
+ - **Pelaporan dan Pengambilan Keputusan Real-time**: Doris menyediakan laporan dan dashboard yang diperbarui secara real-time untuk penggunaan perusahaan internal dan eksternal, mendukung pengambilan keputusan real-time dalam proses yang terotomatisasi.
+
+ - **Analisis Ad Hoc**: Doris menawarkan kemampuan analisis data multidimensi, memungkinkan analisis intelijen bisnis yang cepat dan kueri ad-hoc untuk membantu pengguna dengan cepat menemukan wawasan dari data kompleks.
+
+ - **Profil Pengguna dan Analisis Perilaku**: Doris dapat menganalisis perilaku pengguna seperti partisipasi, retensi, dan konversi, sambil juga mendukung skenario seperti wawasan populasi dan pemilihan kelompok untuk analisis perilaku.
+
+- **Analitik Data Lake**:
+
+ - **Percepatan Kueri Data Lake**: Doris mempercepat kueri data data lake dengan mesin kueri yang efisien.
+
+ - **Analitik Federasi**: Doris mendukung kueri federasi di beberapa sumber data, menyederhanakan arsitektur dan menghilangkan silo data.
+
+ - **Pemrosesan Data Real-time**: Doris menggabungkan kemampuan pemrosesan aliran data real-time dan batch untuk memenuhi kebutuhan konkurensi tinggi dan latensi rendah dari persyaratan bisnis yang kompleks.
+
+- **Observabilitas Berbasis SQL**:
+
+ - **Analisis Log dan Acara**: Doris memungkinkan analisis real-time atau batch dari log dan acara dalam sistem terdistribusi, membantu mengidentifikasi masalah dan mengoptimalkan kinerja.
+
+
+## Arsitektur Keseluruhan
+
+Apache Doris menggunakan protokol MySQL, sangat kompatibel dengan sintaks MySQL, dan mendukung SQL standar. Pengguna dapat mengakses Apache Doris melalui berbagai alat klien, dan terintegrasi dengan mulus dengan alat BI.
+
+### Arsitektur Terintegrasi Penyimpanan-Komputasi
+
+Arsitektur terintegrasi penyimpanan-komputasi Apache Doris disederhanakan dan mudah dirawat. Seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini, hanya terdiri dari dua jenis proses:
+
+- **Frontend (FE):** Terutama bertanggung jawab untuk menangani permintaan pengguna, penguraian dan perencanaan kueri, manajemen metadata, dan tugas manajemen node.
+
+- **Backend (BE):** Terutama bertanggung jawab untuk penyimpanan data dan eksekusi kueri. Data dipartisi menjadi pecahan dan disimpan dengan beberapa replika di seluruh node BE.
+
+
+
+<br />
+
+Dalam lingkungan produksi, beberapa node FE dapat dikerahkan untuk pemulihan bencana. Setiap node FE mempertahankan salinan lengkap metadata. Node FE dibagi menjadi tiga peran:
+
+| Peran | Fungsi |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Node FE Master bertanggung jawab untuk operasi baca dan tulis metadata. Ketika perubahan metadata terjadi di Master, mereka disinkronkan ke node Follower atau Observer melalui protokol BDB JE. |
+| Follower | Node Follower bertanggung jawab untuk membaca metadata. Jika node Master gagal, node Follower dapat dipilih sebagai Master baru. |
+| Observer | Node Observer bertanggung jawab untuk membaca metadata dan terutama digunakan untuk meningkatkan konkurensi kueri. Ini tidak berpartisipasi dalam pemilihan kepemimpinan cluster. |
+
+Baik proses FE maupun BE dapat diskalakan secara horizontal, memungkinkan satu cluster untuk mendukung ratusan mesin dan puluhan petabita kapasitas penyimpanan. Proses FE dan BE menggunakan protokol konsistensi untuk memastikan ketersediaan tinggi layanan dan keandalan tinggi data. Arsitektur terintegrasi penyimpanan-komputasi sangat terintegrasi, secara signifikan mengurangi kompleksitas operasional sistem terdistribusi.
+
+
+## Fitur Inti Apache Doris
+
+- **Ketersediaan Tinggi**: Di Apache Doris, baik metadata maupun data disimpan dengan beberapa replika, menyinkronkan log data melalui protokol quorum. Penulisan data dianggap berhasil setelah mayoritas replika menyelesaikan penulisan, memastikan bahwa cluster tetap tersedia bahkan jika beberapa node gagal. Apache Doris mendukung pemulihan bencana dalam kota yang sama dan lintas wilayah, memungkinkan mode master-slave cluster ganda. Ketika beberapa node mengalami kegagalan, cluster dapat [...]
+
+- **Kompatibilitas Tinggi**: Apache Doris sangat kompatibel dengan protokol MySQL dan mendukung sintaks SQL standar, mencakup sebagian besar fungsi MySQL dan Hive. Kompatibilitas tinggi ini memungkinkan pengguna untuk bermigrasi dan mengintegrasikan aplikasi dan alat yang ada dengan mulus. Apache Doris mendukung ekosistem MySQL, memungkinkan pengguna untuk menghubungkan Doris menggunakan alat MySQL Client untuk operasi dan pemeliharaan yang lebih nyaman. Ini juga mendukung kompatibilitas [...]
+
+- **Gudang Data Real-time**: Berdasarkan Apache Doris, layanan gudang data real-time dapat dibangun. Apache Doris menawarkan kemampuan pengambilan data tingkat detik, menangkap perubahan inkremental dari database transaksional online upstream ke Doris dalam hitungan detik. Memanfaatkan mesin tervektorisasi, arsitektur MPP, dan mesin eksekusi Pipeline, Doris menyediakan kemampuan kueri data sub-detik, sehingga membangun platform gudang data real-time berkinerja tinggi dan latensi rendah.
+
+- **Data Lake Terpadu**: Apache Doris dapat membangun arsitektur data lake terpadu berdasarkan sumber data eksternal seperti data lake atau database relasional. Solusi data lake terpadu Doris memungkinkan integrasi yang mulus dan aliran data bebas antara data lake dan gudang data, membantu pengguna memanfaatkan langsung kemampuan gudang data untuk menyelesaikan masalah analisis data di data lake sambil memanfaatkan sepenuhnya kemampuan manajemen data data lake untuk meningkatkan nilai data.
+
+- **Pemodelan Fleksibel**: Apache Doris menawarkan berbagai pendekatan pemodelan, seperti model tabel lebar, model pra-agregasi, skema bintang/salju, dll. Selama impor data, data dapat diratakan menjadi tabel lebar dan ditulis ke Doris melalui mesin komputasi seperti Flink atau Spark, atau data dapat langsung diimpor ke Doris, melakukan operasi pemodelan data melalui tampilan, tampilan materialisasi, atau gabungan multi-tabel real-time.
+
+## Ikhtisar Teknis
+
+Doris menyediakan antarmuka SQL yang efisien dan sepenuhnya kompatibel dengan protokol MySQL. Mesin kuerinya didasarkan pada arsitektur MPP (Pemrosesan Paralel Massal), mampu mengeksekusi kueri analitik kompleks secara efisien dan mencapai kueri real-time latensi rendah. Melalui teknologi penyimpanan kolom untuk pengkodean dan kompresi data, ini secara signifikan mengoptimalkan kinerja kueri dan rasio kompresi penyimpanan.
+
+### Antarmuka
+
+Apache Doris mengadopsi protokol MySQL, mendukung SQL standar, dan sangat kompatibel dengan sintaks MySQL. Pengguna dapat mengakses Apache Doris melalui berbagai alat klien dan mengintegrasikannya dengan mulus dengan alat BI, termasuk tetapi tidak terbatas pada Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI, dan Apache Superset. Apache Doris dapat berfungsi sebagai sumber data untuk alat BI apa pun yang mendukung protokol MySQL.
+
+### Mesin Penyimpanan
+
+Apache Doris memiliki mesin penyimpanan kolom, yang mengkodekan, mengompresi, dan membaca data berdasarkan kolom. Ini memungkinkan rasio kompresi data yang sangat tinggi dan sebagian besar mengurangi pemindaian data yang tidak perlu, sehingga membuat penggunaan sumber daya IO dan CPU lebih efisien.
+
+Apache Doris mendukung berbagai struktur indeks untuk meminimalkan pemindaian data:
+
+- **Indeks Kunci Gabungan yang Diurutkan**: Pengguna dapat menentukan paling banyak tiga kolom untuk membentuk kunci pengurutan gabungan. Ini dapat secara efektif memangkas data untuk lebih mendukung skenario pelaporan yang sangat konkuren.
+
+- **Indeks Min/Max**: Ini memungkinkan penyaringan data yang efektif dalam kueri kesetaraan dan rentang tipe numerik.
+
+- **Indeks BloomFilter**: Ini sangat efektif dalam penyaringan kesetaraan dan pemangkasan kolom kardinalitas tinggi.
+
+- **Indeks Terbalik**: Ini memungkinkan pencarian cepat untuk bidang apa pun.
+
+Apache Doris mendukung berbagai model data dan telah mengoptimalkannya untuk skenario yang berbeda:
+
+- **Model Detail (Model Kunci Duplikat):** Model data detail yang dirancang untuk memenuhi persyaratan penyimpanan detail tabel fakta.
+
+- **Model Kunci Primer (Model Kunci Unik):** Memastikan kunci unik; data dengan kunci yang sama ditimpa, memungkinkan pembaruan data tingkat baris.
+
+- **Model Agregasi (Model Kunci Agregasi):** Menggabungkan kolom nilai dengan kunci yang sama, secara signifikan meningkatkan kinerja melalui pra-agregasi.
+
+Apache Doris juga mendukung tampilan materialisasi tabel tunggal yang sangat konsisten dan tampilan materialisasi multi-tabel yang diperbarui secara asinkron. Tampilan materialisasi tabel tunggal secara otomatis diperbarui dan dipelihara oleh sistem, tidak memerlukan intervensi manual dari pengguna. Tampilan materialisasi multi-tabel dapat diperbarui secara berkala menggunakan penjadwalan dalam cluster atau alat penjadwalan eksternal, mengurangi kompleksitas pemodelan data.
+
+### 🔍 Mesin Kueri
+
+Apache Doris memiliki mesin kueri berbasis MPP untuk eksekusi paralel antar node dan dalam node. Ini mendukung gabungan shuffle terdistribusi untuk tabel besar untuk menangani kueri yang rumit dengan lebih baik.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Mesin kueri Apache Doris sepenuhnya tervektorisasi, dengan semua struktur memori diletakkan dalam format kolom. Ini dapat secara signifikan mengurangi panggilan fungsi virtual, meningkatkan tingkat hit cache, dan membuat penggunaan instruksi SIMD yang efisien. Apache Doris memberikan kinerja 5-10 kali lebih tinggi dalam skenario agregasi tabel lebar daripada mesin yang tidak tervektorisasi.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris menggunakan teknologi eksekusi kueri adaptif untuk secara dinamis menyesuaikan rencana eksekusi berdasarkan statistik waktu proses. Misalnya, ini dapat menghasilkan filter waktu proses dan mendorongnya ke sisi probe. Secara khusus, ini mendorong filter ke node pemindaian tingkat terendah di sisi probe, yang secara signifikan mengurangi jumlah data yang akan diproses dan meningkatkan kinerja gabungan. Filter waktu proses Apache Doris mendukung In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris menggunakan mesin eksekusi Pipeline yang memecah kueri menjadi beberapa sub-tugas untuk eksekusi paralel, memanfaatkan sepenuhnya kemampuan CPU multi-core. Ini secara bersamaan mengatasi masalah ledakan thread dengan membatasi jumlah thread kueri. Mesin eksekusi Pipeline mengurangi penyalinan dan berbagi data, mengoptimalkan operasi pengurutan dan agregasi, sehingga secara signifikan meningkatkan efisiensi dan throughput kueri.
+
+Dalam hal pengoptimal, Apache Doris menggunakan strategi pengoptimalan gabungan dari CBO (Pengoptimal Berbasis Biaya), RBO (Pengoptimal Berbasis Aturan), dan HBO (Pengoptimal Berbasis Sejarah). RBO mendukung pelipatan konstanta, penulisan ulang subkueri, penurunan predikat, dan lainnya. CBO mendukung pengurutan ulang gabungan dan pengoptimalan lainnya. HBO merekomendasikan rencana eksekusi optimal berdasarkan informasi kueri historis. Langkah-langkah pengoptimalan ganda ini memastikan ba [...]
+
+
+## 🎆 Mengapa memilih Apache Doris?
+
+- 🎯 **Mudah Digunakan**: Dua proses, tidak ada dependensi lain; penskalaan cluster online, pemulihan replika otomatis; kompatibel dengan protokol MySQL, dan menggunakan SQL standar.
+
+- 🚀 **Kinerja Tinggi**: Kinerja yang sangat cepat untuk kueri latensi rendah dan throughput tinggi dengan mesin penyimpanan kolom, arsitektur MPP modern, mesin kueri tervektorisasi, tampilan materialisasi pra-agregasi dan indeks data.
+
+- 🖥️ **Terpadu Tunggal**: Satu sistem dapat mendukung skenario penyajian data real-time, analisis data interaktif dan pemrosesan data offline.
+
+- ⚛️ **Kueri Federasi**: Mendukung kueri federasi dari data lake seperti Hive, Iceberg, Hudi, dan database seperti MySQL dan Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Berbagai Metode Impor Data**: Mendukung impor batch dari HDFS/S3 dan impor aliran dari MySQL Binlog/Kafka; mendukung penulisan mikro-batch melalui antarmuka HTTP dan penulisan real-time menggunakan Insert di JDBC.
+
+- 🚙 **Ekologi Kaya**: Spark menggunakan Spark-Doris-Connector untuk membaca dan menulis Doris; Flink-Doris-Connector memungkinkan Flink CDC mengimplementasikan penulisan data tepat satu kali ke Doris; DBT Doris Adapter disediakan untuk mengubah data di Doris dengan DBT.
+
+## 🙌 Kontributor
+
+**Apache Doris telah lulus dengan sukses dari inkubator Apache dan menjadi Proyek Tingkat Atas pada Juni 2022**.
+
+Kami sangat menghargai 🔗[kontributor komunitas](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) atas kontribusi mereka terhadap Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Pengguna
+
+Apache Doris sekarang memiliki basis pengguna yang luas di China dan di seluruh dunia, dan hingga saat ini, **Apache Doris digunakan dalam lingkungan produksi di ribuan perusahaan di seluruh dunia.** Lebih dari 80% dari 50 perusahaan Internet teratas di China dalam hal kapitalisasi pasar atau valuasi telah menggunakan Apache Doris untuk waktu yang lama, termasuk Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo, dan Ke Holdings. Ini juga banyak diguna [...]
+
+Pengguna Apache Doris: 🔗[Pengguna](https://doris.apache.org/users)
+
+Tambahkan logo perusahaan Anda di Situs Web Apache Doris: 🔗[Tambahkan Perusahaan Anda](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Memulai
+
+### 📚 Dokumentasi
+
+Semua Dokumentasi 🔗[Dokumentasi](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Unduh
+
+Semua versi rilis dan biner 🔗[Unduh](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Kompilasi
+
+Lihat cara mengompilasi 🔗[Kompilasi](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Instalasi
+
+Lihat cara menginstal dan menyebarkan 🔗[Instalasi dan penyebaran](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Komponen
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris menyediakan dukungan untuk Spark/Flink untuk membaca data yang disimpan di Doris melalui Connector, dan juga mendukung menulis data ke Doris melalui Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Komunitas dan Dukungan
+
+### 📤 Berlangganan Daftar Surat
+
+Daftar Surat adalah bentuk komunikasi yang paling diakui dalam komunitas Apache. Lihat cara 🔗[Berlangganan Daftar Surat](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Laporkan Masalah atau Kirim Pull Request
+
+Jika Anda memiliki pertanyaan, jangan ragu untuk mengajukan 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) atau mempostingnya di 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) dan memperbaikinya dengan mengirimkan 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Cara Berkontribusi
+
+Kami menyambut saran, komentar (termasuk kritik), komentar dan kontribusi Anda. Lihat 🔗[Cara Berkontribusi](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) dan 🔗[Panduan Pengiriman Kode](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Proposal Peningkatan Doris (DSIP)
+
+🔗[Proposal Peningkatan Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) dapat dianggap sebagai **Koleksi Dokumen Desain untuk semua Pembaruan atau Peningkatan Fitur Utama**.
+
+### 🔑 Spesifikasi Pengkodean Backend C++
+🔗 [Spesifikasi Pengkodean Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) harus diikuti dengan ketat, yang akan membantu kami mencapai kualitas kode yang lebih baik.
+
+## 💬 Hubungi Kami
+
+Hubungi kami melalui daftar surat berikut.
+
+| Nama | Cakupan | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Diskusi terkait pengembangan | [Berlangganan](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Berhenti berlangganan](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Arsip](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Tautan
+
+* Situs Web Resmi Apache Doris - [Situs](https://doris.apache.org)
+* Daftar surat pengembang - <de...@doris.apache.org>. Kirim email ke <de...@doris.apache.org>, ikuti balasan untuk berlangganan daftar surat.
+* Saluran Slack - [Bergabung dengan Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Ikuti @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Lisensi
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Catatan**
+> Beberapa lisensi dari dependensi pihak ketiga tidak kompatibel dengan Lisensi Apache 2.0. Jadi Anda perlu menonaktifkan
+beberapa fitur Doris agar sesuai dengan Lisensi Apache 2.0. Untuk detailnya, lihat file `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/it-IT/README.md b/docs/it-IT/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..baada11f9d1
--- /dev/null
+++ b/docs/it-IT/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Leggi in altre lingue
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris è un database analitico facile da usare, ad alte prestazioni e in tempo reale basato sull'architettura MPP, noto per la sua velocità estrema e facilità d'uso. Richiede solo un tempo di risposta inferiore al secondo per restituire risultati di query con dati massicci e può supportare non solo scenari di query puntuali ad alta concorrenza ma anche scenari di analisi complessa ad alto throughput.
+
+Tutto ciò rende Apache Doris uno strumento ideale per scenari che includono analisi dei report, query ad-hoc, data warehouse unificato e accelerazione delle query del data lake. Su Apache Doris, gli utenti possono costruire varie applicazioni, come analisi del comportamento degli utenti, piattaforma di test AB, analisi di recupero dei log, analisi del profilo utente e analisi degli ordini.
+
+🎉 Controlla 🔗[Tutte le versioni](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), dove troverai un riepilogo cronologico delle versioni di Apache Doris rilasciate nell'ultimo anno.
+
+👀 Esplora il 🔗[Sito web ufficiale](https://doris.apache.org/) per scoprire in dettaglio le funzionalità principali, i blog e i casi d'uso di Apache Doris.
+
+## 📈 Scenari d'uso
+
+Come mostrato nella figura seguente, dopo varie integrazioni e elaborazioni dei dati, le sorgenti di dati sono generalmente memorizzate nel data warehouse in tempo reale Apache Doris e nel data lake offline o nel data warehouse (in Apache Hive, Apache Iceberg o Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris è ampiamente utilizzato nei seguenti scenari:
+
+- **Analisi dei dati in tempo reale**:
+
+ - **Reporting e decision making in tempo reale**: Doris fornisce report e dashboard aggiornati in tempo reale per uso aziendale sia interno che esterno, supportando il processo decisionale in tempo reale nei processi automatizzati.
+
+ - **Analisi ad-hoc**: Doris offre capacità di analisi dei dati multidimensionali, consentendo analisi rapide di business intelligence e query ad-hoc per aiutare gli utenti a scoprire rapidamente informazioni da dati complessi.
+
+ - **Profilazione utente e analisi del comportamento**: Doris può analizzare comportamenti degli utenti come partecipazione, retention e conversione, supportando anche scenari come informazioni demografiche e selezione di gruppi per l'analisi del comportamento.
+
+- **Analisi del data lake**:
+
+ - **Accelerazione delle query del data lake**: Doris accelera le query dei dati del data lake con il suo motore di query efficiente.
+
+ - **Analisi federata**: Doris supporta query federate su più sorgenti di dati, semplificando l'architettura ed eliminando i silos di dati.
+
+ - **Elaborazione dei dati in tempo reale**: Doris combina capacità di elaborazione di flussi di dati in tempo reale e batch per soddisfare le esigenze di alta concorrenza e bassa latenza di requisiti aziendali complessi.
+
+- **Osservabilità basata su SQL**:
+
+ - **Analisi di log ed eventi**: Doris consente l'analisi in tempo reale o batch di log ed eventi nei sistemi distribuiti, aiutando a identificare problemi e ottimizzare le prestazioni.
+
+
+## Architettura complessiva
+
+Apache Doris utilizza il protocollo MySQL, è altamente compatibile con la sintassi MySQL e supporta SQL standard. Gli utenti possono accedere ad Apache Doris tramite vari strumenti client e si integra perfettamente con gli strumenti BI.
+
+### Architettura integrata storage-computing
+
+L'architettura integrata storage-computing di Apache Doris è semplificata e facile da mantenere. Come mostrato nella figura seguente, consiste solo di due tipi di processi:
+
+- **Frontend (FE):** Principalmente responsabile della gestione delle richieste degli utenti, del parsing e della pianificazione delle query, della gestione dei metadati e delle attività di gestione dei nodi.
+
+- **Backend (BE):** Principalmente responsabile dello storage dei dati e dell'esecuzione delle query. I dati sono partizionati in shard e memorizzati con più repliche attraverso i nodi BE.
+
+
+
+<br />
+
+In un ambiente di produzione, possono essere distribuiti più nodi FE per il disaster recovery. Ogni nodo FE mantiene una copia completa dei metadati. I nodi FE sono divisi in tre ruoli:
+
+| Ruolo | Funzione |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Il nodo FE Master è responsabile delle operazioni di lettura e scrittura dei metadati. Quando si verificano modifiche ai metadati nel Master, vengono sincronizzate ai nodi Follower o Observer tramite il protocollo BDB JE. |
+| Follower | Il nodo Follower è responsabile della lettura dei metadati. Se il nodo Master fallisce, un nodo Follower può essere selezionato come nuovo Master. |
+| Observer | Il nodo Observer è responsabile della lettura dei metadati ed è principalmente utilizzato per aumentare la concorrenza delle query. Non partecipa alle elezioni di leadership del cluster. |
+
+Sia i processi FE che BE sono scalabili orizzontalmente, consentendo a un singolo cluster di supportare centinaia di macchine e decine di petabyte di capacità di storage. I processi FE e BE utilizzano un protocollo di consistenza per garantire l'alta disponibilità dei servizi e l'alta affidabilità dei dati. L'architettura integrata storage-computing è altamente integrata, riducendo significativamente la complessità operativa dei sistemi distribuiti.
+
+
+## Caratteristiche principali di Apache Doris
+
+- **Alta disponibilità**: In Apache Doris, sia i metadati che i dati sono memorizzati con più repliche, sincronizzando i log dei dati tramite il protocollo quorum. La scrittura dei dati è considerata riuscita una volta che la maggioranza delle repliche ha completato la scrittura, garantendo che il cluster rimanga disponibile anche se alcuni nodi falliscono. Apache Doris supporta sia il disaster recovery nella stessa città che tra regioni, abilitando modalità master-slave a doppio cluster [...]
+
+- **Alta compatibilità**: Apache Doris è altamente compatibile con il protocollo MySQL e supporta la sintassi SQL standard, coprendo la maggior parte delle funzioni MySQL e Hive. Questa alta compatibilità consente agli utenti di migrare e integrare facilmente applicazioni e strumenti esistenti. Apache Doris supporta l'ecosistema MySQL, consentendo agli utenti di connettersi a Doris utilizzando strumenti client MySQL per operazioni e manutenzione più convenienti. Supporta anche la compati [...]
+
+- **Data warehouse in tempo reale**: Basato su Apache Doris, può essere costruito un servizio di data warehouse in tempo reale. Apache Doris offre capacità di acquisizione dati a livello di secondo, catturando cambiamenti incrementali da database transazionali online upstream in Doris entro secondi. Sfruttando motori vettorizzati, architettura MPP e motori di esecuzione Pipeline, Doris fornisce capacità di query dei dati inferiori al secondo, costruendo così una piattaforma di data wareh [...]
+
+- **Data lake unificato**: Apache Doris può costruire un'architettura di data lake unificata basata su sorgenti di dati esterne come data lake o database relazionali. La soluzione di data lake unificata di Doris consente un'integrazione perfetta e un flusso libero di dati tra data lake e data warehouse, aiutando gli utenti a utilizzare direttamente le capacità del data warehouse per risolvere problemi di analisi dei dati nei data lake mentre sfruttano appieno le capacità di gestione dei [...]
+
+- **Modellazione flessibile**: Apache Doris offre vari approcci di modellazione, come modelli di tabelle larghe, modelli di pre-aggregazione, schemi stella/fiocco di neve, ecc. Durante l'importazione dei dati, i dati possono essere appiattiti in tabelle larghe e scritti in Doris tramite motori di calcolo come Flink o Spark, oppure i dati possono essere importati direttamente in Doris, eseguendo operazioni di modellazione dei dati tramite viste, viste materializzate o join multi-tabella i [...]
+
+## Panoramica tecnica
+
+Doris fornisce un'interfaccia SQL efficiente ed è completamente compatibile con il protocollo MySQL. Il suo motore di query è basato su un'architettura MPP (elaborazione massivamente parallela), capace di eseguire efficientemente query analitiche complesse e raggiungere query in tempo reale a bassa latenza. Attraverso la tecnologia di storage colonnare per la codifica e compressione dei dati, ottimizza significativamente le prestazioni delle query e il rapporto di compressione dello storage.
+
+### Interfaccia
+
+Apache Doris adotta il protocollo MySQL, supporta SQL standard ed è altamente compatibile con la sintassi MySQL. Gli utenti possono accedere ad Apache Doris tramite vari strumenti client e integrarlo perfettamente con strumenti BI, inclusi ma non limitati a Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI e Apache Superset. Apache Doris può funzionare come sorgente di dati per qualsiasi strumento BI che supporta il protocollo MySQL.
+
+### Motore di storage
+
+Apache Doris ha un motore di storage colonnare, che codifica, comprime e legge i dati per colonna. Ciò consente un rapporto di compressione dei dati molto elevato e riduce notevolmente la scansione non necessaria dei dati, utilizzando così in modo più efficiente le risorse IO e CPU.
+
+Apache Doris supporta varie strutture di indice per minimizzare le scansioni dei dati:
+
+- **Indice chiave composta ordinata**: Gli utenti possono specificare al massimo tre colonne per formare una chiave di ordinamento composta. Ciò può potare efficacemente i dati per supportare meglio scenari di reporting altamente concorrenti.
+
+- **Indice Min/Max**: Ciò consente un filtraggio efficace dei dati nelle query di equivalenza e intervallo di tipi numerici.
+
+- **Indice BloomFilter**: Ciò è molto efficace nel filtraggio di equivalenza e nella potatura di colonne ad alta cardinalità.
+
+- **Indice invertito**: Ciò consente ricerche rapide per qualsiasi campo.
+
+Apache Doris supporta una varietà di modelli di dati e li ha ottimizzati per diversi scenari:
+
+- **Modello dettaglio (Modello chiave duplicata):** Un modello di dati dettaglio progettato per soddisfare i requisiti di storage dettagliati delle tabelle dei fatti.
+
+- **Modello chiave primaria (Modello chiave unica):** Garantisce chiavi univoche; i dati con la stessa chiave vengono sovrascritti, consentendo aggiornamenti dei dati a livello di riga.
+
+- **Modello aggregazione (Modello chiave aggregazione):** Unisce colonne di valori con la stessa chiave, migliorando significativamente le prestazioni attraverso la pre-aggregazione.
+
+Apache Doris supporta anche viste materializzate a tabella singola fortemente consistenti e viste materializzate multi-tabella aggiornate in modo asincrono. Le viste materializzate a tabella singola vengono aggiornate e mantenute automaticamente dal sistema, senza richiedere intervento manuale degli utenti. Le viste materializzate multi-tabella possono essere aggiornate periodicamente utilizzando la pianificazione all'interno del cluster o strumenti di pianificazione esterni, riducendo l [...]
+
+### 🔍 Motore di query
+
+Apache Doris ha un motore di query basato su MPP per l'esecuzione parallela tra e all'interno dei nodi. Supporta join shuffle distribuito per tabelle grandi per gestire meglio query complicate.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Il motore di query di Apache Doris è completamente vettorizzato, con tutte le strutture di memoria disposte in un formato colonnare. Ciò può ridurre notevolmente le chiamate di funzione virtuale, aumentare i tassi di hit della cache e fare un uso efficiente delle istruzioni SIMD. Apache Doris offre prestazioni da 5 a 10 volte superiori negli scenari di aggregazione di tabelle larghe rispetto ai motori non vettorizzati.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris utilizza la tecnologia di esecuzione query adattiva per regolare dinamicamente il piano di esecuzione basato su statistiche di runtime. Ad esempio, può generare un filtro runtime e spingerlo sul lato della sonda. Specificamente, spinge i filtri al nodo di scansione di livello più basso sul lato della sonda, il che riduce notevolmente la quantità di dati da elaborare e aumenta le prestazioni del join. Il filtro runtime di Apache Doris supporta In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris utilizza un motore di esecuzione Pipeline che scompone le query in più sotto-attività per l'esecuzione parallela, sfruttando appieno le capacità della CPU multi-core. Affronta simultaneamente il problema dell'esplosione dei thread limitando il numero di thread di query. Il motore di esecuzione Pipeline riduce la copia e la condivisione dei dati, ottimizza le operazioni di ordinamento e aggregazione, migliorando così significativamente l'efficienza e il throughput delle query.
+
+In termini di ottimizzatore, Apache Doris impiega una strategia di ottimizzazione combinata di CBO (ottimizzatore basato sui costi), RBO (ottimizzatore basato su regole) e HBO (ottimizzatore basato sulla storia). RBO supporta il folding costante, la riscrittura delle sottoquery, il pushdown dei predicati e altro ancora. CBO supporta il riordino dei join e altre ottimizzazioni. HBO raccomanda il piano di esecuzione ottimale basato su informazioni di query storiche. Queste multiple misure [...]
+
+
+## 🎆 Perché scegliere Apache Doris?
+
+- 🎯 **Facile da usare**: Due processi, nessun'altra dipendenza; scalabilità del cluster online, recupero automatico delle repliche; compatibile con il protocollo MySQL e utilizzando SQL standard.
+
+- 🚀 **Alte prestazioni**: Prestazioni estremamente veloci per query a bassa latenza e alto throughput con motore di storage colonnare, architettura MPP moderna, motore di query vettorizzato, vista materializzata pre-aggregata e indice dei dati.
+
+- 🖥️ **Unificato singolo**: Un singolo sistema può supportare scenari di servizio dati in tempo reale, analisi dati interattiva ed elaborazione dati offline.
+
+- ⚛️ **Query federate**: Supporta query federate di data lake come Hive, Iceberg, Hudi e database come MySQL ed Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Vari metodi di importazione dati**: Supporta l'importazione batch da HDFS/S3 e l'importazione stream da MySQL Binlog/Kafka; supporta la scrittura micro-batch tramite interfaccia HTTP e la scrittura in tempo reale utilizzando Insert in JDBC.
+
+- 🚙 **Ecologia ricca**: Spark utilizza Spark-Doris-Connector per leggere e scrivere Doris; Flink-Doris-Connector consente a Flink CDC di implementare la scrittura dei dati esattamente una volta in Doris; DBT Doris Adapter è fornito per trasformare i dati in Doris con DBT.
+
+## 🙌 Contributori
+
+**Apache Doris si è diplomato con successo dall'incubatore Apache ed è diventato un progetto di livello superiore nel giugno 2022**.
+
+Apprezziamo profondamente i 🔗[contributori della comunità](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) per il loro contributo ad Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Utenti
+
+Apache Doris ora ha una vasta base di utenti in Cina e in tutto il mondo, e ad oggi, **Apache Doris è utilizzato in ambienti di produzione in migliaia di aziende in tutto il mondo.** Più dell'80% delle prime 50 aziende Internet in Cina in termini di capitalizzazione di mercato o valutazione utilizzano Apache Doris da molto tempo, inclusi Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo e Ke Holdings. È anche ampiamente utilizzato in alcune industrie [...]
+
+Gli utenti di Apache Doris: 🔗[Utenti](https://doris.apache.org/users)
+
+Aggiungi il logo della tua azienda sul sito web di Apache Doris: 🔗[Aggiungi la tua azienda](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Inizia
+
+### 📚 Documentazione
+
+Tutta la documentazione 🔗[Documentazione](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Download
+
+Tutte le versioni di release e binarie 🔗[Download](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Compilazione
+
+Vedi come compilare 🔗[Compilazione](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Installazione
+
+Vedi come installare e distribuire 🔗[Installazione e distribuzione](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Componenti
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris fornisce supporto per Spark/Flink per leggere dati memorizzati in Doris tramite Connector e supporta anche la scrittura di dati in Doris tramite Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Comunità e supporto
+
+### 📤 Iscriviti alle mailing list
+
+La mailing list è la forma di comunicazione più riconosciuta nella comunità Apache. Vedi come 🔗[Iscriviti alle mailing list](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Segnala problemi o invia Pull Request
+
+Se hai domande, sentiti libero di presentare un 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) o pubblicarlo in 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) e correggerlo inviando un 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Come contribuire
+
+Accogliamo con favore i tuoi suggerimenti, commenti (inclusi critiche), commenti e contributi. Vedi 🔗[Come contribuire](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) e 🔗[Guida all'invio del codice](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Proposte di miglioramento Doris (DSIP)
+
+🔗[Proposta di miglioramento Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) può essere pensata come **Una collezione di documenti di progettazione per tutti gli aggiornamenti o miglioramenti principali delle funzionalità**.
+
+### 🔑 Specifica di codifica Backend C++
+🔗 [Specifica di codifica Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) dovrebbe essere rigorosamente seguita, il che ci aiuterà a raggiungere una migliore qualità del codice.
+
+## 💬 Contattaci
+
+Contattaci tramite la seguente mailing list.
+
+| Nome | Ambito | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Discussioni relative allo sviluppo | [Iscriviti](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Annulla iscrizione](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Archivi](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Link
+
+* Sito web ufficiale di Apache Doris - [Sito](https://doris.apache.org)
+* Mailing list degli sviluppatori - <de...@doris.apache.org>. Invia un'email a <de...@doris.apache.org>, segui la risposta per iscriverti alla mailing list.
+* Canale Slack - [Unisciti a Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Segui @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licenza
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Nota**
+> Alcune licenze delle dipendenze di terze parti non sono compatibili con la licenza Apache 2.0. Quindi è necessario disabilitare
+alcune funzionalità di Doris per essere conformi alla licenza Apache 2.0. Per i dettagli, fare riferimento al file `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/ja-JP/README.md b/docs/ja-JP/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..389653d5221
--- /dev/null
+++ b/docs/ja-JP/README.md
@@ -0,0 +1,314 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 他の言語で読む
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+
+
+
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris は、MPP アーキテクチャに基づいた使いやすく、高性能でリアルタイムの分析データベースであり、その極めて高速な処理速度と使いやすさで知られています。大量のデータ下でもサブ秒レベルの応答時間でクエリ結果を返すことができ、高並行ポイントクエリシナリオだけでなく、高スループットの複雑な分析シナリオもサポートできます。
+
+これらの特性により、Apache Dorisはレポート分析、アドホッククエリ、統合データウェアハウス構築、データレイククエリ加速などのシナリオに理想的なツールとなっています。Apache Doris上では、ユーザー行動分析、ABテストプラットフォーム、ログ検索分析、ユーザープロファイル分析、注文分析など、さまざまなアプリケーションを構築できます。
+
+🎉 🔗[すべてのリリース](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)をチェックして、過去1年間にリリースされたApache Dorisバージョンの時系列サマリーを確認してください。
+
+👀 🔗[公式ウェブサイト](https://doris.apache.org/)を探索して、Apache Dorisのコア機能、ブログ、ユーザー事例を詳しくご覧ください。
+
+## 📈 使用シナリオ
+
+以下の図に示すように、さまざまなデータ統合と処理の後、データソースは通常、リアルタイムデータウェアハウスApache Dorisとオフラインデータレイクまたはデータウェアハウス（Apache Hive、Apache Iceberg、またはApache Hudi内）に保存されます。
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Dorisは以下のシナリオで広く使用されています：
+
+- **リアルタイムデータ分析**：
+
+ - **リアルタイムレポートと意思決定**：Dorisは、内部および外部の企業使用のためのリアルタイム更新レポートとダッシュボードを提供し、自動化プロセスでのリアルタイム意思決定をサポートします。
+
+ - **アドホック分析**：Dorisは多次元データ分析機能を提供し、迅速なビジネスインテリジェンス分析とアドホッククエリを可能にし、ユーザーが複雑なデータから迅速に洞察を発見できるようにします。
+
+ - **ユーザープロファイルと行動分析**：Dorisは、参加率、リテンション率、コンバージョン率などのユーザー行動を分析でき、人口統計の洞察や行動分析のための群衆選択などのシナリオもサポートします。
+
+- **データレイク分析**：
+
+ - **データレイククエリ加速**：Dorisは、その効率的なクエリエンジンにより、データレイクデータクエリを加速します。
+
+ - **連合分析**：Dorisは複数のデータソースにわたる連合クエリをサポートし、アーキテクチャを簡素化し、データサイロを排除します。
+
+ - **リアルタイムデータ処理**：Dorisはリアルタイムデータストリームとバッチデータ処理機能を組み合わせて、高並行性と低レイテンシの複雑なビジネス要件のニーズを満たします。
+
+- **SQLベースの可観測性**：
+
+ - **ログとイベント分析**：Dorisは、分散システム内のログとイベントのリアルタイムまたはバッチ分析を可能にし、問題の特定とパフォーマンスの最適化に役立ちます。
+
+
+## 全体アーキテクチャ
+
+Apache DorisはMySQLプロトコルを使用し、MySQL構文と高度に互換性があり、標準SQLをサポートしています。ユーザーはさまざまなクライアントツールを通じてApache Dorisにアクセスでき、BIツールとシームレスに統合できます。
+
+### ストレージ・コンピュート統合アーキテクチャ
+
+Apache Dorisのストレージ・コンピュート統合アーキテクチャは、合理化されており、保守が容易です。以下の図に示すように、2種類のプロセスのみで構成されています：
+
+- **Frontend (FE)：** 主にユーザーリクエストの処理、クエリの解析と計画、メタデータ管理、ノード管理タスクを担当します。
+
+- **Backend (BE)：** 主にデータストレージとクエリ実行を担当します。データはシャードに分割され、BEノード間で複数のレプリカとして保存されます。
+
+
+
+<br />
+
+本番環境では、災害復旧のために複数のFEノードを展開できます。各FEノードはメタデータの完全なコピーを維持します。FEノードは3つの役割に分かれています：
+
+| 役割 | 機能 |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Masterノードはメタデータの読み書き操作を担当します。Masterノードでメタデータの変更が発生すると、BDB JEプロトコルを介してFollowerまたはObserverノードに同期されます。 |
+| Follower | Followerノードはメタデータの読み取りを担当します。Masterノードが失敗した場合、Followerノードを新しいMasterとして選択できます。 |
+| Observer | Observerノードはメタデータの読み取りを担当し、主にクエリの並行性を向上させるために使用されます。クラスターリーダーシップ選挙には参加しません。 |
+
+FEとBEプロセスはどちらも水平スケーリング可能で、単一クラスターが数百台のマシンと数十ペタバイトのストレージ容量をサポートできます。FEとBEプロセスは一貫性プロトコルを使用して、サービスの高可用性とデータの高信頼性を確保します。ストレージ・コンピュート統合アーキテクチャは高度に統合されており、分散システムの運用複雑性を大幅に削減します。
+
+
+## Apache Dorisのコア機能
+
+- **高可用性**：Apache Dorisでは、メタデータとデータの両方が複数のレプリカとして保存され、quorumプロトコルを介してデータログが同期されます。大多数のレプリカが書き込みを完了すると、データ書き込みは成功と見なされ、少数のノードが失敗してもクラスターが利用可能なままであることを確保します。Apache Dorisは同地域内および地域間の災害復旧をサポートし、デュアルクラスターのマスタースレーブモードを可能にします。一部のノードで障害が発生した場合、クラスターは障害ノードを自動的に分離し、クラスター全体の可用性が影響を受けないようにします。
+
+- **高互換性**：Apache DorisはMySQLプロトコルと高度に互換性があり、標準SQL構文をサポートし、ほとんどのMySQL関数とHive関数をカバーしています。この高い互換性により、ユーザーは既存のアプリケーションとツールをシームレスに移行および統合できます。Apache DorisはMySQLエコシステムをサポートし、ユーザーがMySQLクライアントツールを使用してDorisに接続し、より便利な運用と保守を実現できます。また、BIレポートツールとデータ転送ツールのMySQLプロトコル互換性をサポートし、データ分析とデータ転送プロセスの効率と安定性を確保します。
+
+- **リアルタイムデータウェアハウス**：Apache Dorisに基づいて、リアルタイムデータウェアハウスサービスを構築できます。Apache Dorisは秒レベルのデータ取り込み機能を提供し、数秒以内に上流のオンライントランザクションデータベースからの増分変更をDorisにキャプチャします。ベクトル化エンジン、MPPアーキテクチャ、およびPipeline実行エンジンを活用して、Dorisはサブ秒レベルのデータクエリ機能を提供し、高性能で低レイテンシのリアルタイムデータウェアハウスプラットフォームを構築します。
+
+- **統合データレイク**：Apache Dorisは、データレイクやリレーショナルデータベースなどの外部データソースに基づいて統合データレイクアーキテクチャを構築できます。Doris統合データレイクソリューションは、データレイクとデータウェアハウス間のシームレスな統合と自由なデータフローを実現し、ユーザーがデータウェアハウス機能を直接活用してデータレイク内のデータ分析問題を解決できるようにし、同時にデータレイクデータ管理機能を十分に活用してデータ価値を強化します。
+
+- **柔軟なモデリング**：Apache Dorisは、ワイドテーブルモデル、事前集計モデル、スター/スノーフレークスキーマなど、さまざまなモデリングアプローチを提供します。データインポート中、データはワイドテーブルにフラット化され、FlinkやSparkなどのコンピュートエンジンを介してDorisに書き込まれるか、データを直接Dorisにインポートし、ビュー、マテリアライズドビュー、またはリアルタイムマルチテーブル結合を介してデータモデリング操作を実行できます。
+
+## 技術概要
+
+Dorisは効率的なSQLインターフェースを提供し、MySQLプロトコルと完全に互換性があります。そのクエリエンジンはMPP（大規模並列処理）アーキテクチャに基づいており、複雑な分析クエリを効率的に実行し、低レイテンシのリアルタイムクエリを実現できます。データエンコーディングと圧縮のためのカラムナストレージ技術により、クエリパフォーマンスとストレージ圧縮比を大幅に最適化します。
+
+### インターフェース
+
+Apache DorisはMySQLプロトコルを採用し、標準SQLをサポートし、MySQL構文と高度に互換性があります。ユーザーはさまざまなクライアントツールを通じてApache Dorisにアクセスでき、Smartbi、DataEase、FineBI、Tableau、Power BI、Apache Supersetなどを含むがこれらに限定されないBIツールとシームレスに統合できます。Apache Dorisは、MySQLプロトコルをサポートする任意のBIツールのデータソースとして機能できます。
+
+### ストレージエンジン
+
+Apache Dorisにはカラムナストレージエンジンがあり、列ごとにデータをエンコード、圧縮、読み取ります。これにより、非常に高いデータ圧縮比が実現され、不要なデータスキャンが大幅に削減され、IOとCPUリソースをより効率的に利用できます。
+
+Apache Dorisは、データスキャンを最小限に抑えるためのさまざまなインデックス構造をサポートしています：
+
+- **ソート複合キーインデックス**：ユーザーは最大3列を指定して複合ソートキーを形成できます。これにより、データを効果的に剪定し、高並行レポートシナリオをより良くサポートできます。
+
+- **Min/Maxインデックス**：これは数値型の等価性と範囲クエリで効果的なデータフィルタリングを可能にします。
+
+- **BloomFilterインデックス**：これは等価性フィルタリングと高カーディナリティ列の剪定で非常に効果的です。
+
+- **転置インデックス**：これは任意のフィールドの高速検索を可能にします。
+
+Apache Dorisは、さまざまなデータモデルをサポートし、異なるシナリオに対して最適化されています：
+
+- **詳細モデル（Duplicate Key Model）：** ファクトテーブルの詳細ストレージ要件を満たすように設計された詳細データモデル。
+
+- **主キーモデル（Unique Key Model）：** 一意のキーを確保します。同じキーを持つデータは上書きされ、行レベルのデータ更新が可能になります。
+
+- **集計モデル（Aggregate Key Model）：** 同じキーを持つ値列をマージし、事前集計によりパフォーマンスを大幅に向上させます。
+
+Apache Dorisは、強一貫性の単一テーブルマテリアライズドビューと非同期リフレッシュのマルチテーブルマテリアライズドビューもサポートしています。単一テーブルマテリアライズドビューは、システムによって自動的にリフレッシュおよび維持され、ユーザーの手動介入は必要ありません。マルチテーブルマテリアライズドビューは、クラスター内スケジューリングまたは外部スケジューリングツールを使用して定期的にリフレッシュでき、データモデリングの複雑さを軽減します。
+
+### 🔍 クエリエンジン
+
+Apache Dorisには、ノード間およびノード内の並列実行のためのMPPベースのクエリエンジンがあります。大規模テーブルの分散シャッフル結合をサポートし、複雑なクエリをより良く処理します。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Dorisのクエリエンジンは完全にベクトル化されており、すべてのメモリ構造がカラムナ形式で配置されています。これにより、仮想関数呼び出しが大幅に削減され、キャッシュヒット率が向上し、SIMD命令を効率的に利用できます。Apache Dorisは、ワイドテーブル集計シナリオで、非ベクトル化エンジンよりも5〜10倍高いパフォーマンスを提供します。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Dorisは適応的クエリ実行技術を使用して、実行時統計に基づいて実行計画を動的に調整します。たとえば、実行時フィルターを生成し、プローブ側にプッシュできます。具体的には、フィルターをプローブ側の最下位スキャンノードにプッシュし、処理するデータ量を大幅に削減し、結合パフォーマンスを向上させます。Apache Dorisの実行時フィルターは、In/Min/Max/Bloom Filterをサポートしています。
+
+Apache DorisはPipeline実行エンジンを使用して、クエリを複数のサブタスクに分解して並列実行し、マルチコアCPU機能を十分に活用します。同時に、クエリスレッド数を制限することでスレッド爆発の問題に対処します。Pipeline実行エンジンは、データのコピーと共有を削減し、ソートと集計操作を最適化することで、クエリ効率とスループットを大幅に向上させます。
+
+オプティマイザーの観点から、Apache Dorisは、CBO（コストベースオプティマイザー）、RBO（ルールベースオプティマイザー）、およびHBO（履歴ベースオプティマイザー）の組み合わせ最適化戦略を採用しています。RBOは定数折りたたみ、サブクエリの書き換え、述語プッシュダウンなどをサポートします。CBOは結合の並べ替えやその他の最適化をサポートします。HBOは、履歴クエリ情報に基づいて最適な実行計画を推奨します。これらの複数の最適化措置により、Dorisはさまざまなタイプのクエリで高性能なクエリ計画を列挙できることが保証されます。
+
+
+## 🎆 なぜApache Dorisを選ぶのか？
+
+- 🎯 **使いやすい**：2つのプロセス、他の依存関係なし。オンラインクラスタースケーリング、自動レプリカ回復。MySQLプロトコルと互換性があり、標準SQLを使用します。
+
+- 🚀 **高性能**：カラムナストレージエンジン、最新のMPPアーキテクチャ、ベクトル化クエリエンジン、事前集計マテリアライズドビュー、データインデックスにより、低レイテンシと高スループットクエリの極めて高速なパフォーマンスを実現します。
+
+- 🖥️ **単一統合**：単一システムで、リアルタイムデータサービス、インタラクティブデータ分析、オフラインデータ処理シナリオをサポートできます。
+
+- ⚛️ **連合クエリ**：Hive、Iceberg、Hudiなどのデータレイクや、MySQL、Elasticsearchなどのデータベースの連合クエリをサポートします。
+
+- ⏩ **さまざまなデータインポート方法**：HDFS/S3からのバッチインポートとMySQL Binlog/Kafkaからのストリームインポートをサポートします。HTTPインターフェースを介したマイクロバッチ書き込みと、JDBCのInsertを使用したリアルタイム書き込みをサポートします。
+
+- 🚙 **豊富なエコシステム**：SparkはSpark-Doris-Connectorを使用してDorisの読み書きを行います。Flink-Doris-Connectorにより、Flink CDCがDorisへの正確に1回のデータ書き込みを実現できます。DBT Doris Adapterが提供され、DBTを使用してDoris内のデータを変換できます。
+
+## 🙌 貢献者
+
+**Apache Dorisは、Apacheインキュベーターから正常に卒業し、2022年6月にトップレベルプロジェクトになりました**。
+
+Apache Dorisへの貢献に対して、🔗[コミュニティ貢献者](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)に深く感謝いたします。
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 ユーザー
+
+Apache Dorisは現在、中国および世界中で広範なユーザーベースを持ち、今日までに、**Apache Dorisは世界中の数千の企業の本番環境で使用されています**。時価総額または評価額で中国のトップ50インターネット企業の80％以上が、Apache Dorisを長期間使用しており、百度、美団、小米、京東、字節跳動、騰訊、網易、快手、新浪、360、米哈遊、貝殼控股などが含まれます。金融、エネルギー、製造業、通信などの一部の伝統的な業界でも広く使用されています。
+
+Apache Dorisのユーザー：🔗[ユーザー](https://doris.apache.org/users)
+
+Apache Dorisウェブサイトに会社のロゴを追加：🔗[会社を追加](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 はじめに
+
+### 📚 ドキュメント
+
+すべてのドキュメント 🔗[ドキュメント](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ ダウンロード
+
+すべてのリリースとバイナリバージョン 🔗[ダウンロード](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ コンパイル
+
+コンパイル方法を確認 🔗[コンパイル](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 インストール
+
+インストールと展開方法を確認 🔗[インストールと展開](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 コンポーネント
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Dorisは、Connectorを介してSpark/FlinkがDorisに保存されているデータを読み取ることをサポートし、Connectorを介してDorisにデータを書き込むこともサポートします。
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 コミュニティとサポート
+
+### 📤 メーリングリストを購読
+
+メーリングリストは、Apacheコミュニティで最も認められたコミュニケーション形式です。🔗[メーリングリストを購読](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)する方法を確認してください
+
+### 🙋 問題を報告またはPull Requestを提出
+
+質問がある場合は、🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues)を提出するか、🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions)に投稿し、🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)を提出して修正してください
+
+### 🍻 貢献方法
+
+ご提案、コメント（批判を含む）、意見、貢献を歓迎します。🔗[貢献方法](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/)と🔗[コード提出ガイド](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)を参照してください
+
+### ⌨️ Doris改善提案 (DSIP)
+
+🔗[Doris改善提案 (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals)は、**すべての主要な機能更新または改善の設計ドキュメントのコレクション**と考えることができます。
+
+### 🔑 バックエンドC++コーディング仕様
+🔗 [バックエンドC++コーディング仕様](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637)は厳密に遵守する必要があり、これによりコード品質の向上に役立ちます。
+
+## 💬 お問い合わせ
+
+以下のメーリングリストを通じてお問い合わせください。
+
+| 名前 | 範囲 | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | 開発関連の議論 | [購読](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [購読解除](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [アーカイブ](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 リンク
+
+* Apache Doris公式ウェブサイト - [サイト](https://doris.apache.org)
+* 開発者メーリングリスト - <de...@doris.apache.org>に送信し、返信に従ってメーリングリストを購読してください。
+* Slackチャンネル - [Slackに参加](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [@doris_apacheをフォロー](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 ライセンス
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **注意**
+> 一部のサードパーティ依存関係のライセンスは、Apache 2.0ライセンスと互換性がありません。したがって、Apache 2.0ライセンスに準拠するために、一部のDoris機能を無効にする必要があります。詳細については、`thirdparty/LICENSE.txt`を参照してください
+
+
+
diff --git a/docs/ko-KR/README.md b/docs/ko-KR/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..9637a5fdf18
--- /dev/null
+++ b/docs/ko-KR/README.md
@@ -0,0 +1,313 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 다른 언어로 읽기
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+
+
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris는 MPP 아키텍처를 기반으로 한 사용하기 쉽고 고성능이며 실시간 분석 데이터베이스로, 극도로 빠른 속도와 사용 편의성으로 유명합니다. 대량의 데이터에서도 서브초 수준의 응답 시간으로 쿼리 결과를 반환할 수 있으며, 높은 동시성 포인트 쿼리 시나리오뿐만 아니라 높은 처리량의 복잡한 분석 시나리오도 지원할 수 있습니다.
+
+이러한 모든 특성으로 인해 Apache Doris는 보고서 분석, 임시 쿼리, 통합 데이터 웨어하우스 구축, 데이터 레이크 쿼리 가속화 등의 시나리오에 이상적인 도구가 되었습니다. Apache Doris에서 사용자는 사용자 행동 분석, AB 테스트 플랫폼, 로그 검색 분석, 사용자 프로필 분석, 주문 분석 등 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
+
+🎉 🔗[모든 릴리스](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)를 확인하여 지난 1년간 릴리스된 Apache Doris 버전의 시간순 요약을 찾아보세요.
+
+👀 🔗[공식 웹사이트](https://doris.apache.org/)를 탐색하여 Apache Doris의 핵심 기능, 블로그 및 사용자 사례를 자세히 알아보세요.
+
+## 📈 사용 시나리오
+
+아래 그림과 같이 다양한 데이터 통합 및 처리 후, 데이터 소스는 일반적으로 실시간 데이터 웨어하우스 Apache Doris와 오프라인 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스(Apache Hive, Apache Iceberg 또는 Apache Hudi 내)에 저장됩니다.
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris는 다음 시나리오에서 광범위하게 사용됩니다:
+
+- **실시간 데이터 분석**:
+
+ - **실시간 보고 및 의사 결정**: Doris는 내부 및 외부 기업 사용을 위한 실시간 업데이트 보고서 및 대시보드를 제공하여 자동화된 프로세스에서 실시간 의사 결정을 지원합니다.
+
+ - **임시 분석**: Doris는 다차원 데이터 분석 기능을 제공하여 빠른 비즈니스 인텔리전스 분석 및 임시 쿼리를 가능하게 하여 사용자가 복잡한 데이터에서 빠르게 인사이트를 발견할 수 있도록 합니다.
+
+ - **사용자 프로파일링 및 행동 분석**: Doris는 참여, 유지, 전환과 같은 사용자 행동을 분석할 수 있으며, 행동 분석을 위한 인구 통계 인사이트 및 군중 선택과 같은 시나리오도 지원합니다.
+
+- **레이크하우스 분석**:
+
+ - **레이크하우스 쿼리 가속화**: Doris는 효율적인 쿼리 엔진으로 레이크하우스 데이터 쿼리를 가속화합니다.
+
+ - **연합 분석**: Doris는 여러 데이터 소스에 걸친 연합 쿼리를 지원하여 아키텍처를 단순화하고 데이터 사일로를 제거합니다.
+
+ - **실시간 데이터 처리**: Doris는 실시간 데이터 스트림과 배치 데이터 처리 기능을 결합하여 높은 동시성과 낮은 지연 시간의 복잡한 비즈니스 요구 사항을 충족합니다.
+
+- **SQL 기반 관찰 가능성**:
+
+ - **로그 및 이벤트 분석**: Doris는 분산 시스템의 로그 및 이벤트에 대한 실시간 또는 배치 분석을 가능하게 하여 문제를 식별하고 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
+
+
+## 전체 아키텍처
+
+Apache Doris는 MySQL 프로토콜을 사용하며, MySQL 구문과 높은 호환성을 가지며 표준 SQL을 지원합니다. 사용자는 다양한 클라이언트 도구를 통해 Apache Doris에 액세스할 수 있으며, BI 도구와 원활하게 통합할 수 있습니다.
+
+### 스토리지-컴퓨팅 통합 아키텍처
+
+Apache Doris의 스토리지-컴퓨팅 통합 아키텍처는 간소화되어 있고 유지 관리가 쉽습니다. 아래 그림과 같이 두 가지 유형의 프로세스로만 구성됩니다:
+
+- **Frontend (FE):** 주로 사용자 요청 처리, 쿼리 구문 분석 및 계획, 메타데이터 관리, 노드 관리 작업을 담당합니다.
+
+- **Backend (BE):** 주로 데이터 스토리지 및 쿼리 실행을 담당합니다. 데이터는 샤드로 분할되어 BE 노드 간에 여러 복제본으로 저장됩니다.
+
+
+
+<br />
+
+프로덕션 환경에서는 재해 복구를 위해 여러 FE 노드를 배포할 수 있습니다. 각 FE 노드는 메타데이터의 전체 복사본을 유지합니다. FE 노드는 세 가지 역할로 나뉩니다:
+
+| 역할 | 기능 |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master 노드는 메타데이터 읽기 및 쓰기 작업을 담당합니다. Master 노드에서 메타데이터 변경이 발생하면 BDB JE 프로토콜을 통해 Follower 또는 Observer 노드에 동기화됩니다. |
+| Follower | Follower 노드는 메타데이터 읽기를 담당합니다. Master 노드가 실패하면 Follower 노드를 새로운 Master로 선택할 수 있습니다. |
+| Observer | Observer 노드는 메타데이터 읽기를 담당하며 주로 쿼리 동시성을 높이는 데 사용됩니다. 클러스터 리더십 선출에 참여하지 않습니다. |
+
+FE와 BE 프로세스는 모두 수평 확장 가능하여 단일 클러스터가 수백 대의 머신과 수십 페타바이트의 스토리지 용량을 지원할 수 있습니다. FE와 BE 프로세스는 일관성 프로토콜을 사용하여 서비스의 고가용성과 데이터의 높은 신뢰성을 보장합니다. 스토리지-컴퓨팅 통합 아키텍처는 높은 통합도를 가지며 분산 시스템의 운영 복잡성을 크게 줄입니다.
+
+
+## Apache Doris의 핵심 기능
+
+- **고가용성**: Apache Doris에서 메타데이터와 데이터는 모두 여러 복제본으로 저장되며, quorum 프로토콜을 통해 데이터 로그를 동기화합니다. 대다수 복제본이 쓰기를 완료하면 데이터 쓰기가 성공한 것으로 간주되어 몇 개의 노드가 실패하더라도 클러스터가 계속 사용 가능한 상태를 유지합니다. Apache Doris는 동일 도시 및 지역 간 재해 복구를 지원하여 이중 클러스터 마스터-슬레이브 모드를 가능하게 합니다. 일부 노드에 장애가 발생하면 클러스터가 자동으로 장애 노드를 격리하여 전체 클러스터 가용성이 영향을 받지 않도록 합니다.
+
+- **높은 호환성**: Apache Doris는 MySQL 프로토콜과 높은 호환성을 가지며 표준 SQL 구문을 지원하여 대부분의 MySQL 및 Hive 함수를 포함합니다. 이 높은 호환성으로 인해 사용자는 기존 애플리케이션과 도구를 원활하게 마이그레이션하고 통합할 수 있습니다. Apache Doris는 MySQL 생태계를 지원하여 사용자가 MySQL 클라이언트 도구를 사용하여 Doris에 연결하여 더 편리한 운영 및 유지 관리를 할 수 있습니다. 또한 BI 보고 도구 및 데이터 전송 도구에 대한 MySQL 프로토콜 호환성을 지원하여 데이터 분석 및 데이터 전송 프로세스의 효율성과 안정성을 보장합니다.
+
+- **실시간 데이터 웨어하우스**: Apache Doris를 기반으로 실시간 데이터 웨어하우스 서비스를 구축할 수 있습니다. Apache Doris는 초 단위 데이터 수집 기능을 제공하여 몇 초 내에 업스트림 온라인 트랜잭션 데이터베이스의 증분 변경 사항을 Doris로 캡처합니다. 벡터화 엔진, MPP 아키텍처 및 Pipeline 실행 엔진을 활용하여 Doris는 서브초 수준의 데이터 쿼리 기능을 제공하여 고성능, 낮은 지연 시간의 실시간 데이터 웨어하우스 플랫폼을 구축합니다.
+
+- **통합 레이크하우스**: Apache Doris는 데이터 레이크 또는 관계형 데이터베이스와 같은 외부 데이터 소스를 기반으로 통합 레이크하우스 아키텍처를 구축할 수 있습니다. Doris 통합 레이크하우스 솔루션은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 원활한 통합과 자유로운 데이터 흐름을 가능하게 하여 사용자가 데이터 웨어하우스 기능을 직접 활용하여 데이터 레이크의 데이터 분석 문제를 해결할 수 있도록 하면서 데이터 레이크 데이터 관리 기능을 완전히 활용하여 데이터 가치를 향상시킵니다.
+
+- **유연한 모델링**: Apache Doris는 와이드 테이블 모델, 사전 집계 모델, 스타/스노우플레이크 스키마 등 다양한 모델링 접근 방식을 제공합니다. 데이터 가져오기 중에 데이터는 와이드 테이블로 평탄화되어 Flink 또는 Spark와 같은 컴퓨팅 엔진을 통해 Doris에 작성되거나 데이터를 직접 Doris로 가져와 뷰, 구체화된 뷰 또는 실시간 다중 테이블 조인을 통해 데이터 모델링 작업을 수행할 수 있습니다.
+
+## 기술 개요
+
+Doris는 효율적인 SQL 인터페이스를 제공하며 MySQL 프로토콜과 완전히 호환됩니다. 쿼리 엔진은 MPP(대규모 병렬 처리) 아키텍처를 기반으로 하며 복잡한 분석 쿼리를 효율적으로 실행하고 낮은 지연 시간의 실시간 쿼리를 달성할 수 있습니다. 데이터 인코딩 및 압축을 위한 컬럼형 스토리지 기술을 통해 쿼리 성능과 스토리지 압축 비율을 크게 최적화합니다.
+
+### 인터페이스
+
+Apache Doris는 MySQL 프로토콜을 채택하고 표준 SQL을 지원하며 MySQL 구문과 높은 호환성을 가집니다. 사용자는 다양한 클라이언트 도구를 통해 Apache Doris에 액세스할 수 있으며 Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI, Apache Superset 등을 포함하되 이에 국한되지 않는 BI 도구와 원활하게 통합할 수 있습니다. Apache Doris는 MySQL 프로토콜을 지원하는 모든 BI 도구의 데이터 소스로 작동할 수 있습니다.
+
+### 스토리지 엔진
+
+Apache Doris는 컬럼형 스토리지 엔진을 가지고 있으며, 열별로 데이터를 인코딩, 압축 및 읽습니다. 이를 통해 매우 높은 데이터 압축 비율을 달성하고 불필요한 데이터 스캔을 크게 줄여 IO 및 CPU 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
+
+Apache Doris는 데이터 스캔을 최소화하기 위해 다양한 인덱스 구조를 지원합니다:
+
+- **정렬 복합 키 인덱스**: 사용자는 최대 3개의 열을 지정하여 복합 정렬 키를 형성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터를 효과적으로 가지치기하여 높은 동시성 보고 시나리오를 더 잘 지원할 수 있습니다.
+
+- **Min/Max 인덱스**: 이를 통해 숫자 유형의 등가 및 범위 쿼리에서 효과적인 데이터 필터링이 가능합니다.
+
+- **BloomFilter 인덱스**: 이는 높은 카디널리티 열의 등가 필터링 및 가지치기에 매우 효과적입니다.
+
+- **역 인덱스**: 이를 통해 모든 필드에 대한 빠른 검색이 가능합니다.
+
+Apache Doris는 다양한 데이터 모델을 지원하며 다양한 시나리오에 대해 최적화되었습니다:
+
+- **상세 모델(Duplicate Key Model):** 사실 테이블의 상세 스토리지 요구 사항을 충족하도록 설계된 상세 데이터 모델.
+
+- **기본 키 모델(Unique Key Model):** 고유 키를 보장합니다. 동일한 키를 가진 데이터는 덮어쓰여 행 수준 데이터 업데이트가 가능합니다.
+
+- **집계 모델(Aggregate Key Model):** 동일한 키를 가진 값 열을 병합하여 사전 집계를 통해 성능을 크게 향상시킵니다.
+
+Apache Doris는 강력한 일관성을 가진 단일 테이블 구체화된 뷰와 비동기적으로 새로 고쳐지는 다중 테이블 구체화된 뷰도 지원합니다. 단일 테이블 구체화된 뷰는 시스템에 의해 자동으로 새로 고쳐지고 유지 관리되며 사용자의 수동 개입이 필요하지 않습니다. 다중 테이블 구체화된 뷰는 클러스터 내 스케줄링 또는 외부 스케줄링 도구를 사용하여 주기적으로 새로 고칠 수 있어 데이터 모델링의 복잡성을 줄입니다.
+
+### 🔍 쿼리 엔진
+
+Apache Doris는 노드 간 및 노드 내 병렬 실행을 위한 MPP 기반 쿼리 엔진을 가지고 있습니다. 대형 테이블의 분산 셔플 조인을 지원하여 복잡한 쿼리를 더 잘 처리합니다.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris의 쿼리 엔진은 완전히 벡터화되어 있으며 모든 메모리 구조가 컬럼형 형식으로 배치됩니다. 이를 통해 가상 함수 호출을 크게 줄이고 캐시 적중률을 높이며 SIMD 명령을 효율적으로 사용할 수 있습니다. Apache Doris는 와이드 테이블 집계 시나리오에서 비벡터화 엔진보다 5~10배 높은 성능을 제공합니다.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris는 적응형 쿼리 실행 기술을 사용하여 런타임 통계를 기반으로 실행 계획을 동적으로 조정합니다. 예를 들어 런타임 필터를 생성하여 프로브 측으로 푸시할 수 있습니다. 구체적으로 필터를 프로브 측의 최하위 스캔 노드로 푸시하여 처리할 데이터 양을 크게 줄이고 조인 성능을 향상시킵니다. Apache Doris의 런타임 필터는 In/Min/Max/Bloom Filter를 지원합니다.
+
+Apache Doris는 Pipeline 실행 엔진을 사용하여 쿼리를 여러 하위 작업으로 분해하여 병렬 실행하며 멀티코어 CPU 기능을 완전히 활용합니다. 동시에 쿼리 스레드 수를 제한하여 스레드 폭발 문제를 해결합니다. Pipeline 실행 엔진은 데이터 복사 및 공유를 줄이고 정렬 및 집계 작업을 최적화하여 쿼리 효율성과 처리량을 크게 향상시킵니다.
+
+최적화 측면에서 Apache Doris는 CBO(비용 기반 최적화 프로그램), RBO(규칙 기반 최적화 프로그램) 및 HBO(역사 기반 최적화 프로그램)의 조합 최적화 전략을 채택합니다. RBO는 상수 폴딩, 하위 쿼리 재작성, 조건자 푸시다운 등을 지원합니다. CBO는 조인 재정렬 및 기타 최적화를 지원합니다. HBO는 과거 쿼리 정보를 기반으로 최적의 실행 계획을 권장합니다. 이러한 여러 최적화 조치는 Doris가 다양한 유형의 쿼리에서 고성능 쿼리 계획을 열거할 수 있도록 보장합니다.
+
+
+## 🎆 Apache Doris를 선택하는 이유는 무엇입니까?
+
+- 🎯 **사용하기 쉬움**: 두 개의 프로세스, 다른 종속성 없음; 온라인 클러스터 확장, 자동 복제본 복구; MySQL 프로토콜과 호환되며 표준 SQL을 사용합니다.
+
+- 🚀 **고성능**: 컬럼형 스토리지 엔진, 최신 MPP 아키텍처, 벡터화 쿼리 엔진, 사전 집계 구체화된 뷰 및 데이터 인덱스를 사용하여 낮은 지연 시간 및 높은 처리량 쿼리에 대한 극도로 빠른 성능.
+
+- 🖥️ **단일 통합**: 단일 시스템이 실시간 데이터 서비스, 대화형 데이터 분석 및 오프라인 데이터 처리 시나리오를 지원할 수 있습니다.
+
+- ⚛️ **연합 쿼리**: Hive, Iceberg, Hudi와 같은 데이터 레이크 및 MySQL, Elasticsearch와 같은 데이터베이스의 연합 쿼리를 지원합니다.
+
+- ⏩ **다양한 데이터 가져오기 방법**: HDFS/S3에서 배치 가져오기 및 MySQL Binlog/Kafka에서 스트림 가져오기를 지원합니다. HTTP 인터페이스를 통한 마이크로 배치 쓰기 및 JDBC의 Insert를 사용한 실시간 쓰기를 지원합니다.
+
+- 🚙 **풍부한 생태계**: Spark는 Spark-Doris-Connector를 사용하여 Doris를 읽고 씁니다. Flink-Doris-Connector는 Flink CDC가 Doris에 정확히 한 번의 데이터 쓰기를 구현할 수 있도록 합니다. DBT Doris Adapter가 제공되어 DBT로 Doris의 데이터를 변환할 수 있습니다.
+
+## 🙌 기여자
+
+**Apache Doris는 Apache 인큐베이터에서 성공적으로 졸업하여 2022년 6월에 최상위 프로젝트가 되었습니다**.
+
+Apache Doris에 대한 기여에 대해 🔗[커뮤니티 기여자](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)에게 깊이 감사드립니다.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 사용자
+
+Apache Doris는 현재 중국과 전 세계에서 광범위한 사용자 기반을 보유하고 있으며, 오늘 현재 **Apache Doris는 전 세계 수천 개의 회사의 프로덕션 환경에서 사용되고 있습니다**. 시가총액 또는 평가액 기준으로 중국 상위 50개 인터넷 회사의 80% 이상이 오랫동안 Apache Doris를 사용해 왔으며, 여기에는 Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo, Ke Holdings가 포함됩니다. 또한 금융, 에너지, 제조업, 통신과 같은 일부 전통적인 산업에서도 광범위하게 사용되고 있습니다.
+
+Apache Doris의 사용자: 🔗[사용자](https://doris.apache.org/users)
+
+Apache Doris 웹사이트에 회사 로고 추가: 🔗[회사 추가](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 시작하기
+
+### 📚 문서
+
+모든 문서 🔗[문서](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ 다운로드
+
+모든 릴리스 및 바이너리 버전 🔗[다운로드](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ 컴파일
+
+컴파일 방법 보기 🔗[컴파일](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 설치
+
+설치 및 배포 방법 보기 🔗[설치 및 배포](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 구성 요소
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris는 Connector를 통해 Spark/Flink가 Doris에 저장된 데이터를 읽는 것을 지원하며, Connector를 통해 Doris에 데이터를 쓰는 것도 지원합니다.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 커뮤니티 및 지원
+
+### 📤 메일링 리스트 구독
+
+메일링 리스트는 Apache 커뮤니티에서 가장 인정받는 커뮤니케이션 형태입니다. 🔗[메일링 리스트 구독](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list) 방법을 참조하세요
+
+### 🙋 문제 보고 또는 Pull Request 제출
+
+질문이 있으시면 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues)를 제출하거나 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions)에 게시하고 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)를 제출하여 수정하세요
+
+### 🍻 기여 방법
+
+귀하의 제안, 의견(비판 포함), 의견 및 기여를 환영합니다. 🔗[기여 방법](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) 및 🔗[코드 제출 가이드](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)를 참조하세요
+
+### ⌨️ Doris 개선 제안 (DSIP)
+
+🔗[Doris 개선 제안 (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals)은 **모든 주요 기능 업데이트 또는 개선에 대한 설계 문서 모음**으로 생각할 수 있습니다.
+
+### 🔑 백엔드 C++ 코딩 규격
+🔗 [백엔드 C++ 코딩 규격](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637)을 엄격히 준수해야 하며, 이는 더 나은 코드 품질을 달성하는 데 도움이 됩니다.
+
+## 💬 문의하기
+
+다음 메일링 리스트를 통해 문의하세요.
+
+| 이름 | 범위 | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | 개발 관련 토론 | [구독](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [구독 취소](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [아카이브](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 링크
+
+* Apache Doris 공식 웹사이트 - [사이트](https://doris.apache.org)
+* 개발자 메일링 리스트 - <de...@doris.apache.org>. <de...@doris.apache.org>로 메일을 보내고 답장을 따라 메일링 리스트를 구독하세요.
+* Slack 채널 - [Slack 참가](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [@doris_apache 팔로우](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 라이선스
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **참고**
+> 일부 타사 종속성의 라이선스는 Apache 2.0 라이선스와 호환되지 않습니다. 따라서 Apache 2.0 라이선스를 준수하려면 일부 Doris 기능을 비활성화해야 합니다. 자세한 내용은 `thirdparty/LICENSE.txt`를 참조하세요.
+
+
+
diff --git a/docs/pl-PL/README.md b/docs/pl-PL/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..0fe6867df5e
--- /dev/null
+++ b/docs/pl-PL/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Przeczytaj w innych językach
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris to łatwa w użyciu, wysokowydajna i działająca w czasie rzeczywistym baza danych analityczna oparta na architekturze MPP, znana ze swojej ekstremalnej prędkości i łatwości użytkowania. Wymaga tylko czasu odpowiedzi poniżej sekundy, aby zwrócić wyniki zapytań przy masywnych danych i może obsługiwać nie tylko scenariusze zapytań punktowych o wysokiej współbieżności, ale także scenariusze złożonej analizy o wysokiej przepustowości.
+
+Wszystko to sprawia, że Apache Doris jest idealnym narzędziem dla scenariuszy obejmujących analizę raportów, zapytania ad-hoc, ujednolicony magazyn danych i przyspieszenie zapytań do jeziora danych. Na Apache Doris użytkownicy mogą budować różne aplikacje, takie jak analiza zachowań użytkowników, platforma testów AB, analiza wyszukiwania logów, analiza profilu użytkownika i analiza zamówień.
+
+🎉 Sprawdź 🔗[Wszystkie wersje](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), gdzie znajdziesz chronologiczne podsumowanie wersji Apache Doris wydanych w ciągu ostatniego roku.
+
+👀 Odkryj 🔗[Oficjalną stronę internetową](https://doris.apache.org/), aby szczegółowo poznać główne funkcje, blogi i przypadki użycia Apache Doris.
+
+## 📈 Scenariusze użycia
+
+Jak pokazano na poniższym rysunku, po różnych integracjach i przetwarzaniu danych źródła danych są zwykle przechowywane w magazynie danych w czasie rzeczywistym Apache Doris oraz w jeziorze danych offline lub magazynie danych (w Apache Hive, Apache Iceberg lub Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris jest szeroko używany w następujących scenariuszach:
+
+- **Analiza danych w czasie rzeczywistym**:
+
+ - **Raportowanie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym**: Doris zapewnia raporty i pulpity nawigacyjne aktualizowane w czasie rzeczywistym zarówno do użytku wewnętrznego, jak i zewnętrznego w przedsiębiorstwach, wspierając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w zautomatyzowanych procesach.
+
+ - **Analiza ad-hoc**: Doris oferuje możliwości analizy danych wielowymiarowych, umożliwiając szybką analizę business intelligence i zapytania ad-hoc, aby pomóc użytkownikom szybko odkrywać wnioski z złożonych danych.
+
+ - **Profilowanie użytkowników i analiza zachowań**: Doris może analizować zachowania użytkowników, takie jak uczestnictwo, retencja i konwersja, jednocześnie wspierając scenariusze takie jak wnioski demograficzne i wybór grup do analizy zachowań.
+
+- **Analityka jeziora danych**:
+
+ - **Przyspieszenie zapytań do jeziora danych**: Doris przyspiesza zapytania do danych jeziora danych dzięki wydajnemu silnikowi zapytań.
+
+ - **Analityka federacyjna**: Doris obsługuje zapytania federacyjne w wielu źródłach danych, upraszczając architekturę i eliminując silosy danych.
+
+ - **Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym**: Doris łączy możliwości przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego, aby sprostać potrzebom wysokiej współbieżności i niskiego opóźnienia złożonych wymagań biznesowych.
+
+- **Obserwowalność oparta na SQL**:
+
+ - **Analiza logów i zdarzeń**: Doris umożliwia analizę logów i zdarzeń w czasie rzeczywistym lub wsadową w systemach rozproszonych, pomagając identyfikować problemy i optymalizować wydajność.
+
+
+## Ogólna architektura
+
+Apache Doris używa protokołu MySQL, jest wysoce zgodny z składnią MySQL i obsługuje standardowy SQL. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do Apache Doris za pomocą różnych narzędzi klienckich i bezproblemowo integruje się z narzędziami BI.
+
+### Zintegrowana architektura przechowywania i obliczeń
+
+Zintegrowana architektura przechowywania i obliczeń Apache Doris jest uproszczona i łatwa w utrzymaniu. Jak pokazano na poniższym rysunku, składa się tylko z dwóch typów procesów:
+
+- **Frontend (FE):** Odpowiedzialny głównie za obsługę żądań użytkowników, parsowanie i planowanie zapytań, zarządzanie metadanymi oraz zadania zarządzania węzłami.
+
+- **Backend (BE):** Odpowiedzialny głównie za przechowywanie danych i wykonywanie zapytań. Dane są partycjonowane na fragmenty i przechowywane z wieloma replikami w węzłach BE.
+
+
+
+<br />
+
+W środowisku produkcyjnym można wdrożyć wiele węzłów FE w celu odzyskania po awarii. Każdy węzeł FE utrzymuje pełną kopię metadanych. Węzły FE są podzielone na trzy role:
+
+| Rola | Funkcja |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Węzeł FE Master jest odpowiedzialny za operacje odczytu i zapisu metadanych. Gdy zmiany metadanych występują w Master, są synchronizowane do węzłów Follower lub Observer za pośrednictwem protokołu BDB JE. |
+| Follower | Węzeł Follower jest odpowiedzialny za odczyt metadanych. Jeśli węzeł Master ulegnie awarii, węzeł Follower może zostać wybrany jako nowy Master. |
+| Observer | Węzeł Observer jest odpowiedzialny za odczyt metadanych i jest głównie używany do zwiększenia współbieżności zapytań. Nie uczestniczy w wyborach przywództwa klastra. |
+
+Zarówno procesy FE, jak i BE są skalowalne poziomo, umożliwiając pojedynczemu klastrowi obsługę setek maszyn i dziesiątek petabajtów pojemności przechowywania. Procesy FE i BE używają protokołu spójności, aby zapewnić wysoką dostępność usług i wysoką niezawodność danych. Zintegrowana architektura przechowywania i obliczeń jest wysoce zintegrowana, znacznie zmniejszając złożoność operacyjną systemów rozproszonych.
+
+
+## Główne funkcje Apache Doris
+
+- **Wysoka dostępność**: W Apache Doris zarówno metadane, jak i dane są przechowywane z wieloma replikami, synchronizując dzienniki danych za pośrednictwem protokołu quorum. Zapis danych jest uważany za udany, gdy większość replik zakończy zapis, zapewniając, że klaster pozostaje dostępny nawet jeśli kilka węzłów ulegnie awarii. Apache Doris obsługuje zarówno odzyskiwanie po awarii w tym samym mieście, jak i między regionami, umożliwiając tryby master-slave podwójnego klastra. Gdy niektó [...]
+
+- **Wysoka zgodność**: Apache Doris jest wysoce zgodny z protokołem MySQL i obsługuje standardową składnię SQL, obejmując większość funkcji MySQL i Hive. Ta wysoka zgodność pozwala użytkownikom bezproblemowo migrować i integrować istniejące aplikacje i narzędzia. Apache Doris obsługuje ekosystem MySQL, umożliwiając użytkownikom łączenie się z Doris za pomocą narzędzi klienckich MySQL w celu wygodniejszych operacji i konserwacji. Obsługuje również zgodność protokołu MySQL dla narzędzi rap [...]
+
+- **Magazyn danych w czasie rzeczywistym**: Na podstawie Apache Doris można zbudować usługę magazynu danych w czasie rzeczywistym. Apache Doris oferuje możliwości pozyskiwania danych na poziomie sekund, przechwytując przyrostowe zmiany z upstreamowych baz danych transakcyjnych online do Doris w ciągu sekund. Wykorzystując zwektoryzowane silniki, architekturę MPP i silniki wykonawcze Pipeline, Doris zapewnia możliwości zapytań danych poniżej sekundy, budując w ten sposób platformę magazyn [...]
+
+- **Ujednolicone jezioro danych**: Apache Doris może zbudować ujednoliconą architekturę jeziora danych opartą na zewnętrznych źródłach danych, takich jak jeziora danych lub bazy danych relacyjne. Rozwiązanie ujednoliconego jeziora danych Doris umożliwia bezproblemową integrację i swobodny przepływ danych między jeziorami danych a magazynami danych, pomagając użytkownikom bezpośrednio wykorzystywać możliwości magazynu danych do rozwiązywania problemów analizy danych w jeziorach danych, je [...]
+
+- **Elastyczne modelowanie**: Apache Doris oferuje różne podejścia do modelowania, takie jak modele szerokich tabel, modele pre-agregacji, schematy gwiazdy/płatka śniegu itp. Podczas importu danych dane mogą być spłaszczone do szerokich tabel i zapisane do Doris za pośrednictwem silników obliczeniowych takich jak Flink lub Spark, lub dane mogą być bezpośrednio importowane do Doris, wykonując operacje modelowania danych za pośrednictwem widoków, widoków zmaterializowanych lub połączeń wie [...]
+
+## Przegląd techniczny
+
+Doris zapewnia wydajny interfejs SQL i jest w pełni zgodny z protokołem MySQL. Jego silnik zapytań jest oparty na architekturze MPP (masowo równoległe przetwarzanie), zdolnej do wydajnego wykonywania złożonych zapytań analitycznych i osiągania zapytań w czasie rzeczywistym o niskim opóźnieniu. Dzięki technologii przechowywania kolumnowego do kodowania i kompresji danych znacznie optymalizuje wydajność zapytań i współczynnik kompresji przechowywania.
+
+### Interfejs
+
+Apache Doris przyjmuje protokół MySQL, obsługuje standardowy SQL i jest wysoce zgodny z składnią MySQL. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do Apache Doris za pomocą różnych narzędzi klienckich i bezproblemowo integrować go z narzędziami BI, w tym, ale nie ograniczając się do Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI i Apache Superset. Apache Doris może działać jako źródło danych dla dowolnych narzędzi BI, które obsługują protokół MySQL.
+
+### Silnik przechowywania
+
+Apache Doris ma silnik przechowywania kolumnowego, który koduje, kompresuje i odczytuje dane kolumnami. Umożliwia to bardzo wysoki współczynnik kompresji danych i znacznie zmniejsza niepotrzebne skanowanie danych, dzięki czemu bardziej efektywnie wykorzystuje zasoby IO i CPU.
+
+Apache Doris obsługuje różne struktury indeksów, aby zminimalizować skanowanie danych:
+
+- **Indeks złożonego klucza posortowanego**: Użytkownicy mogą określić maksymalnie trzy kolumny, aby utworzyć złożony klucz sortowania. Może to skutecznie przycinać dane, aby lepiej obsługiwać scenariusze raportowania o wysokiej współbieżności.
+
+- **Indeks Min/Max**: Umożliwia to skuteczne filtrowanie danych w zapytaniach równoważności i zakresu typów numerycznych.
+
+- **Indeks BloomFilter**: Jest bardzo skuteczny w filtrowaniu równoważności i przycinaniu kolumn o wysokiej kardynalności.
+
+- **Indeks odwrócony**: Umożliwia szybkie wyszukiwanie dla dowolnego pola.
+
+Apache Doris obsługuje różnorodne modele danych i zoptymalizował je dla różnych scenariuszy:
+
+- **Model szczegółów (Model zduplikowanego klucza):** Model danych szczegółowych zaprojektowany do spełnienia szczegółowych wymagań przechowywania tabel faktów.
+
+- **Model klucza podstawowego (Model unikalnego klucza):** Zapewnia unikalne klucze; dane z tym samym kluczem są nadpisywane, umożliwiając aktualizacje danych na poziomie wiersza.
+
+- **Model agregacji (Model klucza agregacji):** Łączy kolumny wartości z tym samym kluczem, znacznie poprawiając wydajność poprzez pre-agregację.
+
+Apache Doris obsługuje również silnie spójne zmaterializowane widoki pojedynczej tabeli i asynchronicznie odświeżane zmaterializowane widoki wielu tabel. Zmaterializowane widoki pojedynczej tabeli są automatycznie odświeżane i utrzymywane przez system, nie wymagając ręcznej interwencji użytkowników. Zmaterializowane widoki wielu tabel mogą być okresowo odświeżane za pomocą harmonogramowania w klastrze lub zewnętrznych narzędzi harmonogramowania, zmniejszając złożoność modelowania danych.
+
+### 🔍 Silnik zapytań
+
+Apache Doris ma silnik zapytań oparty na MPP do równoległego wykonywania między węzłami i wewnątrz węzłów. Obsługuje rozproszone połączenie shuffle dla dużych tabel, aby lepiej obsługiwać skomplikowane zapytania.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Silnik zapytań Apache Doris jest w pełni zwektoryzowany, ze wszystkimi strukturami pamięci ułożonymi w formacie kolumnowym. Może to znacznie zmniejszyć wywołania funkcji wirtualnych, zwiększyć wskaźniki trafień pamięci podręcznej i efektywnie wykorzystywać instrukcje SIMD. Apache Doris zapewnia wydajność 5-10 razy wyższą w scenariuszach agregacji szerokich tabel niż silniki niezwektoryzowane.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris wykorzystuje technologię adaptacyjnego wykonywania zapytań do dynamicznego dostosowywania planu wykonania na podstawie statystyk czasu wykonania. Na przykład może generować filtr czasu wykonania i wypychać go na stronę sondy. Konkretnie, wypycha filtry do węzła skanowania najniższego poziomu po stronie sondy, co znacznie zmniejsza ilość danych do przetworzenia i zwiększa wydajność połączenia. Filtr czasu wykonania Apache Doris obsługuje In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris wykorzystuje silnik wykonawczy Pipeline, który rozbija zapytania na wiele podzadań do równoległego wykonywania, w pełni wykorzystując możliwości procesora wielordzeniowego. Jednocześnie rozwiązuje problem eksplozji wątków, ograniczając liczbę wątków zapytań. Silnik wykonawczy Pipeline zmniejsza kopiowanie i udostępnianie danych, optymalizuje operacje sortowania i agregacji, znacznie poprawiając wydajność i przepustowość zapytań.
+
+Pod względem optymalizatora Apache Doris stosuje połączoną strategię optymalizacji CBO (optymalizator oparty na kosztach), RBO (optymalizator oparty na regułach) i HBO (optymalizator oparty na historii). RBO obsługuje składanie stałych, przepisywanie podzapytań, wypychanie predykatów i więcej. CBO obsługuje zmianę kolejności połączeń i inne optymalizacje. HBO rekomenduje optymalny plan wykonania na podstawie historycznych informacji o zapytaniach. Te wielokrotne środki optymalizacji zape [...]
+
+
+## 🎆 Dlaczego wybrać Apache Doris?
+
+- 🎯 **Łatwy w użyciu**: Dwa procesy, brak innych zależności; skalowanie klastra online, automatyczne odzyskiwanie replik; zgodny z protokołem MySQL i używający standardowego SQL.
+
+- 🚀 **Wysoka wydajność**: Niezwykle szybka wydajność dla zapytań o niskim opóźnieniu i wysokiej przepustowości z silnikiem przechowywania kolumnowego, nowoczesną architekturą MPP, zwektoryzowanym silnikiem zapytań, pre-agregowanym zmaterializowanym widokiem i indeksem danych.
+
+- 🖥️ **Pojedynczy ujednolicony**: Pojedynczy system może obsługiwać scenariusze serwowania danych w czasie rzeczywistym, interaktywnej analizy danych i przetwarzania danych offline.
+
+- ⚛️ **Zapytania federacyjne**: Obsługuje zapytania federacyjne jezior danych takich jak Hive, Iceberg, Hudi oraz baz danych takich jak MySQL i Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Różne metody importu danych**: Obsługuje import wsadowy z HDFS/S3 i import strumieniowy z MySQL Binlog/Kafka; obsługuje zapisywanie mikro-wsadowe przez interfejs HTTP i zapisywanie w czasie rzeczywistym przy użyciu Insert w JDBC.
+
+- 🚙 **Bogata ekosystem**: Spark używa Spark-Doris-Connector do odczytu i zapisu Doris; Flink-Doris-Connector umożliwia Flink CDC zaimplementowanie dokładnie jednokrotnego zapisu danych do Doris; DBT Doris Adapter jest dostarczany do przekształcania danych w Doris za pomocą DBT.
+
+## 🙌 Współtwórcy
+
+**Apache Doris pomyślnie ukończył inkubator Apache i stał się projektem najwyższego poziomu w czerwcu 2022 roku**.
+
+Głęboko doceniamy 🔗[współtwórców społeczności](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) za ich wkład w Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Użytkownicy
+
+Apache Doris ma teraz szeroką bazę użytkowników w Chinach i na całym świecie, a do dziś **Apache Doris jest używany w środowiskach produkcyjnych w tysiącach firm na całym świecie.** Ponad 80% z 50 najlepszych firm internetowych w Chinach pod względem kapitalizacji rynkowej lub wyceny używa Apache Doris od dawna, w tym Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo i Ke Holdings. Jest również szeroko używany w niektórych tradycyjnych branżach, takic [...]
+
+Użytkownicy Apache Doris: 🔗[Użytkownicy](https://doris.apache.org/users)
+
+Dodaj logo swojej firmy na stronie Apache Doris: 🔗[Dodaj swoją firmę](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Rozpocznij
+
+### 📚 Dokumentacja
+
+Wszystka dokumentacja 🔗[Dokumentacja](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Pobierz
+
+Wszystkie wersje wydań i binarne 🔗[Pobierz](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Kompiluj
+
+Zobacz jak skompilować 🔗[Kompilacja](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Zainstaluj
+
+Zobacz jak zainstalować i wdrożyć 🔗[Instalacja i wdrożenie](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Komponenty
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris zapewnia wsparcie dla Spark/Flink do odczytu danych przechowywanych w Doris za pośrednictwem Connector, a także obsługuje zapisywanie danych do Doris za pośrednictwem Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Społeczność i wsparcie
+
+### 📤 Subskrybuj listy mailingowe
+
+Lista mailingowa jest najbardziej uznaną formą komunikacji w społeczności Apache. Zobacz jak 🔗[Subskrybować listy mailingowe](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Zgłoś problemy lub prześlij Pull Request
+
+Jeśli masz pytania, możesz zgłosić 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) lub opublikować go w 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) i naprawić go, przesyłając 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Jak przyczynić się
+
+Witamy Twoje sugestie, komentarze (w tym krytyki), komentarze i wkład. Zobacz 🔗[Jak przyczynić się](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) i 🔗[Przewodnik po przesyłaniu kodu](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Propozycje ulepszeń Doris (DSIP)
+
+🔗[Propozycja ulepszenia Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) może być uważana za **Kolekcję dokumentów projektowych dla wszystkich głównych aktualizacji lub ulepszeń funkcji**.
+
+### 🔑 Specyfikacja kodowania Backend C++
+🔗 [Specyfikacja kodowania Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) powinna być ściśle przestrzegana, co pomoże nam osiągnąć lepszą jakość kodu.
+
+## 💬 Skontaktuj się z nami
+
+Skontaktuj się z nami za pośrednictwem następującej listy mailingowej.
+
+| Nazwa | Zakres | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Dyskusje związane z rozwojem | [Subskrybuj](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Anuluj subskrypcję](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Archiwa](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Linki
+
+* Oficjalna strona internetowa Apache Doris - [Strona](https://doris.apache.org)
+* Lista mailingowa deweloperów - <de...@doris.apache.org>. Wyślij wiadomość e-mail na <de...@doris.apache.org>, postępuj zgodnie z odpowiedzią, aby subskrybować listę mailingową.
+* Kanał Slack - [Dołącz do Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Śledź @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licencja
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Uwaga**
+> Niektóre licencje zależności stron trzecich nie są zgodne z licencją Apache 2.0. Dlatego musisz wyłączyć
+niektóre funkcje Doris, aby być zgodnym z licencją Apache 2.0. Aby uzyskać szczegóły, zapoznaj się z plikiem `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/pt-BR/README.md b/docs/pt-BR/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..8bc3dd87abf
--- /dev/null
+++ b/docs/pt-BR/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Leia em outros idiomas
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris é um banco de dados analítico fácil de usar, de alto desempenho e em tempo real baseado na arquitetura MPP, conhecido por sua velocidade extrema e facilidade de uso. Requer apenas um tempo de resposta inferior a um segundo para retornar resultados de consulta sob dados massivos e pode suportar não apenas cenários de consulta pontual de alta concorrência, mas também cenários de análise complexa de alto throughput.
+
+Tudo isso torna o Apache Doris uma ferramenta ideal para cenários incluindo análise de relatórios, consulta ad-hoc, data warehouse unificado e aceleração de consulta de data lake. No Apache Doris, os usuários podem construir várias aplicações, como análise de comportamento do usuário, plataforma de teste AB, análise de recuperação de logs, análise de perfil do usuário e análise de pedidos.
+
+🎉 Confira 🔗[Todas as versões](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), onde você encontrará um resumo cronológico das versões do Apache Doris lançadas no ano passado.
+
+👀 Explore o 🔗[Site oficial](https://doris.apache.org/) para descobrir em detalhes os recursos principais, blogs e casos de uso do Apache Doris.
+
+## 📈 Cenários de uso
+
+Como mostrado na figura abaixo, após várias integrações e processamentos de dados, as fontes de dados geralmente são armazenadas no data warehouse em tempo real Apache Doris e no data lake offline ou data warehouse (em Apache Hive, Apache Iceberg ou Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris é amplamente usado nos seguintes cenários:
+
+- **Análise de dados em tempo real**:
+
+ - **Relatórios e tomada de decisão em tempo real**: Doris fornece relatórios e painéis atualizados em tempo real para uso empresarial interno e externo, apoiando a tomada de decisão em tempo real em processos automatizados.
+
+ - **Análise ad-hoc**: Doris oferece capacidades de análise de dados multidimensionais, permitindo análises rápidas de business intelligence e consultas ad-hoc para ajudar os usuários a descobrir rapidamente insights de dados complexos.
+
+ - **Perfilamento de usuários e análise de comportamento**: Doris pode analisar comportamentos de usuários como participação, retenção e conversão, enquanto também suporta cenários como insights demográficos e seleção de grupos para análise de comportamento.
+
+- **Análise de data lake**:
+
+ - **Aceleração de consulta de data lake**: Doris acelera consultas de dados de data lake com seu motor de consulta eficiente.
+
+ - **Análise federada**: Doris suporta consultas federadas em várias fontes de dados, simplificando a arquitetura e eliminando silos de dados.
+
+ - **Processamento de dados em tempo real**: Doris combina capacidades de processamento de fluxos de dados em tempo real e em lote para atender às necessidades de alta concorrência e baixa latência de requisitos comerciais complexos.
+
+- **Observabilidade baseada em SQL**:
+
+ - **Análise de logs e eventos**: Doris permite análise em tempo real ou em lote de logs e eventos em sistemas distribuídos, ajudando a identificar problemas e otimizar o desempenho.
+
+
+## Arquitetura geral
+
+Apache Doris usa o protocolo MySQL, é altamente compatível com a sintaxe MySQL e suporta SQL padrão. Os usuários podem acessar o Apache Doris através de várias ferramentas cliente e ele se integra perfeitamente com ferramentas BI.
+
+### Arquitetura integrada de armazenamento e computação
+
+A arquitetura integrada de armazenamento e computação do Apache Doris é simplificada e fácil de manter. Como mostrado na figura abaixo, consiste apenas em dois tipos de processos:
+
+- **Frontend (FE):** Principalmente responsável por lidar com solicitações de usuários, análise e planejamento de consultas, gerenciamento de metadados e tarefas de gerenciamento de nós.
+
+- **Backend (BE):** Principalmente responsável pelo armazenamento de dados e execução de consultas. Os dados são particionados em fragmentos e armazenados com múltiplas réplicas em nós BE.
+
+
+
+<br />
+
+Em um ambiente de produção, vários nós FE podem ser implantados para recuperação de desastres. Cada nó FE mantém uma cópia completa dos metadados. Os nós FE são divididos em três funções:
+
+| Função | Descrição |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | O nó FE Master é responsável pelas operações de leitura e gravação de metadados. Quando ocorrem alterações de metadados no Master, elas são sincronizadas para nós Follower ou Observer através do protocolo BDB JE. |
+| Follower | O nó Follower é responsável por ler metadados. Se o nó Master falhar, um nó Follower pode ser selecionado como novo Master. |
+| Observer | O nó Observer é responsável por ler metadados e é usado principalmente para aumentar a concorrência de consultas. Ele não participa das eleições de liderança do cluster. |
+
+Tanto os processos FE quanto BE são escaláveis horizontalmente, permitindo que um único cluster suporte centenas de máquinas e dezenas de petabytes de capacidade de armazenamento. Os processos FE e BE usam um protocolo de consistência para garantir alta disponibilidade de serviços e alta confiabilidade de dados. A arquitetura integrada de armazenamento e computação é altamente integrada, reduzindo significativamente a complexidade operacional de sistemas distribuídos.
+
+
+## Recursos principais do Apache Doris
+
+- **Alta disponibilidade**: No Apache Doris, tanto os metadados quanto os dados são armazenados com múltiplas réplicas, sincronizando logs de dados através do protocolo quorum. A gravação de dados é considerada bem-sucedida assim que a maioria das réplicas concluir a gravação, garantindo que o cluster permaneça disponível mesmo se alguns nós falharem. Apache Doris suporta recuperação de desastres na mesma cidade e entre regiões, permitindo modos mestre-escravo de cluster duplo. Quando al [...]
+
+- **Alta compatibilidade**: Apache Doris é altamente compatível com o protocolo MySQL e suporta sintaxe SQL padrão, cobrindo a maioria das funções MySQL e Hive. Esta alta compatibilidade permite que os usuários migrem e integrem facilmente aplicações e ferramentas existentes. Apache Doris suporta o ecossistema MySQL, permitindo que os usuários conectem Doris usando ferramentas cliente MySQL para operações e manutenção mais convenientes. Também suporta compatibilidade de protocolo MySQL p [...]
+
+- **Data warehouse em tempo real**: Com base no Apache Doris, um serviço de data warehouse em tempo real pode ser construído. Apache Doris oferece capacidades de ingestão de dados em nível de segundo, capturando mudanças incrementais de bancos de dados transacionais online upstream no Doris em questão de segundos. Aproveitando motores vetorizados, arquitetura MPP e motores de execução Pipeline, Doris fornece capacidades de consulta de dados inferiores a um segundo, construindo assim uma [...]
+
+- **Data lake unificado**: Apache Doris pode construir uma arquitetura de data lake unificada baseada em fontes de dados externas, como data lakes ou bancos de dados relacionais. A solução de data lake unificada do Doris permite integração perfeita e fluxo livre de dados entre data lakes e data warehouses, ajudando os usuários a utilizar diretamente as capacidades do data warehouse para resolver problemas de análise de dados em data lakes, enquanto aproveita plenamente as capacidades de [...]
+
+- **Modelagem flexível**: Apache Doris oferece várias abordagens de modelagem, como modelos de tabela larga, modelos de pré-agregação, esquemas estrela/floco de neve, etc. Durante a importação de dados, os dados podem ser achatados em tabelas largas e escritos no Doris através de motores de computação como Flink ou Spark, ou os dados podem ser importados diretamente no Doris, realizando operações de modelagem de dados através de visualizações, visualizações materializadas ou junções mult [...]
+
+## Visão geral técnica
+
+Doris fornece uma interface SQL eficiente e é totalmente compatível com o protocolo MySQL. Seu motor de consulta é baseado em uma arquitetura MPP (processamento massivamente paralelo), capaz de executar eficientemente consultas analíticas complexas e alcançar consultas em tempo real de baixa latência. Através da tecnologia de armazenamento em colunas para codificação e compressão de dados, otimiza significativamente o desempenho da consulta e a taxa de compressão do armazenamento.
+
+### Interface
+
+Apache Doris adota o protocolo MySQL, suporta SQL padrão e é altamente compatível com a sintaxe MySQL. Os usuários podem acessar o Apache Doris através de várias ferramentas cliente e integrá-lo perfeitamente com ferramentas BI, incluindo, mas não limitado a Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI e Apache Superset. Apache Doris pode funcionar como fonte de dados para qualquer ferramenta BI que suporte o protocolo MySQL.
+
+### Motor de armazenamento
+
+Apache Doris tem um motor de armazenamento em colunas, que codifica, comprime e lê dados por coluna. Isso permite uma taxa de compressão de dados muito alta e reduz muito a varredura desnecessária de dados, fazendo assim um uso mais eficiente dos recursos IO e CPU.
+
+Apache Doris suporta várias estruturas de índice para minimizar varreduras de dados:
+
+- **Índice de chave composta ordenada**: Os usuários podem especificar no máximo três colunas para formar uma chave de classificação composta. Isso pode efetivamente podar dados para melhor suportar cenários de relatórios altamente concorrentes.
+
+- **Índice Min/Max**: Isso permite filtragem efetiva de dados em consultas de equivalência e intervalo de tipos numéricos.
+
+- **Índice BloomFilter**: Isso é muito eficaz na filtragem de equivalência e poda de colunas de alta cardinalidade.
+
+- **Índice invertido**: Isso permite busca rápida para qualquer campo.
+
+Apache Doris suporta uma variedade de modelos de dados e os otimizou para diferentes cenários:
+
+- **Modelo de detalhe (Modelo de chave duplicada):** Um modelo de dados de detalhe projetado para atender aos requisitos de armazenamento detalhado de tabelas de fatos.
+
+- **Modelo de chave primária (Modelo de chave única):** Garante chaves únicas; dados com a mesma chave são sobrescritos, permitindo atualizações de dados em nível de linha.
+
+- **Modelo de agregação (Modelo de chave de agregação):** Mescla colunas de valores com a mesma chave, melhorando significativamente o desempenho através de pré-agregação.
+
+Apache Doris também suporta visualizações materializadas de tabela única fortemente consistentes e visualizações materializadas multi-tabela atualizadas de forma assíncrona. Visualizações materializadas de tabela única são atualizadas e mantidas automaticamente pelo sistema, sem exigir intervenção manual dos usuários. Visualizações materializadas multi-tabela podem ser atualizadas periodicamente usando agendamento dentro do cluster ou ferramentas de agendamento externas, reduzindo a comp [...]
+
+### 🔍 Motor de consulta
+
+Apache Doris tem um motor de consulta baseado em MPP para execução paralela entre e dentro de nós. Suporta junção shuffle distribuída para tabelas grandes para lidar melhor com consultas complicadas.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+O motor de consulta do Apache Doris é totalmente vetorizado, com todas as estruturas de memória dispostas em um formato de colunas. Isso pode reduzir muito as chamadas de função virtual, aumentar as taxas de acerto do cache e fazer uso eficiente de instruções SIMD. Apache Doris oferece um desempenho de 5 a 10 vezes maior em cenários de agregação de tabela larga do que motores não vetorizados.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris usa tecnologia de execução de consulta adaptativa para ajustar dinamicamente o plano de execução com base em estatísticas de tempo de execução. Por exemplo, pode gerar um filtro de tempo de execução e empurrá-lo para o lado da sonda. Especificamente, empurra os filtros para o nó de varredura de nível mais baixo no lado da sonda, o que reduz muito a quantidade de dados a serem processados e aumenta o desempenho da junção. O filtro de tempo de execução do Apache Doris suporta [...]
+
+Apache Doris usa um motor de execução Pipeline que divide consultas em várias sub-tarefas para execução paralela, aproveitando plenamente as capacidades de CPU multi-core. Simultaneamente aborda o problema de explosão de threads limitando o número de threads de consulta. O motor de execução Pipeline reduz cópia e compartilhamento de dados, otimiza operações de classificação e agregação, melhorando assim significativamente a eficiência e o throughput da consulta.
+
+Em termos do otimizador, Apache Doris emprega uma estratégia de otimização combinada de CBO (otimizador baseado em custo), RBO (otimizador baseado em regras) e HBO (otimizador baseado em histórico). RBO suporta dobramento constante, reescrita de subconsulta, pushdown de predicado e mais. CBO suporta reordenação de junção e outras otimizações. HBO recomenda o plano de execução ótimo com base em informações de consulta histórica. Essas múltiplas medidas de otimização garantem que Doris pos [...]
+
+
+## 🎆 Por que escolher Apache Doris?
+
+- 🎯 **Fácil de usar**: Dois processos, sem outras dependências; escalonamento de cluster online, recuperação automática de réplicas; compatível com protocolo MySQL e usando SQL padrão.
+
+- 🚀 **Alto desempenho**: Desempenho extremamente rápido para consultas de baixa latência e alto throughput com motor de armazenamento em colunas, arquitetura MPP moderna, motor de consulta vetorizado, visualização materializada pré-agregada e índice de dados.
+
+- 🖥️ **Unificado único**: Um único sistema pode suportar cenários de serviço de dados em tempo real, análise de dados interativa e processamento de dados offline.
+
+- ⚛️ **Consulta federada**: Suporta consulta federada de data lakes como Hive, Iceberg, Hudi e bancos de dados como MySQL e Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Vários métodos de importação de dados**: Suporta importação em lote de HDFS/S3 e importação de fluxo de MySQL Binlog/Kafka; suporta escrita micro-lote através de interface HTTP e escrita em tempo real usando Insert em JDBC.
+
+- 🚙 **Ecologia rica**: Spark usa Spark-Doris-Connector para ler e escrever Doris; Flink-Doris-Connector permite que Flink CDC implemente escrita de dados exatamente uma vez no Doris; DBT Doris Adapter é fornecido para transformar dados no Doris com DBT.
+
+## 🙌 Contribuidores
+
+**Apache Doris se formou com sucesso no incubador Apache e se tornou um projeto de nível superior em junho de 2022**.
+
+Agradecemos profundamente os 🔗[contribuidores da comunidade](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) por sua contribuição ao Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Usuários
+
+Apache Doris agora tem uma ampla base de usuários na China e em todo o mundo, e até hoje, **Apache Doris é usado em ambientes de produção em milhares de empresas em todo o mundo.** Mais de 80% das 50 principais empresas de Internet na China em termos de capitalização de mercado ou avaliação têm usado Apache Doris por muito tempo, incluindo Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo e Ke Holdings. Também é amplamente usado em algumas indústrias [...]
+
+Os usuários do Apache Doris: 🔗[Usuários](https://doris.apache.org/users)
+
+Adicione o logotipo da sua empresa no site do Apache Doris: 🔗[Adicionar sua empresa](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Começar
+
+### 📚 Documentação
+
+Toda a documentação 🔗[Documentação](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Download
+
+Todas as versões de release e binárias 🔗[Download](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Compilar
+
+Veja como compilar 🔗[Compilação](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Instalar
+
+Veja como instalar e implantar 🔗[Instalação e implantação](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Componentes
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris fornece suporte para Spark/Flink para ler dados armazenados no Doris através do Connector e também suporta escrever dados no Doris através do Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Comunidade e suporte
+
+### 📤 Inscrever-se nas listas de correio
+
+A lista de correio é a forma mais reconhecida de comunicação na comunidade Apache. Veja como 🔗[Inscrever-se nas listas de correio](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Relatar problemas ou enviar Pull Request
+
+Se você tiver alguma dúvida, sinta-se à vontade para apresentar um 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) ou publicá-lo em 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) e corrigi-lo enviando um 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Como contribuir
+
+Acolhemos suas sugestões, comentários (incluindo críticas), comentários e contribuições. Veja 🔗[Como contribuir](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) e 🔗[Guia de envio de código](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Propostas de melhoria do Doris (DSIP)
+
+🔗[Proposta de melhoria do Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) pode ser pensada como **Uma coleção de documentos de design para todas as atualizações ou melhorias principais de recursos**.
+
+### 🔑 Especificação de codificação Backend C++
+🔗 [Especificação de codificação Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) deve ser rigorosamente seguida, o que nos ajudará a alcançar melhor qualidade de código.
+
+## 💬 Entre em contato conosco
+
+Entre em contato conosco através da seguinte lista de correio.
+
+| Nome | Escopo | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Discussões relacionadas ao desenvolvimento | [Inscrever-se](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Cancelar inscrição](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Arquivos](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Links
+
+* Site oficial do Apache Doris - [Site](https://doris.apache.org)
+* Lista de correio de desenvolvedores - <de...@doris.apache.org>. Envie um e-mail para <de...@doris.apache.org>, siga a resposta para se inscrever na lista de correio.
+* Canal Slack - [Junte-se ao Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Seguir @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licença
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Nota**
+> Algumas licenças das dependências de terceiros não são compatíveis com a licença Apache 2.0. Portanto, você precisa desabilitar
+alguns recursos do Doris para estar em conformidade com a licença Apache 2.0. Para detalhes, consulte o arquivo `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/ro-RO/README.md b/docs/ro-RO/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..67db4faf284
--- /dev/null
+++ b/docs/ro-RO/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Citește în alte limbi
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](README.md) • [Русский](../ru-RU/README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris este o bază de date analitică ușor de utilizat, de înaltă performanță și în timp real bazată pe arhitectura MPP, cunoscută pentru viteza sa extremă și ușurința de utilizare. Necesită doar un timp de răspuns sub secundă pentru a returna rezultatele interogărilor sub date masive și poate suporta nu doar scenarii de interogare punctuală de concurență ridicată, ci și scenarii de analiză complexă de throughput ridicat.
+
+Toate acestea fac Apache Doris un instrument ideal pentru scenarii care includ analiza rapoartelor, interogarea ad-hoc, depozitul de date unificat și accelerarea interogărilor lacului de date. Pe Apache Doris, utilizatorii pot construi diverse aplicații, cum ar fi analiza comportamentului utilizatorilor, platforma de testare AB, analiza recuperării jurnalelor, analiza profilului utilizatorului și analiza comenzilor.
+
+🎉 Consultați 🔗[Toate versiunile](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), unde veți găsi un rezumat cronologic al versiunilor Apache Doris lansate în ultimul an.
+
+👀 Explorați 🔗[Site-ul oficial](https://doris.apache.org/) pentru a descoperi în detaliu caracteristicile principale, blogurile și cazurile de utilizare ale Apache Doris.
+
+## 📈 Scenarii de utilizare
+
+După cum se arată în figura de mai jos, după diverse integrări și procesări de date, sursele de date sunt de obicei stocate în depozitul de date în timp real Apache Doris și lacul de date offline sau depozitul de date (în Apache Hive, Apache Iceberg sau Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris este utilizat pe scară largă în următoarele scenarii:
+
+- **Analiza datelor în timp real**:
+
+ - **Raportare și luare de decizii în timp real**: Doris oferă rapoarte și panouri actualizate în timp real pentru utilizarea întreprinderilor atât interne, cât și externe, susținând luarea de decizii în timp real în procesele automatizate.
+
+ - **Analiza ad-hoc**: Doris oferă capacități de analiză multidimensională a datelor, permițând analize rapide de business intelligence și interogări ad-hoc pentru a ajuta utilizatorii să descopere rapid informații din date complexe.
+
+ - **Profilarea utilizatorilor și analiza comportamentului**: Doris poate analiza comportamentele utilizatorilor, cum ar fi participarea, retenția și conversia, în timp ce sprijină, de asemenea, scenarii precum informațiile despre populație și selecția grupului pentru analiza comportamentului.
+
+- **Analiza lacului de date**:
+
+ - **Accelerarea interogărilor lacului de date**: Doris accelerează interogările datelor lacului de date cu motorul său eficient de interogare.
+
+ - **Analiza federată**: Doris suportă interogări federate pe mai multe surse de date, simplificând arhitectura și eliminând silozurile de date.
+
+ - **Procesarea datelor în timp real**: Doris combină capacitățile de procesare a fluxurilor de date în timp real și procesarea în loturi pentru a satisface nevoile de concurență ridicată și latență scăzută ale cerințelor de afaceri complexe.
+
+- **Observabilitate bazată pe SQL**:
+
+ - **Analiza jurnalelor și evenimentelor**: Doris permite analiza în timp real sau în loturi a jurnalelor și evenimentelor în sistemele distribuite, ajutând la identificarea problemelor și optimizarea performanței.
+
+
+## Arhitectura generală
+
+Apache Doris folosește protocolul MySQL, este foarte compatibil cu sintaxa MySQL și suportă SQL standard. Utilizatorii pot accesa Apache Doris prin diverse instrumente client și se integrează perfect cu instrumentele BI.
+
+### Arhitectura integrată de stocare și calcul
+
+Arhitectura integrată de stocare și calcul a Apache Doris este simplificată și ușor de întreținut. După cum se arată în figura de mai jos, constă doar din două tipuri de procese:
+
+- **Frontend (FE):** Responsabil în principal pentru gestionarea cererilor utilizatorilor, parsarea și planificarea interogărilor, gestionarea metadatelor și sarcinile de gestionare a nodurilor.
+
+- **Backend (BE):** Responsabil în principal pentru stocarea datelor și execuția interogărilor. Datele sunt partiționate în fragmente și stocate cu mai multe replici pe nodurile BE.
+
+
+
+<br />
+
+Într-un mediu de producție, pot fi implementate mai multe noduri FE pentru recuperarea în caz de dezastru. Fiecare nod FE menține o copie completă a metadatelor. Nodurile FE sunt împărțite în trei roluri:
+
+| Rol | Funcție |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Nodul FE Master este responsabil pentru operațiunile de citire și scriere a metadatelor. Când apar modificări ale metadatelor în Master, acestea sunt sincronizate cu nodurile Follower sau Observer prin protocolul BDB JE. |
+| Follower | Nodul Follower este responsabil pentru citirea metadatelor. Dacă nodul Master eșuează, un nod Follower poate fi selectat ca noul Master. |
+| Observer | Nodul Observer este responsabil pentru citirea metadatelor și este folosit în principal pentru a crește concurența interogărilor. Nu participă la alegerile de conducere a clusterului. |
+
+Atât procesele FE, cât și BE sunt scalabile orizontal, permițând unui singur cluster să suporte sute de mașini și zeci de petabaiți de capacitate de stocare. Procesele FE și BE folosesc un protocol de consistență pentru a asigura disponibilitatea ridicată a serviciilor și fiabilitatea ridicată a datelor. Arhitectura integrată de stocare și calcul este foarte integrată, reducând semnificativ complexitatea operațională a sistemelor distribuite.
+
+
+## Caracteristicile principale ale Apache Doris
+
+- **Disponibilitate ridicată**: În Apache Doris, atât metadatele, cât și datele sunt stocate cu mai multe replici, sincronizând jurnalele de date prin protocolul quorum. Scrierea datelor este considerată reușită odată ce majoritatea replicilor au finalizat scrierea, asigurând că clusterul rămâne disponibil chiar dacă câteva noduri eșuează. Apache Doris suportă recuperarea în caz de dezastru atât în același oraș, cât și între regiuni, permițând moduri master-slave de cluster dublu. Când u [...]
+
+- **Compatibilitate ridicată**: Apache Doris este foarte compatibil cu protocolul MySQL și suportă sintaxa SQL standard, acoperind majoritatea funcțiilor MySQL și Hive. Această compatibilitate ridicată permite utilizatorilor să migreze și să integreze fără probleme aplicațiile și instrumentele existente. Apache Doris suportă ecosistemul MySQL, permițând utilizatorilor să se conecteze la Doris folosind instrumente client MySQL pentru operațiuni și întreținere mai convenabile. De asemenea, [...]
+
+- **Depozit de date în timp real**: Pe baza Apache Doris, poate fi construit un serviciu de depozit de date în timp real. Apache Doris oferă capacități de ingestie a datelor la nivel de secundă, capturând modificări incrementale din bazele de date transacționale online upstream în Doris în câteva secunde. Folosind motoare vectorizate, arhitectura MPP și motoarele de execuție Pipeline, Doris oferă capacități de interogare a datelor sub secundă, construind astfel o platformă de depozit de [...]
+
+- **Lac de date unificat**: Apache Doris poate construi o arhitectură de lac de date unificată bazată pe surse de date externe, cum ar fi lacuri de date sau baze de date relaționale. Soluția de lac de date unificată Doris permite integrare perfectă și flux liber de date între lacuri de date și depozite de date, ajutând utilizatorii să utilizeze direct capacitățile depozitului de date pentru a rezolva problemele de analiză a datelor în lacurile de date, în timp ce valorifică pe deplin cap [...]
+
+- **Modelare flexibilă**: Apache Doris oferă diverse abordări de modelare, cum ar fi modelele de tabel larg, modelele de pre-agregare, schemele stea/fulg de zăpadă etc. În timpul importului de date, datele pot fi aplatizate în tabele largi și scrise în Doris prin motoare de calcul precum Flink sau Spark, sau datele pot fi importate direct în Doris, efectuând operațiuni de modelare a datelor prin vizualizări, vizualizări materializate sau îmbinări multi-tabel în timp real.
+
+## Prezentare generală tehnică
+
+Doris oferă o interfață SQL eficientă și este complet compatibil cu protocolul MySQL. Motorul său de interogare se bazează pe o arhitectură MPP (procesare paralelă masivă), capabilă să execute eficient interogări analitice complexe și să realizeze interogări în timp real cu latență scăzută. Prin tehnologia de stocare pe coloane pentru codificarea și comprimarea datelor, optimizează semnificativ performanța interogărilor și raportul de compresie a stocării.
+
+### Interfață
+
+Apache Doris adoptă protocolul MySQL, suportă SQL standard și este foarte compatibil cu sintaxa MySQL. Utilizatorii pot accesa Apache Doris prin diverse instrumente client și îl pot integra perfect cu instrumentele BI, inclusiv, dar fără a se limita la Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI și Apache Superset. Apache Doris poate funcționa ca sursă de date pentru orice instrumente BI care suportă protocolul MySQL.
+
+### Motor de stocare
+
+Apache Doris are un motor de stocare pe coloane, care codifică, comprimă și citește datele pe coloană. Acest lucru permite un raport de compresie a datelor foarte ridicat și reduce în mare măsură scanarea inutilă a datelor, făcând astfel un utilizare mai eficientă a resurselor IO și CPU.
+
+Apache Doris suportă diverse structuri de index pentru a minimiza scanările de date:
+
+- **Index de cheie compusă sortată**: Utilizatorii pot specifica cel mult trei coloane pentru a forma o cheie de sortare compusă. Acest lucru poate tăia eficient datele pentru a sprijini mai bine scenariile de raportare foarte concurente.
+
+- **Index Min/Max**: Acest lucru permite filtrarea eficientă a datelor în interogările de echivalență și interval de tipuri numerice.
+
+- **Index BloomFilter**: Acest lucru este foarte eficient în filtrarea de echivalență și tăierea coloanelor de cardinalitate ridicată.
+
+- **Index inversat**: Acest lucru permite căutări rapide pentru orice câmp.
+
+Apache Doris suportă o varietate de modele de date și le-a optimizat pentru diferite scenarii:
+
+- **Model de detaliu (Model de cheie duplicată):** Un model de date de detaliu proiectat pentru a satisface cerințele detaliate de stocare ale tabelelor de fapte.
+
+- **Model de cheie primară (Model de cheie unică):** Asigură chei unice; datele cu aceeași cheie sunt suprascrise, permițând actualizări ale datelor la nivel de rând.
+
+- **Model de agregare (Model de cheie de agregare):** Fuzionează coloanele de valori cu aceeași cheie, îmbunătățind semnificativ performanța prin pre-agregare.
+
+Apache Doris suportă, de asemenea, vizualizări materializate de tabel unic puternic consistente și vizualizări materializate multi-tabel actualizate asincron. Vizualizările materializate de tabel unic sunt actualizate și întreținute automat de sistem, fără a necesita intervenție manuală de la utilizatori. Vizualizările materializate multi-tabel pot fi actualizate periodic folosind programarea în cluster sau instrumente de programare externe, reducând complexitatea modelării datelor.
+
+### 🔍 Motor de interogare
+
+Apache Doris are un motor de interogare bazat pe MPP pentru execuție paralelă între noduri și în interiorul nodurilor. Suportă îmbinarea shuffle distribuită pentru tabele mari pentru a gestiona mai bine interogările complicate.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Motorul de interogare al Apache Doris este complet vectorizat, cu toate structurile de memorie așezate într-un format pe coloane. Acest lucru poate reduce în mare măsură apelurile de funcții virtuale, crește ratele de lovire a cache-ului și face un utilizare eficientă a instrucțiunilor SIMD. Apache Doris oferă o performanță de 5-10 ori mai mare în scenariile de agregare a tabelelor largi decât motoarele nevectorizate.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris folosește tehnologia de execuție adaptivă a interogărilor pentru a ajusta dinamic planul de execuție pe baza statisticilor de timp de execuție. De exemplu, poate genera un filtru de timp de execuție și îl poate împinge pe partea probei. Specific, împinge filtrele către nodul de scanare de cel mai mic nivel pe partea probei, ceea ce reduce în mare măsură cantitatea de date de procesat și crește performanța îmbinării. Filtru de timp de execuție al Apache Doris suportă In/Min/M [...]
+
+Apache Doris folosește un motor de execuție Pipeline care descompune interogările în mai multe sub-sarcini pentru execuție paralelă, valorificând pe deplin capacitățile CPU multi-core. Abordează simultan problema exploziei de fire limitând numărul de fire de interogare. Motorul de execuție Pipeline reduce copierea și partajarea datelor, optimizează operațiunile de sortare și agregare, îmbunătățind astfel semnificativ eficiența și throughput-ul interogărilor.
+
+În ceea ce privește optimizatorul, Apache Doris folosește o strategie de optimizare combinată a CBO (optimizator bazat pe cost), RBO (optimizator bazat pe reguli) și HBO (optimizator bazat pe istoric). RBO suportă plierea constantă, rescrierea subinterogărilor, împingerea predicatelor și multe altele. CBO suportă reordonarea îmbinărilor și alte optimizări. HBO recomandă planul de execuție optim pe baza informațiilor istorice despre interogări. Aceste măsuri multiple de optimizare asigură [...]
+
+
+## 🎆 De ce să alegi Apache Doris?
+
+- 🎯 **Ușor de utilizat**: Două procese, fără alte dependențe; scalare cluster online, recuperare automată a replicilor; compatibil cu protocolul MySQL și folosind SQL standard.
+
+- 🚀 **Performanță ridicată**: Performanță extrem de rapidă pentru interogări cu latență scăzută și throughput ridicat cu motor de stocare pe coloane, arhitectură MPP modernă, motor de interogare vectorizat, vizualizare materializată pre-agregată și index de date.
+
+- 🖥️ **Unificat unic**: Un singur sistem poate suporta scenarii de servire a datelor în timp real, analiză interactivă a datelor și procesare offline a datelor.
+
+- ⚛️ **Interogare federată**: Suportă interogarea federată a lacurilor de date precum Hive, Iceberg, Hudi și baze de date precum MySQL și Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Diverse metode de importare a datelor**: Suportă importul în loturi din HDFS/S3 și importul de flux din MySQL Binlog/Kafka; suportă scrierea micro-lot prin interfața HTTP și scrierea în timp real folosind Insert în JDBC.
+
+- 🚙 **Ecologie bogată**: Spark folosește Spark-Doris-Connector pentru a citi și scrie Doris; Flink-Doris-Connector permite Flink CDC să implementeze scrierea datelor exact o dată în Doris; DBT Doris Adapter este furnizat pentru a transforma datele în Doris cu DBT.
+
+## 🙌 Contribuitori
+
+**Apache Doris a absolvit cu succes incubatorul Apache și a devenit un proiect de nivel superior în iunie 2022**.
+
+Apreciem profund 🔗[contribuitorii comunității](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) pentru contribuția lor la Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Utilizatori
+
+Apache Doris are acum o bază largă de utilizatori în China și în întreaga lume, iar până astăzi, **Apache Doris este utilizat în medii de producție în mii de companii din întreaga lume.** Peste 80% din primele 50 de companii de internet din China în ceea ce privește capitalizarea pieței sau evaluarea au folosit Apache Doris de mult timp, inclusiv Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo și Ke Holdings. Este, de asemenea, utilizat pe scară lar [...]
+
+Utilizatorii Apache Doris: 🔗[Utilizatori](https://doris.apache.org/users)
+
+Adăugați logo-ul companiei dvs. pe site-ul web Apache Doris: 🔗[Adăugați compania dvs.](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Începe
+
+### 📚 Documentație
+
+Toată documentația 🔗[Documentație](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Descărcare
+
+Toate versiunile de lansare și binare 🔗[Descărcare](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Compilare
+
+Vedeți cum să compilați 🔗[Compilare](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Instalare
+
+Vedeți cum să instalați și să implementați 🔗[Instalare și implementare](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Componente
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris oferă suport pentru Spark/Flink pentru a citi datele stocate în Doris prin Connector și, de asemenea, suportă scrierea datelor în Doris prin Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Comunitate și suport
+
+### 📤 Abonare la liste de corespondență
+
+Lista de corespondență este cea mai recunoscută formă de comunicare în comunitatea Apache. Vedeți cum să 🔗[Vă abonați la liste de corespondență](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Raportarea problemelor sau trimiterea Pull Request
+
+Dacă aveți întrebări, nu ezitați să depuneți un 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) sau să îl postați în 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) și să îl reparați trimitând un 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Cum să contribuiți
+
+Bun venit sugestiile, comentariile (inclusiv critici), comentariile și contribuțiile dvs. Vedeți 🔗[Cum să contribuiți](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) și 🔗[Ghidul de trimitere a codului](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Propuneri de îmbunătățire Doris (DSIP)
+
+🔗[Propunerea de îmbunătățire Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) poate fi considerată ca **O colecție de documente de proiectare pentru toate actualizările sau îmbunătățirile majore ale funcționalităților**.
+
+### 🔑 Specificația de codare Backend C++
+🔗 [Specificația de codare Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) ar trebui urmată strict, ceea ce ne va ajuta să obținem o calitate mai bună a codului.
+
+## 💬 Contactați-ne
+
+Contactați-ne prin următoarea listă de corespondență.
+
+| Nume | Domeniu | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Discuții legate de dezvoltare | [Abonare](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Dezabonare](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Arhive](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Link-uri
+
+* Site-ul web oficial Apache Doris - [Site](https://doris.apache.org)
+* Lista de corespondență pentru dezvoltatori - <de...@doris.apache.org>. Trimiteți un e-mail la <de...@doris.apache.org>, urmați răspunsul pentru a vă abona la lista de corespondență.
+* Canalul Slack - [Alăturați-vă la Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Urmăriți @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licență
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Notă**
+> Unele licențe ale dependențelor terților nu sunt compatibile cu licența Apache 2.0. Prin urmare, trebuie să dezactivați
+unele funcții Doris pentru a fi conform cu licența Apache 2.0. Pentru detalii, consultați fișierul `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/ru-RU/README.md b/docs/ru-RU/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..2e5e290468a
--- /dev/null
+++ b/docs/ru-RU/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Читать на других языках
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](README. [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris — это простая в использовании, высокопроизводительная аналитическая база данных в реальном времени на основе архитектуры MPP, известная своей чрезвычайной скоростью и простотой использования. Она требует всего лишь субсекундного времени отклика для возврата результатов запросов при работе с массивными данными и может поддерживать не только сценарии точечных запросов с высокой параллельностью, но и сценарии сложного анализа с высокой пропускной способностью.
+
+Все это делает Apache Doris идеальным инструментом для сценариев, включающих анализ отчетов, специальные запросы, единое хранилище данных и ускорение запросов к озеру данных. На Apache Doris пользователи могут создавать различные приложения, такие как анализ поведения пользователей, платформа AB-тестирования, анализ поиска логов, анализ профиля пользователя и анализ заказов.
+
+🎉 Ознакомьтесь с 🔗[Всеми релизами](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), где вы найдете хронологическое резюме версий Apache Doris, выпущенных за последний год.
+
+👀 Изучите 🔗[Официальный веб-сайт](https://doris.apache.org/), чтобы подробно узнать об основных функциях, блогах и примерах использования Apache Doris.
+
+## 📈 Сценарии использования
+
+Как показано на рисунке ниже, после различных интеграций и обработки данных источники данных обычно хранятся в хранилище данных реального времени Apache Doris и автономном озере данных или хранилище данных (в Apache Hive, Apache Iceberg или Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris широко используется в следующих сценариях:
+
+- **Анализ данных в реальном времени**:
+
+ - **Отчетность и принятие решений в реальном времени**: Doris предоставляет обновляемые в реальном времени отчеты и панели мониторинга как для внутреннего, так и для внешнего корпоративного использования, поддерживая принятие решений в реальном времени в автоматизированных процессах.
+
+ - **Специальный анализ**: Doris предлагает возможности многомерного анализа данных, обеспечивая быстрый анализ бизнес-аналитики и специальные запросы, чтобы помочь пользователям быстро выявить инсайты из сложных данных.
+
+ - **Профилирование пользователей и анализ поведения**: Doris может анализировать поведение пользователей, такое как участие, удержание и конверсия, а также поддерживать сценарии, такие как демографические инсайты и выбор групп для анализа поведения.
+
+- **Аналитика озера данных**:
+
+ - **Ускорение запросов к озеру данных**: Doris ускоряет запросы к данным озера данных с помощью своего эффективного механизма запросов.
+
+ - **Федеративная аналитика**: Doris поддерживает федеративные запросы по нескольким источникам данных, упрощая архитектуру и устраняя изоляцию данных.
+
+ - **Обработка данных в реальном времени**: Doris объединяет возможности обработки потоков данных в реальном времени и пакетной обработки данных для удовлетворения потребностей высокой параллельности и низкой задержки сложных бизнес-требований.
+
+- **Наблюдаемость на основе SQL**:
+
+ - **Анализ логов и событий**: Doris обеспечивает анализ логов и событий в реальном времени или пакетный анализ в распределенных системах, помогая выявлять проблемы и оптимизировать производительность.
+
+
+## Общая архитектура
+
+Apache Doris использует протокол MySQL, имеет высокую совместимость с синтаксисом MySQL и поддерживает стандартный SQL. Пользователи могут получить доступ к Apache Doris через различные клиентские инструменты, и он бесшовно интегрируется с инструментами BI.
+
+### Интегрированная архитектура хранения и вычислений
+
+Интегрированная архитектура хранения и вычислений Apache Doris упрощена и проста в обслуживании. Как показано на рисунке ниже, она состоит только из двух типов процессов:
+
+- **Frontend (FE):** В основном отвечает за обработку пользовательских запросов, разбор и планирование запросов, управление метаданными и задачи управления узлами.
+
+- **Backend (BE):** В основном отвечает за хранение данных и выполнение запросов. Данные разделяются на сегменты и хранятся с несколькими репликами на узлах BE.
+
+
+
+<br />
+
+В производственной среде можно развернуть несколько узлов FE для аварийного восстановления. Каждый узел FE поддерживает полную копию метаданных. Узлы FE разделены на три роли:
+
+| Роль | Функция |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Узел FE Master отвечает за операции чтения и записи метаданных. Когда изменения метаданных происходят в Master, они синхронизируются с узлами Follower или Observer через протокол BDB JE. |
+| Follower | Узел Follower отвечает за чтение метаданных. Если узел Master выходит из строя, узел Follower может быть выбран в качестве нового Master. |
+| Observer | Узел Observer отвечает за чтение метаданных и в основном используется для увеличения параллелизма запросов. Он не участвует в выборах лидера кластера. |
+
+Как процессы FE, так и BE масштабируются горизонтально, что позволяет одному кластеру поддерживать сотни машин и десятки петабайт емкости хранения. Процессы FE и BE используют протокол согласованности для обеспечения высокой доступности сервисов и высокой надежности данных. Интегрированная архитектура хранения и вычислений высоко интегрирована, значительно снижая операционную сложность распределенных систем.
+
+
+## Основные функции Apache Doris
+
+- **Высокая доступность**: В Apache Doris как метаданные, так и данные хранятся с несколькими репликами, синхронизируя журналы данных через протокол кворума. Запись данных считается успешной, как только большинство реплик завершили запись, гарантируя, что кластер остается доступным, даже если несколько узлов выходят из строя. Apache Doris поддерживает аварийное восстановление как в пределах одного города, так и между регионами, обеспечивая режимы мастер-подчиненный с двойным кластером. К [...]
+
+- **Высокая совместимость**: Apache Doris имеет высокую совместимость с протоколом MySQL и поддерживает стандартный синтаксис SQL, охватывая большинство функций MySQL и Hive. Эта высокая совместимость позволяет пользователям бесшовно мигрировать и интегрировать существующие приложения и инструменты. Apache Doris поддерживает экосистему MySQL, позволяя пользователям подключаться к Doris с помощью инструментов клиента MySQL для более удобных операций и обслуживания. Он также поддерживает с [...]
+
+- **Хранилище данных в реальном времени**: На основе Apache Doris можно построить сервис хранилища данных в реальном времени. Apache Doris предлагает возможности приема данных на уровне секунд, захватывая инкрементальные изменения из вышестоящих онлайн-транзакционных баз данных в Doris в течение секунд. Используя векторизованные движки, архитектуру MPP и движки выполнения Pipeline, Doris обеспечивает возможности запросов данных на уровне субсекунд, тем самым создавая высокопроизводительн [...]
+
+- **Единое озеро данных**: Apache Doris может построить единую архитектуру озера данных на основе внешних источников данных, таких как озера данных или реляционные базы данных. Решение единого озера данных Doris обеспечивает бесшовную интеграцию и свободный поток данных между озерами данных и хранилищами данных, помогая пользователям напрямую использовать возможности хранилища данных для решения проблем анализа данных в озерах данных, при этом полностью используя возможности управления д [...]
+
+- **Гибкое моделирование**: Apache Doris предлагает различные подходы к моделированию, такие как модели широких таблиц, модели предварительной агрегации, схемы звезды/снежинки и т. д. Во время импорта данных данные могут быть сведены в широкие таблицы и записаны в Doris через вычислительные движки, такие как Flink или Spark, или данные могут быть напрямую импортированы в Doris, выполняя операции моделирования данных через представления, материализованные представления или соединения неск [...]
+
+## Технический обзор
+
+Doris предоставляет эффективный интерфейс SQL и полностью совместим с протоколом MySQL. Его механизм запросов основан на архитектуре MPP (массово параллельная обработка), способной эффективно выполнять сложные аналитические запросы и достигать запросов в реальном времени с низкой задержкой. Благодаря технологии колоночного хранения для кодирования и сжатия данных он значительно оптимизирует производительность запросов и коэффициент сжатия хранилища.
+
+### Интерфейс
+
+Apache Doris принимает протокол MySQL, поддерживает стандартный SQL и имеет высокую совместимость с синтаксисом MySQL. Пользователи могут получить доступ к Apache Doris через различные клиентские инструменты и бесшовно интегрировать его с инструментами BI, включая, но не ограничиваясь Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI и Apache Superset. Apache Doris может работать как источник данных для любых инструментов BI, которые поддерживают протокол MySQL.
+
+### Механизм хранения
+
+Apache Doris имеет колоночный механизм хранения, который кодирует, сжимает и читает данные по столбцам. Это обеспечивает очень высокий коэффициент сжатия данных и значительно снижает ненужное сканирование данных, что делает более эффективное использование ресурсов IO и CPU.
+
+Apache Doris поддерживает различные структуры индексов для минимизации сканирования данных:
+
+- **Индекс отсортированного составного ключа**: Пользователи могут указать максимум три столбца для формирования составного ключа сортировки. Это может эффективно обрезать данные для лучшей поддержки сценариев отчетности с высокой параллельностью.
+
+- **Индекс Min/Max**: Это обеспечивает эффективную фильтрацию данных в запросах эквивалентности и диапазона числовых типов.
+
+- **Индекс BloomFilter**: Это очень эффективно при фильтрации эквивалентности и обрезке столбцов с высокой кардинальностью.
+
+- **Обратный индекс**: Это обеспечивает быстрый поиск для любого поля.
+
+Apache Doris поддерживает различные модели данных и оптимизировал их для разных сценариев:
+
+- **Модель деталей (Модель дублирующегося ключа):** Модель данных деталей, разработанная для удовлетворения детальных требований к хранению таблиц фактов.
+
+- **Модель первичного ключа (Модель уникального ключа):** Обеспечивает уникальные ключи; данные с тем же ключом перезаписываются, что позволяет обновлять данные на уровне строк.
+
+- **Модель агрегации (Модель ключа агрегации):** Объединяет столбцы значений с тем же ключом, значительно улучшая производительность за счет предварительной агрегации.
+
+Apache Doris также поддерживает строго согласованные материализованные представления с одной таблицей и асинхронно обновляемые материализованные представления с несколькими таблицами. Материализованные представления с одной таблицей автоматически обновляются и поддерживаются системой, не требуя ручного вмешательства пользователей. Материализованные представления с несколькими таблицами могут периодически обновляться с использованием планирования внутри кластера или внешних инструментов п [...]
+
+### 🔍 Механизм запросов
+
+Apache Doris имеет механизм запросов на основе MPP для параллельного выполнения между узлами и внутри узлов. Он поддерживает распределенное перемешивание соединений для больших таблиц для лучшей обработки сложных запросов.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Механизм запросов Apache Doris полностью векторизован, со всеми структурами памяти, расположенными в колоночном формате. Это может значительно уменьшить виртуальные вызовы функций, увеличить частоту попаданий в кэш и эффективно использовать инструкции SIMD. Apache Doris обеспечивает производительность в 5-10 раз выше в сценариях агрегации широких таблиц по сравнению с невекторизованными механизмами.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris использует технологию адаптивного выполнения запросов для динамической корректировки плана выполнения на основе статистики времени выполнения. Например, он может генерировать фильтр времени выполнения и передавать его на сторону зонда. Конкретно, он передает фильтры на узел сканирования самого низкого уровня на стороне зонда, что значительно уменьшает объем данных для обработки и увеличивает производительность соединения. Фильтр времени выполнения Apache Doris поддерживает I [...]
+
+Apache Doris использует механизм выполнения Pipeline, который разбивает запросы на несколько подзадач для параллельного выполнения, полностью используя возможности многоядерного процессора. Он одновременно решает проблему взрыва потоков, ограничивая количество потоков запросов. Механизм выполнения Pipeline уменьшает копирование и совместное использование данных, оптимизирует операции сортировки и агрегации, тем самым значительно улучшая эффективность запросов и пропускную способность.
+
+С точки зрения оптимизатора, Apache Doris использует комбинированную стратегию оптимизации CBO (оптимизатор на основе стоимости), RBO (оптимизатор на основе правил) и HBO (оптимизатор на основе истории). RBO поддерживает свертку констант, переписывание подзапросов, проталкивание предикатов и многое другое. CBO поддерживает переупорядочивание соединений и другие оптимизации. HBO рекомендует оптимальный план выполнения на основе исторической информации о запросах. Эти множественные меры оп [...]
+
+
+## 🎆 Почему выбрать Apache Doris?
+
+- 🎯 **Простота использования**: Два процесса, никаких других зависимостей; масштабирование кластера в режиме онлайн, автоматическое восстановление реплик; совместимость с протоколом MySQL и использование стандартного SQL.
+
+- 🚀 **Высокая производительность**: Чрезвычайно быстрая производительность для запросов с низкой задержкой и высокой пропускной способностью с колоночным механизмом хранения, современной архитектурой MPP, векторизованным механизмом запросов, предварительно агрегированным материализованным представлением и индексом данных.
+
+- 🖥️ **Единая система**: Одна система может поддерживать сценарии обслуживания данных в реальном времени, интерактивного анализа данных и автономной обработки данных.
+
+- ⚛️ **Федеративные запросы**: Поддерживает федеративные запросы к озерам данных, таким как Hive, Iceberg, Hudi, и базам данных, таким как MySQL и Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Различные методы импорта данных**: Поддерживает пакетный импорт из HDFS/S3 и потоковый импорт из MySQL Binlog/Kafka; поддерживает микропакетную запись через HTTP-интерфейс и запись в реальном времени с использованием Insert в JDBC.
+
+- 🚙 **Богатая экосистема**: Spark использует Spark-Doris-Connector для чтения и записи Doris; Flink-Doris-Connector позволяет Flink CDC реализовать запись данных ровно один раз в Doris; предоставляется DBT Doris Adapter для преобразования данных в Doris с помощью DBT.
+
+## 🙌 Участники
+
+**Apache Doris успешно завершил инкубатор Apache и стал проектом верхнего уровня в июне 2022 года**.
+
+Мы глубоко ценим 🔗[участников сообщества](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) за их вклад в Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Пользователи
+
+Apache Doris теперь имеет широкую пользовательскую базу в Китае и по всему миру, и на сегодняшний день **Apache Doris используется в производственных средах в тысячах компаний по всему миру.** Более 80% из 50 ведущих интернет-компаний Китая с точки зрения рыночной капитализации или оценки долгое время используют Apache Doris, включая Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo и Ke Holdings. Он также широко используется в некоторых традиционных [...]
+
+Пользователи Apache Doris: 🔗[Пользователи](https://doris.apache.org/users)
+
+Добавьте логотип вашей компании на веб-сайт Apache Doris: 🔗[Добавить вашу компанию](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Начать работу
+
+### 📚 Документация
+
+Вся документация 🔗[Документация](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Загрузка
+
+Все версии релизов и бинарные версии 🔗[Загрузка](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Компиляция
+
+См. как скомпилировать 🔗[Компиляция](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Установка
+
+См. как установить и развернуть 🔗[Установка и развертывание](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Компоненты
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris предоставляет поддержку для Spark/Flink для чтения данных, хранящихся в Doris, через Connector, а также поддерживает запись данных в Doris через Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Сообщество и поддержка
+
+### 📤 Подписка на списки рассылки
+
+Список рассылки — это наиболее признанная форма общения в сообществе Apache. См. как 🔗[Подписаться на списки рассылки](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Сообщить о проблемах или отправить Pull Request
+
+Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь создать 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) или опубликовать его в 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) и исправить, отправив 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Как внести вклад
+
+Мы приветствуем ваши предложения, комментарии (включая критические замечания), комментарии и вклады. См. 🔗[Как внести вклад](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) и 🔗[Руководство по отправке кода](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Предложения по улучшению Doris (DSIP)
+
+🔗[Предложение по улучшению Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) можно рассматривать как **Коллекцию проектных документов для всех основных обновлений или улучшений функций**.
+
+### 🔑 Спецификация кодирования Backend C++
+🔗 [Спецификация кодирования Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) должна строго соблюдаться, что поможет нам достичь лучшего качества кода.
+
+## 💬 Свяжитесь с нами
+
+Свяжитесь с нами через следующий список рассылки.
+
+| Имя | Область | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Обсуждения, связанные с разработкой | [Подписаться](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Отписаться](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Архивы](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Ссылки
+
+* Официальный веб-сайт Apache Doris - [Сайт](https://doris.apache.org)
+* Список рассылки разработчиков - <de...@doris.apache.org>. Отправьте письмо на <de...@doris.apache.org>, следуйте ответу, чтобы подписаться на список рассылки.
+* Канал Slack - [Присоединиться к Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Подписаться на @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Лицензия
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Примечание**
+> Некоторые лицензии зависимостей третьих сторон несовместимы с лицензией Apache 2.0. Поэтому вам нужно отключить
+некоторые функции Doris для соответствия лицензии Apache 2.0. Для подробностей см. файл `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/sl-SI/README.md b/docs/sl-SI/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..1fc75a9276a
--- /dev/null
+++ b/docs/sl-SI/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Preberite v drugih jezikih
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-R [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris je enostavna za uporabo, visokozmogljiva in v realnem času analitična baza podatkov, ki temelji na arhitekturi MPP, znana po svoji ekstremni hitrosti in enostavnosti uporabe. Za vračanje rezultatov poizvedb pod masivnimi podatki potrebuje le čas odziva pod sekundo in lahko podpira ne le scenarije točkovnih poizvedb z visoko sočasnostjo, temveč tudi scenarije kompleksne analize z visokim prepustom.
+
+Vse to naredi Apache Doris idealno orodje za scenarije, ki vključujejo analizo poročil, ad-hoc poizvedbe, enotno podatkovno skladišče in pospešitev poizvedb podatkovnega jezera. Na Apache Doris lahko uporabniki gradijo različne aplikacije, kot so analiza vedenja uporabnikov, platforma za testiranje AB, analiza iskanja dnevnikov, analiza profila uporabnika in analiza naročil.
+
+🎉 Oglejte si 🔗[Vse izdaje](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), kjer boste našli kronološki povzetek različic Apache Doris, izdanih v preteklem letu.
+
+👀 Raziskajte 🔗[Uradno spletno mesto](https://doris.apache.org/), da podrobno odkrijete glavne funkcije, bloge in primere uporabe Apache Doris.
+
+## 📈 Scenariji uporabe
+
+Kot je prikazano na spodnji sliki, se po različnih integracijah in obdelavi podatkov viri podatkov običajno shranijo v podatkovno skladišče v realnem času Apache Doris in offline podatkovno jezero ali podatkovno skladišče (v Apache Hive, Apache Iceberg ali Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris se pogosto uporablja v naslednjih scenarijih:
+
+- **Analiza podatkov v realnem času**:
+
+ - **Poročanje in odločanje v realnem času**: Doris zagotavlja poročila in nadzorne plošče, posodobljene v realnem času, tako za interno kot zunanjo uporabo v podjetjih, podpira odločanje v realnem času v avtomatiziranih procesih.
+
+ - **Ad-hoc analiza**: Doris ponuja zmogljivosti večdimenzionalne analize podatkov, omogoča hitro analizo poslovne inteligence in ad-hoc poizvedbe, da pomaga uporabnikom hitro odkriti vpoglede iz kompleksnih podatkov.
+
+ - **Profiliranje uporabnikov in analiza vedenja**: Doris lahko analizira vedenja uporabnikov, kot so sodelovanje, zadrževanje in konverzija, hkrati pa podpira tudi scenarije, kot so vpogledi v populacijo in izbira skupin za analizo vedenja.
+
+- **Analitika podatkovnega jezera**:
+
+ - **Pospešitev poizvedb podatkovnega jezera**: Doris pospešuje poizvedbe podatkov podatkovnega jezera s svojim učinkovitim mehanizmom poizvedb.
+
+ - **Federativna analitika**: Doris podpira federativne poizvedbe v več virih podatkov, poenostavlja arhitekturo in odpravlja podatkovne silose.
+
+ - **Obdelava podatkov v realnem času**: Doris združuje zmogljivosti obdelave tokov podatkov v realnem času in paketne obdelave podatkov za izpolnjevanje potreb visoke sočasnosti in nizke zakasnitve kompleksnih poslovnih zahtev.
+
+- **Opazovanje na osnovi SQL**:
+
+ - **Analiza dnevnikov in dogodkov**: Doris omogoča analizo dnevnikov in dogodkov v realnem času ali paketno analizo v porazdeljenih sistemih, pomaga pri identifikaciji težav in optimizaciji zmogljivosti.
+
+
+## Splošna arhitektura
+
+Apache Doris uporablja protokol MySQL, je visoko združljiv s sintakso MySQL in podpira standardni SQL. Uporabniki lahko dostopajo do Apache Doris preko različnih odjemalskih orodij in se brezhibno integrira z orodji BI.
+
+### Integrirana arhitektura shranjevanja in računanja
+
+Integrirana arhitektura shranjevanja in računanja Apache Doris je poenostavljena in enostavna za vzdrževanje. Kot je prikazano na spodnji sliki, je sestavljena le iz dveh vrst procesov:
+
+- **Frontend (FE):** Odgovoren predvsem za obravnavo zahtev uporabnikov, razčlenjevanje in načrtovanje poizvedb, upravljanje metapodatkov in naloge upravljanja vozlišč.
+
+- **Backend (BE):** Odgovoren predvsem za shranjevanje podatkov in izvajanje poizvedb. Podatki so razdeljeni na dele in shranjeni z več replikami na vozliščih BE.
+
+
+
+<br />
+
+V produkcijskem okolju je mogoče razporediti več vozlišč FE za obnovo po nesreči. Vsako vozlišče FE vzdržuje popolno kopijo metapodatkov. Vozlišča FE so razdeljena na tri vloge:
+
+| Vloga | Funkcija |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Vozlišče FE Master je odgovorno za operacije branja in pisanja metapodatkov. Ko pride do sprememb metapodatkov v Masterju, se sinhronizirajo z vozlišči Follower ali Observer preko protokola BDB JE. |
+| Follower | Vozlišče Follower je odgovorno za branje metapodatkov. Če vozlišče Master ne uspe, je mogoče izbrati vozlišče Follower kot novega Masterja. |
+| Observer | Vozlišče Observer je odgovorno za branje metapodatkov in se uporablja predvsem za povečanje sočasnosti poizvedb. Ne sodeluje pri volitvah vodstva grozda. |
+
+Tako procesi FE kot BE so horizontalno razširljivi, kar omogoča enemu grozdu podporo za stotine strojev in desetine petabajtov zmogljivosti shranjevanja. Procesi FE in BE uporabljajo protokol konsistence za zagotavljanje visoke razpoložljivosti storitev in visoke zanesljivosti podatkov. Integrirana arhitektura shranjevanja in računanja je visoko integrirana, kar znatno zmanjšuje operativno kompleksnost porazdeljenih sistemov.
+
+
+## Glavne funkcije Apache Doris
+
+- **Visoka razpoložljivost**: V Apache Doris so tako metapodatki kot podatki shranjeni z več replikami, sinhronizirajo dnevnike podatkov preko protokola quorum. Pisanje podatkov velja za uspešno, ko večina replik zaključi pisanje, kar zagotavlja, da grozd ostane na voljo tudi če nekaj vozlišč ne uspe. Apache Doris podpira obnovo po nesreči v istem mestu in med regijami, omogoča načine master-slave dvojnega grozda. Ko nekatera vozlišča doživijo napake, lahko grozd samodejno izolira okvarj [...]
+
+- **Visoka združljivost**: Apache Doris je visoko združljiv s protokolom MySQL in podpira standardno sintakso SQL, pokriva večino funkcij MySQL in Hive. Ta visoka združljivost omogoča uporabnikom brezhibno migracijo in integracijo obstoječih aplikacij in orodij. Apache Doris podpira ekosistem MySQL, kar omogoča uporabnikom povezovanje z Doris z uporabo orodij MySQL Client za bolj priročne operacije in vzdrževanje. Podpira tudi združljivost protokola MySQL za orodja za poročanje BI in oro [...]
+
+- **Podatkovno skladišče v realnem času**: Na osnovi Apache Doris je mogoče zgraditi storitev podatkovnega skladišča v realnem času. Apache Doris ponuja zmogljivosti zajemanja podatkov na ravni sekund, zajema inkrementalne spremembe iz nadrejenih spletnih transakcijskih baz podatkov v Doris v nekaj sekundah. Z izkoriščanjem vektorskih mehanizmov, arhitekture MPP in mehanizmov izvajanja Pipeline, Doris zagotavlja zmogljivosti poizvedb podatkov pod sekundo, s čimer gradi visokozmogljivo pl [...]
+
+- **Enotno podatkovno jezero**: Apache Doris lahko zgradi enotno arhitekturo podatkovnega jezera na osnovi zunanjih virov podatkov, kot so podatkovna jezera ali relacijske baze podatkov. Rešitev enotnega podatkovnega jezera Doris omogoča brezhibno integracijo in prost pretok podatkov med podatkovnimi jezeri in podatkovnimi skladišči, pomaga uporabnikom neposredno uporabljati zmogljivosti podatkovnega skladišča za reševanje problemov analize podatkov v podatkovnih jezerih, hkrati pa v cel [...]
+
+- **Prilagodljivo modeliranje**: Apache Doris ponuja različne pristope k modeliranju, kot so modeli širokih tabel, modeli predhodne agregacije, sheme zvezde/snežinke itd. Med uvozom podatkov je mogoče podatke zravnati v široke tabele in zapisati v Doris preko računskih mehanizmov, kot sta Flink ali Spark, ali pa podatke neposredno uvoziti v Doris, izvajati operacije modeliranja podatkov preko pogledov, materializiranih pogledov ali povezav več tabel v realnem času.
+
+## Tehnični pregled
+
+Doris zagotavlja učinkovit SQL vmesnik in je popolnoma združljiv s protokolom MySQL. Njegov mehanizem poizvedb temelji na arhitekturi MPP (masivno vzporedna obdelava), ki lahko učinkovito izvaja kompleksne analitične poizvedbe in dosega poizvedbe v realnem času z nizko zakasnitvijo. Preko tehnologije shranjevanja po stolpcih za kodiranje in stiskanje podatkov znatno optimizira zmogljivost poizvedb in razmerje stiskanja shranjevanja.
+
+### Vmesnik
+
+Apache Doris sprejme protokol MySQL, podpira standardni SQL in je visoko združljiv s sintakso MySQL. Uporabniki lahko dostopajo do Apache Doris preko različnih odjemalskih orodij in ga brezhibno integrirajo z orodji BI, vključno, vendar ne omejeno na Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI in Apache Superset. Apache Doris lahko deluje kot vir podatkov za katera koli orodja BI, ki podpirajo protokol MySQL.
+
+### Mehanizem shranjevanja
+
+Apache Doris ima mehanizem shranjevanja po stolpcih, ki kodira, stiska in bere podatke po stolpcih. To omogoča zelo visoko razmerje stiskanja podatkov in v veliki meri zmanjšuje nepotrebno skeniranje podatkov, s čimer učinkoviteje izkorišča vire IO in CPU.
+
+Apache Doris podpira različne strukture indeksov za zmanjšanje skeniranja podatkov:
+
+- **Indeks razvrščenega sestavljenega ključa**: Uporabniki lahko določijo največ tri stolpce za oblikovanje sestavljenega razvrstitvenega ključa. To lahko učinkovito obreže podatke za boljšo podporo scenarijem poročanja z visoko sočasnostjo.
+
+- **Indeks Min/Max**: To omogoča učinkovito filtriranje podatkov v poizvedbah enakovrednosti in obsega številskih tipov.
+
+- **Indeks BloomFilter**: To je zelo učinkovito pri filtriranju enakovrednosti in obrezovanju stolpcev z visoko kardinalnostjo.
+
+- **Obrnjeni indeks**: To omogoča hitro iskanje za poljubno polje.
+
+Apache Doris podpira različne modele podatkov in jih je optimiziral za različne scenarije:
+
+- **Model podrobnosti (Model podvojenega ključa):** Model podatkov podrobnosti, zasnovan za izpolnjevanje podrobnih zahtev shranjevanja tabel dejstev.
+
+- **Model primarnega ključa (Model edinstvenega ključa):** Zagotavlja edinstvene ključe; podatki z istim ključem se prepišejo, kar omogoča posodobitve podatkov na ravni vrstic.
+
+- **Model agregacije (Model agregacijskega ključa):** Združuje stolpce vrednosti z istim ključem, kar znatno izboljša zmogljivost preko predhodne agregacije.
+
+Apache Doris podpira tudi močno konsistentne materializirane poglede ene tabele in asinhrono osvežene materializirane poglede več tabel. Materializirani pogledi ene tabele se samodejno osvežijo in vzdržujejo s strani sistema, ne zahtevajo ročnega posredovanja uporabnikov. Materializirani pogledi več tabel se lahko periodično osvežijo z uporabo razporejanja znotraj grozda ali zunanjih orodij za razporejanje, kar zmanjšuje kompleksnost modeliranja podatkov.
+
+### 🔍 Mehanizem poizvedb
+
+Apache Doris ima mehanizem poizvedb na osnovi MPP za vzporedno izvajanje med vozlišči in znotraj vozlišč. Podpira porazdeljeno mešanje povezav za velike tabele za boljšo obravnavo zapletenih poizvedb.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Mehanizem poizvedb Apache Doris je popolnoma vektorski, z vsemi strukturami pomnilnika razporejenimi v formatu stolpcev. To lahko v veliki meri zmanjša virtualne klice funkcij, poveča stopnje zadetkov predpomnilnika in učinkovito izkorišča SIMD navodila. Apache Doris zagotavlja zmogljivost 5-10 krat višjo v scenarijih agregacije širokih tabel kot nevektorski mehanizmi.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris uporablja tehnologijo prilagodljivega izvajanja poizvedb za dinamično prilagajanje načrta izvajanja na osnovi statistik časa izvajanja. Na primer, lahko ustvari filter časa izvajanja in ga potisne na stran sonda. Specifično, potisne filtre na vozlišče skeniranja najnižje ravni na strani sonda, kar v veliki meri zmanjšuje količino podatkov za obdelavo in povečuje zmogljivost povezave. Filter časa izvajanja Apache Doris podpira In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris uporablja mehanizem izvajanja Pipeline, ki razbije poizvedbe na več podnalog za vzporedno izvajanje, v celoti izkorišča zmogljivosti večjedrnega procesorja. Hkrati rešuje problem eksplozije niti z omejevanjem števila niti poizvedb. Mehanizem izvajanja Pipeline zmanjšuje kopiranje in deljenje podatkov, optimizira operacije razvrščanja in agregacije, s čimer znatno izboljšuje učinkovitost in prepust poizvedb.
+
+Glede optimizatorja Apache Doris uporablja kombinirano strategijo optimizacije CBO (optimizator na osnovi stroškov), RBO (optimizator na osnovi pravil) in HBO (optimizator na osnovi zgodovine). RBO podpira zlaganje konstant, prepisovanje podpoizvedb, potiskanje predikatov in več. CBO podpira preurejanje povezav in druge optimizacije. HBO priporoča optimalen načrt izvajanja na osnovi zgodovinskih informacij o poizvedbah. Te večkratne ukrepe optimizacije zagotavljajo, da Doris lahko naštej [...]
+
+
+## 🎆 Zakaj izbrati Apache Doris?
+
+- 🎯 **Enostavno za uporabo**: Dva procesa, brez drugih odvisnosti; spletno skaliranje grozda, samodejna obnova replik; združljivo s protokolom MySQL in uporaba standardnega SQL.
+
+- 🚀 **Visoka zmogljivost**: Izjemno hitra zmogljivost za poizvedbe z nizko zakasnitvijo in visokim prepustom z mehanizmom shranjevanja po stolpcih, sodobno arhitekturo MPP, vektorskim mehanizmom poizvedb, predhodno agregiranim materializiranim pogledom in indeksom podatkov.
+
+- 🖥️ **Enotno**: En sam sistem lahko podpira scenarije serviranja podatkov v realnem času, interaktivne analize podatkov in offline obdelave podatkov.
+
+- ⚛️ **Federativne poizvedbe**: Podpira federativne poizvedbe podatkovnih jezer, kot so Hive, Iceberg, Hudi, in baz podatkov, kot sta MySQL in Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Različne metode uvoza podatkov**: Podpira paketni uvoz iz HDFS/S3 in tokovni uvoz iz MySQL Binlog/Kafka; podpira mikro-paketno pisanje preko HTTP vmesnika in pisanje v realnem času z uporabo Insert v JDBC.
+
+- 🚙 **Bogat ekosistem**: Spark uporablja Spark-Doris-Connector za branje in pisanje Doris; Flink-Doris-Connector omogoča Flink CDC implementacijo točno enkratnega pisanja podatkov v Doris; DBT Doris Adapter je na voljo za transformacijo podatkov v Doris z DBT.
+
+## 🙌 Sodelavci
+
+**Apache Doris je uspešno končal Apache inkubator in postal projekt najvišje ravni junija 2022**.
+
+Globoko cenimo 🔗[sodelavce skupnosti](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) za njihov prispevek k Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Uporabniki
+
+Apache Doris ima zdaj široko bazo uporabnikov na Kitajskem in po vsem svetu, in do danes **Apache Doris uporabljajo v produkcijskih okoljih v tisočih podjetjih po vsem svetu.** Več kot 80% izmed 50 največjih internetnih podjetij na Kitajskem glede na tržno kapitalizacijo ali vrednotenje že dolgo uporablja Apache Doris, vključno z Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo in Ke Holdings. Pogosto se uporablja tudi v nekaterih tradicionalnih indu [...]
+
+Uporabniki Apache Doris: 🔗[Uporabniki](https://doris.apache.org/users)
+
+Dodajte logotip vašega podjetja na spletno mesto Apache Doris: 🔗[Dodajte vaše podjetje](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Začni
+
+### 📚 Dokumentacija
+
+Vsa dokumentacija 🔗[Dokumentacija](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Prenos
+
+Vse izdaje in binarne različice 🔗[Prenos](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Kompilacija
+
+Oglejte si, kako kompilirati 🔗[Kompilacija](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Namestitev
+
+Oglejte si, kako namestiti in razporediti 🔗[Namestitev in razporeditev](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Komponente
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris zagotavlja podporo za Spark/Flink za branje podatkov, shranjenih v Doris, preko Connector, in tudi podpira pisanje podatkov v Doris preko Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Skupnost in podpora
+
+### 📤 Naročite se na poštne sezname
+
+Poštni seznam je najbolj priznana oblika komunikacije v skupnosti Apache. Oglejte si, kako se 🔗[Naročiti na poštne sezname](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Prijavite težave ali pošljite Pull Request
+
+Če imate vprašanja, lahko brez zadržkov prijavite 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) ali ga objavite v 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) in ga popravite z oddajo 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Kako prispevati
+
+Veselimo se vaših predlogov, komentarjev (vključno s kritikami), komentarjev in prispevkov. Oglejte si 🔗[Kako prispevati](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) in 🔗[Vodnik za oddajo kode](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Predlogi za izboljšanje Doris (DSIP)
+
+🔗[Predlog za izboljšanje Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) lahko razumemo kot **Zbirko dokumentov oblikovanja za vse glavne posodobitve ali izboljšave funkcij**.
+
+### 🔑 Specifikacija kodiranja Backend C++
+🔗 [Specifikacija kodiranja Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) mora biti strogo upoštevana, kar nam bo pomagalo doseči boljšo kakovost kode.
+
+## 💬 Kontaktirajte nas
+
+Kontaktirajte nas preko naslednjega poštnega seznama.
+
+| Ime | Obseg | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Razprave v zvezi z razvojem | [Naročite se](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Odjavite se](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Arhivi](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Povezave
+
+* Uradno spletno mesto Apache Doris - [Spletno mesto](https://doris.apache.org)
+* Poštni seznam razvijalcev - <de...@doris.apache.org>. Pošljite e-pošto na <de...@doris.apache.org>, sledite odgovoru za naročanje na poštni seznam.
+* Slack kanal - [Pridružite se Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Sledite @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Licenca
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Opomba**
+> Nekatere licence odvisnosti tretjih oseb niso združljive z licenco Apache 2.0. Zato morate onemogočiti
+nekatere funkcije Doris, da bi bili v skladu z licenco Apache 2.0. Za podrobnosti glejte datoteko `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/th-TH/README.md b/docs/th-TH/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..505acbff018
--- /dev/null
+++ b/docs/th-TH/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 อ่านในภาษาอื่น
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-R [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris เป็นฐานข้อมูลวิเคราะห์ที่ใช้งานง่าย มีประสิทธิภาพสูง และแบบเรียลไทม์ที่ใช้สถาปัตยกรรม MPP เป็นที่รู้จักในด้านความเร็วสูงสุดและความง่ายในการใช้งาน ต้องการเวลาในการตอบสนองต่ำกว่าหนึ่งวินาทีเพื่อส่งคืนผลการค้นหาภายใต้ข้อมูลจำนวนมหาศาล และสามารถรองรับไม่เพียงแต่สถานการณ์การค้นหาจุดแบบพร้อมกันสูงเท่านั้น แต่ยังรวมถึงสถานการณ์การวิเคราะห์�
�ี่ซับซ้อนแบบ throughput สูงด้วย
+
+ทั้งหมดนี้ทำให้ Apache Doris เป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับสถานการณ์รวมถึงการวิเคราะห์รายงาน การค้นหา ad-hoc คลังข้อมูลแบบรวม และการเร่งความเร็วการค้นหาข้อมูลใน data lake บน Apache Doris ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ แพลตฟอร์มทดสอบ AB การวิเคราะห์การดึงข้อมูลบันทึก การวิเคราะห์โปรไฟล์ผู้ใช้ และการวิเคราะห์คำสั่งซื้อ
+
+🎉 ดู 🔗[รุ่นทั้งหมด](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release) ซึ่งคุณจะพบสรุปตามลำดับเวลาของรุ่น Apache Doris ที่เผยแพร่ในช่วงปีที่ผ่านมา
+
+👀 สำรวจ 🔗[เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ](https://doris.apache.org/) เพื่อค้นพบคุณสมบัติหลัก บล็อก และกรณีการใช้งานของ Apache Doris โดยละเอียด
+
+## 📈 สถานการณ์การใช้งาน
+
+ดังที่แสดงในรูปด้านล่าง หลังจากบูรณาการและประมวลผลข้อมูลต่างๆ แหล่งข้อมูลมักจะถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลแบบเรียลไทม์ Apache Doris และ data lake แบบออฟไลน์หรือคลังข้อมูล (ใน Apache Hive, Apache Iceberg หรือ Apache Hudi)
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris ถูกใช้อย่างแพร่หลายในสถานการณ์ต่อไปนี้:
+
+- **การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์**:
+
+ - **การรายงานและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์**: Doris จัดหารายงานและแดชบอร์ดที่อัปเดตแบบเรียลไทม์สำหรับการใช้งานองค์กรทั้งภายในและภายนอก รองรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ในกระบวนการอัตโนมัติ
+
+ - **การวิเคราะห์ Ad Hoc**: Doris เสนอความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติ ช่วยให้การวิเคราะห์ business intelligence ที่รวดเร็วและการค้นหา ad-hoc เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ค้นพบข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว
+
+ - **การสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และการวิเคราะห์พฤติกรรม**: Doris สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เช่นการมีส่วนร่วม การคงอยู่ และการแปลง ในขณะเดียวกันยังรองรับสถานการณ์เช่นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประชากรและการเลือกกลุ่มสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรม
+
+- **การวิเคราะห์ Data Lake**:
+
+ - **การเร่งความเร็วการค้นหา Data Lake**: Doris เร่งความเร็วการค้นหาข้อมูล data lake ด้วยเครื่องมือค้นหาที่มีประสิทธิภาพ
+
+ - **การวิเคราะห์แบบรวม**: Doris รองรับการค้นหาแบบรวมในแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง ทำให้สถาปัตยกรรมง่ายขึ้นและขจัด silo ข้อมูล
+
+ - **การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์**: Doris รวมความสามารถในการประมวลผลสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์และการประมวลผลแบบแบทช์เพื่อตอบสนองความต้องการของความพร้อมกันสูงและความหน่วงต่ำของความต้องการทางธุรกิจที่ซับซ้อน
+
+- **การสังเกตการณ์แบบ SQL**:
+
+ - **การวิเคราะห์บันทึกและเหตุการณ์**: Doris ช่วยให้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์หรือแบบแบทช์ของบันทึกและเหตุการณ์ในระบบแบบกระจาย ช่วยระบุปัญหาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
+
+
+## สถาปัตยกรรมโดยรวม
+
+Apache Doris ใช้โปรโตคอล MySQL มีความเข้ากันได้สูงกับไวยากรณ์ MySQL และรองรับ SQL มาตรฐาน ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Apache Doris ผ่านเครื่องมือไคลเอนต์ต่างๆ และรวมเข้ากับเครื่องมือ BI ได้อย่างราบรื่น
+
+### สถาปัตยกรรมแบบรวมการจัดเก็บและการคำนวณ
+
+สถาปัตยกรรมแบบรวมการจัดเก็บและการคำนวณของ Apache Doris ถูกทำให้เรียบง่ายและง่ายต่อการบำรุงรักษา ดังที่แสดงในรูปด้านล่าง ประกอบด้วยกระบวนการเพียงสองประเภท:
+
+- **Frontend (FE):** รับผิดชอบหลักในการจัดการคำขอของผู้ใช้ การแยกวิเคราะห์และการวางแผนการค้นหา การจัดการเมตาดาต้า และงานการจัดการโหนด
+
+- **Backend (BE):** รับผิดชอบหลักในการจัดเก็บข้อมูลและการดำเนินการค้นหา ข้อมูลถูกแบ่งเป็น shard และเก็บไว้พร้อมสำเนาหลายชุดในโหนด BE
+
+
+
+<br />
+
+ในสภาพแวดล้อมการผลิต สามารถปรับใช้โหนด FE หลายตัวเพื่อการกู้คืนจากภัยพิบัติ แต่ละโหนด FE รักษาสำเนาเต็มของเมตาดาต้า โหนด FE แบ่งออกเป็นสามบทบาท:
+
+| บทบาท | ฟังก์ชัน |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | โหนด FE Master รับผิดชอบการดำเนินการอ่านและเขียนเมตาดาต้า เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงเมตาดาต้าใน Master จะถูกซิงค์ไปยังโหนด Follower หรือ Observer ผ่านโปรโตคอล BDB JE |
+| Follower | โหนด Follower รับผิดชอบในการอ่านเมตาดาต้า หากโหนด Master ล้มเหลว สามารถเลือกโหนด Follower เป็น Master ใหม่ได้ |
+| Observer | โหนด Observer รับผิดชอบในการอ่านเมตาดาต้า และใช้หลักเพื่อเพิ่มความพร้อมกันของการค้นหา มันไม่ได้เข้าร่วมในการเลือกผู้นำคลัสเตอร์ |
+
+ทั้งกระบวนการ FE และ BE สามารถขยายได้ในแนวนอน ทำให้คลัสเตอร์เดียวสามารถรองรับเครื่องหลายร้อยเครื่องและความจุการจัดเก็บหลายสิบเพตาไบต์ กระบวนการ FE และ BE ใช้โปรโตคอลความสอดคล้องเพื่อให้แน่ใจว่ามีความพร้อมใช้งานสูงของบริการและความน่าเชื่อถือสูงของข้อมูล สถาปัตยกรรมแบบรวมการจัดเก็บและการคำนวณมีการรวมกันสูง ลดความซับซ้อนในการดำเนินงานของระบบแบบกร�
�จายอย่างมาก
+
+
+## คุณสมบัติหลักของ Apache Doris
+
+- **ความพร้อมใช้งานสูง**: ใน Apache Doris ทั้งเมตาดาต้าและข้อมูลถูกเก็บไว้พร้อมสำเนาหลายชุด ซิงค์บันทึกข้อมูลผ่านโปรโตคอล quorum การเขียนข้อมูลถือว่าสำเร็จเมื่อสำเนาส่วนใหญ่เสร็จสิ้นการเขียน ทำให้แน่ใจว่าคลัสเตอร์ยังคงใช้งานได้แม้ว่าโหนดบางโหนดจะล้มเหลว Apache Doris รองรับการกู้คืนจากภัยพิบัติทั้งในเมืองเดียวกันและข้ามภูมิภาค ทำให้สามารถใช้โหมด master-slave แบบคลัสเตอร์ค
ู่ได้ เมื่อโหนดบางโหนดประสบปัญหาคลัสเตอร์สามารถแยกโหนดที่ผิดพลาดออกโดยอัตโนมัติ ป้องกันไม่ให้ความพร้อมใช้งานของคลัสเตอร [...]
+
+- **ความเข้ากันได้สูง**: Apache Doris มีความเข้ากันได้สูงกับโปรโตคอล MySQL และรองรับไวยากรณ์ SQL มาตรฐาน ครอบคลุมฟังก์ชัน MySQL และ Hive ส่วนใหญ่ ความเข้ากันได้สูงนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถย้ายและรวมแอปพลิเคชันและเครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น Apache Doris รองรับระบบนิเวศ MySQL ช่วยให้ผู้ใช้เชื่อมต่อ Doris โดยใช้เครื่องมือ MySQL Client เพื่อการดำเนินงานและการบำรุงรักษาที่สะดวกยิ่งขึ้น นอกจา
กนี้ยังรองรับความเข้ากันได้ของโปรโตคอล MySQL สำหรับเครื่องมือรายงาน BI และเครื่องมือส่งข้อมูล ทำให้ [...]
+
+- **คลังข้อมูลแบบเรียลไทม์**: ตาม Apache Doris สามารถสร้างบริการคลังข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ Apache Doris เสนอความสามารถในการรับข้อมูลระดับวินาที จับการเปลี่ยนแปลงแบบเพิ่มเติมจากฐานข้อมูลธุรกรรมออนไลน์ต้นน้ำไปยัง Doris ภายในไม่กี่วินาที ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือแบบเวกเตอร์ สถาปัตยกรรม MPP และเครื่องมือดำเนินการ Pipeline Doris ให้ความสามารถในการค้นหาข้อมูลต่ำกว่าหนึ่งวินาที จึงสร�
�างแพลตฟอร์มคลังข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีประสิทธิภาพสูงและความหน่วงต่ำ
+
+- **Data Lake แบบรวม**: Apache Doris สามารถสร้างสถาปัตยกรรม data lake แบบรวมตามแหล่งข้อมูลภายนอกเช่น data lake หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โซลูชัน data lake แบบรวมของ Doris ช่วยให้การรวมกันอย่างราบรื่นและการไหลของข้อมูลอิสระระหว่าง data lake และคลังข้อมูล ช่วยให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากความสามารถของคลังข้อมูลโดยตรงเพื่อแก้ปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลใน data lake ในขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากความสามารถใน�
�ารจัดการข้อมูลของ data lake อย่างเต็มที่เพื่อเพิ่มมูลค่าข้อมูล
+
+- **การสร้างแบบจำลองที่ยืดหยุ่น**: Apache Doris เสนอวิธีการสร้างแบบจำลองต่างๆ เช่น แบบจำลองตารางกว้าง แบบจำลองการรวมล่วงหน้า โครงการแบบดาว/เกล็ดหิมะ ฯลฯ ในระหว่างการนำเข้าข้อมูล ข้อมูลสามารถทำให้แบนเป็นตารางกว้างและเขียนลงใน Doris ผ่านเครื่องมือคำนวณเช่น Flink หรือ Spark หรือข้อมูลสามารถนำเข้าลงใน Doris โดยตรง ดำเนินการสร้างแบบจำลองข้อมูลผ่านมุมมอง มุมมองที่ถูกทำให้เป็�
�วัสดุ หรือการรวมหลายตารางแบบเรียลไทม์
+
+## ภาพรวมทางเทคนิค
+
+Doris ให้อินเทอร์เฟซ SQL ที่มีประสิทธิภาพและเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับโปรโตคอล MySQL เครื่องมือค้นหาของมันใช้สถาปัตยกรรม MPP (การประมวลผลแบบขนานจำนวนมาก) สามารถดำเนินการค้นหาการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและบรรลุการค้นหาแบบเรียลไทม์ที่มีความหน่วงต่ำ ผ่านเทคโนโลยีการจัดเก็บแบบคอลัมน์สำหรับการเข้ารหัสและการบีบอัดข้อมูล มันเพิ่มประสิทธิภาพก
ารทำงานของการค้นหาและอัตราการบีบอัดการจัดเก็บอย่างมาก
+
+### อินเทอร์เฟซ
+
+Apache Doris ใช้โปรโตคอล MySQL รองรับ SQL มาตรฐาน และมีความเข้ากันได้สูงกับไวยากรณ์ MySQL ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Apache Doris ผ่านเครื่องมือไคลเอนต์ต่างๆ และรวมเข้ากับเครื่องมือ BI ได้อย่างราบรื่น รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI และ Apache Superset Apache Doris สามารถทำงานเป็นแหล่งข้อมูลสำหรับเครื่องมือ BI ใดๆ ที่รองรับโปรโตคอล MySQL
+
+### เครื่องมือจัดเก็บ
+
+Apache Doris มีเครื่องมือจัดเก็บแบบคอลัมน์ ซึ่งเข้ารหัส บีบอัด และอ่านข้อมูลตามคอลัมน์ สิ่งนี้ช่วยให้อัตราการบีบอัดข้อมูลสูงมากและลดการสแกนข้อมูลที่ไม่จำเป็นอย่างมาก จึงใช้ทรัพยากร IO และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
+
+Apache Doris รองรับโครงสร้างดัชนีต่างๆ เพื่อลดการสแกนข้อมูลให้น้อยที่สุด:
+
+- **ดัชนีคีย์แบบผสมที่เรียงลำดับ**: ผู้ใช้สามารถระบุคอลัมน์ได้สูงสุดสามคอลัมน์เพื่อสร้างคีย์การเรียงลำดับแบบผสม สิ่งนี้สามารถตัดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรองรับสถานการณ์การรายงานแบบพร้อมกันสูงได้ดีขึ้น
+
+- **ดัชนี Min/Max**: สิ่งนี้ช่วยให้การกรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาความเท่าเทียมและช่วงของประเภทตัวเลข
+
+- **ดัชนี BloomFilter**: สิ่งนี้มีประสิทธิภาพมากในการกรองความเท่าเทียมและการตัดคอลัมน์ที่มีความหลากหลายสูง
+
+- **ดัชนีแบบกลับด้าน**: สิ่งนี้ช่วยให้การค้นหาอย่างรวดเร็วสำหรับฟิลด์ใดๆ
+
+Apache Doris รองรับรูปแบบข้อมูลต่างๆ และได้เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับสถานการณ์ต่างๆ:
+
+- **แบบจำลองรายละเอียด (แบบจำลองคีย์ซ้ำ):** แบบจำลองข้อมูลรายละเอียดที่ออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการการจัดเก็บรายละเอียดของตารางข้อเท็จจริง
+
+- **แบบจำลองคีย์หลัก (แบบจำลองคีย์เฉพาะ):** รับประกันคีย์เฉพาะ ข้อมูลที่มีคีย์เดียวกันจะถูกเขียนทับ ช่วยให้สามารถอัปเดตข้อมูลในระดับแถว
+
+- **แบบจำลองการรวม (แบบจำลองคีย์การรวม):** รวมคอลัมน์ค่าที่มีคีย์เดียวกัน เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมากผ่านการรวมล่วงหน้า
+
+Apache Doris ยังรองรับมุมมองที่ถูกทำให้เป็นวัสดุแบบตารางเดียวที่สอดคล้องกันอย่างมากและมุมมองที่ถูกทำให้เป็นวัสดุแบบหลายตารางที่รีเฟรชแบบอะซิงโครนัส มุมมองที่ถูกทำให้เป็นวัสดุแบบตารางเดียวจะถูกรีเฟรชและบำรุงรักษาอัตโนมัติโดยระบบ ไม่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองจากผู้ใช้ มุมมองที่ถูกทำให้เป็นวัสดุแบบหลายตารางสามารถรีเฟรชเป็นระยะโดยใช้การจัดตารางภ
ายในคลัสเตอร์หรือเครื่องมือจัดตารางภายนอก ลดความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลองข้อมูล
+
+### 🔍 เครื่องมือค้นหา
+
+Apache Doris มีเครื่องมือค้นหาที่ใช้ MPP สำหรับการดำเนินการแบบขนานระหว่างโหนดและภายในโหนด รองรับการรวม shuffle แบบกระจายสำหรับตารางขนาดใหญ่เพื่อจัดการกับการค้นหาที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+เครื่องมือค้นหาของ Apache Doris ถูกเวกเตอร์อย่างสมบูรณ์ โดยโครงสร้างหน่วยความจำทั้งหมดถูกจัดวางในรูปแบบคอลัมน์ สิ่งนี้สามารถลดการเรียกใช้ฟังก์ชันเสมือนได้อย่างมาก เพิ่มอัตราการเข้าถึงแคช และใช้คำสั่ง SIMD อย่างมีประสิทธิภาพ Apache Doris ให้ประสิทธิภาพสูงกว่า 5-10 เท่าในสถานการณ์การรวมตารางกว้างเมื่อเทียบกับเครื่องมือที่ไม่ถูกเวกเตอร์
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris ใช้เทคโนโลยีการดำเนินการค้นหาแบบปรับตัวเพื่อปรับแผนการดำเนินการแบบไดนามิกตามสถิติเวลาทำงาน ตัวอย่างเช่น มันสามารถสร้างตัวกรองเวลาทำงานและผลักไปยังด้าน probe โดยเฉพาะ มันผลักตัวกรองไปยังโหนดสแกนระดับต่ำสุดในด้าน probe ซึ่งลดปริมาณข้อมูลที่ต้องประมวลผลอย่างมากและเพิ่มประสิทธิภาพการรวม ตัวกรองเวลาทำงานของ Apache Doris รองรับ In/Min/Max/Bloom Filter
+
+Apache Doris ใช้เครื่องมือดำเนินการ Pipeline ที่แบ่งการค้นหาเป็นงานย่อยหลายงานสำหรับการดำเนินการแบบขนาน ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ CPU แบบหลายคอร์อย่างเต็มที่ มันแก้ปัญหาการระเบิดของเธรดพร้อมกันโดยจำกัดจำนวนเธรดการค้นหา เครื่องมือดำเนินการ Pipeline ลดการคัดลอกและแชร์ข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการเรียงลำดับและการรวม จึงเพิ่มประสิทธิภาพและ throughput ของการค้นหาอ
ย่างมาก
+
+ในแง่ของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ Apache Doris ใช้กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพแบบรวมของ CBO (เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพตามต้นทุน), RBO (เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพตามกฎ), และ HBO (เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพตามประวัติ) RBO รองรับการพับค่าคงที่ การเขียนใหม่การค้นหาย่อย การผลักลงของเพรดิเคต และอื่นๆ CBO รองรับการจัดลำดับใหม่ของการรวมและการเพิ่มประสิทธิภาพอื่นๆ HBO แนะนำแผ�
�การดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดตามข้อมูลการค้นหาในอดีต มาตรการการเพิ่มประสิทธิภาพหลายอย่างเหล่านี้ทำให้แน่ใจว่า Doris สามารถแ [...]
+
+
+## 🎆 ทำไมต้องเลือก Apache Doris?
+
+- 🎯 **ใช้งานง่าย**: สองกระบวนการ ไม่มี dependencies อื่นๆ การขยายคลัสเตอร์ออนไลน์ การกู้คืนสำเนาอัตโนมัติ เข้ากันได้กับโปรโตคอล MySQL และใช้ SQL มาตรฐาน
+
+- 🚀 **ประสิทธิภาพสูง**: ประสิทธิภาพที่รวดเร็วมากสำหรับการค้นหาที่มีความหน่วงต่ำและ throughput สูงด้วยเครื่องมือจัดเก็บแบบคอลัมน์ สถาปัตยกรรม MPP ที่ทันสมัย เครื่องมือค้นหาแบบเวกเตอร์ มุมมองที่ถูกทำให้เป็นวัสดุแบบรวมล่วงหน้า และดัชนีข้อมูล
+
+- 🖥️ **รวมเป็นหนึ่งเดียว**: ระบบเดียวสามารถรองรับสถานการณ์การให้บริการข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบโต้ตอบ และการประมวลผลข้อมูลออฟไลน์
+
+- ⚛️ **การค้นหาแบบรวม**: รองรับการค้นหาแบบรวมของ data lake เช่น Hive, Iceberg, Hudi และฐานข้อมูลเช่น MySQL และ Elasticsearch
+
+- ⏩ **วิธีการนำเข้าข้อมูลต่างๆ**: รองรับการนำเข้าแบบแบทช์จาก HDFS/S3 และการนำเข้าแบบสตรีมจาก MySQL Binlog/Kafka รองรับการเขียนแบบ micro-batch ผ่านอินเทอร์เฟซ HTTP และการเขียนแบบเรียลไทม์โดยใช้ Insert ใน JDBC
+
+- 🚙 **ระบบนิเวศที่อุดมสมบูรณ์**: Spark ใช้ Spark-Doris-Connector เพื่ออ่านและเขียน Doris Flink-Doris-Connector ช่วยให้ Flink CDC ดำเนินการเขียนข้อมูล exactly-once ไปยัง Doris DBT Doris Adapter มีให้เพื่อแปลงข้อมูลใน Doris ด้วย DBT
+
+## 🙌 ผู้มีส่วนร่วม
+
+**Apache Doris สำเร็จการศึกษาจาก Apache incubator อย่างสำเร็จและกลายเป็นโครงการระดับสูงสุดในเดือนมิถุนายน 2022**
+
+เราขอขอบคุณ 🔗[ผู้มีส่วนร่วมในชุมชน](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) อย่างลึกซึ้งสำหรับการมีส่วนร่วมของพวกเขาใน Apache Doris
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 ผู้ใช้
+
+Apache Doris ตอนนี้มีฐานผู้ใช้ที่กว้างขวางในจีนและทั่วโลก และจนถึงวันนี้ **Apache Doris ถูกใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตในหลายพันบริษัททั่วโลก** มากกว่า 80% ของ 50 บริษัทอินเทอร์เน็ตชั้นนำในจีนในแง่ของมูลค่าตลาดหรือการประเมินมูลค่าได้ใช้ Apache Doris มาเป็นเวลานาน รวมถึง Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo และ Ke Holdings นอกจากนี้ยังถูกใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมดั้งเดิมบางอย่างเช่นการเง�
�น พลังงาน การผลิต และโทรคมนาคม
+
+ผู้ใช้ของ Apache Doris: 🔗[ผู้ใช้](https://doris.apache.org/users)
+
+เพิ่มโลโก้บริษัทของคุณที่เว็บไซต์ Apache Doris: 🔗[เพิ่มบริษัทของคุณ](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 เริ่มต้น
+
+### 📚 เอกสาร
+
+เอกสารทั้งหมด 🔗[เอกสาร](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ ดาวน์โหลด
+
+รุ่นการเผยแพร่และไบนารีทั้งหมด 🔗[ดาวน์โหลด](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ คอมไพล์
+
+ดูวิธีคอมไพล์ 🔗[การคอมไพล์](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 ติดตั้ง
+
+ดูวิธีติดตั้งและปรับใช้ 🔗[การติดตั้งและการปรับใช้](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 ส่วนประกอบ
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris ให้การสนับสนุนสำหรับ Spark/Flink เพื่ออ่านข้อมูลที่เก็บไว้ใน Doris ผ่าน Connector และยังรองรับการเขียนข้อมูลไปยัง Doris ผ่าน Connector
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 ชุมชนและการสนับสนุน
+
+### 📤 สมัครรับจดหมายข่าว
+
+รายชื่อจดหมายเป็นรูปแบบการสื่อสารที่ได้รับการยอมรับมากที่สุดในชุมชน Apache ดูวิธี 🔗[สมัครรับจดหมายข่าว](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 รายงานปัญหาหรือส่ง Pull Request
+
+หากคุณมีคำถามใดๆ อย่าลังเลที่จะยื่น 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) หรือโพสต์ใน 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) และแก้ไขโดยส่ง 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 วิธีมีส่วนร่วม
+
+เรายินดีต้อนรับข้อเสนอแนะ ความคิดเห็น (รวมถึงการวิจารณ์) ความคิดเห็น และการมีส่วนร่วมของคุณ ดู 🔗[วิธีมีส่วนร่วม](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) และ 🔗[คู่มือการส่งโค้ด](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ ข้อเสนอการปรับปรุง Doris (DSIP)
+
+🔗[ข้อเสนอการปรับปรุง Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) สามารถคิดได้ว่าเป็น **คอลเลกชันของเอกสารการออกแบบสำหรับการอัปเดตหรือการปรับปรุงคุณสมบัติหลักทั้งหมด**
+
+### 🔑 ข้อกำหนดการเขียนโค้ด Backend C++
+🔗 [ข้อกำหนดการเขียนโค้ด Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) ควรปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัด ซึ่งจะช่วยให้เราบรรลุคุณภาพโค้ดที่ดีขึ้น
+
+## 💬 ติดต่อเรา
+
+ติดต่อเราผ่านรายชื่อจดหมายต่อไปนี้
+
+| ชื่อ | ขอบเขต | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | การอภิปรายที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา | [สมัครรับ](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [ยกเลิกการสมัครรับ](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [คลังเก็บ](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 ลิงก์
+
+* เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ Apache Doris - [เว็บไซต์](https://doris.apache.org)
+* รายชื่อจดหมายนักพัฒนา - <de...@doris.apache.org> ส่งอีเมลไปที่ <de...@doris.apache.org> ทำตามคำตอบเพื่อสมัครรับรายชื่อจดหมาย
+* ช่อง Slack - [เข้าร่วม Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [ติดตาม @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 ใบอนุญาต
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **หมายเหตุ**
+> ใบอนุญาตบางส่วนของ dependencies ของบุคคลที่สามไม่เข้ากันได้กับใบอนุญาต Apache 2.0 ดังนั้นคุณต้องปิดการใช้งาน
+คุณสมบัติบางอย่างของ Doris เพื่อให้สอดคล้องกับใบอนุญาต Apache 2.0 สำหรับรายละเอียด ดูไฟล์ `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/tr-TR/README.md b/docs/tr-TR/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..2b8b9f5d363
--- /dev/null
+++ b/docs/tr-TR/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Diğer dillerde okuyun
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-R [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris, MPP mimarisine dayalı, kullanımı kolay, yüksek performanslı ve gerçek zamanlı bir analitik veritabanıdır ve aşırı hızı ve kullanım kolaylığı ile bilinir. Büyük veriler altında sorgu sonuçlarını döndürmek için yalnızca saniyenin altında bir yanıt süresi gerektirir ve yalnızca yüksek eşzamanlılık nokta sorgu senaryolarını değil, aynı zamanda yüksek verimli karmaşık analiz senaryolarını da destekleyebilir.
+
+Tüm bunlar Apache Doris'i rapor analizi, ad-hoc sorgu, birleşik veri ambarı ve veri gölü sorgu hızlandırma dahil senaryolar için ideal bir araç haline getirir. Apache Doris üzerinde kullanıcılar, kullanıcı davranış analizi, AB test platformu, log alma analizi, kullanıcı profil analizi ve sipariş analizi gibi çeşitli uygulamalar oluşturabilir.
+
+🎉 🔗[Tüm sürümler](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)'i kontrol edin, burada geçen yıl yayınlanan Apache Doris sürümlerinin kronolojik bir özetini bulacaksınız.
+
+👀 Apache Doris'in temel özelliklerini, bloglarını ve kullanıcı örneklerini detaylı olarak keşfetmek için 🔗[Resmi Web Sitesi](https://doris.apache.org/)'ni keşfedin.
+
+## 📈 Kullanım Senaryoları
+
+Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, çeşitli veri entegrasyonu ve işlemeden sonra, veri kaynakları genellikle gerçek zamanlı veri ambarı Apache Doris ve çevrimdışı veri gölü veya veri ambarında (Apache Hive, Apache Iceberg veya Apache Hudi'de) saklanır.
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris aşağıdaki senaryolarda yaygın olarak kullanılır:
+
+- **Gerçek zamanlı veri analizi**:
+
+ - **Gerçek zamanlı raporlama ve karar verme**: Doris, hem iç hem de dış kurumsal kullanım için gerçek zamanlı güncellenen raporlar ve paneller sağlar ve otomatikleştirilmiş süreçlerde gerçek zamanlı karar vermeyi destekler.
+
+ - **Ad-hoc analiz**: Doris, çok boyutlu veri analizi yetenekleri sunar ve kullanıcıların karmaşık verilerden hızlı bir şekilde içgörüler keşfetmesine yardımcı olmak için hızlı iş zekası analizi ve ad-hoc sorguları mümkün kılar.
+
+ - **Kullanıcı profilleme ve davranış analizi**: Doris, katılım, tutma ve dönüşüm gibi kullanıcı davranışlarını analiz edebilir ve aynı zamanda davranış analizi için nüfus içgörüleri ve grup seçimi gibi senaryoları da destekler.
+
+- **Veri gölü analitiği**:
+
+ - **Veri gölü sorgu hızlandırma**: Doris, verimli sorgu motoru ile veri gölü veri sorgularını hızlandırır.
+
+ - **Federe analitik**: Doris, birden fazla veri kaynağında federe sorguları destekler, mimariyi basitleştirir ve veri silolarını ortadan kaldırır.
+
+ - **Gerçek zamanlı veri işleme**: Doris, yüksek eşzamanlılık ve düşük gecikme süresi karmaşık iş gereksinimlerinin ihtiyaçlarını karşılamak için gerçek zamanlı veri akışları ve toplu veri işleme yeteneklerini birleştirir.
+
+- **SQL tabanlı gözlemlenebilirlik**:
+
+ - **Log ve olay analizi**: Doris, dağıtılmış sistemlerdeki logların ve olayların gerçek zamanlı veya toplu analizini mümkün kılar, sorunları belirlemeye ve performansı optimize etmeye yardımcı olur.
+
+
+## Genel Mimari
+
+Apache Doris MySQL protokolünü kullanır, MySQL sözdizimi ile yüksek düzeyde uyumludur ve standart SQL'i destekler. Kullanıcılar çeşitli istemci araçları aracılığıyla Apache Doris'e erişebilir ve BI araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur.
+
+### Depolama-Hesaplama Entegre Mimarisi
+
+Apache Doris'in depolama-hesaplama entegre mimarisi sadeleştirilmiş ve bakımı kolaydır. Aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, yalnızca iki tür süreçten oluşur:
+
+- **Frontend (FE):** Öncelikle kullanıcı isteklerini işleme, sorgu ayrıştırma ve planlama, meta veri yönetimi ve düğüm yönetimi görevlerinden sorumludur.
+
+- **Backend (BE):** Öncelikle veri depolama ve sorgu yürütmeden sorumludur. Veriler parçalara bölünür ve BE düğümleri arasında birden fazla kopya ile saklanır.
+
+
+
+<br />
+
+Bir üretim ortamında, olağanüstü durum kurtarma için birden fazla FE düğümü dağıtılabilir. Her FE düğümü meta verilerin tam bir kopyasını tutar. FE düğümleri üç role ayrılır:
+
+| Rol | İşlev |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master düğümü meta veri okuma ve yazma işlemlerinden sorumludur. Master'da meta veri değişiklikleri meydana geldiğinde, BDB JE protokolü aracılığıyla Follower veya Observer düğümlerine senkronize edilir. |
+| Follower | Follower düğümü meta verileri okumaktan sorumludur. Master düğümü başarısız olursa, bir Follower düğümü yeni Master olarak seçilebilir. |
+| Observer | Observer düğümü meta verileri okumaktan sorumludur ve esas olarak sorgu eşzamanlılığını artırmak için kullanılır. Küme liderlik seçimlerine katılmaz. |
+
+Hem FE hem de BE süreçleri yatay olarak ölçeklenebilir, tek bir kümenin yüzlerce makineyi ve onlarca petabayt depolama kapasitesini desteklemesini sağlar. FE ve BE süreçleri, hizmetlerin yüksek kullanılabilirliğini ve verilerin yüksek güvenilirliğini sağlamak için bir tutarlılık protokolü kullanır. Depolama-hesaplama entegre mimarisi yüksek düzeyde entegre edilmiştir, dağıtılmış sistemlerin operasyonel karmaşıklığını önemli ölçüde azaltır.
+
+
+## Apache Doris'in Temel Özellikleri
+
+- **Yüksek kullanılabilirlik**: Apache Doris'te hem meta veriler hem de veriler birden fazla kopya ile saklanır, veri logları quorum protokolü aracılığıyla senkronize edilir. Veri yazma, çoğunluk kopyaları yazmayı tamamladığında başarılı kabul edilir, birkaç düğüm başarısız olsa bile kümenin kullanılabilir kalmasını sağlar. Apache Doris hem aynı şehir hem de bölgeler arası olağanüstü durum kurtarmayı destekler, çift küme ana-yedek modlarını mümkün kılar. Bazı düğümler arıza yaşadığında, [...]
+
+- **Yüksek uyumluluk**: Apache Doris MySQL protokolü ile yüksek düzeyde uyumludur ve standart SQL sözdizimini destekler, çoğu MySQL ve Hive işlevini kapsar. Bu yüksek uyumluluk, kullanıcıların mevcut uygulamaları ve araçları sorunsuz bir şekilde geçirmesine ve entegre etmesine olanak tanır. Apache Doris MySQL ekosistemini destekler, kullanıcıların daha uygun işlemler ve bakım için MySQL İstemci araçlarını kullanarak Doris'e bağlanmasını mümkün kılar. Ayrıca BI raporlama araçları ve veri [...]
+
+- **Gerçek zamanlı veri ambarı**: Apache Doris'e dayalı olarak, gerçek zamanlı bir veri ambarı hizmeti oluşturulabilir. Apache Doris saniye düzeyinde veri alma yetenekleri sunar, yukarı akış çevrimiçi işlem veritabanlarından artımlı değişiklikleri saniyeler içinde Doris'e yakalar. Vektörleştirilmiş motorlar, MPP mimarisi ve Pipeline yürütme motorlarını kullanarak, Doris saniyenin altında veri sorgu yetenekleri sağlar, böylece yüksek performanslı, düşük gecikme süreli gerçek zamanlı veri [...]
+
+- **Birleşik veri gölü**: Apache Doris, veri gölleri veya ilişkisel veritabanları gibi harici veri kaynaklarına dayalı birleşik bir veri gölü mimarisi oluşturabilir. Doris birleşik veri gölü çözümü, veri gölleri ve veri ambarları arasında sorunsuz entegrasyon ve serbest veri akışı sağlar, kullanıcıların veri göllerindeki veri analizi sorunlarını çözmek için veri ambarı yeteneklerini doğrudan kullanmasına yardımcı olurken, veri değerini artırmak için veri gölü veri yönetim yeteneklerinden [...]
+
+- **Esnek modelleme**: Apache Doris, geniş tablo modelleri, ön toplama modelleri, yıldız/kartanesi şemaları gibi çeşitli modelleme yaklaşımları sunar. Veri içe aktarma sırasında, veriler geniş tablolara düzleştirilebilir ve Flink veya Spark gibi hesaplama motorları aracılığıyla Doris'e yazılabilir veya veriler doğrudan Doris'e aktarılabilir, görünümler, materyalize edilmiş görünümler veya gerçek zamanlı çoklu tablo birleştirmeleri aracılığıyla veri modelleme işlemleri gerçekleştirilir.
+
+## Teknik genel bakış
+
+Doris verimli bir SQL arayüzü sağlar ve MySQL protokolü ile tamamen uyumludur. Sorgu motoru MPP (kitlesel paralel işleme) mimarisine dayanır, karmaşık analitik sorguları verimli bir şekilde yürütebilir ve düşük gecikme süreli gerçek zamanlı sorgulara ulaşabilir. Veri kodlama ve sıkıştırma için sütun depolama teknolojisi aracılığıyla, sorgu performansını ve depolama sıkıştırma oranını önemli ölçüde optimize eder.
+
+### Arayüz
+
+Apache Doris MySQL protokolünü benimser, standart SQL'i destekler ve MySQL sözdizimi ile yüksek düzeyde uyumludur. Kullanıcılar çeşitli istemci araçları aracılığıyla Apache Doris'e erişebilir ve Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI ve Apache Superset dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere BI araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre edebilir. Apache Doris, MySQL protokolünü destekleyen herhangi bir BI aracı için veri kaynağı olarak çalışabilir.
+
+### Depolama motoru
+
+Apache Doris'in sütun depolama motoru vardır, verileri sütun bazında kodlar, sıkıştırır ve okur. Bu, çok yüksek bir veri sıkıştırma oranı sağlar ve gereksiz veri taramasını büyük ölçüde azaltır, böylece IO ve CPU kaynaklarının daha verimli kullanılmasını sağlar.
+
+Apache Doris veri taramalarını en aza indirmek için çeşitli indeks yapılarını destekler:
+
+- **Sıralı bileşik anahtar indeksi**: Kullanıcılar en fazla üç sütun belirterek bileşik bir sıralama anahtarı oluşturabilir. Bu, yüksek eşzamanlı raporlama senaryolarını daha iyi desteklemek için verileri etkili bir şekilde budayabilir.
+
+- **Min/Max indeksi**: Bu, sayısal türlerin eşdeğerlik ve aralık sorgularında etkili veri filtreleme sağlar.
+
+- **BloomFilter indeksi**: Bu, yüksek kardinaliteli sütunların eşdeğerlik filtrelemesi ve budamasında çok etkilidir.
+
+- **Ters indeks**: Bu, herhangi bir alan için hızlı arama sağlar.
+
+Apache Doris çeşitli veri modellerini destekler ve bunları farklı senaryolar için optimize etmiştir:
+
+- **Detay modeli (Yinelenen anahtar modeli):** Gerçek tabloların detaylı depolama gereksinimlerini karşılamak için tasarlanmış bir detay veri modeli.
+
+- **Birincil anahtar modeli (Benzersiz anahtar modeli):** Benzersiz anahtarları garanti eder; aynı anahtara sahip veriler üzerine yazılır, satır düzeyinde veri güncellemelerini mümkün kılar.
+
+- **Toplama modeli (Toplama anahtarı modeli):** Aynı anahtara sahip değer sütunlarını birleştirir, ön toplama yoluyla performansı önemli ölçüde artırır.
+
+Apache Doris ayrıca güçlü tutarlı tek tablo materyalize edilmiş görünümleri ve asenkron olarak yenilenen çoklu tablo materyalize edilmiş görünümleri destekler. Tek tablo materyalize edilmiş görünümler sistem tarafından otomatik olarak yenilenir ve korunur, kullanıcılardan manuel müdahale gerektirmez. Çoklu tablo materyalize edilmiş görünümler küme içi zamanlama veya harici zamanlama araçları kullanılarak periyodik olarak yenilenebilir, veri modellemenin karmaşıklığını azaltır.
+
+### 🔍 Sorgu motoru
+
+Apache Doris'in düğümler arasında ve düğümler içinde paralel yürütme için MPP tabanlı bir sorgu motoru vardır. Karmaşık sorguları daha iyi işlemek için büyük tablolar için dağıtılmış shuffle birleştirmesini destekler.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris'in sorgu motoru tamamen vektörleştirilmiştir, tüm bellek yapıları sütun formatında düzenlenmiştir. Bu, sanal fonksiyon çağrılarını büyük ölçüde azaltabilir, önbellek isabet oranlarını artırabilir ve SIMD talimatlarını verimli bir şekilde kullanabilir. Apache Doris, vektörleştirilmemiş motorlara kıyasla geniş tablo toplama senaryolarında 5-10 kat daha yüksek performans sunar.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris, çalışma zamanı istatistiklerine dayalı olarak yürütme planını dinamik olarak ayarlamak için uyarlanabilir sorgu yürütme teknolojisi kullanır. Örneğin, bir çalışma zamanı filtresi oluşturabilir ve bunu prob tarafına itebilir. Spesifik olarak, filtreleri prob tarafındaki en düşük seviye tarama düğümüne iter, bu da işlenecek veri miktarını büyük ölçüde azaltır ve birleştirme performansını artırır. Apache Doris'in çalışma zamanı filtresi In/Min/Max/Bloom Filter'ı destekler.
+
+Apache Doris, sorguları paralel yürütme için birden fazla alt göreve ayıran bir Pipeline yürütme motoru kullanır, çok çekirdekli CPU yeteneklerinden tam olarak yararlanır. Aynı zamanda sorgu iş parçacığı sayısını sınırlayarak iş parçacığı patlaması sorununu ele alır. Pipeline yürütme motoru veri kopyalama ve paylaşımını azaltır, sıralama ve toplama işlemlerini optimize eder, böylece sorgu verimliliğini ve iş hacmini önemli ölçüde artırır.
+
+Optimize edici açısından, Apache Doris CBO (maliyet tabanlı optimize edici), RBO (kural tabanlı optimize edici) ve HBO (tarih tabanlı optimize edici) kombinasyonu bir optimizasyon stratejisi kullanır. RBO sabit katlama, alt sorgu yeniden yazma, yüklem itme ve daha fazlasını destekler. CBO birleştirme yeniden sıralama ve diğer optimizasyonları destekler. HBO tarihsel sorgu bilgilerine dayalı olarak optimal yürütme planını önerir. Bu çoklu optimizasyon önlemleri, Doris'in çeşitli sorgu tür [...]
+
+
+## 🎆 Neden Apache Doris'i seçmelisiniz?
+
+- 🎯 **Kullanımı kolay**: İki süreç, başka bağımlılık yok; çevrimiçi küme ölçeklendirme, otomatik kopya kurtarma; MySQL protokolü ile uyumlu ve standart SQL kullanıyor.
+
+- 🚀 **Yüksek performans**: Sütun depolama motoru, modern MPP mimarisi, vektörleştirilmiş sorgu motoru, ön toplanmış materyalize edilmiş görünüm ve veri indeksi ile düşük gecikme süresi ve yüksek verimli sorgular için son derece hızlı performans.
+
+- 🖥️ **Tek birleşik**: Tek bir sistem gerçek zamanlı veri servisi, etkileşimli veri analizi ve çevrimdışı veri işleme senaryolarını destekleyebilir.
+
+- ⚛️ **Federe sorgulama**: Hive, Iceberg, Hudi gibi veri göllerinin ve MySQL ve Elasticsearch gibi veritabanlarının federe sorgularını destekler.
+
+- ⏩ **Çeşitli veri içe aktarma yöntemleri**: HDFS/S3'ten toplu içe aktarma ve MySQL Binlog/Kafka'dan akış içe aktarma destekler; HTTP arayüzü aracılığıyla mikro toplu yazma ve JDBC'de Insert kullanarak gerçek zamanlı yazma destekler.
+
+- 🚙 **Zengin ekosistem**: Spark Doris'i okumak ve yazmak için Spark-Doris-Connector kullanır; Flink-Doris-Connector, Flink CDC'nin Doris'e tam olarak bir kez veri yazmasını mümkün kılar; DBT Doris Adapter, DBT ile Doris'teki verileri dönüştürmek için sağlanır.
+
+## 🙌 Katkıda Bulunanlar
+
+**Apache Doris Apache kuluçkasından başarıyla mezun oldu ve Haziran 2022'de Üst Düzey Proje haline geldi**.
+
+Apache Doris'e katkıları için 🔗[topluluk katkıda bulunanlarına](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) derinden minnettarız.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Kullanıcılar
+
+Apache Doris artık Çin'de ve dünya çapında geniş bir kullanıcı tabanına sahip ve bugüne kadar, **Apache Doris dünya çapında binlerce şirkette üretim ortamlarında kullanılıyor.** Çin'deki piyasa değeri veya değerleme açısından ilk 50 internet şirketinin %80'inden fazlası uzun süredir Apache Doris kullanıyor, Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo ve Ke Holdings dahil. Ayrıca finans, enerji, imalat ve telekomünikasyon gibi bazı geleneksel end [...]
+
+Apache Doris kullanıcıları: 🔗[Kullanıcılar](https://doris.apache.org/users)
+
+Apache Doris Web Sitesi'ne şirket logonuzu ekleyin: 🔗[Şirketinizi ekleyin](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Başlarken
+
+### 📚 Dokümantasyon
+
+Tüm dokümantasyon 🔗[Dokümantasyon](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ İndir
+
+Tüm sürüm ve ikili sürüm 🔗[İndir](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Derle
+
+Nasıl derleneceğini görün 🔗[Derleme](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Yükle
+
+Nasıl yükleneceğini ve dağıtılacağını görün 🔗[Yükleme ve dağıtım](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Bileşenler
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris, Spark/Flink'in Connector aracılığıyla Doris'te saklanan verileri okuması için destek sağlar ve ayrıca Connector aracılığıyla Doris'e veri yazmayı da destekler.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Topluluk ve destek
+
+### 📤 Posta listelerine abone olun
+
+Posta listesi Apache topluluğunda en çok tanınan iletişim biçimidir. Nasıl 🔗[Posta listelerine abone olunacağını](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list) görün
+
+### 🙋 Sorun bildirin veya Pull Request gönderin
+
+Herhangi bir sorunuz varsa, 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) dosyası oluşturmaktan veya 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions)'da yayınlamaktan ve 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) göndererek düzeltmekten çekinmeyin
+
+### 🍻 Nasıl katkıda bulunulur
+
+Önerilerinizi, yorumlarınızı (eleştiriler dahil), yorumlarınızı ve katkılarınızı memnuniyetle karşılıyoruz. 🔗[Nasıl katkıda bulunulur](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) ve 🔗[Kod gönderme kılavuzu](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)'na bakın
+
+### ⌨️ Doris İyileştirme Önerileri (DSIP)
+
+🔗[Doris İyileştirme Önerisi (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) **Tüm önemli özellik güncellemeleri veya iyileştirmeleri için tasarım belgelerinin bir koleksiyonu** olarak düşünülebilir.
+
+### 🔑 Backend C++ Kodlama Spesifikasyonu
+🔗 [Backend C++ Kodlama Spesifikasyonu](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) kesinlikle takip edilmelidir, bu da daha iyi kod kalitesi elde etmemize yardımcı olacaktır.
+
+## 💬 Bize ulaşın
+
+Aşağıdaki posta listesi aracılığıyla bizimle iletişime geçin.
+
+| İsim | Kapsam | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Geliştirme ile ilgili tartışmalar | [Abone ol](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Abonelikten çık](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Arşivler](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Bağlantılar
+
+* Apache Doris Resmi Web Sitesi - [Site](https://doris.apache.org)
+* Geliştirici posta listesi - <de...@doris.apache.org>. Posta listesine abone olmak için <de...@doris.apache.org>'a e-posta gönderin, yanıtı takip edin.
+* Slack kanalı - [Slack'e katıl](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [@doris_apache'i takip edin](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Lisans
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Not**
+> Üçüncü taraf bağımlılıklarının bazı lisansları Apache 2.0 Lisansı ile uyumlu değildir. Bu nedenle Apache 2.0 Lisansına uyumlu olmak için
+bazı Doris özelliklerini devre dışı bırakmanız gerekir. Ayrıntılar için `thirdparty/LICENSE.txt` dosyasına bakın
+
+
diff --git a/docs/uk-UA/README.md b/docs/uk-UA/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..bf3632670d9
--- /dev/null
+++ b/docs/uk-UA/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Читати іншими мовами
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-R [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris — це проста у використанні, високопродуктивна аналітична база даних у реальному часі на основі архітектури MPP, відома своєю надзвичайною швидкістю та простотою використання. Вона потребує лише субсекундного часу відгуку для повернення результатів запитів при роботі з масивними даними і може підтримувати не лише сценарії точкових запитів з високою паралельністю, але й сценарії складного аналізу з високою пропускною здатністю.
+
+Все це робить Apache Doris ідеальним інструментом для сценаріїв, що включають аналіз звітів, спеціальні запити, єдине сховище даних і прискорення запитів до озера даних. На Apache Doris користувачі можуть створювати різні додатки, такі як аналіз поведінки користувачів, платформа AB-тестування, аналіз пошуку логів, аналіз профілю користувача та аналіз замовлень.
+
+🎉 Ознайомтеся з 🔗[Усіма релізами](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), де ви знайдете хронологічне резюме версій Apache Doris, випущених за останній рік.
+
+👀 Дослідіть 🔗[Офіційний веб-сайт](https://doris.apache.org/), щоб детально дізнатися про основні функції, блоги та приклади використання Apache Doris.
+
+## 📈 Сценарії використання
+
+Як показано на малюнку нижче, після різних інтеграцій та обробки даних джерела даних зазвичай зберігаються в сховищі даних реального часу Apache Doris та автономному озері даних або сховищі даних (в Apache Hive, Apache Iceberg або Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris широко використовується в наступних сценаріях:
+
+- **Аналіз даних у реальному часі**:
+
+ - **Звітність та прийняття рішень у реальному часі**: Doris надає оновлювані в реальному часі звіти та панелі моніторингу як для внутрішнього, так і для зовнішнього корпоративного використання, підтримуючи прийняття рішень у реальному часі в автоматизованих процесах.
+
+ - **Спеціальний аналіз**: Doris пропонує можливості багатовимірного аналізу даних, забезпечуючи швидкий аналіз бізнес-аналітики та спеціальні запити, щоб допомогти користувачам швидко виявити інсайти зі складних даних.
+
+ - **Профілювання користувачів та аналіз поведінки**: Doris може аналізувати поведінку користувачів, таку як участь, утримання та конверсія, а також підтримує сценарії, такі як демографічні інсайти та вибір груп для аналізу поведінки.
+
+- **Аналітика озера даних**:
+
+ - **Прискорення запитів до озера даних**: Doris прискорює запити до даних озера даних за допомогою свого ефективного механізму запитів.
+
+ - **Федеративна аналітика**: Doris підтримує федеративні запити по кількох джерелах даних, спрощуючи архітектуру та усуваючи ізоляцію даних.
+
+ - **Обробка даних у реальному часі**: Doris поєднує можливості обробки потоків даних у реальному часі та пакетної обробки даних для задоволення потреб високої паралельності та низької затримки складних бізнес-вимог.
+
+- **Спостережуваність на основі SQL**:
+
+ - **Аналіз логів та подій**: Doris забезпечує аналіз логів та подій у реальному часі або пакетний аналіз у розподілених системах, допомагаючи виявляти проблеми та оптимізувати продуктивність.
+
+
+## Загальна архітектура
+
+Apache Doris використовує протокол MySQL, має високу сумісність з синтаксисом MySQL і підтримує стандартний SQL. Користувачі можуть отримати доступ до Apache Doris через різні клієнтські інструменти, і він безшовно інтегрується з інструментами BI.
+
+### Інтегрована архітектура зберігання та обчислень
+
+Інтегрована архітектура зберігання та обчислень Apache Doris спрощена та проста в обслуговуванні. Як показано на малюнку нижче, вона складається лише з двох типів процесів:
+
+- **Frontend (FE):** В основному відповідає за обробку запитів користувачів, розбір та планування запитів, управління метаданими та завдання управління вузлами.
+
+- **Backend (BE):** В основному відповідає за зберігання даних та виконання запитів. Дані розділяються на сегменти та зберігаються з кількома репліками на вузлах BE.
+
+
+
+<br />
+
+У виробничому середовищі можна розгорнути кілька вузлів FE для аварійного відновлення. Кожен вузол FE підтримує повну копію метаданих. Вузли FE розділені на три ролі:
+
+| Роль | Функція |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Вузол FE Master відповідає за операції читання та запису метаданих. Коли зміни метаданих відбуваються в Master, вони синхронізуються з вузлами Follower або Observer через протокол BDB JE. |
+| Follower | Вузол Follower відповідає за читання метаданих. Якщо вузол Master виходить з ладу, вузол Follower може бути обраний як новий Master. |
+| Observer | Вузол Observer відповідає за читання метаданих і в основному використовується для збільшення паралельності запитів. Він не бере участі у виборах лідера кластера. |
+
+Як процеси FE, так і BE масштабуються горизонтально, що дозволяє одному кластеру підтримувати сотні машин і десятки петабайтів ємності зберігання. Процеси FE та BE використовують протокол узгодженості для забезпечення високої доступності сервісів та високої надійності даних. Інтегрована архітектура зберігання та обчислень високо інтегрована, значно зменшуючи операційну складність розподілених систем.
+
+
+## Основні функції Apache Doris
+
+- **Висока доступність**: В Apache Doris як метадані, так і дані зберігаються з кількома репліками, синхронізуючи журнали даних через протокол кворуму. Запис даних вважається успішним, коли більшість реплік завершили запис, гарантуючи, що кластер залишається доступним, навіть якщо кілька вузлів виходять з ладу. Apache Doris підтримує аварійне відновлення як в межах одного міста, так і між регіонами, забезпечуючи режими master-slave з подвійним кластером. Коли деякі вузли зазнають збоїв, [...]
+
+- **Висока сумісність**: Apache Doris має високу сумісність з протоколом MySQL і підтримує стандартний синтаксис SQL, охоплюючи більшість функцій MySQL та Hive. Ця висока сумісність дозволяє користувачам безшовно мігрувати та інтегрувати існуючі додатки та інструменти. Apache Doris підтримує екосистему MySQL, дозволяючи користувачам підключатися до Doris за допомогою інструментів клієнта MySQL для зручніших операцій та обслуговування. Він також підтримує сумісність протоколу MySQL для ін [...]
+
+- **Сховище даних у реальному часі**: На основі Apache Doris можна побудувати сервіс сховища даних у реальному часі. Apache Doris пропонує можливості прийому даних на рівні секунд, захоплюючи інкрементальні зміни з вищестоящих онлайн-транзакційних баз даних у Doris протягом секунд. Використовуючи векторизовані рушії, архітектуру MPP та рушії виконання Pipeline, Doris забезпечує можливості запитів даних на рівні субсекунд, тим самим створюючи високопродуктивну платформу сховища даних у ре [...]
+
+- **Єдине озеро даних**: Apache Doris може побудувати єдину архітектуру озера даних на основі зовнішніх джерел даних, таких як озера даних або реляційні бази даних. Рішення єдиного озера даних Doris забезпечує безшовну інтеграцію та вільний потік даних між озерами даних та сховищами даних, допомагаючи користувачам безпосередньо використовувати можливості сховища даних для вирішення проблем аналізу даних у озерах даних, при цьому повною мірою використовуючи можливості управління даними оз [...]
+
+- **Гнучке моделювання**: Apache Doris пропонує різні підходи до моделювання, такі як моделі широких таблиць, моделі попередньої агрегації, схеми зірки/сніжинки тощо. Під час імпорту даних дані можуть бути сплющені в широкі таблиці та записані в Doris через обчислювальні рушії, такі як Flink або Spark, або дані можуть бути безпосередньо імпортовані в Doris, виконуючи операції моделювання даних через подання, матеріалізовані подання або з'єднання кількох таблиць у реальному часі.
+
+## Технічний огляд
+
+Doris надає ефективний інтерфейс SQL і повністю сумісний з протоколом MySQL. Його механізм запитів заснований на архітектурі MPP (масово паралельна обробка), здатної ефективно виконувати складні аналітичні запити та досягати запитів у реальному часі з низькою затримкою. Завдяки технології колонкового зберігання для кодування та стиснення даних він значно оптимізує продуктивність запитів та коефіцієнт стиснення зберігання.
+
+### Інтерфейс
+
+Apache Doris приймає протокол MySQL, підтримує стандартний SQL і має високу сумісність з синтаксисом MySQL. Користувачі можуть отримати доступ до Apache Doris через різні клієнтські інструменти та безшовно інтегрувати його з інструментами BI, включаючи, але не обмежуючись Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI та Apache Superset. Apache Doris може працювати як джерело даних для будь-яких інструментів BI, які підтримують протокол MySQL.
+
+### Механізм зберігання
+
+Apache Doris має колонковий механізм зберігання, який кодує, стискає та читає дані по стовпцях. Це забезпечує дуже високий коефіцієнт стиснення даних і значно зменшує непотрібне сканування даних, що робить більш ефективне використання ресурсів IO та CPU.
+
+Apache Doris підтримує різні структури індексів для мінімізації сканування даних:
+
+- **Індекс відсортованого складеного ключа**: Користувачі можуть вказати максимум три стовпці для формування складеного ключа сортування. Це може ефективно обрізати дані для кращої підтримки сценаріїв звітності з високою паралельністю.
+
+- **Індекс Min/Max**: Це забезпечує ефективну фільтрацію даних у запитах еквівалентності та діапазону числових типів.
+
+- **Індекс BloomFilter**: Це дуже ефективно при фільтрації еквівалентності та обрізанні стовпців з високою кардинальністю.
+
+- **Зворотний індекс**: Це забезпечує швидкий пошук для будь-якого поля.
+
+Apache Doris підтримує різноманітні моделі даних і оптимізував їх для різних сценаріїв:
+
+- **Модель деталей (Модель дублюючого ключа):** Модель даних деталей, розроблена для задоволення детальних вимог до зберігання таблиць фактів.
+
+- **Модель первинного ключа (Модель унікального ключа):** Забезпечує унікальні ключі; дані з тим самим ключем перезаписуються, що дозволяє оновлювати дані на рівні рядків.
+
+- **Модель агрегації (Модель ключа агрегації):** Об'єднує стовпці значень з тим самим ключем, значно покращуючи продуктивність завдяки попередній агрегації.
+
+Apache Doris також підтримує строго узгоджені матеріалізовані подання з однією таблицею та асинхронно оновлювані матеріалізовані подання з кількома таблицями. Матеріалізовані подання з однією таблицею автоматично оновлюються та підтримуються системою, не вимагаючи ручного втручання користувачів. Матеріалізовані подання з кількома таблицями можуть періодично оновлюватися з використанням планування всередині кластера або зовнішніх інструментів планування, зменшуючи складність моделювання даних.
+
+### 🔍 Механізм запитів
+
+Apache Doris має механізм запитів на основі MPP для паралельного виконання між вузлами та всередині вузлів. Він підтримує розподілене перемішування з'єднань для великих таблиць для кращої обробки складних запитів.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Механізм запитів Apache Doris повністю векторизований, з усіма структурами пам'яті, розташованими в колонковому форматі. Це може значно зменшити віртуальні виклики функцій, збільшити частоту попадань у кеш і ефективно використовувати інструкції SIMD. Apache Doris забезпечує продуктивність у 5-10 разів вищу в сценаріях агрегації широких таблиць порівняно з невекторизованими механізмами.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris використовує технологію адаптивного виконання запитів для динамічної корекції плану виконання на основі статистики часу виконання. Наприклад, він може генерувати фільтр часу виконання та передавати його на сторону зонда. Конкретно, він передає фільтри на вузол сканування найнижчого рівня на стороні зонда, що значно зменшує обсяг даних для обробки та збільшує продуктивність з'єднання. Фільтр часу виконання Apache Doris підтримує In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris використовує механізм виконання Pipeline, який розбиває запити на кілька підзадач для паралельного виконання, повною мірою використовуючи можливості багатоядерного процесора. Він одночасно вирішує проблему вибуху потоків, обмежуючи кількість потоків запитів. Механізм виконання Pipeline зменшує копіювання та спільне використання даних, оптимізує операції сортування та агрегації, тим самим значно покращуючи ефективність запитів та пропускну здатність.
+
+З точки зору оптимізатора, Apache Doris використовує комбіновану стратегію оптимізації CBO (оптимізатор на основі вартості), RBO (оптимізатор на основі правил) та HBO (оптимізатор на основі історії). RBO підтримує згортання констант, переписування підзапитів, проштовхування предикатів та інше. CBO підтримує переупорядкування з'єднань та інші оптимізації. HBO рекомендує оптимальний план виконання на основі історичної інформації про запити. Ці множинні заходи оптимізації забезпечують, що D [...]
+
+
+## 🎆 Чому вибрати Apache Doris?
+
+- 🎯 **Простота використання**: Два процеси, жодних інших залежностей; масштабування кластера в режимі онлайн, автоматичне відновлення реплік; сумісність з протоколом MySQL та використання стандартного SQL.
+
+- 🚀 **Висока продуктивність**: Надзвичайно швидка продуктивність для запитів з низькою затримкою та високою пропускною здатністю з колонковим механізмом зберігання, сучасною архітектурою MPP, векторизованим механізмом запитів, попередньо агрегованим матеріалізованим поданням та індексом даних.
+
+- 🖥️ **Єдина система**: Одна система може підтримувати сценарії обслуговування даних у реальному часі, інтерактивного аналізу даних та автономної обробки даних.
+
+- ⚛️ **Федеративні запити**: Підтримує федеративні запити до озер даних, таких як Hive, Iceberg, Hudi, та баз даних, таких як MySQL та Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Різні методи імпорту даних**: Підтримує пакетний імпорт з HDFS/S3 та потоковий імпорт з MySQL Binlog/Kafka; підтримує мікропакетний запис через HTTP-інтерфейс та запис у реальному часі з використанням Insert у JDBC.
+
+- 🚙 **Багата екосистема**: Spark використовує Spark-Doris-Connector для читання та запису Doris; Flink-Doris-Connector дозволяє Flink CDC реалізувати запис даних рівно один раз у Doris; надається DBT Doris Adapter для перетворення даних у Doris за допомогою DBT.
+
+## 🙌 Учасники
+
+**Apache Doris успішно завершив інкубатор Apache і став проектом верхнього рівня в червні 2022 року**.
+
+Ми глибоко цінуємо 🔗[учасників спільноти](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) за їхній внесок у Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Користувачі
+
+Apache Doris тепер має широку базу користувачів у Китаї та по всьому світу, і станом на сьогодні **Apache Doris використовується у виробничих середовищах у тисячах компаній по всьому світу.** Понад 80% з 50 провідних інтернет-компаній Китаю з точки зору ринкової капіталізації або оцінки довго використовують Apache Doris, включаючи Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo та Ke Holdings. Він також широко використовується в деяких традиційних г [...]
+
+Користувачі Apache Doris: 🔗[Користувачі](https://doris.apache.org/users)
+
+Додайте логотип вашої компанії на веб-сайт Apache Doris: 🔗[Додати вашу компанію](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Почати роботу
+
+### 📚 Документація
+
+Вся документація 🔗[Документація](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Завантаження
+
+Всі версії релізів та бінарні версії 🔗[Завантаження](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Компіляція
+
+Див. як скомпілювати 🔗[Компіляція](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Встановлення
+
+Див. як встановити та розгорнути 🔗[Встановлення та розгортання](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Компоненти
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris надає підтримку для Spark/Flink для читання даних, збережених у Doris, через Connector, а також підтримує запис даних у Doris через Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Спільнота та підтримка
+
+### 📤 Підписка на списки розсилки
+
+Список розсилки — це найбільш визнана форма спілкування в спільноті Apache. Див. як 🔗[Підписатися на списки розсилки](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Повідомити про проблеми або надіслати Pull Request
+
+Якщо у вас є запитання, не соромтеся створити 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) або опублікувати його в 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) та виправити, надіславши 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Як внести внесок
+
+Ми вітаємо ваші пропозиції, коментарі (включаючи критичні зауваження), коментарі та внески. Див. 🔗[Як внести внесок](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) та 🔗[Керівництво з надсилання коду](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Пропозиції щодо покращення Doris (DSIP)
+
+🔗[Пропозиція щодо покращення Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) можна розглядати як **Колекцію проектних документів для всіх основних оновлень або покращень функцій**.
+
+### 🔑 Специфікація кодування Backend C++
+🔗 [Специфікація кодування Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) повинна суворо дотримуватися, що допоможе нам досягти кращої якості коду.
+
+## 💬 Зв'яжіться з нами
+
+Зв'яжіться з нами через наступний список розсилки.
+
+| Ім'я | Область | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Обговорення, пов'язані з розробкою | [Підписатися](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Відписатися](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Архіви](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Посилання
+
+* Офіційний веб-сайт Apache Doris - [Сайт](https://doris.apache.org)
+* Список розсилки розробників - <de...@doris.apache.org>. Надішліть лист на <de...@doris.apache.org>, дотримуйтесь відповіді, щоб підписатися на список розсилки.
+* Канал Slack - [Приєднатися до Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Підписатися на @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Ліцензія
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Примітка**
+> Деякі ліцензії залежностей третіх сторін несумісні з ліцензією Apache 2.0. Тому вам потрібно вимкнути
+деякі функції Doris для відповідності ліцензії Apache 2.0. Для деталей див. файл `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/vi-VN/README.md b/docs/vi-VN/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..ea0a129906f
--- /dev/null
+++ b/docs/vi-VN/README.md
@@ -0,0 +1,310 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 Đọc bằng các ngôn ngữ khác
+
+[العربية](../ar-SA/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [English](../../README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [Bahasa Indonesia](../id-ID/README.md) • [Italiano](../it-IT/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [Português](../pt-BR/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Русский](../ru-R [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris là một cơ sở dữ liệu phân tích dễ sử dụng, hiệu suất cao và thời gian thực dựa trên kiến trúc MPP, được biết đến với tốc độ cực nhanh và dễ sử dụng. Nó chỉ cần thời gian phản hồi dưới một giây để trả về kết quả truy vấn dưới dữ liệu khổng lồ và có thể hỗ trợ không chỉ các kịch bản truy vấn điểm đồng thời cao mà còn cả các kịch bản phân tích phức tạp thông lượng cao.
+
+Tất cả điều này làm cho Apache Doris trở thành một công cụ lý tưởng cho các kịch bản bao gồm phân tích báo cáo, truy vấn ad-hoc, kho dữ liệu thống nhất và tăng tốc truy vấn hồ dữ liệu. Trên Apache Doris, người dùng có thể xây dựng các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như phân tích hành vi người dùng, nền tảng thử nghiệm AB, phân tích truy xuất nhật ký, phân tích hồ sơ người dùng và phân tích đơn hàng.
+
+🎉 Xem 🔗[Tất cả các phiên bản](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release), nơi bạn sẽ tìm thấy tóm tắt theo thời gian của các phiên bản Apache Doris được phát hành trong năm qua.
+
+👀 Khám phá 🔗[Trang web chính thức](https://doris.apache.org/) để khám phá chi tiết các tính năng cốt lõi, blog và trường hợp sử dụng của Apache Doris.
+
+## 📈 Kịch bản sử dụng
+
+Như được hiển thị trong hình bên dưới, sau khi tích hợp và xử lý dữ liệu khác nhau, các nguồn dữ liệu thường được lưu trữ trong kho dữ liệu thời gian thực Apache Doris và hồ dữ liệu ngoại tuyến hoặc kho dữ liệu (trong Apache Hive, Apache Iceberg hoặc Apache Hudi).
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris được sử dụng rộng rãi trong các kịch bản sau:
+
+- **Phân tích dữ liệu thời gian thực**:
+
+ - **Báo cáo và ra quyết định thời gian thực**: Doris cung cấp báo cáo và bảng điều khiển được cập nhật thời gian thực cho cả sử dụng doanh nghiệp nội bộ và bên ngoài, hỗ trợ ra quyết định thời gian thực trong các quy trình tự động.
+
+ - **Phân tích ad-hoc**: Doris cung cấp khả năng phân tích dữ liệu đa chiều, cho phép phân tích trí tuệ kinh doanh nhanh chóng và truy vấn ad-hoc để giúp người dùng nhanh chóng khám phá thông tin chi tiết từ dữ liệu phức tạp.
+
+ - **Hồ sơ người dùng và phân tích hành vi**: Doris có thể phân tích hành vi người dùng như tham gia, giữ chân và chuyển đổi, đồng thời hỗ trợ các kịch bản như thông tin chi tiết về dân số và lựa chọn nhóm để phân tích hành vi.
+
+- **Phân tích hồ dữ liệu**:
+
+ - **Tăng tốc truy vấn hồ dữ liệu**: Doris tăng tốc truy vấn dữ liệu hồ dữ liệu với động cơ truy vấn hiệu quả của nó.
+
+ - **Phân tích liên kết**: Doris hỗ trợ truy vấn liên kết trên nhiều nguồn dữ liệu, đơn giản hóa kiến trúc và loại bỏ các silo dữ liệu.
+
+ - **Xử lý dữ liệu thời gian thực**: Doris kết hợp khả năng xử lý luồng dữ liệu thời gian thực và xử lý hàng loạt để đáp ứng nhu cầu đồng thời cao và độ trễ thấp của các yêu cầu kinh doanh phức tạp.
+
+- **Khả năng quan sát dựa trên SQL**:
+
+ - **Phân tích nhật ký và sự kiện**: Doris cho phép phân tích thời gian thực hoặc hàng loạt nhật ký và sự kiện trong các hệ thống phân tán, giúp xác định vấn đề và tối ưu hóa hiệu suất.
+
+
+## Kiến trúc tổng thể
+
+Apache Doris sử dụng giao thức MySQL, tương thích cao với cú pháp MySQL và hỗ trợ SQL tiêu chuẩn. Người dùng có thể truy cập Apache Doris thông qua các công cụ khách khác nhau và nó tích hợp liền mạch với các công cụ BI.
+
+### Kiến trúc tích hợp lưu trữ-tính toán
+
+Kiến trúc tích hợp lưu trữ-tính toán của Apache Doris được đơn giản hóa và dễ bảo trì. Như được hiển thị trong hình bên dưới, nó chỉ bao gồm hai loại quy trình:
+
+- **Frontend (FE):** Chủ yếu chịu trách nhiệm xử lý yêu cầu người dùng, phân tích và lập kế hoạch truy vấn, quản lý siêu dữ liệu và các tác vụ quản lý nút.
+
+- **Backend (BE):** Chủ yếu chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu và thực thi truy vấn. Dữ liệu được phân vùng thành các mảnh và được lưu trữ với nhiều bản sao trên các nút BE.
+
+
+
+<br />
+
+Trong môi trường sản xuất, nhiều nút FE có thể được triển khai để khôi phục sau thảm họa. Mỗi nút FE duy trì một bản sao đầy đủ của siêu dữ liệu. Các nút FE được chia thành ba vai trò:
+
+| Vai trò | Chức năng |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | Nút FE Master chịu trách nhiệm cho các hoạt động đọc và ghi siêu dữ liệu. Khi thay đổi siêu dữ liệu xảy ra trong Master, chúng được đồng bộ hóa với các nút Follower hoặc Observer thông qua giao thức BDB JE. |
+| Follower | Nút Follower chịu trách nhiệm đọc siêu dữ liệu. Nếu nút Master thất bại, một nút Follower có thể được chọn làm Master mới. |
+| Observer | Nút Observer chịu trách nhiệm đọc siêu dữ liệu và chủ yếu được sử dụng để tăng tính đồng thời của truy vấn. Nó không tham gia vào các cuộc bầu cử lãnh đạo cụm. |
+
+Cả quy trình FE và BE đều có thể mở rộng theo chiều ngang, cho phép một cụm duy nhất hỗ trợ hàng trăm máy và hàng chục petabyte dung lượng lưu trữ. Các quy trình FE và BE sử dụng giao thức nhất quán để đảm bảo tính khả dụng cao của dịch vụ và độ tin cậy cao của dữ liệu. Kiến trúc tích hợp lưu trữ-tính toán được tích hợp cao, giảm đáng kể độ phức tạp vận hành của các hệ thống phân tán.
+
+
+## Tính năng cốt lõi của Apache Doris
+
+- **Tính khả dụng cao**: Trong Apache Doris, cả siêu dữ liệu và dữ liệu đều được lưu trữ với nhiều bản sao, đồng bộ hóa nhật ký dữ liệu thông qua giao thức quorum. Việc ghi dữ liệu được coi là thành công khi đa số các bản sao đã hoàn thành việc ghi, đảm bảo rằng cụm vẫn khả dụng ngay cả khi một số nút thất bại. Apache Doris hỗ trợ cả khôi phục sau thảm họa trong cùng thành phố và giữa các khu vực, cho phép các chế độ chủ-tớ cụm kép. Khi một số nút gặp sự cố, cụm có thể tự động cách ly cá [...]
+
+- **Tương thích cao**: Apache Doris tương thích cao với giao thức MySQL và hỗ trợ cú pháp SQL tiêu chuẩn, bao gồm hầu hết các chức năng MySQL và Hive. Tính tương thích cao này cho phép người dùng di chuyển và tích hợp liền mạch các ứng dụng và công cụ hiện có. Apache Doris hỗ trợ hệ sinh thái MySQL, cho phép người dùng kết nối Doris bằng các công cụ MySQL Client để vận hành và bảo trì thuận tiện hơn. Nó cũng hỗ trợ tương thích giao thức MySQL cho các công cụ báo cáo BI và công cụ truyền [...]
+
+- **Kho dữ liệu thời gian thực**: Dựa trên Apache Doris, một dịch vụ kho dữ liệu thời gian thực có thể được xây dựng. Apache Doris cung cấp khả năng thu thập dữ liệu cấp giây, nắm bắt các thay đổi gia tăng từ các cơ sở dữ liệu giao dịch trực tuyến thượng nguồn vào Doris trong vòng vài giây. Tận dụng các động cơ vectơ hóa, kiến trúc MPP và động cơ thực thi Pipeline, Doris cung cấp khả năng truy vấn dữ liệu dưới một giây, do đó xây dựng một nền tảng kho dữ liệu thời gian thực hiệu suất cao [...]
+
+- **Hồ dữ liệu thống nhất**: Apache Doris có thể xây dựng kiến trúc hồ dữ liệu thống nhất dựa trên các nguồn dữ liệu bên ngoài như hồ dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ. Giải pháp hồ dữ liệu thống nhất của Doris cho phép tích hợp liền mạch và luồng dữ liệu tự do giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu, giúp người dùng sử dụng trực tiếp khả năng kho dữ liệu để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu trong hồ dữ liệu trong khi tận dụng đầy đủ khả năng quản lý dữ liệu hồ dữ liệu để tăng giá trị dữ liệu.
+
+- **Mô hình hóa linh hoạt**: Apache Doris cung cấp các phương pháp mô hình hóa khác nhau, chẳng hạn như mô hình bảng rộng, mô hình tiền tổng hợp, lược đồ sao/bông tuyết, v.v. Trong quá trình nhập dữ liệu, dữ liệu có thể được làm phẳng thành bảng rộng và ghi vào Doris thông qua các động cơ tính toán như Flink hoặc Spark, hoặc dữ liệu có thể được nhập trực tiếp vào Doris, thực hiện các hoạt động mô hình hóa dữ liệu thông qua chế độ xem, chế độ xem vật chất hóa hoặc kết hợp nhiều bảng thời [...]
+
+## Tổng quan kỹ thuật
+
+Doris cung cấp giao diện SQL hiệu quả và hoàn toàn tương thích với giao thức MySQL. Động cơ truy vấn của nó dựa trên kiến trúc MPP (xử lý song song lớn), có khả năng thực thi hiệu quả các truy vấn phân tích phức tạp và đạt được các truy vấn thời gian thực độ trễ thấp. Thông qua công nghệ lưu trữ cột cho mã hóa và nén dữ liệu, nó tối ưu hóa đáng kể hiệu suất truy vấn và tỷ lệ nén lưu trữ.
+
+### Giao diện
+
+Apache Doris áp dụng giao thức MySQL, hỗ trợ SQL tiêu chuẩn và tương thích cao với cú pháp MySQL. Người dùng có thể truy cập Apache Doris thông qua các công cụ khách khác nhau và tích hợp liền mạch với các công cụ BI, bao gồm nhưng không giới hạn ở Smartbi, DataEase, FineBI, Tableau, Power BI và Apache Superset. Apache Doris có thể hoạt động như nguồn dữ liệu cho bất kỳ công cụ BI nào hỗ trợ giao thức MySQL.
+
+### Động cơ lưu trữ
+
+Apache Doris có động cơ lưu trữ cột, mã hóa, nén và đọc dữ liệu theo cột. Điều này cho phép tỷ lệ nén dữ liệu rất cao và giảm đáng kể việc quét dữ liệu không cần thiết, do đó sử dụng hiệu quả hơn tài nguyên IO và CPU.
+
+Apache Doris hỗ trợ các cấu trúc chỉ mục khác nhau để giảm thiểu việc quét dữ liệu:
+
+- **Chỉ mục khóa hợp chất được sắp xếp**: Người dùng có thể chỉ định tối đa ba cột để tạo thành khóa sắp xếp hợp chất. Điều này có thể cắt tỉa dữ liệu hiệu quả để hỗ trợ tốt hơn các kịch bản báo cáo đồng thời cao.
+
+- **Chỉ mục Min/Max**: Điều này cho phép lọc dữ liệu hiệu quả trong các truy vấn tương đương và phạm vi của các loại số.
+
+- **Chỉ mục BloomFilter**: Điều này rất hiệu quả trong việc lọc tương đương và cắt tỉa các cột có độ lớn cao.
+
+- **Chỉ mục đảo ngược**: Điều này cho phép tìm kiếm nhanh cho bất kỳ trường nào.
+
+Apache Doris hỗ trợ nhiều mô hình dữ liệu và đã tối ưu hóa chúng cho các kịch bản khác nhau:
+
+- **Mô hình chi tiết (Mô hình khóa trùng lặp):** Mô hình dữ liệu chi tiết được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu lưu trữ chi tiết của bảng sự kiện.
+
+- **Mô hình khóa chính (Mô hình khóa duy nhất):** Đảm bảo các khóa duy nhất; dữ liệu có cùng khóa được ghi đè, cho phép cập nhật dữ liệu ở cấp hàng.
+
+- **Mô hình tổng hợp (Mô hình khóa tổng hợp):** Hợp nhất các cột giá trị có cùng khóa, cải thiện đáng kể hiệu suất thông qua tiền tổng hợp.
+
+Apache Doris cũng hỗ trợ các chế độ xem vật chất hóa bảng đơn nhất quán mạnh và các chế độ xem vật chất hóa đa bảng được làm mới không đồng bộ. Các chế độ xem vật chất hóa bảng đơn được hệ thống tự động làm mới và duy trì, không yêu cầu can thiệp thủ công từ người dùng. Các chế độ xem vật chất hóa đa bảng có thể được làm mới định kỳ bằng cách sử dụng lập lịch trong cụm hoặc công cụ lập lịch bên ngoài, giảm độ phức tạp của mô hình hóa dữ liệu.
+
+### 🔍 Động cơ truy vấn
+
+Apache Doris có động cơ truy vấn dựa trên MPP để thực thi song song giữa và trong các nút. Nó hỗ trợ kết hợp shuffle phân tán cho các bảng lớn để xử lý tốt hơn các truy vấn phức tạp.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Động cơ truy vấn của Apache Doris được vectơ hóa hoàn toàn, với tất cả các cấu trúc bộ nhớ được bố trí ở định dạng cột. Điều này có thể giảm đáng kể các cuộc gọi hàm ảo, tăng tỷ lệ trúng bộ nhớ cache và sử dụng hiệu quả các lệnh SIMD. Apache Doris cung cấp hiệu suất cao hơn 5-10 lần trong các kịch bản tổng hợp bảng rộng so với các động cơ không được vectơ hóa.
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris sử dụng công nghệ thực thi truy vấn thích ứng để điều chỉnh động kế hoạch thực thi dựa trên thống kê thời gian chạy. Ví dụ, nó có thể tạo bộ lọc thời gian chạy và đẩy nó sang phía đầu dò. Cụ thể, nó đẩy các bộ lọc đến nút quét cấp thấp nhất ở phía đầu dò, điều này giảm đáng kể lượng dữ liệu cần xử lý và tăng hiệu suất kết hợp. Bộ lọc thời gian chạy của Apache Doris hỗ trợ In/Min/Max/Bloom Filter.
+
+Apache Doris sử dụng động cơ thực thi Pipeline phân tách truy vấn thành nhiều nhiệm vụ con để thực thi song song, tận dụng đầy đủ khả năng CPU đa lõi. Nó đồng thời giải quyết vấn đề bùng nổ luồng bằng cách giới hạn số lượng luồng truy vấn. Động cơ thực thi Pipeline giảm sao chép và chia sẻ dữ liệu, tối ưu hóa các hoạt động sắp xếp và tổng hợp, do đó cải thiện đáng kể hiệu quả và thông lượng truy vấn.
+
+Về mặt tối ưu hóa, Apache Doris sử dụng chiến lược tối ưu hóa kết hợp của CBO (tối ưu hóa dựa trên chi phí), RBO (tối ưu hóa dựa trên quy tắc) và HBO (tối ưu hóa dựa trên lịch sử). RBO hỗ trợ gấp hằng số, viết lại truy vấn con, đẩy xuống vị ngữ và hơn thế nữa. CBO hỗ trợ sắp xếp lại kết hợp và các tối ưu hóa khác. HBO đề xuất kế hoạch thực thi tối ưu dựa trên thông tin truy vấn lịch sử. Các biện pháp tối ưu hóa đa dạng này đảm bảo rằng Doris có thể liệt kê các kế hoạch truy vấn hiệu suất [...]
+
+
+## 🎆 Tại sao chọn Apache Doris?
+
+- 🎯 **Dễ sử dụng**: Hai quy trình, không có phụ thuộc khác; mở rộng cụm trực tuyến, khôi phục bản sao tự động; tương thích với giao thức MySQL và sử dụng SQL tiêu chuẩn.
+
+- 🚀 **Hiệu suất cao**: Hiệu suất cực nhanh cho các truy vấn độ trễ thấp và thông lượng cao với động cơ lưu trữ cột, kiến trúc MPP hiện đại, động cơ truy vấn vectơ hóa, chế độ xem vật chất hóa tiền tổng hợp và chỉ mục dữ liệu.
+
+- 🖥️ **Thống nhất duy nhất**: Một hệ thống duy nhất có thể hỗ trợ các kịch bản phục vụ dữ liệu thời gian thực, phân tích dữ liệu tương tác và xử lý dữ liệu ngoại tuyến.
+
+- ⚛️ **Truy vấn liên kết**: Hỗ trợ truy vấn liên kết của hồ dữ liệu như Hive, Iceberg, Hudi và cơ sở dữ liệu như MySQL và Elasticsearch.
+
+- ⏩ **Nhiều phương pháp nhập dữ liệu**: Hỗ trợ nhập hàng loạt từ HDFS/S3 và nhập luồng từ MySQL Binlog/Kafka; hỗ trợ ghi micro-batch thông qua giao diện HTTP và ghi thời gian thực bằng Insert trong JDBC.
+
+- 🚙 **Hệ sinh thái phong phú**: Spark sử dụng Spark-Doris-Connector để đọc và ghi Doris; Flink-Doris-Connector cho phép Flink CDC thực hiện ghi dữ liệu chính xác một lần vào Doris; DBT Doris Adapter được cung cấp để chuyển đổi dữ liệu trong Doris với DBT.
+
+## 🙌 Người đóng góp
+
+**Apache Doris đã tốt nghiệp thành công từ lò ấp Apache và trở thành dự án cấp cao nhất vào tháng 6 năm 2022**.
+
+Chúng tôi đánh giá cao 🔗[người đóng góp cộng đồng](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) vì sự đóng góp của họ cho Apache Doris.
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 Người dùng
+
+Apache Doris hiện có cơ sở người dùng rộng lớn ở Trung Quốc và trên toàn thế giới, và tính đến ngày nay, **Apache Doris được sử dụng trong môi trường sản xuất tại hàng nghìn công ty trên toàn thế giới.** Hơn 80% trong số 50 công ty Internet hàng đầu ở Trung Quốc về vốn hóa thị trường hoặc định giá đã sử dụng Apache Doris trong thời gian dài, bao gồm Baidu, Meituan, Xiaomi, Jingdong, Bytedance, Tencent, NetEase, Kwai, Sina, 360, Mihoyo và Ke Holdings. Nó cũng được sử dụng rộng rãi trong m [...]
+
+Người dùng của Apache Doris: 🔗[Người dùng](https://doris.apache.org/users)
+
+Thêm logo công ty của bạn tại Trang web Apache Doris: 🔗[Thêm công ty của bạn](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 Bắt đầu
+
+### 📚 Tài liệu
+
+Tất cả tài liệu 🔗[Tài liệu](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ Tải xuống
+
+Tất cả phiên bản phát hành và nhị phân 🔗[Tải xuống](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ Biên dịch
+
+Xem cách biên dịch 🔗[Biên dịch](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 Cài đặt
+
+Xem cách cài đặt và triển khai 🔗[Cài đặt và triển khai](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 Thành phần
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris cung cấp hỗ trợ cho Spark/Flink để đọc dữ liệu được lưu trữ trong Doris thông qua Connector và cũng hỗ trợ ghi dữ liệu vào Doris thông qua Connector.
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 Cộng đồng và hỗ trợ
+
+### 📤 Đăng ký danh sách thư
+
+Danh sách thư là hình thức giao tiếp được công nhận nhất trong cộng đồng Apache. Xem cách 🔗[Đăng ký danh sách thư](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 Báo cáo vấn đề hoặc gửi Pull Request
+
+Nếu bạn gặp bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng tạo 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) hoặc đăng nó trong 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) và sửa nó bằng cách gửi 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls)
+
+### 🍻 Cách đóng góp
+
+Chúng tôi hoan nghênh các đề xuất, nhận xét (bao gồm cả chỉ trích), nhận xét và đóng góp của bạn. Xem 🔗[Cách đóng góp](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) và 🔗[Hướng dẫn gửi mã](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Đề xuất cải tiến Doris (DSIP)
+
+🔗[Đề xuất cải tiến Doris (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) có thể được coi là **Bộ sưu tập tài liệu thiết kế cho tất cả các cập nhật hoặc cải tiến tính năng chính**.
+
+### 🔑 Đặc tả mã hóa Backend C++
+🔗 [Đặc tả mã hóa Backend C++](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) phải được tuân thủ nghiêm ngặt, điều này sẽ giúp chúng tôi đạt được chất lượng mã tốt hơn.
+
+## 💬 Liên hệ với chúng tôi
+
+Liên hệ với chúng tôi thông qua danh sách thư sau.
+
+| Tên | Phạm vi | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | Thảo luận liên quan đến phát triển | [Đăng ký](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [Hủy đăng ký](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [Lưu trữ](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 Liên kết
+
+* Trang web chính thức Apache Doris - [Trang web](https://doris.apache.org)
+* Danh sách thư nhà phát triển - <de...@doris.apache.org>. Gửi thư đến <de...@doris.apache.org>, làm theo phản hồi để đăng ký danh sách thư.
+* Kênh Slack - [Tham gia Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [Theo dõi @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 Giấy phép
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **Lưu ý**
+> Một số giấy phép của các phụ thuộc bên thứ ba không tương thích với Giấy phép Apache 2.0. Vì vậy, bạn cần vô hiệu hóa
+một số tính năng Doris để tuân thủ Giấy phép Apache 2.0. Để biết chi tiết, tham khảo tệp `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/zh-CN/README.md b/docs/zh-CN/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..f2725b73266
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-CN/README.md
@@ -0,0 +1,309 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 阅读其他语言版本
+
+[English](../../README.md) • [简体中文](README.md) • [繁體中文](../zh-TW/README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [العربية](../ar-SA/README.md) • [Türkçe](../tr-TR/README.md) • [Tiếng Việt](../vi-VN/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Slovenšči [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w"><img src="https://img.shields.io/badge/-Slack-4A154B?style=social&logo=slack" height=25 alt="Slack"></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris 是一个基于 MPP 架构的易用、高性能、实时的分析型数据库，以其极速和易用性而闻名。它仅需亚秒级响应时间即可返回海量数据下的查询结果，不仅可以支持高并发的点查询场景，也能支持高吞吐的复杂分析场景。
+
+所有这些特性使得 Apache Doris 成为报表分析、即席查询、统一数仓构建、数据湖查询加速等场景的理想工具。在 Apache Doris 上，用户可以构建各种应用，如用户行为分析、AB 测试平台、日志检索分析、用户画像分析、订单分析等。
+
+🎉 查看 🔗[所有版本](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)，您将找到过去一年发布的 Apache Doris 版本的按时间顺序总结。
+
+👀 探索 🔗[官方网站](https://doris.apache.org/)，详细了解 Apache Doris 的核心功能、博客和用户案例。
+
+## 📈 使用场景
+
+如下图所示，经过各种数据集成和处理后，数据源通常存储在实时数据仓库 Apache Doris 和离线数据湖或数据仓库（在 Apache Hive、Apache Iceberg 或 Apache Hudi 中）中。
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris 广泛应用于以下场景：
+
+- **实时数据分析**：
+
+ - **实时报表和决策**：Doris 为内部和外部企业使用提供实时更新的报表和仪表板，支持自动化流程中的实时决策。
+
+ - **即席分析**：Doris 提供多维数据分析能力，支持快速商业智能分析和即席查询，帮助用户快速从复杂数据中挖掘洞察。
+
+ - **用户画像和行为分析**：Doris 可以分析用户行为，如参与度、留存率和转化率，同时支持人群洞察和人群选择等行为分析场景。
+
+- **数据湖分析**：
+
+ - **数据湖查询加速**：Doris 通过其高效的查询引擎加速数据湖数据查询。
+
+ - **联邦分析**：Doris 支持跨多个数据源的联邦查询，简化架构并消除数据孤岛。
+
+ - **实时数据处理**：Doris 结合实时数据流和批处理能力，满足高并发和低延迟复杂业务需求。
+
+- **基于 SQL 的可观测性**：
+
+ - **日志和事件分析**：Doris 支持对分布式系统中的日志和事件进行实时或批量分析，帮助识别问题并优化性能。
+
+
+## 整体架构
+
+Apache Doris 使用 MySQL 协议，与 MySQL 语法高度兼容，并支持标准 SQL。用户可以通过各种客户端工具访问 Apache Doris，并且它可以与 BI 工具无缝集成。
+
+### 存算一体架构
+
+Apache Doris 的存算一体架构简洁且易于维护。如下图所示，它仅由两种类型的进程组成：
+
+- **Frontend (FE)：** 主要负责处理用户请求、查询解析和规划、元数据管理和节点管理任务。
+
+- **Backend (BE)：** 主要负责数据存储和查询执行。数据被分区为分片，并在 BE 节点之间以多个副本存储。
+
+
+
+<br />
+
+在生产环境中，可以部署多个 FE 节点以实现容灾。每个 FE 节点维护元数据的完整副本。FE 节点分为三种角色：
+
+| 角色 | 功能 |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master 节点负责元数据的读写操作。当 Master 节点发生元数据变更时，它们通过 BDB JE 协议同步到 Follower 或 Observer 节点。 |
+| Follower | Follower 节点负责读取元数据。如果 Master 节点失败，可以选择 Follower 节点作为新的 Master。 |
+| Observer | Observer 节点负责读取元数据，主要用于增加查询并发。它不参与集群领导选举。 |
+
+FE 和 BE 进程都可以水平扩展，使单个集群能够支持数百台机器和数十 PB 的存储容量。FE 和 BE 进程使用一致性协议来确保服务的高可用性和数据的高可靠性。存算一体架构高度集成，显著降低了分布式系统的运维复杂度。
+
+
+## Apache Doris 的核心特性
+
+- **高可用性**：在 Apache Doris 中，元数据和数据都以多个副本存储，通过 quorum 协议同步数据日志。一旦大多数副本完成写入，数据写入即被视为成功，确保即使少数节点失败，集群仍然可用。Apache Doris 支持同城和跨地域容灾，支持双集群主从模式。当某些节点出现故障时，集群可以自动隔离故障节点，防止整体集群可用性受到影响。
+
+- **高兼容性**：Apache Doris 与 MySQL 协议高度兼容，支持标准 SQL 语法，涵盖大多数 MySQL 和 Hive 函数。这种高兼容性使用户能够无缝迁移和集成现有应用程序和工具。Apache Doris 支持 MySQL 生态系统，使用户能够使用 MySQL 客户端工具连接 Doris，实现更便捷的运维。它还支持 BI 报表工具和数据传输工具的 MySQL 协议兼容性，确保数据分析和数据传输过程的效率和稳定性。
+
+- **实时数据仓库**：基于 Apache Doris，可以构建实时数据仓库服务。Apache Doris 提供秒级数据摄取能力，在几秒钟内将上游在线事务数据库的增量变更捕获到 Doris 中。利用向量化引擎、MPP 架构和 Pipeline 执行引擎，Doris 提供亚秒级数据查询能力，从而构建高性能、低延迟的实时数据仓库平台。
+
+- **统一数据湖**：Apache Doris 可以基于外部数据源（如数据湖或关系数据库）构建统一数据湖架构。Doris 统一数据湖解决方案实现了数据湖和数据仓库之间的无缝集成和自由数据流动，帮助用户直接利用数据仓库能力解决数据湖中的数据分析问题，同时充分利用数据湖数据管理能力来增强数据价值。
+
+- **灵活建模**：Apache Doris 提供各种建模方法，如宽表模型、预聚合模型、星型/雪花型模式等。在数据导入期间，数据可以扁平化为宽表，并通过 Flink 或 Spark 等计算引擎写入 Doris，或者数据可以直接导入到 Doris，通过视图、物化视图或实时多表连接执行数据建模操作。
+
+## 技术概述
+
+Doris 提供高效的 SQL 接口，完全兼容 MySQL 协议。其查询引擎基于 MPP（大规模并行处理）架构，能够高效执行复杂的分析查询并实现低延迟实时查询。通过用于数据编码和压缩的列式存储技术，它显著优化了查询性能和存储压缩比。
+
+### 接口
+
+Apache Doris 采用 MySQL 协议，支持标准 SQL，并与 MySQL 语法高度兼容。用户可以通过各种客户端工具访问 Apache Doris，并与 BI 工具无缝集成，包括但不限于 Smartbi、DataEase、FineBI、Tableau、Power BI 和 Apache Superset。Apache Doris 可以作为任何支持 MySQL 协议的 BI 工具的数据源。
+
+### 存储引擎
+
+Apache Doris 具有列式存储引擎，按列对数据进行编码、压缩和读取。这使得数据压缩比非常高，并大大减少了不必要的数据扫描，从而更有效地利用 IO 和 CPU 资源。
+
+Apache Doris 支持各种索引结构以最小化数据扫描：
+
+- **排序复合键索引**：用户最多可以指定三列形成复合排序键。这可以有效地剪枝数据，更好地支持高并发报表场景。
+
+- **Min/Max 索引**：这在数值类型的等价和范围查询中实现有效的数据过滤。
+
+- **BloomFilter 索引**：这在等价过滤和高基数列的剪枝中非常有效。
+
+- **倒排索引**：这实现了对任何字段的快速搜索。
+
+Apache Doris 支持多种数据模型，并针对不同场景进行了优化：
+
+- **明细模型（Duplicate Key Model）：** 一种明细数据模型，旨在满足事实表的详细存储需求。
+
+- **主键模型（Unique Key Model）：** 确保唯一键；具有相同键的数据会被覆盖，实现行级数据更新。
+
+- **聚合模型（Aggregate Key Model）：** 合并具有相同键的值列，通过预聚合显著提高性能。
+
+Apache Doris 还支持强一致的单表物化视图和异步刷新的多表物化视图。单表物化视图由系统自动刷新和维护，无需用户手动干预。多表物化视图可以使用集群内调度或外部调度工具定期刷新，降低数据建模的复杂度。
+
+### 🔍 查询引擎
+
+Apache Doris 具有基于 MPP 的查询引擎，用于节点间和节点内的并行执行。它支持大表的分布式 shuffle join，以更好地处理复杂查询。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris 的查询引擎完全向量化，所有内存结构都以列式格式布局。这可以大大减少虚函数调用，提高缓存命中率，并有效利用 SIMD 指令。Apache Doris 在宽表聚合场景中的性能比非向量化引擎高 5~10 倍。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris 使用自适应查询执行技术，根据运行时统计信息动态调整执行计划。例如，它可以生成运行时过滤器并将其推送到探测端。具体来说，它将过滤器推送到探测端最底层的扫描节点，这大大减少了要处理的数据量并提高了连接性能。Apache Doris 的运行时过滤器支持 In/Min/Max/Bloom Filter。
+
+Apache Doris 使用 Pipeline 执行引擎，将查询分解为多个子任务进行并行执行，充分利用多核 CPU 能力。它同时通过限制查询线程数来解决线程爆炸问题。Pipeline 执行引擎减少了数据复制和共享，优化了排序和聚合操作，从而显著提高了查询效率和吞吐量。
+
+在优化器方面，Apache Doris 采用 CBO（基于成本的优化器）、RBO（基于规则的优化器）和 HBO（基于历史的优化器）的组合优化策略。RBO 支持常量折叠、子查询重写、谓词下推等。CBO 支持连接重排序和其他优化。HBO 根据历史查询信息推荐最佳执行计划。这些多重优化措施确保 Doris 能够在各种类型的查询中枚举高性能查询计划。
+
+
+## 🎆 为什么选择 Apache Doris？
+
+- 🎯 **易于使用**：两个进程，无其他依赖；在线集群扩展，自动副本恢复；兼容 MySQL 协议，使用标准 SQL。
+
+- 🚀 **高性能**：通过列式存储引擎、现代 MPP 架构、向量化查询引擎、预聚合物化视图和数据索引，实现低延迟和高吞吐量查询的极快性能。
+
+- 🖥️ **统一系统**：单一系统可以支持实时数据服务、交互式数据分析和离线数据处理场景。
+
+- ⚛️ **联邦查询**：支持对 Hive、Iceberg、Hudi 等数据湖和 MySQL、Elasticsearch 等数据库进行联邦查询。
+
+- ⏩ **多种数据导入方式**：支持从 HDFS/S3 批量导入和从 MySQL Binlog/Kafka 流式导入；支持通过 HTTP 接口进行微批写入和使用 JDBC 中的 Insert 进行实时写入。
+
+- 🚙 **丰富生态**：Spark 使用 Spark-Doris-Connector 读写 Doris；Flink-Doris-Connector 使 Flink CDC 能够实现精确一次的数据写入到 Doris；提供 DBT Doris Adapter 以使用 DBT 在 Doris 中转换数据。
+
+## 🙌 贡献者
+
+**Apache Doris 已成功从 Apache 孵化器毕业，并于 2022 年 6 月成为顶级项目**。
+
+我们深深感谢 🔗[社区贡献者](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) 对 Apache Doris 的贡献。
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 用户
+
+Apache Doris 现在在中国和世界各地拥有广泛的用户基础，截至今天，**Apache Doris 在全球数千家公司的生产环境中使用**。按市值或估值计算，中国前 50 大互联网公司中超过 80% 的公司长期使用 Apache Doris，包括百度、美团、小米、京东、字节跳动、腾讯、网易、快手、新浪、360、米哈游和贝壳控股。它还在金融、能源、制造业和电信等一些传统行业中得到广泛应用。
+
+Apache Doris 的用户：🔗[用户](https://doris.apache.org/users)
+
+在 Apache Doris 网站上添加您的公司徽标：🔗[添加您的公司](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 快速开始
+
+### 📚 文档
+
+所有文档 🔗[文档](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ 下载
+
+所有版本和二进制版本 🔗[下载](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ 编译
+
+查看如何编译 🔗[编译](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 安装
+
+查看如何安装和部署 🔗[安装和部署](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 组件
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris 通过 Connector 支持 Spark/Flink 读取存储在 Doris 中的数据，也支持通过 Connector 将数据写入 Doris。
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 社区和支持
+
+### 📤 订阅邮件列表
+
+邮件列表是 Apache 社区中最受认可的交流形式。查看如何 🔗[订阅邮件列表](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 报告问题或提交 Pull Request
+
+如果您遇到任何问题，请随时提交 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) 或在 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) 中发布，并通过提交 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) 来修复
+
+### 🍻 如何贡献
+
+我们欢迎您的建议、评论（包括批评）、意见和贡献。查看 🔗[如何贡献](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) 和 🔗[代码提交指南](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Doris 改进提案 (DSIP)
+
+🔗[Doris 改进提案 (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) 可以被视为 **所有主要功能更新或改进的设计文档集合**。
+
+### 🔑 后端 C++ 编码规范
+🔗 [后端 C++ 编码规范](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) 应严格遵守，这将帮助我们实现更好的代码质量。
+
+## 💬 联系我们
+
+通过以下邮件列表联系我们。
+
+| 名称 | 范围 | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | 开发相关讨论 | [订阅](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [取消订阅](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [归档](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 链接
+
+* Apache Doris 官方网站 - [网站](https://doris.apache.org)
+* 开发者邮件列表 - <de...@doris.apache.org>。发送邮件至 <de...@doris.apache.org>，按照回复订阅邮件列表。
+* Slack 频道 - [加入 Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [关注 @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 许可证
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **注意**
+> 某些第三方依赖项的许可证与 Apache 2.0 许可证不兼容。因此，您需要禁用某些 Doris 功能以符合 Apache 2.0 许可证。有关详细信息，请参阅 `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
diff --git a/docs/zh-TW/README.md b/docs/zh-TW/README.md
new file mode 100644
index 00000000000..dd2f7c30c74
--- /dev/null
+++ b/docs/zh-TW/README.md
@@ -0,0 +1,309 @@
+<!--
+Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
+or more contributor license agreements. See the NOTICE file
+distributed with this work for additional information
+regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
+to you under the Apache License, Version 2.0 (the
+"License"); you may not use this file except in compliance
+with the License. You may obtain a copy of the License at
+
+ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing,
+software distributed under the License is distributed on an
+"AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
+KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations
+under the License.
+-->
+
+## 🌍 閱讀其他語言版本
+
+[English](../../README.md) • [简体中文](../zh-CN/README.md) • [繁體中文](README.md) • [日本語](../ja-JP/README.md) • [한국어](../ko-KR/README.md) • [Español](../es-ES/README.md) • [Français](../fr-FR/README.md) • [Deutsch](../de-DE/README.md) • [العربية](../ar-SA/README.md) • [Türkçe](../tr-TR/README.md) • [Tiếng Việt](../vi-VN/README.md) • [বাংলা](../bn-BD/README.md) • [Română](../ro-RO/README.md) • [Polski](../pl-PL/README.md) • [हिन्दी](../hi-IN/README.md) • [فارسی](../fa-IR/README.md) • [Slovenšči [...]
+
+<div align="center">
+
+# Apache Doris
+
+[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
+[](https://github.com/apache/doris/releases)
+[](https://ossrank.com/p/516)
+[](https://github.com/apache/doris/commits/master/)
+[](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+[](https://doris.apache.org/zh-CN/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+<div>
+
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/)
+[?style=for-the-badge>)](https://doris.apache.org/download)
+
+
+</div>
+
+
+<div>
+ <a href="https://twitter.com/doris_apache"><img src="https://img.shields.io/badge/- @Doris_Apache -424549?style=social&logo=x" height=25></a>
+
+ <a href="https://github.com/apache/doris/discussions"><img src="https://img.shields.io/badge/- Discussion -red?style=social&logo=discourse" height=25></a>
+
+ <a href="https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w" height=25></a>
+
+ <a href="https://medium.com/@ApacheDoris"><img src="https://img.shields.io/badge/-Medium-red?style=social&logo=medium" height=25></a>
+
+</div>
+
+</div>
+
+---
+
+<p align="center">
+
+ <a href="https://trendshift.io/repositories/1156" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/1156" alt="apache%2Fdoris | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
+
+</p>
+
+
+
+
+Apache Doris 是一個基於 MPP 架構的易用、高效能、即時的分析型資料庫，以其極速和易用性而聞名。它僅需亞秒級響應時間即可返回海量資料下的查詢結果，不僅可以支援高併發的點查詢場景，也能支援高吞吐的複雜分析場景。
+
+所有這些特性使得 Apache Doris 成為報表分析、即席查詢、統一數倉構建、資料湖查詢加速等場景的理想工具。在 Apache Doris 上，使用者可以構建各種應用，如使用者行為分析、AB 測試平台、日誌檢索分析、使用者畫像分析、訂單分析等。
+
+🎉 查看 🔗[所有版本](https://doris.apache.org/docs/releasenotes/all-release)，您將找到過去一年發布的 Apache Doris 版本的按時間順序總結。
+
+👀 探索 🔗[官方網站](https://doris.apache.org/)，詳細了解 Apache Doris 的核心功能、部落格和使用者案例。
+
+## 📈 使用場景
+
+如下圖所示，經過各種資料整合和處理後，資料來源通常儲存在即時資料倉庫 Apache Doris 和離線資料湖或資料倉庫（在 Apache Hive、Apache Iceberg 或 Apache Hudi 中）中。
+
+<br />
+
+<img src="https://cdn.selectdb.com/static/What_is_Apache_Doris_3_a61692c2ce.png" />
+
+<br />
+
+
+Apache Doris 廣泛應用於以下場景：
+
+- **即時資料分析**：
+
+ - **即時報表和決策**：Doris 為內部和外部企業使用提供即時更新的報表和儀表板，支援自動化流程中的即時決策。
+
+ - **即席分析**：Doris 提供多維資料分析能力，支援快速商業智慧分析和即席查詢，幫助使用者快速從複雜資料中挖掘洞察。
+
+ - **使用者畫像和行為分析**：Doris 可以分析使用者行為，如參與度、留存率和轉化率，同時支援人群洞察和人群選擇等行為分析場景。
+
+- **資料湖分析**：
+
+ - **資料湖查詢加速**：Doris 通過其高效的查詢引擎加速資料湖資料查詢。
+
+ - **聯邦分析**：Doris 支援跨多個資料來源的聯邦查詢，簡化架構並消除資料孤島。
+
+ - **即時資料處理**：Doris 結合即時資料流和批次處理能力，滿足高併發和低延遲複雜業務需求。
+
+- **基於 SQL 的可觀測性**：
+
+ - **日誌和事件分析**：Doris 支援對分散式系統中的日誌和事件進行即時或批次分析，幫助識別問題並優化效能。
+
+
+## 整體架構
+
+Apache Doris 使用 MySQL 協定，與 MySQL 語法高度相容，並支援標準 SQL。使用者可以通過各種客戶端工具存取 Apache Doris，並且它可以與 BI 工具無縫整合。
+
+### 存算一體架構
+
+Apache Doris 的存算一體架構簡潔且易於維護。如下圖所示，它僅由兩種類型的程序組成：
+
+- **Frontend (FE)：** 主要負責處理使用者請求、查詢解析和規劃、元資料管理和節點管理任務。
+
+- **Backend (BE)：** 主要負責資料儲存和查詢執行。資料被分割為分片，並在 BE 節點之間以多個副本儲存。
+
+
+
+<br />
+
+在生產環境中，可以部署多個 FE 節點以實現容災。每個 FE 節點維護元資料的完整副本。FE 節點分為三種角色：
+
+| 角色 | 功能 |
+| --------- | ------------------------------------------------------------ |
+| Master | FE Master 節點負責元資料的讀寫操作。當 Master 節點發生元資料變更時，它們通過 BDB JE 協定同步到 Follower 或 Observer 節點。 |
+| Follower | Follower 節點負責讀取元資料。如果 Master 節點失敗，可以選擇 Follower 節點作為新的 Master。 |
+| Observer | Observer 節點負責讀取元資料，主要用於增加查詢併發。它不參與叢集領導選舉。 |
+
+FE 和 BE 程序都可以水平擴展，使單個叢集能夠支援數百台機器和數十 PB 的儲存容量。FE 和 BE 程序使用一致性協定來確保服務的高可用性和資料的高可靠性。存算一體架構高度整合，顯著降低了分散式系統的運維複雜度。
+
+
+## Apache Doris 的核心特性
+
+- **高可用性**：在 Apache Doris 中，元資料和資料都以多個副本儲存，通過 quorum 協定同步資料日誌。一旦大多數副本完成寫入，資料寫入即被視為成功，確保即使少數節點失敗，叢集仍然可用。Apache Doris 支援同城和跨地域容災，支援雙叢集主從模式。當某些節點出現故障時，叢集可以自動隔離故障節點，防止整體叢集可用性受到影響。
+
+- **高相容性**：Apache Doris 與 MySQL 協定高度相容，支援標準 SQL 語法，涵蓋大多數 MySQL 和 Hive 函數。這種高相容性使使用者能夠無縫遷移和整合現有應用程式和工具。Apache Doris 支援 MySQL 生態系統，使使用者能夠使用 MySQL 客戶端工具連接 Doris，實現更便捷的運維。它還支援 BI 報表工具和資料傳輸工具的 MySQL 協定相容性，確保資料分析和資料傳輸過程的效率和穩定性。
+
+- **即時資料倉庫**：基於 Apache Doris，可以構建即時資料倉庫服務。Apache Doris 提供秒級資料擷取能力，在幾秒鐘內將上游線上事務資料庫的增量變更捕獲到 Doris 中。利用向量化引擎、MPP 架構和 Pipeline 執行引擎，Doris 提供亞秒級資料查詢能力，從而構建高效能、低延遲的即時資料倉庫平台。
+
+- **統一資料湖**：Apache Doris 可以基於外部資料來源（如資料湖或關聯式資料庫）構建統一資料湖架構。Doris 統一資料湖解決方案實現了資料湖和資料倉庫之間的無縫整合和自由資料流動，幫助使用者直接利用資料倉庫能力解決資料湖中的資料分析問題，同時充分利用資料湖資料管理能力來增強資料價值。
+
+- **靈活建模**：Apache Doris 提供各種建模方法，如寬表模型、預聚合模型、星型/雪花型模式等。在資料匯入期間，資料可以扁平化為寬表，並通過 Flink 或 Spark 等計算引擎寫入 Doris，或者資料可以直接匯入到 Doris，通過視圖、物化視圖或即時多表連接執行資料建模操作。
+
+## 技術概述
+
+Doris 提供高效的 SQL 介面，完全相容 MySQL 協定。其查詢引擎基於 MPP（大規模並行處理）架構，能夠高效執行複雜的分析查詢並實現低延遲即時查詢。通過用於資料編碼和壓縮的列式儲存技術，它顯著優化了查詢效能和儲存壓縮比。
+
+### 介面
+
+Apache Doris 採用 MySQL 協定，支援標準 SQL，並與 MySQL 語法高度相容。使用者可以通過各種客戶端工具存取 Apache Doris，並與 BI 工具無縫整合，包括但不限於 Smartbi、DataEase、FineBI、Tableau、Power BI 和 Apache Superset。Apache Doris 可以作為任何支援 MySQL 協定的 BI 工具的資料來源。
+
+### 儲存引擎
+
+Apache Doris 具有列式儲存引擎，按列對資料進行編碼、壓縮和讀取。這使得資料壓縮比非常高，並大大減少了不必要的資料掃描，從而更有效地利用 IO 和 CPU 資源。
+
+Apache Doris 支援各種索引結構以最小化資料掃描：
+
+- **排序複合鍵索引**：使用者最多可以指定三列形成複合排序鍵。這可以有效地剪枝資料，更好地支援高併發報表場景。
+
+- **Min/Max 索引**：這在數值類型的等價和範圍查詢中實現有效的資料過濾。
+
+- **BloomFilter 索引**：這在等價過濾和高基數列的剪枝中非常有效。
+
+- **倒排索引**：這實現了對任何欄位的快速搜尋。
+
+Apache Doris 支援多種資料模型，並針對不同場景進行了優化：
+
+- **明細模型（Duplicate Key Model）：** 一種明細資料模型，旨在滿足事實表的詳細儲存需求。
+
+- **主鍵模型（Unique Key Model）：** 確保唯一鍵；具有相同鍵的資料會被覆蓋，實現行級資料更新。
+
+- **聚合模型（Aggregate Key Model）：** 合併具有相同鍵的值列，通過預聚合顯著提高效能。
+
+Apache Doris 還支援強一致的单表物化視圖和異步刷新的多表物化視圖。单表物化視圖由系統自動刷新和維護，無需使用者手動干預。多表物化視圖可以使用叢集內排程或外部排程工具定期刷新，降低資料建模的複雜度。
+
+### 🔍 查詢引擎
+
+Apache Doris 具有基於 MPP 的查詢引擎，用於節點間和節點內的並行執行。它支援大表的分散式 shuffle join，以更好地處理複雜查詢。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris 的查詢引擎完全向量化，所有記憶體結構都以列式格式佈局。這可以大大減少虛函數呼叫，提高快取命中率，並有效利用 SIMD 指令。Apache Doris 在寬表聚合場景中的效能比非向量化引擎高 5~10 倍。
+
+<br />
+
+
+
+<br />
+
+Apache Doris 使用自適應查詢執行技術，根據執行時統計資訊動態調整執行計劃。例如，它可以生成執行時過濾器並將其推送到探測端。具體來說，它將過濾器推送到探測端最底層的掃描節點，這大大減少了要處理的資料量並提高了連接效能。Apache Doris 的執行時過濾器支援 In/Min/Max/Bloom Filter。
+
+Apache Doris 使用 Pipeline 執行引擎，將查詢分解為多個子任務進行並行執行，充分利用多核 CPU 能力。它同時通過限制查詢執行緒數來解決執行緒爆炸問題。Pipeline 執行引擎減少了資料複製和共享，優化了排序和聚合操作，從而顯著提高了查詢效率和吞吐量。
+
+在優化器方面，Apache Doris 採用 CBO（基於成本的優化器）、RBO（基於規則的優化器）和 HBO（基於歷史的優化器）的組合優化策略。RBO 支援常數折疊、子查詢重寫、謂詞下推等。CBO 支援連接重排序和其他優化。HBO 根據歷史查詢資訊推薦最佳執行計劃。這些多重優化措施確保 Doris 能夠在各種類型的查詢中枚舉高效能查詢計劃。
+
+
+## 🎆 為什麼選擇 Apache Doris？
+
+- 🎯 **易於使用**：兩個程序，無其他依賴；線上叢集擴展，自動副本恢復；相容 MySQL 協定，使用標準 SQL。
+
+- 🚀 **高效能**：通過列式儲存引擎、現代 MPP 架構、向量化查詢引擎、預聚合物化視圖和資料索引，實現低延遲和高吞吐量查詢的極快效能。
+
+- 🖥️ **統一系統**：單一系統可以支援即時資料服務、互動式資料分析和離線資料處理場景。
+
+- ⚛️ **聯邦查詢**：支援對 Hive、Iceberg、Hudi 等資料湖和 MySQL、Elasticsearch 等資料庫進行聯邦查詢。
+
+- ⏩ **多種資料匯入方式**：支援從 HDFS/S3 批次匯入和從 MySQL Binlog/Kafka 串流匯入；支援通過 HTTP 介面進行微批次寫入和使用 JDBC 中的 Insert 進行即時寫入。
+
+- 🚙 **豐富生態**：Spark 使用 Spark-Doris-Connector 讀寫 Doris；Flink-Doris-Connector 使 Flink CDC 能夠實現精確一次的資料寫入到 Doris；提供 DBT Doris Adapter 以使用 DBT 在 Doris 中轉換資料。
+
+## 🙌 貢獻者
+
+**Apache Doris 已成功從 Apache 孵化器畢業，並於 2022 年 6 月成為頂級專案**。
+
+我們深深感謝 🔗[社群貢獻者](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors) 對 Apache Doris 的貢獻。
+
+[](https://github.com/apache/doris/graphs/contributors)
+
+## 👨👩👧👦 使用者
+
+Apache Doris 現在在中國和世界各地擁有廣泛的使用者基礎，截至今天，**Apache Doris 在全球數千家公司的生產環境中使用**。按市值或估值計算，中國前 50 大網際網路公司中超過 80% 的公司長期使用 Apache Doris，包括百度、美團、小米、京東、字節跳動、騰訊、網易、快手、新浪、360、米哈遊和貝殼控股。它還在金融、能源、製造業和電信等一些傳統行業中得到廣泛應用。
+
+Apache Doris 的使用者：🔗[使用者](https://doris.apache.org/users)
+
+在 Apache Doris 網站上新增您的公司徽標：🔗[新增您的公司](https://github.com/apache/doris/discussions/27683)
+
+## 👣 快速開始
+
+### 📚 文件
+
+所有文件 🔗[文件](https://doris.apache.org/docs/gettingStarted/what-is-apache-doris)
+
+### ⬇️ 下載
+
+所有版本和二進位版本 🔗[下載](https://doris.apache.org/download)
+
+### 🗄️ 編譯
+
+查看如何編譯 🔗[編譯](https://doris.apache.org/community/source-install/compilation-with-docker))
+
+### 📮 安裝
+
+查看如何安裝和部署 🔗[安裝和部署](https://doris.apache.org/docs/install/preparation/env-checking)
+
+## 🧩 元件
+
+### 📝 Doris Connector
+
+Doris 通過 Connector 支援 Spark/Flink 讀取儲存在 Doris 中的資料，也支援通過 Connector 將資料寫入 Doris。
+
+🔗[apache/doris-flink-connector](https://github.com/apache/doris-flink-connector)
+
+🔗[apache/doris-spark-connector](https://github.com/apache/doris-spark-connector)
+
+
+## 🌈 社群和支援
+
+### 📤 訂閱郵件列表
+
+郵件列表是 Apache 社群中最受認可的交流形式。查看如何 🔗[訂閱郵件列表](https://doris.apache.org/community/subscribe-mail-list)
+
+### 🙋 報告問題或提交 Pull Request
+
+如果您遇到任何問題，請隨時提交 🔗[GitHub Issue](https://github.com/apache/doris/issues) 或在 🔗[GitHub Discussion](https://github.com/apache/doris/discussions) 中發布，並通過提交 🔗[Pull Request](https://github.com/apache/doris/pulls) 來修復
+
+### 🍻 如何貢獻
+
+我們歡迎您的建議、評論（包括批評）、意見和貢獻。查看 🔗[如何貢獻](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/) 和 🔗[程式碼提交指南](https://doris.apache.org/community/how-to-contribute/pull-request/)
+
+### ⌨️ Doris 改進提案 (DSIP)
+
+🔗[Doris 改進提案 (DSIP)](https://cwiki.apache.org/confluence/display/DORIS/Doris+Improvement+Proposals) 可以被視為 **所有主要功能更新或改進的設計文件集合**。
+
+### 🔑 後端 C++ 編碼規範
+🔗 [後端 C++ 編碼規範](https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=240883637) 應嚴格遵守，這將幫助我們實現更好的程式碼品質。
+
+## 💬 聯絡我們
+
+通過以下郵件列表聯絡我們。
+
+| 名稱 | 範圍 | | | |
+|:------------------------------------------------------------------------------|:--------------------------------|:----------------------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------|
+| [dev@doris.apache.org](mailto:dev@doris.apache.org) | 開發相關討論 | [訂閱](mailto:dev-subscribe@doris.apache.org) | [取消訂閱](mailto:dev-unsubscribe@doris.apache.org) | [歸檔](http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/doris-dev/) |
+
+## 🧰 連結
+
+* Apache Doris 官方網站 - [網站](https://doris.apache.org)
+* 開發者郵件列表 - <de...@doris.apache.org>。發送郵件至 <de...@doris.apache.org>，按照回覆訂閱郵件列表。
+* Slack 頻道 - [加入 Slack](https://join.slack.com/t/apachedoriscommunity/shared_invite/zt-35mzao67o-BrpU70FNKPyB6UlgpXf8_w)
+* Twitter - [關注 @doris_apache](https://twitter.com/doris_apache)
+
+
+## 📜 許可證
+
+[Apache License, Version 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)
+
+> **注意**
+> 某些第三方依賴項的許可證與 Apache 2.0 許可證不相容。因此，您需要停用某些 Doris 功能以符合 Apache 2.0 許可證。有關詳細資訊，請參閱 `thirdparty/LICENSE.txt`
+
+
---------------------------------------------------------------------
To unsubscribe, e-mail: commits-unsubscribe@doris.apache.org
For additional commands, e-mail: commits-help@doris.apache.org