- [TiCDC コマンドラインツール](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md)使用する場合、以下の方法でクライアント証明書を指定できます。TiCDC は以下の順序でクライアント証明書の読み取りを試みます。
+ [TiCDC コマンドラインツール](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md)を使用する場合、以下の方法でクライアント証明書を指定できます。TiCDC は以下の順序でクライアント証明書の読み取りを試みます。
1. コマンドラインパラメータ`--cert`と`--key`使用して、証明書と秘密鍵を指定します。サーバーが自己署名証明書を使用している場合は、パラメータ`--ca`を使用して信頼できる CA 証明書も指定する必要があります。
@@ -53,7 +53,7 @@ v8.1.0 以降、TiCDC は Mutual Transport Layer Security (mTLS) または TiDB
- [TiCDC オープンAPI](/ticdc/ticdc-open-api-v2.md)使用する場合、 `--cert`と`--key`使用してクライアント証明書と秘密鍵を指定できます。サーバーが自己署名証明書を使用する場合は、 `--cacert`パラメータを使用して信頼されたCA証明書も指定する必要があります。例:
+ [TiCDC OpenAPI](/ticdc/ticdc-open-api-v2.md)を使用する場合、 `--cert`と`--key`を使用してクライアント証明書と秘密鍵を指定できます。サーバーが自己署名証明書を使用する場合は、 `--cacert`パラメータを使用して信頼されたCA証明書も指定する必要があります。例:
```bash
curl -X GET http://127.0.0.1:8300/api/v2/status --cert client.crt --key client.key --cacert ca.crt
@@ -85,9 +85,9 @@ v8.1.0 以降、TiCDC は Mutual Transport Layer Security (mTLS) または TiDB
- [TiCDC コマンドラインツール](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md)使用する場合、以下の方法でユーザー名とパスワードを指定できます。TiCDC は以下の順序でクライアント証明書の読み取りを試みます。
+ [TiCDC コマンドラインツール](/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md)を使用する場合、以下の方法でユーザー名とパスワードを指定できます。TiCDC は以下の順序でクライアント証明書の読み取りを試みます。
- 1. コマンドラインパラメータ`--user`と`--password`使用してユーザー名とパスワードを指定します。
+ 1. コマンドラインパラメータ`--user`と`--password`を使用してユーザー名とパスワードを指定します。
```bash
cdc cli changefeed list --user test --password password
@@ -99,7 +99,7 @@ v8.1.0 以降、TiCDC は Mutual Transport Layer Security (mTLS) または TiDB
cdc cli changefeed list --user test
```
- 3. 環境変数`TICDC_USER`と`TICDC_PASSWORD`使用してユーザー名とパスワードを指定します。
+ 3. 環境変数`TICDC_USER`と`TICDC_PASSWORD`を使用してユーザー名とパスワードを指定します。
```bash
export TICDC_USER=test
@@ -112,7 +112,7 @@ v8.1.0 以降、TiCDC は Mutual Transport Layer Security (mTLS) または TiDB
- [TiCDC オープンAPI](/ticdc/ticdc-open-api-v2.md)使用する場合は、 `--user
:`を使用してユーザー名とパスワードを指定できます。例:
+ [TiCDC OpenAPI](/ticdc/ticdc-open-api-v2.md)を使用する場合は、 `--user :`を使用してユーザー名とパスワードを指定できます。例:
```bash
curl -X GET http://127.0.0.1:8300/api/v2/status --user test:password
diff --git a/ticdc/ticdc-ddl.md b/ticdc/ticdc-ddl.md
index 78011d4cad652..5788cecedcb9f 100644
--- a/ticdc/ticdc-ddl.md
+++ b/ticdc/ticdc-ddl.md
@@ -63,7 +63,7 @@ summary: TiCDC でサポートされている DDL ステートメントといく
ダウンストリームがTiDBの場合、TiCDCは`ADD INDEX`と`CREATE INDEX` DDL操作を非同期的に実行し、変更フィードレプリケーションのレイテンシーへの影響を最小限に抑えます。つまり、 `ADD INDEX`と`CREATE INDEX` DDLをダウンストリームTiDBにレプリケーションして実行した後、TiCDCはDDL実行の完了を待たずに直ちに戻ります。これにより、後続のDML実行がブロックされることを回避できます。
-ダウンストリームで`ADD INDEX`または`CREATE INDEX` DDL 操作が実行されている間に、TiCDC が同じテーブルに対して次の DDL 操作を実行すると、この DDL 操作が`queueing`状態で長時間ブロックされる可能性があります。これにより、TiCDC はこの DDL 操作を繰り返し実行することになり、再試行に時間がかかりすぎると、レプリケーションタスクが失敗する可能性があります。v8.4.0 以降では、TiCDC がダウンストリームデータベースに対して`SUPER`権限を持っている場合、定期的に`ADMIN SHOW DDL JOBS`実行して、非同期で実行された DDL タスクのステータスを確認します。TiCDC は、インデックス作成が完了するまで待ってからレプリケーションを続行します。これによりレプリケーションのレイテンシーが増加する可能性がありますが、レプリケーションタスクの失敗を回避できます。
+ダウンストリームで`ADD INDEX`または`CREATE INDEX` DDL 操作が実行されている間に、TiCDC が同じテーブルに対して次の DDL 操作を実行すると、この DDL 操作が`queueing`状態で長時間ブロックされる可能性があります。これにより、TiCDC はこの DDL 操作を繰り返し実行することになり、再試行に時間がかかりすぎると、レプリケーションタスクが失敗する可能性があります。v8.4.0 以降では、TiCDC がダウンストリームデータベースに対して`SUPER`権限を持っている場合、定期的に`ADMIN SHOW DDL JOBS`を実行して、非同期で実行された DDL タスクのステータスを確認します。TiCDC は、インデックス作成が完了するまで待ってからレプリケーションを続行します。これによりレプリケーションのレイテンシーが増加する可能性がありますが、レプリケーションタスクの失敗を回避できます。
> **Note:**
>
diff --git a/ticdc/ticdc-faq.md b/ticdc/ticdc-faq.md
index e855f9abd2dee..319dc0e284191 100644
--- a/ticdc/ticdc-faq.md
+++ b/ticdc/ticdc-faq.md
@@ -18,15 +18,15 @@ summary: TiCDC を使用する際に遭遇する可能性のある FAQ につい
- `start-ts`という値は、現在の TiDB クラスターの`tikv_gc_safe_point`という値よりも大きいです。それ以外の場合、タスクの作成時にエラーが発生します。
- タスクを開始する前に、ダウンストリームにすべてのデータが`start-ts`あることを確認してください。メッセージキューにデータを複製するなどのシナリオでは、アップストリームとダウンストリーム間のデータの整合性が要求されない場合は、アプリケーションのニーズに応じてこの要件を緩和できます。
-`start-ts`指定しない場合、または`start-ts` `0`として指定した場合、レプリケーション タスクが開始されると、TiCDC は現在の TSO を取得し、この TSO からタスクを開始します。
+`start-ts`を指定しない場合、または`start-ts` `0`として指定した場合、レプリケーション タスクが開始されると、TiCDC は現在の TSO を取得し、この TSO からタスクを開始します。
## TiCDC でタスクを作成するときに一部のテーブルを複製できないのはなぜですか? {#why-can-t-some-tables-be-replicated-when-i-create-a-task-in-ticdc}
-`cdc cli changefeed create`実行してレプリケーションタスクを作成すると、TiCDC は上流のテーブルが[レプリケーション要件](/ticdc/ticdc-overview.md#best-practices)を満たしているかどうかを確認します。要件を満たしていないテーブルがある場合は、 `some tables are not eligible to replicate`不適格なテーブルのリストが返されます。タスクの作成を続行するには`Y`または`y`選択できます。この場合、これらのテーブルに対するすべての更新はレプリケーション中に自動的に無視されます。 `Y`または`y`以外の入力を選択した場合、レプリケーションタスクは作成されません。
+`cdc cli changefeed create`を実行してレプリケーションタスクを作成すると、TiCDC は上流のテーブルが[レプリケーション要件](/ticdc/ticdc-overview.md#best-practices)を満たしているかどうかを確認します。要件を満たしていないテーブルがある場合は、 `some tables are not eligible to replicate`が、不適格なテーブルのリストとともに返されます。タスクの作成を続行するには`Y`または`y`を選択できます。この場合、これらのテーブルに対するすべての更新はレプリケーション中に自動的に無視されます。 `Y`または`y`以外の入力を選択した場合、レプリケーションタスクは作成されません。
## TiCDC レプリケーション タスクの状態を確認するにはどうすればよいですか? {#how-do-i-view-the-state-of-ticdc-replication-tasks}
-TiCDC レプリケーションタスクのステータスを表示するには、 `cdc cli`使用します。例:
+TiCDC レプリケーションタスクのステータスを表示するには、 `cdc cli`を使用します。例:
```shell
cdc cli changefeed list --server=http://127.0.0.1:8300
@@ -185,7 +185,7 @@ TiCDC がサービス GC セーフポイントに設定するデフォルトの
## レプリケーション タスクが失敗した後に回復するにはどうすればよいですか? {#how-to-recover-a-replication-task-after-it-fails}
-1. `cdc cli changefeed query`使用してレプリケーション タスクのエラー情報を照会し、できるだけ早くエラーを修正します。
+1. `cdc cli changefeed query`を使用してレプリケーション タスクのエラー情報を照会し、できるだけ早くエラーを修正します。
2. 値を`gc-ttl`に増やすと、エラーを修正するための時間が長くなり、エラーが修正された後にレプリケーションの遅延が`gc-ttl`超えたためにレプリケーション タスクが`failed`ステータスにならないようになります。
3. システムへの影響を評価した後、TiDB の値を[`tidb_gc_life_time`](/system-variables.md#tidb_gc_life_time-new-in-v50)増やして GC をブロックし、データを保持して、エラーが修正された後に GC がデータをクリーンアップすることによってレプリケーション タスクが`failed`ステータスにならないようにします。
diff --git a/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md b/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md
index 09518aca005d7..dc9a880f40c95 100644
--- a/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md
+++ b/ticdc/ticdc-manage-changefeed.md
@@ -169,12 +169,12 @@ cdc cli changefeed resume --server=http://10.0.10.25:8300 --changefeed-id simple
```
- `--changefeed-id=uuid` 、再開するレプリケーション タスクに対応する変更フィード ID を表します。
-- `--overwrite-checkpoint-ts` : v6.2.0以降では、レプリケーションタスクを再開する開始TSOを指定できます。TiCDCは指定されたTSOからデータのプルを開始します。引数には`now`または特定のTSO(434873584621453313など)を指定できます。指定するTSOは、GCセーフポイントからCurrentTSOまでの範囲内である必要があります。この引数を指定しない場合、TiCDCはデフォルトで現在の`checkpoint-ts`からデータを複製します。現在のTSO値`checkpoint-ts`確認するには、 `cdc cli changefeed list`コマンドを使用します。
+- `--overwrite-checkpoint-ts` : v6.2.0以降では、レプリケーションタスクを再開する開始TSOを指定できます。TiCDCは指定されたTSOからデータのプルを開始します。引数には`now`または特定のTSO(434873584621453313など)を指定できます。指定するTSOは、GCセーフポイントからCurrentTSOまでの範囲内である必要があります。この引数を指定しない場合、TiCDCはデフォルトで現在の`checkpoint-ts`からデータを複製します。現在のTSO値`checkpoint-ts`を確認するには、 `cdc cli changefeed list`コマンドを使用します。
- `--no-confirm` : レプリケーションが再開されたときに、関連情報を確認する必要はありません。デフォルトは`false`です。
> **Note:**
>
-> - `--overwrite-checkpoint-ts` ( `t2` )で指定されたTSOがchangefeed( `t1` )の現在のチェックポイントTSOよりも大きい場合、 `t1`と`t2`間のデータは下流に複製されません。これによりデータ損失が発生します。13 `cdc cli changefeed query`実行すると`t1`取得できます。
+> - `--overwrite-checkpoint-ts` ( `t2` )で指定されたTSOがchangefeed( `t1` )の現在のチェックポイントTSOよりも大きい場合、 `t1`と`t2`間のデータは下流に複製されません。これによりデータ損失が発生します。`cdc cli changefeed query`を実行すると`t1`を取得できます。
> - `--overwrite-checkpoint-ts` ( `t2` )で指定されたTSOがチェンジフィード( `t1` )の現在のチェックポイントTSOより小さい場合、TiCDCは古い時点( `t2` )からデータをプルします。これにより、データの重複が発生する可能性があります(たとえば、下流がMQシンクの場合)。
## レプリケーションタスクを削除する {#remove-a-replication-task}
@@ -187,7 +187,7 @@ cdc cli changefeed remove --server=http://10.0.10.25:8300 --changefeed-id simple
上記のコマンドでは、次のようになります。
-- `--changefeed-id=uuid`削除するレプリケーション タスクに対応する変更フィードの ID を表します。
+- `--changefeed-id=uuid`を削除するレプリケーション タスクに対応する変更フィードの ID を表します。
## タスク構成の更新 {#update-task-configuration}
@@ -294,4 +294,4 @@ cdc cli --server="http://10.0.10.25:8300" changefeed query --changefeed-id=simpl
> **Note:**
>
> - サーバーで、レイテンシーが長く、帯域幅が制限されている機械式ハード ドライブやその他のストレージデバイスが使用されている場合、Unified Sorter のパフォーマンスは大幅に低下します。
-> - デフォルトでは、Unified Sorter は一時ファイルの保存に`data_dir`使用します。空きディスク容量が 500 GiB 以上であることを確認することをお勧めします。本番環境では、各ノードの空きディスク容量が(業務で許容される最大遅延時間`checkpoint-ts` )×(業務ピーク時のアップストリーム書き込みトラフィック)よりも大きいことを確認することをお勧めします。また、 `changefeed`作成した後に大量の履歴データを複製する予定がある場合は、各ノードの空き容量が複製データの量よりも大きいことを確認してください。
+> - デフォルトでは、Unified Sorter は一時ファイルの保存に`data_dir`を使用します。空きディスク容量が 500 GiB 以上であることを確認することをお勧めします。本番環境では、各ノードの空きディスク容量が(業務で許容される最大遅延時間`checkpoint-ts` )×(業務ピーク時のアップストリーム書き込みトラフィック)よりも大きいことを確認することをお勧めします。また、 `changefeed`を作成した後に大量の履歴データを複製する予定がある場合は、各ノードの空き容量が複製データの量よりも大きいことを確認してください。
diff --git a/ticdc/ticdc-open-api-v2.md b/ticdc/ticdc-open-api-v2.md
index 8448ed66da974..1dbfc0e0b5ae0 100644
--- a/ticdc/ticdc-open-api-v2.md
+++ b/ticdc/ticdc-open-api-v2.md
@@ -279,8 +279,8 @@ curl -X GET http://127.0.0.1:8300/api/v2/health
| パラメータ名 | 説明 |
| :-------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `event_filters` | イベントをフィルタリングするための設定。(オプション) |
-| `ignore_txn_start_ts` | `UINT64 ARRAY`型。これを指定すると、 `[1, 2]`など`start_ts`指定するトランザクションは無視されます。(オプション) |
-| `rules` | `STRING ARRAY`型。テーブルスキーマフィルタリングのルール(例: `['foo*.*', 'bar*.*']` )。詳細については、 [テーブルフィルター](/table-filter.md)参照してください。(オプション) |
+| `ignore_txn_start_ts` | `UINT64 ARRAY`型。これを指定すると、 `[1, 2]`など`start_ts`を指定するトランザクションは無視されます。(オプション) |
+| `rules` | `STRING ARRAY`型。テーブルスキーマフィルタリングのルール(例: `['foo*.*', 'bar*.*']` )。詳細については、 [テーブルフィルター](/table-filter.md)を参照してください。(オプション) |
`filter.event_filters`パラメータの説明は以下のとおりです。詳細については[変更フィードログフィルター](/ticdc/ticdc-filter.md)参照してください。
@@ -313,7 +313,7 @@ curl -X GET http://127.0.0.1:8300/api/v2/health
| `schema_registry` | `STRING`型。スキーマレジストリアドレス。(オプション) |
| `terminator` | `STRING`型。ターミネータは、2つのデータ変更イベントを区切るために使用されます。デフォルト値はnullで、 `"\r\n"`ターミネータとして使用されます。(オプション) |
| `transaction_atomicity` | `STRING`型。トランザクションのアトミック性レベル。(オプション) |
-| `only_output_updated_columns` | `BOOLEAN`型。2 または`canal-json`プロトコル`open-protocol`使用するMQシンクの場合、変更された列のみを出力するかどうかを指定できます。デフォルト値は`false`です。(オプション) |
+| `only_output_updated_columns` | `BOOLEAN`型。`canal-json`または`open-protocol`プロトコルを使用するMQシンクの場合、変更された列のみを出力するかどうかを指定できます。デフォルト値は`false`です。(オプション) |
| `cloud_storage_config` | ストレージシンクの構成。(オプション) |
| `open` | オープンプロトコルの構成。(オプション) |
| `debezium` | Debezium プロトコルの設定。(オプション) |
diff --git a/ticdc/ticdc-open-api.md b/ticdc/ticdc-open-api.md
index c778a08f937d0..161c10a616017 100644
--- a/ticdc/ticdc-open-api.md
+++ b/ticdc/ticdc-open-api.md
@@ -117,9 +117,9 @@ curl -X GET http://127.0.0.1:8300/api/v1/health
上記の表のその他のパラメータについては、次のようにさらに詳しく説明します。
-`force_replicate` : このパラメータのデフォルトは`false`です。4 `true`指定すると、TiCDC は一意インデックスを持たないテーブルを強制的に複製しようとします。
+`force_replicate` : このパラメータのデフォルトは`false`です。`true`を指定すると、TiCDC は一意インデックスを持たないテーブルを強制的に複製しようとします。
-`ignore_ineligible_table` : このパラメータのデフォルトは`false`です。4 `true`指定すると、TiCDC は複製できないテーブルを無視します。
+`ignore_ineligible_table` : このパラメータのデフォルトは`false`です。`true`を指定すると、TiCDC は複製できないテーブルを無視します。
`filter_rules` : テーブルスキーマフィルタリングのルール(例: `filter_rules = ['foo*.*','bar*.*']` )。詳細については、 [テーブルフィルター](/table-filter.md)ドキュメントを参照してください。
diff --git a/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md b/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md
index dda9e120d3ca8..7366a1dec5607 100644
--- a/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md
+++ b/ticdc/ticdc-sink-to-kafka.md
@@ -129,7 +129,7 @@ Info: {"sink-uri":"kafka://127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094/topic-na
- SASL/スクラム
- SCRAM-SHA-256とSCRAM-SHA-512はPLAIN方式に似ています。対応する認証方式として`sasl-mechanism`指定するだけです。
+ SCRAM-SHA-256とSCRAM-SHA-512はPLAIN方式に似ています。対応する認証方式として`sasl-mechanism`を指定するだけです。
- SASL/GSSAPI
@@ -151,7 +151,7 @@ Info: {"sink-uri":"kafka://127.0.0.1:9092,127.0.0.1:9093,127.0.0.1:9094/topic-na
- TLS/SSL暗号化
- KafkaブローカーでTLS/SSL暗号化が有効になっている場合は、 `--sink-uri`に`-enable-tls=true`パラメータを追加する必要があります。自己署名証明書を使用する場合は、 `--sink-uri`に`ca` 、 `cert` 、 `key`指定する必要があります。
+ KafkaブローカーでTLS/SSL暗号化が有効になっている場合は、 `--sink-uri`に`-enable-tls=true`パラメータを追加する必要があります。自己署名証明書を使用する場合は、 `--sink-uri`に`ca` 、 `cert` 、 `key`を指定する必要があります。
- ACL認証
@@ -277,7 +277,7 @@ Topic 式の形式は`[prefix]{schema}[middle][{table}][suffix]`です。
### パーティションディスパッチャ {#partition-dispatchers}
-`partition = "xxx"` `index-value`ディスパッチャ`columns`指定するために使用できます。3、5、7、9、11 `default` 5つ`ts`ディスパッチャをサポートします。ディスパッチャのルールは以下のとおり`table` 。
+`partition = "xxx"`を使用してパーティションディスパッチャを指定できます。`default` 、 `index-value` 、 `columns` 、 `table` 、 `ts`の5つのディスパッチャをサポートします。ディスパッチャのルールは以下のとおりです。
- `default` : デフォルトで`table`ディスパッチャルールを使用します。スキーマ名とテーブル名に基づいてパーティション番号を計算し、テーブルからのデータが必ず同じパーティションに送信されるようにします。その結果、1つのテーブルからのデータは1つのパーティションにのみ存在し、順序付けが保証されます。ただし、このディスパッチャルールは送信スループットを制限し、コンシューマーを追加しても消費速度を向上させることはできません。
- `index-value` : 主キー、一意インデックス、または`index`で明示的に指定されたインデックスのいずれかを使用してパーティション番号を計算し、テーブルデータを複数のパーティションに分散します。単一のテーブルのデータは複数のパーティションに送信され、各パーティションのデータは順序付けされます。コンシューマーを追加することで、消費速度を向上させることができます。このディスパッチャは、同じ行への更新が同じパーティションに送信されるようにすることで、その行の順序付けされた処理を保証します。
@@ -385,7 +385,7 @@ SELECT COUNT(*) FROM INFORMATION_SCHEMA.TIKV_REGION_STATUS WHERE DB_NAME="databa
Kafkaトピックは、受信できるメッセージのサイズに制限を設定します。この制限はパラメータ[`max.message.bytes`](https://kafka.apache.org/documentation/#topicconfigs_max.message.bytes)によって制御されます。TiCDC Kafkaシンクがこの制限を超えるデータを送信した場合、チェンジフィードはエラーを報告し、データのレプリケーションを続行できません。この問題を解決するために、TiCDCは新しい設定`large-message-handle-option`を追加し、以下のソリューションを提供します。
-現在、この機能はCanal-JSONとOpen Protocolの2つのエンコーディングプロトコルをサポートしています。Canal-JSONプロトコルを使用する場合は、 `sink-uri`のうち`enable-tidb-extension=true`指定する必要があります。
+現在、この機能はCanal-JSONとOpen Protocolの2つのエンコーディングプロトコルをサポートしています。Canal-JSONプロトコルを使用する場合は、 `sink-uri`のうち`enable-tidb-extension=true`を指定する必要があります。
### TiCDCデータ圧縮 {#ticdc-data-compression}
diff --git a/ticdc/ticdc-sink-to-pulsar.md b/ticdc/ticdc-sink-to-pulsar.md
index fc04b6a393198..e58e7cfde22b3 100644
--- a/ticdc/ticdc-sink-to-pulsar.md
+++ b/ticdc/ticdc-sink-to-pulsar.md
@@ -138,7 +138,7 @@ send-timeout=30
### ベストプラクティス {#best-practice}
-- チェンジフィードを作成する際は、パラメータ`protocol`指定する必要があります。現在、Pulsarへのデータレプリケーションにはプロトコル`canal-json`のみがサポートされています。
+- チェンジフィードを作成する際は、パラメータ`protocol`を指定する必要があります。現在、Pulsarへのデータレプリケーションにはプロトコル`canal-json`のみがサポートされています。
- `pulsar-producer-cache-size`パラメータは、Pulsarクライアントにキャッシュされるプロデューサーの数を示します。Pulsarでは各プロデューサーが1つのトピックにしか対応できないため、TiCDCはプロデューサーのキャッシュにLRU方式を採用しており、デフォルトの制限は10240です。複製する必要があるトピックの数がデフォルト値よりも多い場合は、この数を増やす必要があります。
### TLS暗号化伝送 {#tls-encrypted-transmission}
@@ -272,7 +272,7 @@ dispatchers = [
### トピックディスパッチャ {#topic-dispatcher}
-`topic = "xxx"`使用するとトピックディスパッチャを指定し、トピック式を使用して柔軟なトピックディスパッチポリシーを実装できます。トピックの総数は1000未満にすることをお勧めします。
+`topic = "xxx"`を使用するとトピックディスパッチャを指定し、トピック式を使用して柔軟なトピックディスパッチポリシーを実装できます。トピックの総数は1000未満にすることをお勧めします。
トピック表現の形式は`[tenant_and_namespace][prefix]{schema}[middle][{table}][suffix]`です。各部分の意味は次のとおりです。
@@ -325,7 +325,7 @@ dispatchers = [
発送ルールは以下のとおりです。
-- `default` : デフォルトでは、イベントはスキーマ名とテーブル名によってディスパッチされます。これは`table`指定した場合と同じです。
+- `default` : デフォルトでは、イベントはスキーマ名とテーブル名によってディスパッチされます。これは`table`を指定した場合と同じです。
- `ts` : 行変更の commitT を使用してハッシュ計算を実行し、イベントをディスパッチします。
- `index-value` : テーブルの主キーまたは一意インデックスの値を使用してハッシュ計算を実行し、イベントをディスパッチします。
- `table` : スキーマ名とテーブル名を使用してハッシュ計算を実行し、イベントをディスパッチします。
diff --git a/ticdc/ticdc-split-update-behavior.md b/ticdc/ticdc-split-update-behavior.md
index 54172d86904a5..52a05d092e5fb 100644
--- a/ticdc/ticdc-split-update-behavior.md
+++ b/ticdc/ticdc-split-update-behavior.md
@@ -7,7 +7,7 @@ summary: TiCDC が UPDATE` イベントを分割するかどうかに関する
## MySQLシンクのUPDATEイベントを分割する {#split-code-update-code-events-for-mysql-sinks}
-v6.5.10、v7.1.6、v7.5.2、v8.1.1、v8.2.0以降では、MySQLシンクを使用する場合、テーブルのレプリケーション要求を受信したTiCDCノードは、下流へのレプリケーションを開始する前に、PDから現在のタイムスタンプ`thresholdTS`取得します。このタイムスタンプの値に基づいて、TiCDCは`UPDATE`イベントを分割するかどうかを決定します。
+v6.5.10、v7.1.6、v7.5.2、v8.1.1、v8.2.0以降では、MySQLシンクを使用する場合、テーブルのレプリケーション要求を受信したTiCDCノードは、下流へのレプリケーションを開始する前に、PDから現在のタイムスタンプ`thresholdTS`を取得します。このタイムスタンプの値に基づいて、TiCDCは`UPDATE`イベントを分割するかどうかを決定します。
- 1 つまたは複数の`UPDATE`変更を含むトランザクションの場合、トランザクション`commitTS` `thresholdTS`未満であれば、TiCDC は`UPDATE`イベントを`DELETE`イベントと`INSERT`イベントに分割してから、それらを Sorter モジュールに書き込みます。
- トランザクション`commitTS`が`thresholdTS`以上であるイベントが`UPDATE`ある場合、TiCDC はそれらを分割しません。詳細については、GitHub の問題[#10918](https://github.com/pingcap/tiflow/issues/10918)参照してください。
diff --git a/ticdc/ticdc-upstream-downstream-check.md b/ticdc/ticdc-upstream-downstream-check.md
index 51e43ce76f521..f97faefe05b74 100644
--- a/ticdc/ticdc-upstream-downstream-check.md
+++ b/ticdc/ticdc-upstream-downstream-check.md
@@ -100,7 +100,7 @@ select * from tidb_cdc.syncpoint_v1;
- v6.4.0 以降では、 `SYSTEM_VARIABLES_ADMIN`または`SUPER`権限を持つ changefeed のみが TiCDC Syncpoint 機能を使用できます。
- v8.2.0 以降、TiCDC は`primary_ts`値の生成ルールに次の調整を加えます。
- - TiCDC が新しい`primary_ts`生成するときは、その値は`sync-point-interval`の整数倍である必要があります。
- - TiCDCは、新しいチェンジフィードごとに初期値`primary_ts`計算します。この初期値は、チェンジフィードの開始時刻( `startTs` )以上であり、 `sync-point-interval`の最小の整数倍です。
+ - TiCDC が新しい`primary_ts`を生成するときは、その値は`sync-point-interval`の整数倍である必要があります。
+ - TiCDCは、新しいチェンジフィードごとに初期値`primary_ts`を計算します。この初期値は、チェンジフィードの開始時刻( `startTs` )以上であり、 `sync-point-interval`の最小の整数倍です。
この設定は、データレプリケーション中に異なる変更フィードの同期ポイントを揃えるために使用されます。例えば、複数の下流クラスタは、 [`FLASHBACK TABLE`](/sql-statements/sql-statement-flashback-table.md)番目のステートメントを実行することで、同じ`primary_ts`番目の同期ポイントの`secondary_ts`番目の状態に復元することができ、下流クラスタ間でデータの一貫性を確保できます。
diff --git a/ticdc/troubleshoot-ticdc.md b/ticdc/troubleshoot-ticdc.md
index a05759fc1dc07..4d32371bce176 100644
--- a/ticdc/troubleshoot-ticdc.md
+++ b/ticdc/troubleshoot-ticdc.md
@@ -17,12 +17,12 @@ summary: TiCDC の使用時に発生する可能性のある問題のトラブ
- Grafanaダッシュボードで、レプリケーションタスクの監視メトリック`changefeed checkpoint` (適切な`changefeed id`選択)を確認してください。メトリック値が変化しない場合、またはメトリック`checkpoint lag`が増加し続ける場合、レプリケーションタスクが中断されている可能性があります。
- 監視メトリック`exit error count`を確認してください。メトリック値が`0`より大きい場合、レプリケーションタスクでエラーが発生しました。
-- `cdc cli changefeed list`と`cdc cli changefeed query`実行して、レプリケーションタスクのステータスを確認します。5 `stopped`タスクが停止したことを意味し、 `error`は詳細なエラーメッセージを示します。エラー発生後、TiCDCサーバーログで`error on running processor`検索してエラースタックを確認し、トラブルシューティングを行うことができます。
+- `cdc cli changefeed list`と`cdc cli changefeed query`を実行して、レプリケーションタスクのステータスを確認します。`stopped`はタスクが停止したことを意味し、 `error`は詳細なエラーメッセージを示します。エラー発生後、TiCDCサーバーログで`error on running processor`を検索してエラースタックを確認し、トラブルシューティングを行うことができます。
- 極端なケースでは、TiCDC サービスが再起動されることがあります。トラブルシューティングのために、TiCDCサーバーログの`FATAL`レベル目のログを検索できます。
### レプリケーション タスクが手動で停止されたかどうかを確認するにはどうすればよいですか? {#how-do-i-know-whether-the-replication-task-is-stopped-manually}
-レプリケーションタスクが手動で停止されているかどうかを確認するには、 `cdc cli`実行します。例:
+レプリケーションタスクが手動で停止されているかどうかを確認するには、 `cdc cli`を実行します。例:
```shell
cdc cli changefeed query --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id 28c43ffc-2316-4f4f-a70b-d1a7c59ba79f
@@ -38,7 +38,7 @@ cdc cli changefeed query --server=http://127.0.0.1:8300 --changefeed-id 28c43ffc
- このシナリオでは、TiCDCはタスク情報を保存します。TiCDCはPDにサービスGCセーフポイントを設定しているため、タスクチェックポイント以降のデータは有効期間`gc-ttl`内にTiKV GCによってクリーンアップされません。
- - 対処方法:ダウンストリームが正常に戻った後、 `cdc cli changefeed resume`実行することでレプリケーション タスクを再開できます。
+ - 対処方法:ダウンストリームが正常に戻った後、 `cdc cli changefeed resume`を実行することでレプリケーション タスクを再開できます。
- ダウンストリームに互換性のない SQL ステートメントがあるため、レプリケーションを続行できません。
@@ -85,7 +85,7 @@ v4.0.9 以降では、レプリケーション タスクで統合ソーター機
## 変更フィードの下流にMySQLなどのデータベースがあり、TiCDCが時間のかかるDDL文を実行すると、他のすべての変更フィードがブロックされます。どうすればよいでしょうか? {#when-the-downstream-of-a-changefeed-is-a-database-similar-to-mysql-and-ticdc-executes-a-time-consuming-ddl-statement-all-other-changefeeds-are-blocked-what-should-i-do}
1. 時間のかかるDDL文を含む変更フィードの実行を一時停止します。すると、他の変更フィードがブロックされなくなったことがわかります。
-2. TiCDC ログで`apply job`フィールドを検索し、時間のかかる DDL ステートメントの`start-ts`確認します。
+2. TiCDC ログで`apply job`フィールドを検索し、時間のかかる DDL ステートメントの`start-ts`を確認します。
3. 下流のDDL文を手動で実行します。実行が完了したら、以下の操作を続行します。
4. changefeed 設定を変更し、上記の`start-ts` `ignore-txn-start-ts`構成項目に追加します。
5. 一時停止された変更フィードを再開します。
@@ -112,7 +112,7 @@ TiCDC が Kafka に送信するメッセージのサイズを制御するには
## TiCDC レプリケーション中に、ダウンストリームで DDL ステートメントの実行が失敗したかどうかを確認するにはどうすればよいでしょうか? レプリケーションを再開するにはどうすればよいでしょうか? {#how-can-i-find-out-whether-a-ddl-statement-fails-to-execute-in-downstream-during-ticdc-replication-how-to-resume-the-replication}
-DDL文の実行に失敗した場合、レプリケーションタスク(changefeed)は自動的に停止します。checkpoint-tsはDDL文のfinish-tsです。TiCDCにこの文の実行を下流で再試行させたい場合は、 `cdc cli changefeed resume`指定してレプリケーションタスクを再開してください。例:
+DDL文の実行に失敗した場合、レプリケーションタスク(changefeed)は自動的に停止します。checkpoint-tsはDDL文のfinish-tsです。TiCDCにこの文の実行を下流で再試行させたい場合は、 `cdc cli changefeed resume`を指定してレプリケーションタスクを再開してください。例:
```shell
cdc cli changefeed resume -c test-cf --server=http://127.0.0.1:8300
diff --git a/tidb-cloud/csv-config-for-import-data.md b/tidb-cloud/csv-config-for-import-data.md
index 8e6db7aca8e50..a6ec2c7ef4c9e 100644
--- a/tidb-cloud/csv-config-for-import-data.md
+++ b/tidb-cloud/csv-config-for-import-data.md
@@ -59,7 +59,7 @@ summary: TiDB Cloudのインポート データ サービスで CSV 構成を使
- 値が`True`の場合、 `"nick name is \"Mike\""` `nick name is "Mike"`として解析され、ターゲット テーブルに書き込まれます。
- 値が`False`の場合、 `"nick name is \"` 、 `Mike\` 、 `""`の3つのフィールドとして解析されます。しかし、フィールドが互いに分離されていないため、正しく解析できません。
- 標準CSVファイルの場合、記録するフィールドに二重引用符で囲まれた文字が含まれている場合は、エスケープ処理のために二重引用符を2つ使用する必要があります。この場合、二重引用符を`Backslash escape = True`使用すると解析エラーが発生しますが、 `Backslash escape = False`使用すると正しく解析されます。典型的なシナリオは、インポートされたフィールドにJSONコンテンツが含まれている場合です。標準CSVのJSONフィールドは通常、次のように保存されます。
+ 標準CSVファイルの場合、記録するフィールドに二重引用符で囲まれた文字が含まれている場合は、エスケープ処理のために二重引用符を2つ使用する必要があります。この場合、`Backslash escape = True`を使用すると解析エラーが発生しますが、 `Backslash escape = False`を使用すると正しく解析されます。典型的なシナリオは、インポートされたフィールドにJSONコンテンツが含まれている場合です。標準CSVのJSONフィールドは通常、次のように保存されます。
`"{""key1"":""val1"", ""key2"": ""val2""}"`
diff --git a/tidb-cloud/data-service-manage-endpoint.md b/tidb-cloud/data-service-manage-endpoint.md
index 2e0678b010a24..1708ce2c7256b 100644
--- a/tidb-cloud/data-service-manage-endpoint.md
+++ b/tidb-cloud/data-service-manage-endpoint.md
@@ -193,7 +193,7 @@ TiDB Cloud Data Serviceでは、以下のようにして1つまたは複数の
- **タグ**:エンドポイントのグループを識別するために使用されるタグ。
-- **ページネーション**:このプロパティは、リクエストメソッドが`GET`で、エンドポイントの最後の SQL ステートメントが`SELECT`操作の場合にのみ使用できます。**ページネーションが**有効になっている場合、エンドポイントを呼び出す際にクエリ パラメータとして`page`と`page_size`指定することで、結果をページネーションできます(例`https://.data.tidbcloud.com/api/v1beta/app//endpoint/my_endpoint/get_id?page=&page_size=` 。詳細については、[エンドポイントを呼び出す](#call-an-endpoint)参照してください。
+- **ページネーション**:このプロパティは、リクエストメソッドが`GET`で、エンドポイントの最後の SQL ステートメントが`SELECT`操作の場合にのみ使用できます。**ページネーションが**有効になっている場合、エンドポイントを呼び出す際にクエリ パラメータとして`page`と`page_size`を指定することで、結果をページネーションできます(例`https://.data.tidbcloud.com/api/v1beta/app//endpoint/my_endpoint/get_id?page=&page_size=` 。詳細については、[エンドポイントを呼び出す](#call-an-endpoint)を参照してください。
> **Note:**
>
@@ -208,7 +208,7 @@ TiDB Cloud Data Serviceでは、以下のようにして1つまたは複数の
> **Note:**
>
- > **バッチ操作**が有効になっているエンドポイントは、リクエスト本文に配列形式とオブジェクト形式の両方をサポートしています。 `[{dataObject1}, {dataObject2}]`と`{items: [{dataObject1}, {dataObject2}]}`です。他のシステムとの互換性を高めるため、オブジェクト形式`{items: [{dataObject1}, {dataObject2}]}`使用することをお勧めします。
+ > **バッチ操作**が有効になっているエンドポイントは、リクエスト本文に配列形式とオブジェクト形式の両方をサポートしています。 `[{dataObject1}, {dataObject2}]`と`{items: [{dataObject1}, {dataObject2}]}`です。他のシステムとの互換性を高めるため、オブジェクト形式`{items: [{dataObject1}, {dataObject2}]}`を使用することをお勧めします。
### SQL文を書く {#write-sql-statements}
diff --git a/tidb-cloud/premium/migrate-from-op-tidb-premium.md b/tidb-cloud/premium/migrate-from-op-tidb-premium.md
index 81cabdd611792..70912f395c9ab 100644
--- a/tidb-cloud/premium/migrate-from-op-tidb-premium.md
+++ b/tidb-cloud/premium/migrate-from-op-tidb-premium.md
@@ -79,7 +79,7 @@ tiup update --self && tiup update dumpling
上流の TiDB Self-Managed クラスターからTiDB Cloud Premium に増分データを複製するには、 [TiCDCをデプロイする](https://docs.pingcap.com/tidb/dev/deploy-ticdc)必要があります。
-1. 現在の TiDB バージョンが TiCDC をサポートしているかどうかを確認します。 TiDB v4.0.8.rc.1 以降のバージョンは TiCDC をサポートします。 TiDB のバージョンを確認するには、TiDB Self-Managed クラスターで`select tidb_version();`実行します。アップグレードする必要がある場合は、 [TiUPを使用してTiDBをアップグレードする](https://docs.pingcap.com/tidb/dev/deploy-ticdc#upgrade-ticdc-using-tiup)参照してください。
+1. 現在の TiDB バージョンが TiCDC をサポートしているかどうかを確認します。 TiDB v4.0.8.rc.1 以降のバージョンは TiCDC をサポートします。 TiDB のバージョンを確認するには、TiDB Self-Managed クラスターで`select tidb_version();`を実行します。アップグレードする必要がある場合は、 [TiUPを使用してTiDBをアップグレードする](https://docs.pingcap.com/tidb/dev/deploy-ticdc#upgrade-ticdc-using-tiup)を参照してください。
2. TiCDCコンポーネントをTiDB Self-Managedクラスターに追加します。 [TiUPを使用して、既存のTiDBクラスタにTiCDCを追加またはスケールアウトします](https://docs.pingcap.com/tidb/dev/deploy-ticdc#add-or-scale-out-ticdc-to-an-existing-tidb-cluster-using-tiup)参照してください。 `scale-out.yml`ファイルを編集して TiCDC を追加します。
diff --git a/tidb-cloud/releases/release-notes-2023.md b/tidb-cloud/releases/release-notes-2023.md
index 6e4e63d1faeef..f6be73609c6e7 100644
--- a/tidb-cloud/releases/release-notes-2023.md
+++ b/tidb-cloud/releases/release-notes-2023.md
@@ -217,7 +217,7 @@ summary: 2023 年のTiDB Cloudのリリース ノートについて説明しま
- [データサービス(ベータ版)](https://tidbcloud.com/project/data-service)開発エクスペリエンスを向上させるために`GET`リクエストのページ分割をサポートします。
- `GET`リクエストの場合、**アドバンスプロパティ**で**ページネーションを**有効にし、エンドポイントを呼び出す際にクエリパラメータとして`page`と`page_size`指定することで、結果をページ分けできます。例えば、1 ページあたり 10 項目の 2 ページ目を取得するには、次のコマンドを使用します。
+ `GET`リクエストの場合、**アドバンスプロパティ**で**ページネーションを**有効にし、エンドポイントを呼び出す際にクエリパラメータとして`page`と`page_size`を指定することで、結果をページ分けできます。例えば、1 ページあたり 10 項目の 2 ページ目を取得するには、次のコマンドを使用します。
```bash
curl --digest --user ':' \
@@ -914,7 +914,7 @@ summary: 2023 年のTiDB Cloudのリリース ノートについて説明しま
- TiDB Cloud CLI クライアント[`ticloud`](/tidb-cloud/cli-reference.md)を紹介します。
- `ticloud`使用すると、ターミナルやその他の自動ワークフローから数行のコマンドでTiDB Cloudリソースを簡単に管理できます。特にGitHub Actionsについては、 `ticloud`簡単に設定できるように[`setup-tidbcloud-cli`](https://github.com/marketplace/actions/set-up-tidbcloud-cli)提供しています。
+ `ticloud`を使用すると、ターミナルやその他の自動ワークフローから数行のコマンドでTiDB Cloudリソースを簡単に管理できます。特にGitHub Actionsについては、 `ticloud`簡単に設定できるように[`setup-tidbcloud-cli`](https://github.com/marketplace/actions/set-up-tidbcloud-cli)提供しています。
詳細については、 [TiDB Cloud CLI クイックスタート](/tidb-cloud/get-started-with-cli.md)および[TiDB Cloud CLI リファレンス](/tidb-cloud/cli-reference.md)を参照してください。
diff --git a/tidb-cloud/releases/release-notes-2025.md b/tidb-cloud/releases/release-notes-2025.md
index 728c505030c58..0d175451e142c 100644
--- a/tidb-cloud/releases/release-notes-2025.md
+++ b/tidb-cloud/releases/release-notes-2025.md
@@ -267,7 +267,7 @@ summary: 2025 年のTiDB Cloudのリリース ノートについて説明しま
分割動作の詳細については、 [MySQL以外のシンクの主キーまたは一意キーの`UPDATE`イベントを分割する](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/ticdc-split-update-behavior/#split-primary-or-unique-key-update-events-for-non-mysql-sinks)参照してください。
- - Google Cloud でホストされている[TiDB Cloud Dedicated](/tidb-cloud/select-cluster-tier.md#tidb-cloud-dedicated)クラスタに新しいノード サイズ`32 vCPU, 64 GiB`指定します。
+ - Google Cloud でホストされている[TiDB Cloud Dedicated](/tidb-cloud/select-cluster-tier.md#tidb-cloud-dedicated)クラスタに新しいノード サイズ`32 vCPU, 64 GiB`を指定します。
この新しいノード サイズは、TiDB ノードで使用できます。
@@ -487,7 +487,7 @@ summary: 2025 年のTiDB Cloudのリリース ノートについて説明しま
**一般的な変更**
-- Google Cloud でホストされている[TiDB Cloud Dedicated](/tidb-cloud/select-cluster-tier.md#tidb-cloud-dedicated)クラスタに新しいノード サイズ`32 vCPU, 128 GiB`指定します。
+- Google Cloud でホストされている[TiDB Cloud Dedicated](/tidb-cloud/select-cluster-tier.md#tidb-cloud-dedicated)クラスタに新しいノード サイズ`32 vCPU, 128 GiB`を指定します。
この新しいサイズは、TiDB、TiKV、およびTiFlashノードで使用できます。
diff --git a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-amazon-msk.md b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-amazon-msk.md
index 6a974fda65a7b..cbfdac1ea427c 100644
--- a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-amazon-msk.md
+++ b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-amazon-msk.md
@@ -152,6 +152,6 @@ SASL/SCRAM の代わりに、 IAM認証を使用して MSK クラスターと同
## ステップ 5. TiDB Cloudで Amazon MSK プロビジョニングされたプライベートリンク接続を作成する {#step-5-create-an-amazon-msk-provisioned-private-link-connection-in-tidb-cloud}
-MSK クラスターの`ARN`使用して、 TiDB Cloudにプライベート リンク接続を作成します。
+MSK クラスターの`ARN`を使用して、 TiDB Cloudにプライベート リンク接続を作成します。
詳細については[Amazon MSK プロビジョニングされたプライベートリンク接続を作成する](/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md#create-an-amazon-msk-provisioned-private-link-connection)参照してください。
diff --git a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-aws-confluent.md b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-aws-confluent.md
index d0da756a70b38..c3e78cb82c1d4 100644
--- a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-aws-confluent.md
+++ b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection-to-aws-confluent.md
@@ -61,7 +61,7 @@ Confluent Cloud ネットワークの一意の名前を取得するには、次
TiDB Cloudでプライベート リンク接続を作成するには、次の手順を実行します。
-1. Confluent Cloud の`VPC Service Endpoint`使用して、 TiDB Cloudにプライベート リンク接続を作成します。
+1. Confluent Cloud の`VPC Service Endpoint`を使用して、 TiDB Cloudにプライベート リンク接続を作成します。
詳細については[AWS エンドポイントサービスプライベートリンク接続を作成する](/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md#create-an-aws-endpoint-service-private-link-connection)参照してください。
diff --git a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md
index d0741c008af2a..f6d877cc5a679 100644
--- a/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md
+++ b/tidb-cloud/serverless-private-link-connection.md
@@ -221,7 +221,7 @@ TiDB Cloudコンソールを使用してドメインをプライベート リン
TiDB Cloud CLI を使用してTiDB Cloud管理対象ドメインをアタッチするには、次の手順を実行します。
-1. `dry run`使用すると、アタッチするドメインをプレビューできます。次のステップで使用する一意の名前が出力されます。
+1. `dry run`を使用すると、アタッチするドメインをプレビューできます。次のステップで使用する一意の名前が出力されます。
```shell
ticloud serverless private-link-connection attach-domains -c --private-link-connection-id --type TIDBCLOUD_MANAGED --dry-run
diff --git a/tidb-cloud/setup-self-hosted-kafka-private-service-connect.md b/tidb-cloud/setup-self-hosted-kafka-private-service-connect.md
index 34e413c0f2102..81859bb6e0b51 100644
--- a/tidb-cloud/setup-self-hosted-kafka-private-service-connect.md
+++ b/tidb-cloud/setup-self-hosted-kafka-private-service-connect.md
@@ -181,7 +181,7 @@ VM をプロビジョニングするには、 [VMインスタンス](https://con
- 外部: `39092`
- 外部アドバタイズされたリスナーポートの範囲: `9093~9095`
-2. SSHを使用して各ブローカーノードにログインします。各ブローカーノードごとに、以下の内容を含む設定ファイル`~/config/server.properties`作成します。
+2. SSHを使用して各ブローカーノードにログインします。各ブローカーノードごとに、以下の内容を含む設定ファイル`~/config/server.properties`を作成します。
```properties
# broker-node1 ~/config/server.properties
@@ -356,7 +356,7 @@ VM をプロビジョニングするには、 [VMインスタンス](https://con
consume_messages
```
-4. `produce.sh`と`consume.sh`実行して、Kafkaクラスターが実行中であることを確認してください。これらのスクリプトは、後ほどネットワーク接続テストにも再利用されます。スクリプトは`--partitions 3 --replication-factor 3`のトピックを作成します。3つのブローカーすべてにデータが含まれていることを確認してください。ネットワーク接続がテストされるよう、スクリプトが3つのブローカーすべてに接続されることを確認してください。
+4. `produce.sh`と`consume.sh`を実行して、Kafkaクラスターが実行中であることを確認してください。これらのスクリプトは、後ほどネットワーク接続テストにも再利用されます。スクリプトは`--partitions 3 --replication-factor 3`のトピックを作成します。3つのブローカーすべてにデータが含まれていることを確認してください。ネットワーク接続がテストされるよう、スクリプトが3つのブローカーすべてに接続されることを確認してください。
```shell
# Test write message.
diff --git a/tidb-cloud/size-your-cluster.md b/tidb-cloud/size-your-cluster.md
index 5a08e033f1bad..db43838808330 100644
--- a/tidb-cloud/size-your-cluster.md
+++ b/tidb-cloud/size-your-cluster.md
@@ -69,7 +69,7 @@ TiDBノード数が8未満の場合、パフォーマンス偏差係数はほぼ
`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node * (1 - performance deviation coefficient))`
-式では、まず`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node)`計算して大まかなノード数を取得し、対応するパフォーマンス偏差係数を使用してノード数の最終結果を取得する必要があります。
+式では、まず`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node)`を計算して大まかなノード数を取得し、対応するパフォーマンス偏差係数を使用してノード数の最終結果を取得する必要があります。
例えば、混合ワークロードにおける全体的な期待パフォーマンスが 110,000 QPS、P95レイテンシーが約 100 ミリ秒で、8 vCPU、16 GiB の TiDB ノードを使用したいとします。この場合、前述の表から 8 vCPU、16 GiB の TiDB ノードの推定 TiDB パフォーマンス( `15,500` )を取得し、以下のように TiDB ノードの大まかな数を計算できます。
@@ -159,7 +159,7 @@ TiKVノード数が8未満の場合、パフォーマンス偏差係数はほぼ
`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node * (1 - performance deviation coefficient))`
-式では、まず`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node)`計算して大まかなノード数を取得し、対応するパフォーマンス偏差係数を使用してノード数の最終結果を取得する必要があります。
+式では、まず`node count = ceil(overall expected performance ÷ performance per node)`を計算して大まかなノード数を取得し、対応するパフォーマンス偏差係数を使用してノード数の最終結果を取得する必要があります。
例えば、混合ワークロードにおける全体的な期待パフォーマンスが110,000 QPS、P95レイテンシーが約100ミリ秒で、8 vCPU、32 GiB TiKVノードを使用したいとします。この場合、前述の表から8 vCPU、32 GiB TiKVノードの推定TiKVパフォーマンス( `17,800` )を取得し、TiKVノードの大まかな数を以下のように計算します。
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-backup-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-backup-resource.md
index e253b87a1454e..b76cb8f95e0f5 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-backup-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-backup-resource.md
@@ -99,7 +99,7 @@ summary: tidbcloud_backup` リソースを使用してTiDB Cloudクラスター
```
-5. `terraform state show tidbcloud_backup.${resource-name}`使用してバックアップのステータスを確認します。
+5. `terraform state show tidbcloud_backup.${resource-name}`を使用してバックアップのステータスを確認します。
$ terraform state show tidbcloud_backup.example_backup
@@ -157,6 +157,6 @@ summary: tidbcloud_backup` リソースを使用してTiDB Cloudクラスター
Enter a value: yes
-ここで、コマンド`terraform show`実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
+ここで、コマンド`terraform show`を実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
$ terraform show
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-cluster-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-cluster-resource.md
index 010b5bbaf1357..e1235b75a87f1 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-cluster-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-cluster-resource.md
@@ -7,11 +7,11 @@ summary: クラスター リソースを使用してTiDB Cloudクラスターを
> **Warning:**
>
-> [TiDB Cloud Terraform プロバイダー](https://registry.terraform.io/providers/tidbcloud/tidbcloud) v0.4.0以降、リソース`tidbcloud_cluster`非推奨となりました。代わりにリソース`tidbcloud_dedicated_cluster`またはリソース`tidbcloud_serverless_cluster`使用することをお勧めします。詳細については、 [`tidbcloud_dedicated_cluster`リソースを使用する](/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md)または[`tidbcloud_serverless_cluster`リソースを使用する](/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md)をご覧ください。
+> [TiDB Cloud Terraform プロバイダー](https://registry.terraform.io/providers/tidbcloud/tidbcloud) v0.4.0以降、リソース`tidbcloud_cluster`非推奨となりました。代わりにリソース`tidbcloud_dedicated_cluster`またはリソース`tidbcloud_serverless_cluster`を使用することをお勧めします。詳細については、 [`tidbcloud_dedicated_cluster`リソースを使用する](/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md)または[`tidbcloud_serverless_cluster`リソースを使用する](/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md)をご覧ください。
このドキュメントでは、 `tidbcloud_cluster`リソースを使用してTiDB Cloudクラスターを管理する方法を学習できます。
-さらに、データ ソース`tidbcloud_projects`と`tidbcloud_cluster_specs`使用して必要な情報を取得する方法も学習します。
+さらに、データ ソース`tidbcloud_projects`と`tidbcloud_cluster_specs`を使用して必要な情報を取得する方法も学習します。
`tidbcloud_cluster`リソースの機能は次のとおりです。
@@ -68,7 +68,7 @@ summary: クラスター リソースを使用してTiDB Cloudクラスターを
2. 設定を適用するには、コマンド`terraform apply`を実行してください。続行するには、確認プロンプトで`yes`と入力してください。
- プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`使用します。
+ プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`を使用します。
$ terraform apply --auto-approve
@@ -546,7 +546,7 @@ TiDB Cloud Dedicated クラスターの場合、Terraform を使用して次の
Apply complete! Resources: 0 added, 1 changed, 0 destroyed.
-4. ステータスを確認するには`terraform state show tidbcloud_cluster.${resource-name}`使用します。
+4. ステータスを確認するには`terraform state show tidbcloud_cluster.${resource-name}`を使用します。
$ terraform state show tidbcloud_cluster.example_cluster
@@ -899,11 +899,11 @@ Terraform で管理されていない TiDB クラスターの場合は、イン
region = "eu-central-1"
}
-5. `terraform fmt`使用して構成ファイルをフォーマットできます。
+5. `terraform fmt`を使用して構成ファイルをフォーマットできます。
$ terraform fmt
-6. 設定と状態の一貫性を確保するには、 `terraform plan`または`terraform apply`実行してください。 `No changes`が表示されれば、インポートは成功です。
+6. 設定と状態の一貫性を確保するには、 `terraform plan`または`terraform apply`を実行してください。 `No changes`が表示されれば、インポートは成功です。
$ terraform apply
@@ -931,6 +931,6 @@ Terraform で管理されていない TiDB クラスターの場合は、イン
Enter a value: yes
-ここで、コマンド`terraform show`実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
+ここで、コマンド`terraform show`を実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
$ terraform show
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md
index 99435bb0e6e88..2c8c5dc6254f6 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-cluster-resource.md
@@ -64,7 +64,7 @@ summary: tidbcloud_dedicated_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Dedi
2. 設定を適用するには、コマンド`terraform apply`を実行してください。続行するには、確認プロンプトで`yes`と入力してください。
- プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`使用します。
+ プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`を使用します。
```shell
$ terraform apply --auto-approve
@@ -244,7 +244,7 @@ summary: tidbcloud_dedicated_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Dedi
通常、 TiDB Cloud Dedicated クラスターの作成には少なくとも 10 分かかります。
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.example_cluster
@@ -486,7 +486,7 @@ TiDB Cloud Dedicated クラスターの場合、次のように Terraform を使
Apply complete! Resources: 0 added, 1 changed, 0 destroyed.
```
-4. `terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.${resource-name}`使用して状態を確認します。
+4. `terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.${resource-name}`を使用して状態を確認します。
$ terraform state show tidbcloud_dedicated_cluster.example_cluster
@@ -1021,7 +1021,7 @@ TiDB Cloud Dedicated クラスターの場合、次のように Terraform を使
Apply complete! Resources: 0 added, 0 changed, 1 destroyed.
```
-ここで、コマンド`terraform show`実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
+ここで、コマンド`terraform show`を実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
$ terraform show
@@ -1054,7 +1054,7 @@ Terraform によって管理されていない TiDB クラスターの場合は
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_dedicated_cluster.example_cluster: Importing...
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-network-container-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-network-container-resource.md
index 2ce47a033315f..1e89e97434074 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-network-container-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-network-container-resource.md
@@ -114,7 +114,7 @@ summary: tidbcloud_dedicated_network_container` リソースを使用して、 T
TiDB Cloud Dedicated ネットワークコンテナのリージョンにTiDB Cloud Dedicated クラスターを作成するまで、リソースのステータスは`INACTIVE`ままです。その後、ステータスは`ACTIVE`に変わります。
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_network_container.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_network_container.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_dedicated_network_container.example
@@ -165,7 +165,7 @@ Terraform によって管理されていないTiDB Cloud Dedicated ネットワ
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_dedicated_network_container.example: Importing... [id=10423692645683000000,example]
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-private-endpoint-connection-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-private-endpoint-connection-resource.md
index 1d1cb2b4b75ef..ad839a0fbb3db 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-private-endpoint-connection-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-dedicated-private-endpoint-connection-resource.md
@@ -117,7 +117,7 @@ summary: tidbcloud_dedicated_private_endpoint_connection` リソースを使用
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
```
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_private_endpoint_connection.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_dedicated_private_endpoint_connection.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_dedicated_private_endpoint_connection.example
@@ -230,6 +230,6 @@ TiDB Cloud Dedicated プライベート エンドポイント接続を削除す
Apply complete! Resources: 0 added, 0 changed, 1 destroyed.
```
-ここで、コマンド`terraform show`実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
+ここで、コマンド`terraform show`を実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
$ terraform show
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-import-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-import-resource.md
index eb23c6f674a23..59091f7091b6d 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-import-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-import-resource.md
@@ -83,7 +83,7 @@ summary: tidbcloud_import` リソースを使用してインポート タスク
tidbcloud_import.example_local: Creating...
tidbcloud_import.example_local: Creation complete after 6s [id=781074]
-4. `terraform state show tidbcloud_import.${resource-name}`使用してインポート タスクのステータスを確認します。
+4. `terraform state show tidbcloud_import.${resource-name}`を使用してインポート タスクのステータスを確認します。
$ terraform state show tidbcloud_import.example_local
# tidbcloud_import.example_local:
@@ -122,7 +122,7 @@ summary: tidbcloud_import` リソースを使用してインポート タスク
type = "LOCAL"
}
-5. 数分後にステータスを更新するには`terraform refresh`使用します。
+5. 数分後にステータスを更新するには`terraform refresh`を使用します。
$ terraform refresh && terraform state show tidbcloud_import.example_local
tidbcloud_import.example_local: Refreshing state... [id=781074]
@@ -231,7 +231,7 @@ summary: tidbcloud_import` リソースを使用してインポート タスク
tidbcloud_import.example_s3_parquet: Creating...
tidbcloud_import.example_s3_parquet: Creation complete after 4s [id=781076]
-3. `terraform refresh`と`terraform state show tidbcloud_import.${resource-name}`使用して、インポート タスクのステータスを更新および確認します。
+3. `terraform refresh`と`terraform state show tidbcloud_import.${resource-name}`を使用して、インポート タスクのステータスを更新および確認します。
## インポートタスクを更新する {#update-an-import-task}
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-branch-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-branch-resource.md
index 613b19fb40f39..7cd9bdb4d95f4 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-branch-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-branch-resource.md
@@ -116,7 +116,7 @@ summary: サーバーレス ブランチ リソースを使用して、 TiDB Clo
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
```
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_branch.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_branch.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_branch.example
@@ -185,7 +185,7 @@ Terraform によって管理されていないTiDB Cloud Starter またはTiDB C
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_serverless_branch.example: Importing...
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource-manage-essential.md b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource-manage-essential.md
index 6d7a23b15867a..717b8c9a5e0a8 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource-manage-essential.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource-manage-essential.md
@@ -64,7 +64,7 @@ summary: tidbcloud_serverless_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Ess
2. 設定を適用するには、コマンド`terraform apply`を実行してください。続行するには、確認プロンプトで`yes`と入力してください。
- プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`使用します。
+ プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`を使用します。
```shell
$ terraform apply --auto-approve
@@ -226,7 +226,7 @@ summary: tidbcloud_serverless_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Ess
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
```
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.example
@@ -357,7 +357,7 @@ tidbcloud_serverless_cluster.example: Modifications complete after 8s
Apply complete! Resources: 0 added, 1 changed, 0 destroyed.
```
-次に、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`使用してリソースの状態を確認します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+次に、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`を使用してリソースの状態を確認します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.example
@@ -444,7 +444,7 @@ Terraform によって管理されていないTiDB Cloud Essential クラスタ
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_serverless_cluster.example: Importing...
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md
index dfaffd90e0145..f93a9b9ec19de 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-cluster-resource.md
@@ -64,7 +64,7 @@ summary: tidbcloud_serverless_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Sta
2. 設定を適用するには、コマンド`terraform apply`を実行してください。続行するには、確認プロンプトで`yes`と入力してください。
- プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`使用します。
+ プロンプトをスキップするには、 `terraform apply --auto-approve`を使用します。
```shell
$ terraform apply --auto-approve
@@ -224,7 +224,7 @@ summary: tidbcloud_serverless_cluster` リソースを使用してTiDB Cloud Sta
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
```
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.example
@@ -352,7 +352,7 @@ tidbcloud_serverless_cluster.example: Modifications complete after 8s
Apply complete! Resources: 0 added, 1 changed, 0 destroyed.
```
-次に、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`使用してリソースの状態を確認します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+次に、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.${resource-name}`を使用してリソースの状態を確認します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_cluster.example
@@ -438,7 +438,7 @@ Terraform によって管理されていないTiDB Cloud Starter クラスター
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_serverless_cluster.example: Importing...
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-export-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-export-resource.md
index 89e97acf90898..52eecd5239577 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-serverless-export-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-serverless-export-resource.md
@@ -115,9 +115,9 @@ summary: tidbcloud_serverless_export` リソースを使用して、 TiDB Cloud
この例では、 `tidbcloud_serverless_export.example`リソースがクラスター全体からデータをエクスポートするエクスポート タスクを作成します。
- このリソースは同期されていません。1 `terraform refresh`使用すると最新の状態を取得できます。
+ このリソースは同期されていません。`terraform refresh`を使用すると最新の状態を取得できます。
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_export.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_serverless_export.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_serverless_export.example
@@ -167,7 +167,7 @@ TiDB Cloud Starter またはTiDB Cloud Essential クラスターのデータ エ
生成された構成ファイルを確認し、ニーズを満たしていることを確認してください。必要に応じて、このファイルの内容を任意の場所に移動することもできます。
- 次に、 `terraform apply`実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
+ 次に、 `terraform apply`を実行してインフラストラクチャをインポートします。適用後、出力例は次のようになります。
```shell
tidbcloud_serverless_export.example: Importing...
diff --git a/tidb-cloud/terraform-use-sql-user-resource.md b/tidb-cloud/terraform-use-sql-user-resource.md
index f882364a431f6..93fb94f7da03d 100644
--- a/tidb-cloud/terraform-use-sql-user-resource.md
+++ b/tidb-cloud/terraform-use-sql-user-resource.md
@@ -107,7 +107,7 @@ summary: tidbcloud_sql_user` リソースを使用してTiDB Cloud SQL ユーザ
Apply complete! Resources: 1 added, 0 changed, 0 destroyed.
```
-5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_sql_user.${resource-name}`使用します。コマンド 1 は、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
+5. リソースの状態を確認するには、コマンド`terraform show`または`terraform state show tidbcloud_sql_user.${resource-name}`を使用します。前者のコマンドは、すべてのリソースとデータソースの状態を表示します。
```shell
$ terraform state show tidbcloud_sql_user.example
@@ -178,7 +178,7 @@ summary: tidbcloud_sql_user` リソースを使用してTiDB Cloud SQL ユーザ
Apply complete! Resources: 0 added, 1 changed, 0 destroyed.
```
-4. `terraform state show tidbcloud_sql_user.${resource-name}`使用して状態を確認します。
+4. `terraform state show tidbcloud_sql_user.${resource-name}`を使用して状態を確認します。
$ terraform state show tidbcloud_sql_user.example
# tidbcloud_sql_user.example:
@@ -269,6 +269,6 @@ SQL ユーザーを削除するには、 `tidbcloud_sql_user`リソースの構
Apply complete! Resources: 0 added, 0 changed, 1 destroyed.
```
-ここで、コマンド`terraform show`実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
+ここで、コマンド`terraform show`を実行すると、リソースがクリアされているため何も表示されません。
$ terraform show
diff --git a/tidb-cloud/ticloud-cluster-create.md b/tidb-cloud/ticloud-cluster-create.md
index 5fcd0eb1f74d8..bac9e7ec94dda 100644
--- a/tidb-cloud/ticloud-cluster-create.md
+++ b/tidb-cloud/ticloud-cluster-create.md
@@ -46,7 +46,7 @@ ticloud serverless create --display-name --region --max-
| -n, --display-name 文字列 | 作成するクラスターの名前を指定します。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| --spending-limit-monthly int | 月間最大支出限度額を USD セント単位で指定します。 | いいえ | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| -p, --project-id 文字列 | クラスターが作成されるプロジェクトのIDを指定します。デフォルト値は`default project`です。 | いいえ | 非対話型モードでのみ動作します。 |
-| -r, --region 文字列 | クラウドリージョンの名前を指定します。1 コマンド`ticloud serverless region`使用すると、利用可能なすべてのリージョンを表示できます。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
+| -r, --region 文字列 | クラウドリージョンの名前を指定します。 `ticloud serverless region`コマンドを使用すると、利用可能なすべてのリージョンを表示できます。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| --disable-public-endpoint | パブリックエンドポイントを無効にします。クラスターへのパブリックアクセスを禁止する場合は、このオプションを使用します。 | いいえ | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| --encryption | 二重層データ暗号化を有効にします。TiDB Cloud Essential クラスタではデフォルトで有効、 TiDB Cloud Starter クラスタではデフォルトで無効になっています。 | いいえ | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| --max-rcu int32 | TiDB Cloud Essential クラスターの最大リクエスト容量単位 (RCU) を 100000 まで設定します。 | いいえ | 非対話型モードでのみ動作します。 |
diff --git a/tidb-cloud/ticloud-serverless-audit-log-filter-rule-create.md b/tidb-cloud/ticloud-serverless-audit-log-filter-rule-create.md
index 151e4a61b2df1..243699103bfad 100644
--- a/tidb-cloud/ticloud-serverless-audit-log-filter-rule-create.md
+++ b/tidb-cloud/ticloud-serverless-audit-log-filter-rule-create.md
@@ -37,7 +37,7 @@ ticloud serverless audit-log filter-rule create --cluster-id --disp
| -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | --- | ------------------------------------ |
| -c, --cluster-id 文字列 | クラスターの ID。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| --display-name 文字列 | フィルター ルールの表示名。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
-| --rule | フィルタールール式。フィルターテンプレートを表示するには`ticloud serverless audit-log filter-rule template`使用します。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
+| --rule | フィルタールール式。フィルターテンプレートを表示するには`ticloud serverless audit-log filter-rule template`を使用します。 | はい | 非対話型モードでのみ動作します。 |
| -h, --help | このコマンドのヘルプ情報を表示します。 | いいえ | インタラクティブ モードと非インタラクティブ モードの両方で動作します。 |
## 継承されたフラグ {#inherited-flags}
diff --git a/tidb-cloud/tidb-cloud-import-local-files.md b/tidb-cloud/tidb-cloud-import-local-files.md
index bbf6875c27a5f..7345ecb2778ee 100644
--- a/tidb-cloud/tidb-cloud-import-local-files.md
+++ b/tidb-cloud/tidb-cloud-import-local-files.md
@@ -100,7 +100,7 @@ CREATE TABLE `import_test` (
LOAD DATA LOCAL INFILE 'load.txt' INTO TABLE import_test FIELDS TERMINATED BY ',' (name, address);
```
-`mysql`使用していて`ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.`遭遇した場合は、接続文字列に`--local-infile=true`追加できます。
+`mysql`を使用していて`ERROR 2068 (HY000): LOAD DATA LOCAL INFILE file request rejected due to restrictions on access.`に遭遇した場合は、接続文字列に`--local-infile=true`を追加できます。
### TiDB Cloudにデータをインポートした後、予約キーワードを含む列をクエリできないのはなぜですか? {#why-can-t-i-query-a-column-with-a-reserved-keyword-after-importing-data-into-tidb-cloud}
@@ -110,7 +110,7 @@ LOAD DATA LOCAL INFILE 'load.txt' INTO TABLE import_test FIELDS TERMINATED BY ',
ファイルが250MiBより大きい場合は、 [TiDB Cloud CLI](/tidb-cloud/get-started-with-cli.md)使用してファイルをインポートできます。詳細については、 [`ticloud serverless import start`](/tidb-cloud/ticloud-import-start.md)を参照してください。
-あるいは、 `split [-l ${line_count}]`ユーティリティを使って複数の小さなファイルに分割することもできます(LinuxまたはmacOSのみ)。例えば、 `split -l 100000 tidb-01.csv small_files`実行すると、 `tidb-01.csv`というファイルが行長`100000`で分割され、分割後のファイルの名前は`small_files${suffix}`なります。その後、これらの小さなファイルをTiDB Cloudに1つずつインポートできます。
+あるいは、 `split [-l ${line_count}]`ユーティリティを使って複数の小さなファイルに分割することもできます(LinuxまたはmacOSのみ)。例えば、 `split -l 100000 tidb-01.csv small_files`を実行すると、 `tidb-01.csv`というファイルが行長`100000`で分割され、分割後のファイルの名前は`small_files${suffix}`になります。その後、これらの小さなファイルをTiDB Cloudに1つずつインポートできます。
次のスクリプトを参照してください。
diff --git a/tidb-cloud/tidb-cloud-tls-connect-to-dedicated.md b/tidb-cloud/tidb-cloud-tls-connect-to-dedicated.md
index 519ccf7881082..284378357ec7d 100644
--- a/tidb-cloud/tidb-cloud-tls-connect-to-dedicated.md
+++ b/tidb-cloud/tidb-cloud-tls-connect-to-dedicated.md
@@ -53,8 +53,8 @@ mysql --connect-timeout 15 --ssl-mode=VERIFY_IDENTITY --ssl-ca=ca.pem --tls-vers
パラメータの説明:
- `--ssl-mode=VERIFY_IDENTITY`では、MySQL CLI クライアントは TLS を有効にし、 TiDB Cloud Dedicated クラスターを検証することを強制します。
-- `--ssl-ca=`使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
-- TLSプロトコルのバージョンを制限するには、 `--tls-version=TLSv1.2`使用します。TLS 1.3を使用する場合は、バージョンを`TLSv1.3`に設定できます。
+- `--ssl-ca=`を使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
+- TLSプロトコルのバージョンを制限するには、 `--tls-version=TLSv1.2`を使用します。TLS 1.3を使用する場合は、バージョンを`TLSv1.3`に設定できます。
@@ -68,7 +68,7 @@ mycli --ssl-ca=ca.pem --ssl-verify-server-cert -u root -h tidb.eqlfbdgthh8.clust
パラメータの説明:
-- `--ssl-ca=
`使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
+- `--ssl-ca=`を使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
- `--ssl-verify-server-cert`でTiDB Cloud Dedicated クラスターを検証します。
@@ -140,7 +140,7 @@ jdbc:mysql://tidb.srgnqxji5bc.clusters.staging.tidb-cloud.com:4000/test?user=roo
パラメータの説明:
- TLS を有効にしてTiDB Cloud Dedicated クラスターを検証するには、 `ssl_mode="VERIFY_IDENTITY"`設定します。
-- `ssl={"ca": ""}`使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
+- `ssl={"ca": ""}`を使用して、ダウンロードした TiDB クラスター`ca.pem`のローカル パスを指定します。
diff --git a/tidb-cloud/transaction-concepts.md b/tidb-cloud/transaction-concepts.md
index 79a62d2934ca8..46cbe1a4401ea 100644
--- a/tidb-cloud/transaction-concepts.md
+++ b/tidb-cloud/transaction-concepts.md
@@ -17,7 +17,7 @@ TiDBの楽観的トランザクションモデルは、コミットフェーズ
## 悲観的なトランザクションモード {#pessimistic-transaction-mode}
-TiDBでは、悲観的トランザクションモードはMySQLとほぼ同じ動作をします。トランザクションは実行フェーズでロックを適用し、競合状況での再試行を回避し、高い成功率を保証します。悲観的ロックを適用することで、 `SELECT FOR UPDATE`使用して事前にデータをロックすることもできます。
+TiDBでは、悲観的トランザクションモードはMySQLとほぼ同じ動作をします。トランザクションは実行フェーズでロックを適用し、競合状況での再試行を回避し、高い成功率を保証します。悲観的ロックを適用することで、 `SELECT FOR UPDATE`を使用して事前にデータをロックすることもできます。
ただし、アプリケーション シナリオの競合が少ない場合は、楽観的トランザクション モデルの方がパフォーマンスが向上します。
diff --git a/tidb-cloud/use-chat2query-sessions.md b/tidb-cloud/use-chat2query-sessions.md
index f10adb8defed1..2661f94d54f4b 100644
--- a/tidb-cloud/use-chat2query-sessions.md
+++ b/tidb-cloud/use-chat2query-sessions.md
@@ -5,7 +5,7 @@ summary: Chat2Query セッション関連 API を使用して、マルチラウ
# マルチラウンドChat2Queryを開始する {#start-multi-round-chat2query}
-Chat2Query API v3以降では、セッション関連のエンドポイントを呼び出すことで、複数ラウンドのチャットを開始できます`/v3/chat2data`エンドポイントから返される`session_id`使用して、次のラウンドで会話を続行できます。
+Chat2Query API v3以降では、セッション関連のエンドポイントを呼び出すことで、複数ラウンドのチャットを開始できます`/v3/chat2data`エンドポイントから返される`session_id`を使用して、次のラウンドで会話を続行できます。
## 始める前に {#before-you-begin}
diff --git a/tidb-cloud/v6.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md b/tidb-cloud/v6.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
index 5daacd14614b2..9568c4995c5ed 100644
--- a/tidb-cloud/v6.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
+++ b/tidb-cloud/v6.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
@@ -88,7 +88,7 @@ summary: TiDB バージョン v6.5.6 を使用したTiDB Cloud Dedicated クラ
SET tidb_index_serial_scan_concurrency=16;
```
-5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
+5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`を実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
```shell
go-tpc tpcc --host ${HOST} -P 4000 --warehouses 1000 run -D tpcc -T ${THREAD} --time 2h0m0s -p ${PASSWORD} --ignore-error
diff --git a/tidb-cloud/v7.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md b/tidb-cloud/v7.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
index e9575f4d31436..031a4c2cb4cf8 100644
--- a/tidb-cloud/v7.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
+++ b/tidb-cloud/v7.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
@@ -89,7 +89,7 @@ aliases: ['/ja/tidbcloud/v7.1.0-performance-benchmarking-with-tpcc']
SET tidb_index_serial_scan_concurrency=16;
```
-5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
+5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`を実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
```shell
go-tpc tpcc --host ${HOST} -P 4000 --warehouses 1000 run -D tpcc -T ${THREAD} --time 2h0m0s -p ${PASSWORD} --ignore-error
diff --git a/tidb-cloud/v7.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md b/tidb-cloud/v7.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
index 5421626304f9d..bcd206886f175 100644
--- a/tidb-cloud/v7.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
+++ b/tidb-cloud/v7.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
@@ -89,7 +89,7 @@ aliases: ['/ja/tidbcloud/v7.5.0-performance-benchmarking-with-tpcc']
SET tidb_index_serial_scan_concurrency=16;
```
-5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
+5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`を実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
```shell
go-tpc tpcc --host ${HOST} -P 4000 --warehouses 1000 run -D tpcc -T ${THREAD} --time 2h0m0s -p ${PASSWORD} --ignore-error
diff --git a/tidb-cloud/v8.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md b/tidb-cloud/v8.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
index 740934f9f0695..60310657d0b6c 100644
--- a/tidb-cloud/v8.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
+++ b/tidb-cloud/v8.1-performance-benchmarking-with-tpcc.md
@@ -100,7 +100,7 @@ raft-engine.prefill-for-recycle = true
SET tidb_analyze_distsql_scan_concurrency=16;
```
-5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
+5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`を実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
```shell
go-tpc tpcc --host ${HOST} -P 4000 --warehouses 1000 run -D tpcc -T ${THREAD} --time 2h0m0s -p ${PASSWORD} --ignore-error
diff --git a/tidb-cloud/v8.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md b/tidb-cloud/v8.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
index 26163c48bb733..8d1f084a90d33 100644
--- a/tidb-cloud/v8.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
+++ b/tidb-cloud/v8.5-performance-benchmarking-with-tpcc.md
@@ -100,7 +100,7 @@ raft-engine.prefill-for-recycle = true
SET tidb_analyze_distsql_scan_concurrency=16;
```
-5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
+5. TiDB Cloud Dedicated クラスタでストレステストを実行するには、以下のコマンドを`go-tpc tpcc`を実行します。同時実行ごとにテストは 2 時間かかります。
```shell
go-tpc tpcc --host ${HOST} -P 4000 --warehouses 1000 run -D tpcc -T ${THREAD} --time 2h0m0s -p ${PASSWORD} --ignore-error
diff --git a/tidb-computing.md b/tidb-computing.md
index 7e07dd5d674d5..2620a9133c8c7 100644
--- a/tidb-computing.md
+++ b/tidb-computing.md
@@ -113,8 +113,8 @@ SQL コンピューティングの最もシンプルなソリューションは
1. キー範囲を構築します。表内のすべての`RowID` `[0, MaxInt64)`範囲に含まれます。行データの`Key`エンコード規則に従って、 `0`と`MaxInt64`を使用すると、左閉じ、右開きの`[StartKey, EndKey)`範囲を構築できます。
2. キー範囲のスキャン: 上記で構築されたキー範囲に従って TiKV 内のデータを読み取ります。
-3. データのフィルタリング:読み込んだデータ行ごとに、式`name = "TiDB"`を計算します。結果が`true`場合は、この行に戻ります。そうでない場合は、この行をスキップします。
-4. `Count(*)`計算します。要件を満たす行ごとに、 `Count(*)`の結果を合計します。
+3. データのフィルタリング:読み込んだデータ行ごとに、式`name = "TiDB"`を計算します。結果が`true`の場合は、この行に戻ります。そうでない場合は、この行をスキップします。
+4. `Count(*)`を計算します。要件を満たす行ごとに、 `Count(*)`の結果を合計します。
**全体のプロセスは次のように示されます。**
diff --git a/tidb-control.md b/tidb-control.md
index 0ff921d40b43d..f2d3b33c986dd 100644
--- a/tidb-control.md
+++ b/tidb-control.md
@@ -26,7 +26,7 @@ TiUPをインストールした後、 `tiup ctl:v
tidb`コマ
### ソースコードからコンパイルする {#compile-from-source-code}
- コンパイル環境要件: [Go](https://golang.org/) 1.25以降
-- コンパイル手順: [TiDB制御プロジェクト](https://github.com/pingcap/tidb-ctl)のルート ディレクトリに移動し、 `make`コマンドを使用してコンパイルし、 `tidb-ctl`生成します。
+- コンパイル手順: [TiDB制御プロジェクト](https://github.com/pingcap/tidb-ctl)のルート ディレクトリに移動し、 `make`コマンドを使用してコンパイルし、 `tidb-ctl`を生成します。
- コンパイル ドキュメント: ヘルプ ファイルは`doc`ディレクトリにあります。ヘルプ ファイルが失われた場合、または更新する場合は、 `make doc`コマンドを使用してヘルプ ファイルを生成します。
## 使い方の紹介 {#usage-introduction}
@@ -59,16 +59,16 @@ TiUPをインストールした後、 `tiup ctl:v tidb`コマ
### ヘルプを受ける {#get-help}
-使用情報を取得するには`tidb-ctl -h/--help`使用します。
+使用情報を取得するには`tidb-ctl -h/--help`を使用します。
TiDBコントロールは複数のコマンド層で構成されています。各コマンド/サブコマンドの後に`-h/--help`を付けると、それぞれの使用状況情報を取得できます。
次の例は、スキーマ情報を取得する方法を示しています。
-使用方法の詳細を取得するには、 `tidb-ctl schema -h`使用します。 `schema`コマンド自体には、 `in`と`tid` 2つのサブコマンドがあります。
+使用方法の詳細を取得するには、 `tidb-ctl schema -h`を使用します。 `schema`コマンド自体には、 `in`と`tid` 2つのサブコマンドがあります。
- `in` 、データベース名を通じてデータベース内のすべてのテーブルのテーブル スキーマを取得するために使用されます。
-- `tid` 、データベース全体で一意の`table_id`使用してテーブル スキーマを取得するために使用されます。
+- `tid` 、データベース全体で一意の`table_id`を使用してテーブル スキーマを取得するために使用されます。
### グローバルオプション {#global-options}
@@ -98,7 +98,7 @@ TiDBコントロールは複数のコマンド層で構成されています。
tidb-ctl schema in
```
-たとえば、 `tidb-ctl schema in mysql`実行すると次の結果が返されます。
+たとえば、 `tidb-ctl schema in mysql`を実行すると次の結果が返されます。
```json
[
@@ -118,7 +118,7 @@ tidb-ctl schema in
結果はJSON形式で表示されます。(上記の出力は切り捨てられています。)
-- テーブル名を指定する場合は、 `tidb-ctl schema in -n `使用してフィルタリングします。
+- テーブル名を指定する場合は、 `tidb-ctl schema in -n `を使用してフィルタリングします。
たとえば、 `tidb-ctl schema in mysql -n db` `mysql`データベース内の`db`テーブルのテーブル スキーマを返します。
@@ -276,7 +276,7 @@ tidb-ctl base64decode [table_id] [base64_data]
### logコマンド {#the-code-log-code-command}
-TiDBエラーログのスタック情報は1行形式です。1 `tidb-ctl log`指定すると、複数行形式に変更できます。
+TiDBエラーログのスタック情報は1行形式です。`tidb-ctl log`を指定すると、複数行形式に変更できます。
### keyrangeコマンド {#the-code-keyrange-code-command}
diff --git a/tidb-lightning/deploy-tidb-lightning.md b/tidb-lightning/deploy-tidb-lightning.md
index 3e339ec584196..6b53030ca65a3 100644
--- a/tidb-lightning/deploy-tidb-lightning.md
+++ b/tidb-lightning/deploy-tidb-lightning.md
@@ -18,7 +18,7 @@ summary: TiDB Lightningをデプロイ、大量の新しいデータを迅速に
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors.pingcap.com/install.sh | sh
```
- このコマンドは、 TiUP を環境変数`PATH`に自動的に追加します。 TiUP を使用するには、新しいターミナルセッションを開始するか、 `source ~/.bashrc`実行する必要があります。(環境によっては`source ~/.profile`実行する必要がある場合があります。具体的なコマンドについては、 TiUPの出力を確認してください。)
+ このコマンドは、 TiUP を環境変数`PATH`に自動的に追加します。 TiUP を使用するには、新しいターミナルセッションを開始するか、 `source ~/.bashrc`を実行する必要があります。(環境によっては`source ~/.profile`を実行する必要がある場合があります。具体的なコマンドについては、 TiUPの出力を確認してください。)
2. TiUPを使用してTiDB Lightningをインストールします。
diff --git a/tidb-lightning/import-into-vs-tidb-lightning.md b/tidb-lightning/import-into-vs-tidb-lightning.md
index 70ceb6cb370d4..b03849346edc0 100644
--- a/tidb-lightning/import-into-vs-tidb-lightning.md
+++ b/tidb-lightning/import-into-vs-tidb-lightning.md
@@ -7,7 +7,7 @@ summary: IMPORT INTO` とTiDB Lightningの違いについて説明します。
多くのユーザーから、 [TiDB Lightning](/tidb-lightning/tidb-lightning-configuration.md)の展開、構成、メンテナンスは、特に[並列インポート](/tidb-lightning/tidb-lightning-distributed-import.md)の大規模なデータセットが関係するシナリオでは複雑であるというフィードバックが寄せられています。
-皆様からのフィードバックに基づき、TiDBはTiDB Lightningの一部の機能を[`IMPORT INTO`](/sql-statements/sql-statement-import-into.md) SQL文に段階的に統合してきました。3 `IMPORT INTO`実行することでデータを直接インポートできるため、データインポートの効率が向上します。さらに、 `IMPORT INTO`自動分散タスクスケジューリングや[TiDB グローバルソート](/tidb-global-sort.md)といった、 TiDB Lightningにはない機能もサポートされています。
+皆様からのフィードバックに基づき、TiDBはTiDB Lightningの一部の機能を[`IMPORT INTO`](/sql-statements/sql-statement-import-into.md) SQL文に段階的に統合してきました。`IMPORT INTO`を実行することでデータを直接インポートできるため、データインポートの効率が向上します。さらに、 `IMPORT INTO`自動分散タスクスケジューリングや[TiDB グローバルソート](/tidb-global-sort.md)といった、 TiDB Lightningにはない機能もサポートされています。
`IMPORT INTO`はv7.2.0で導入され、v7.5.0で一般提供(GA)されます。今後のバージョンでも引き続き改良と最適化が行われます。2 `IMPORT INTO`機能がTiDB Lightningを完全に置き換えることが可能になった時点で、 TiDB Lightningは廃止されます。その際には、TiDBのリリースノートおよびドキュメントで事前にお知らせいたします。
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-checkpoints.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-checkpoints.md
index 11df08558937d..98fbfff493aa2 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-checkpoints.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-checkpoints.md
@@ -91,7 +91,7 @@ tidb-lightning-ctl --checkpoint-error-ignore=all
> **Note:**
>
-> このオプションは、エラーが実際に無視できると確信できる場合にのみ使用してください。そうでない場合、インポートされたデータの一部が失われる可能性があります。唯一の安全策は最終的な「チェックサム」チェックであるため、 `--checkpoint-error-ignore`使用する場合は常に「チェックサム」オプションを有効にする必要があります。
+> このオプションは、エラーが実際に無視できると確信できる場合にのみ使用してください。そうでない場合、インポートされたデータの一部が失われる可能性があります。唯一の安全策は最終的な「チェックサム」チェックであるため、 `--checkpoint-error-ignore`を使用する場合は常に「チェックサム」オプションを有効にする必要があります。
### `--checkpoint-remove` {#checkpoint-remove}
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-command-line-full.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-command-line-full.md
index 097cb6ea851f9..147809ea448ba 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-command-line-full.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-command-line-full.md
@@ -11,7 +11,7 @@ TiDB Lightning は、設定ファイルまたはコマンドラインから設
### `tidb-lightning` {#tidb-lightning}
-`tidb-lightning`使用して次のパラメータを設定できます。
+`tidb-lightning`を使用して次のパラメータを設定できます。
| パラメータ | 説明 | 対応する構成項目 |
| :---------------------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------- |
@@ -38,7 +38,7 @@ TiDB Lightning は、設定ファイルまたはコマンドラインから設
| `--key ` | TLS接続の秘密鍵パス | `security.key-path` |
| `--server-mode` | TiDB Lightningをサーバーモードで起動します。このモードでは、TiDB Lightningはすぐにインポートを開始するのではなく、HTTP API を通じてインポートタスクが送信されるのを待機します。 | `lightning.server-mode` |
-コマンドラインパラメータと設定ファイル内の対応する設定の両方を指定した場合、コマンドラインパラメータが優先されます。例えば、 `tiup tidb-lightning -L debug --config cfg.toml`実行すると、 `cfg.toml`の内容に関係なく、ログレベルは常に「debug」に設定されます。
+コマンドラインパラメータと設定ファイル内の対応する設定の両方を指定した場合、コマンドラインパラメータが優先されます。例えば、 `tiup tidb-lightning -L debug --config cfg.toml`を実行すると、 `cfg.toml`の内容に関係なく、ログレベルは常に「debug」に設定されます。
## `tidb-lightning-ctl` {#tidb-lightning-ctl}
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-compatibility-and-scenarios.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-compatibility-and-scenarios.md
index 1255d6eca8b68..abb5f82c352f0 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-compatibility-and-scenarios.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-compatibility-and-scenarios.md
@@ -75,4 +75,4 @@ TiCDC を物理インポート モードで使用することは、短期的に
このシナリオでは、TiCDC の changefeed が有効になっている場合、 `IMPORT INTO`ステートメントを送信した後に互換性チェックでエラーが報告されます。そのステートメントの[`WithOptions`](/sql-statements/sql-statement-import-into.md#withoptions)に`DISABLE_PRECHECK` (v8.0.0 で導入) を含めて再送信することができます。これにより、データインポートタスクは互換性チェックを無視し、データを直接インポートします。
- 上流 TiDB クラスターのインポートタスクが完了したら、 `IMPORT INTO`使用して下流 TiDB クラスターに同じデータをインポートします。下流に Redshift や Snowflake などのデータベースがある場合は、クラウドストレージサービスから CSV、SQL、または Parquet ファイルを読み取り、データベースに書き込むように設定できます。
+ 上流 TiDB クラスターのインポートタスクが完了したら、 `IMPORT INTO`を使用して下流 TiDB クラスターに同じデータをインポートします。下流に Redshift や Snowflake などのデータベースがある場合は、クラウドストレージサービスから CSV、SQL、または Parquet ファイルを読み取り、データベースに書き込むように設定できます。
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-configuration.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-configuration.md
index b09dda71f886f..253d1e7349e73 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-configuration.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-configuration.md
@@ -159,7 +159,7 @@ TiDB Lightningには「グローバル」と「タスク」という2つの設
#### `dsn` {#dsn}
- チェックポイントストレージの場所を示すデータ ソース名 (DSN)。
-- `file`ドライバの場合、DSNはパスです。パスが指定されていない場合、 TiDB Lightningはデフォルト値の`/tmp/CHECKPOINT_SCHEMA.pb`使用します。
+- `file`ドライバの場合、DSNはパスです。パスが指定されていない場合、 TiDB Lightningはデフォルト値の`/tmp/CHECKPOINT_SCHEMA.pb`を使用します。
- `mysql`ドライバーの場合、 DSN は`USER:PASS@tcp(HOST:PORT)/`形式の URL です。
- URL が指定されていない場合は、 `[tidb]`セクションの TiDBサーバーがチェックポイントの保存に使用されます。
- ターゲット TiDB クラスターの負荷を軽減するには、別の MySQL 互換データベースサーバーを指定することをお勧めします。
@@ -656,7 +656,7 @@ CSV ファイルの解析方法を構成します。
#### `analyze` {#analyze}
-- チェックサムが完了した後に各テーブルに対して`ANALYZE TABLE `実行するかどうかを指定します。
+- チェックサムが完了した後に各テーブルに対して`ANALYZE TABLE `を実行するかどうかを指定します。
- デフォルト値: `"optional"`
- `"off"` `"optional"`オプション: `"required"`
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-data-source.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-data-source.md
index e6c86a3f801c3..f3cdbee17eb18 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-data-source.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-data-source.md
@@ -73,7 +73,7 @@ table = '$2'
type = '$3'
```
-`gzip`使用してデータファイルをバックアップする場合は、それに応じて圧縮形式を設定する必要があります。データファイル`pattern`のマッチングルールは`'^({schema_regrex})\.({table_regrex})\.({file_serial_regrex})\.(csv|parquet|sql)\.(gz)'`です。圧縮ファイル形式を表すために、 `compression` `'$4'`として指定できます。例:
+`gzip`を使用してデータファイルをバックアップする場合は、それに応じて圧縮形式を設定する必要があります。データファイル`pattern`のマッチングルールは`'^({schema_regrex})\.({table_regrex})\.({file_serial_regrex})\.(csv|parquet|sql)\.(gz)'`です。圧縮ファイル形式を表すために、 `compression` `'$4'`として指定できます。例:
```toml
[mydumper]
@@ -153,7 +153,7 @@ trim-last-separator = false
- CSV (カンマ区切り値)の場合は`','` 。
- TSV (タブ区切り値)の場合は`"\t"` 。
- - `"\u0001"`指定すると ASCII 文字`0x01`使用されます。
+ - `"\u0001"`を指定すると ASCII 文字`0x01`が使用されます。
- LOAD DATA ステートメントの`FIELDS TERMINATED BY`オプションに対応します。
@@ -230,7 +230,7 @@ trim-last-separator = false
- `trim-last-separator = false`場合、これは 5 つのフィールド`('A', '', 'B', '', '')`の行として解釈されます。
- `trim-last-separator = true`場合、これは 3 つのフィールド`('A', '', 'B')`の行として解釈されます。
-- このオプションは非推奨です。代わりにオプション`terminator`使用してください。
+- このオプションは非推奨です。代わりにオプション`terminator`を使用してください。
既存の構成が次の場合:
@@ -369,7 +369,7 @@ TiDB Lightningは現在、 Dumplingでエクスポートされた圧縮ファイ
TiDB Lightningは、命名パターンに従ったデータファイルのみを認識します。場合によっては、データファイルが命名パターンに従っていない可能性があり、その場合、ファイルのインポートなしでデータのインポートが短時間で完了します。
-この問題を解決するには、カスタマイズした式でデータ ファイルを一致させるために`[[mydumper.files]]`使用します。
+この問題を解決するには、カスタマイズした式でデータ ファイルを一致させるために`[[mydumper.files]]`を使用します。
S3にエクスポートされたAuroraスナップショットを例に挙げます。Parquetファイルの完全パスは`S3://some-bucket/some-subdir/some-database/some-database.some-table/part-00000-c5a881bb-58ff-4ee6-1111-b41ecff340a3-c000.gz.parquet`です。
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-distributed-import.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-distributed-import.md
index 0730cfd4322ed..6e752f0d1b73a 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-distributed-import.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-distributed-import.md
@@ -75,8 +75,8 @@ TiDB Lightning は実行時に一部のリソースを排他的に使用しま
TiDB Lightningがデプロイされている 5 つのノード上の 2 つのシャード テーブルをエクスポートします。
-- 2つのシャードテーブルが同じMySQLインスタンス内にある場合、 Dumplingのパラメータ`--filter`使用して直接エクスポートできます。TiDB Lightningを使用してインポートする場合は、 Dumplingがデータをエクスポートするディレクトリとして`data-source-dir`指定できます。
-- 2つのシャードテーブルのデータが異なるMySQLノードに分散されている場合は、 Dumplingを使用して個別にエクスポートする必要があります。エクスポートしたデータは、同じ親ディレクトリ内、かつ異なるサブディレクトリに配置する必要があります。TiDB Lightningを使用して並列インポートを実行する場合は、親ディレクトリとして`data-source-dir`指定する必要があります。
+- 2つのシャードテーブルが同じMySQLインスタンス内にある場合、 Dumplingのパラメータ`--filter`を使用して直接エクスポートできます。TiDB Lightningを使用してインポートする場合は、 Dumplingがデータをエクスポートするディレクトリとして`data-source-dir`を指定できます。
+- 2つのシャードテーブルのデータが異なるMySQLノードに分散されている場合は、 Dumplingを使用して個別にエクスポートする必要があります。エクスポートしたデータは、同じ親ディレクトリ内、かつ異なるサブディレクトリに配置する必要があります。TiDB Lightningを使用して並列インポートを実行する場合は、親ディレクトリとして`data-source-dir`を指定する必要があります。
Dumpling を使用してデータをエクスポートする方法の詳細については、 [Dumpling](/dumpling-overview.md)参照してください。
@@ -113,7 +113,7 @@ Dumpling を使用してデータをエクスポートする方法の詳細に
並列インポート中、各TiDB Lightningノードのサーバー構成要件は、非並列インポートモードの場合と同じです。各TiDB Lightningノードは同じリソースを使用する必要があります。各ノードは異なるサーバーにデプロイすることをお勧めします。詳細なデプロイ手順については、 [TiDB Lightningをデプロイ](/tidb-lightning/deploy-tidb-lightning.md)参照してください。
-各サーバーで順番にTiDB Lightningを起動します。コマンドラインから`nohup`指定して直接起動すると、SIGHUPシグナルによって終了する可能性があります。そのため、スクリプトに`nohup`指定することをお勧めします。例:
+各サーバーで順番にTiDB Lightningを起動します。コマンドラインから`nohup`を指定して直接起動すると、SIGHUPシグナルによって終了する可能性があります。そのため、スクリプトに`nohup`を指定することをお勧めします。例:
```shell
# !/bin/bash
diff --git a/tidb-lightning/tidb-lightning-faq.md b/tidb-lightning/tidb-lightning-faq.md
index c60fbc0b02b40..091d2219c5f6b 100644
--- a/tidb-lightning/tidb-lightning-faq.md
+++ b/tidb-lightning/tidb-lightning-faq.md
@@ -174,7 +174,7 @@ TiDB LightningでSQLの配置ルールを使用するには、データをター
tiup dumpling -B test -o /tmp/bck1
-2. 次の内容のファイルを`/tmp/tidb-lightning.toml`作成します。
+2. 次の内容のファイルを`/tmp/tidb-lightning.toml`に作成します。
```toml
[tidb]
diff --git a/tidb-lightning/troubleshoot-tidb-lightning.md b/tidb-lightning/troubleshoot-tidb-lightning.md
index a202df09b9256..443543cdc02bc 100644
--- a/tidb-lightning/troubleshoot-tidb-lightning.md
+++ b/tidb-lightning/troubleshoot-tidb-lightning.md
@@ -21,7 +21,7 @@ TiDB Lightning が遅くなる理由はいくつかあります。
**原因 2** : テーブル スキーマが複雑すぎます。
-インデックスを追加するたびに、各行に新しいKVペアが作成されます。インデックスがN個ある場合、実際にインポートされるサイズはDumpling出力のサイズの約(N+1)倍になります。インデックスが無視できるほど小さい場合は、まずスキーマからインデックスを削除し、インポート完了後に`CREATE INDEX`使用して再度追加することができます。
+インデックスを追加するたびに、各行に新しいKVペアが作成されます。インデックスがN個ある場合、実際にインポートされるサイズはDumpling出力のサイズの約(N+1)倍になります。インデックスが無視できるほど小さい場合は、まずスキーマからインデックスを削除し、インポート完了後に`CREATE INDEX`を使用して再度追加することができます。
**原因 3** : 各ファイルが大きすぎます。
@@ -44,7 +44,7 @@ strict-format = true
[2018/08/10 07:29:08.310 +08:00] [INFO] [main.go:41] ["got signal to exit"] [signal=hangup]
-コマンドラインで直接`nohup`使用して`tidb-lightning`起動することは推奨されません。スクリプトを実行することで[`tidb-lightning`を起動する](/get-started-with-tidb-lightning.md#step-4-start-tidb-lightning)起動できます。
+コマンドラインで直接`nohup`を使用して`tidb-lightning`起動することは推奨されません。スクリプトを実行することで[`tidb-lightning`を起動する](/get-started-with-tidb-lightning.md#step-4-start-tidb-lightning)起動できます。
また、 TiDB Lightningの最後のログに「Context cancellation」というエラーが表示されている場合は、最初の「ERROR」レベルのログを探す必要があります。この「ERROR」レベルのログには通常、「got signal to exit」が続きます。これは、 TiDB Lightningが割り込み信号を受信して終了したことを示しています。
@@ -84,7 +84,7 @@ tidb-lightning-ctl --config tidb-lightning.toml --fetch-mode
**ソリューション**:
-1. `tidb-lightning-ctl`使用して破損したデータを削除し、テーブル構造とデータを確認して、 TiDB Lightningを再起動して、影響を受けるテーブルを再度インポートします。
+1. `tidb-lightning-ctl`を使用して破損したデータを削除し、テーブル構造とデータを確認して、 TiDB Lightningを再起動して、影響を受けるテーブルを再度インポートします。
```sh
tidb-lightning-ctl --config conf/tidb-lightning.toml --checkpoint-error-destroy=all
@@ -139,7 +139,7 @@ tidb-lightning-ctl --config conf/tidb-lightning.toml --checkpoint-error-destroy=
2. クラスター全体で同じ最新バージョン`tzdata` (バージョン 2018i 以上) が使用されていることを確認します。
- CentOS では、 `yum info tzdata`実行してインストールされているバージョンとアップデートの有無を確認します。3 `yum upgrade tzdata`実行してパッケージをアップグレードします。
+ CentOS では、 `yum info tzdata`を実行してインストールされているバージョンとアップデートの有無を確認します。`yum upgrade tzdata`を実行してパッケージをアップグレードします。
### `[Error 8025: entry too large, the max entry size is 6291456]` {#error-8025-entry-too-large-the-max-entry-size-is-6291456}
diff --git a/tidb-monitoring-api.md b/tidb-monitoring-api.md
index 87081599a9226..237b31cb9e4cc 100644
--- a/tidb-monitoring-api.md
+++ b/tidb-monitoring-api.md
@@ -21,7 +21,7 @@ summary: TiDB 監視サービスの API を学習します。
### 実行ステータス {#running-status}
-次の例では、 `http://${host}:${port}/status`使用して TiDBサーバーの現在のステータスを取得し、サーバーが稼働中かどうかを判断します。結果は**JSON**形式で返されます。
+次の例では、 `http://${host}:${port}/status`を使用して TiDBサーバーの現在のステータスを取得し、サーバーが稼働中かどうかを判断します。結果は**JSON**形式で返されます。
```bash
curl http://127.0.0.1:10080/status
@@ -34,7 +34,7 @@ curl http://127.0.0.1:10080/status
#### 保管情報 {#storage-information}
-次の例では、 `http://${host}:${port}/schema_storage/${db}/${table}`使用して特定のデータテーブルのストレージ情報を取得します。結果は**JSON**形式で返されます。
+次の例では、 `http://${host}:${port}/schema_storage/${db}/${table}`を使用して特定のデータテーブルのストレージ情報を取得します。結果は**JSON**形式で返されます。
```bash
curl http://127.0.0.1:10080/schema_storage/mysql/stats_histograms
diff --git a/tidb-read-staleness.md b/tidb-read-staleness.md
index d07de0f160ddd..7d9aadfc6925c 100644
--- a/tidb-read-staleness.md
+++ b/tidb-read-staleness.md
@@ -95,7 +95,7 @@ summary: tidb_read_staleness` システム変数を使用して履歴データ
> **Note:**
>
- > - `tidb_read_staleness`前には`@`ではなく`@@`使用します。7 `@@`システム変数、 `@`ユーザー変数を意味します。
+ > - `tidb_read_staleness`の前には`@`ではなく`@@`を使用します。`@@`はシステム変数、 `@`はユーザー変数を意味します。
> - 履歴時間範囲(値`tidb_read_staleness` )は、手順 3 と手順 4 に費やした合計時間に応じて設定する必要があります。そうしないと、クエリ結果には履歴データではなく最新のデータが表示されてしまいます。したがって、操作に費やした時間に応じてこの時間範囲を調整する必要があります。例えば、この例では設定時間範囲が 5 秒であるため、手順 3 と手順 4 を 5 秒以内に完了する必要があります。
ここで読み取られるデータは更新前のデータ、つまり履歴データです。
diff --git a/tidb-resource-control-background-tasks.md b/tidb-resource-control-background-tasks.md
index 2b6f931f432dd..3228c050fd78f 100644
--- a/tidb-resource-control-background-tasks.md
+++ b/tidb-resource-control-background-tasks.md
@@ -84,7 +84,7 @@ TiDB は次の種類のバックグラウンド タスクをサポートして
| default | UNLIMITED | MEDIUM | YES | NULL | TASK_TYPES='br,ddl', UTILIZATION_LIMIT=30 |
+---------+------------+----------+-----------+-------------+-------------------------------------------+
-5. 現在のセッションのタスクを明示的にバックグラウンドタイプとしてマークするには、 `tidb_request_source_type`使用してタスクタイプを明示的に指定します。例を以下に示します。
+5. 現在のセッションのタスクを明示的にバックグラウンドタイプとしてマークするには、 `tidb_request_source_type`を使用してタスクタイプを明示的に指定します。例を以下に示します。
```sql
SET @@tidb_request_source_type="background";
diff --git a/tidb-resource-control-runaway-queries.md b/tidb-resource-control-runaway-queries.md
index 7eb8b36abbf14..14bd5a9b85584 100644
--- a/tidb-resource-control-runaway-queries.md
+++ b/tidb-resource-control-runaway-queries.md
@@ -41,7 +41,7 @@ summary: リソース管理機能を使用して、リソースを過剰に消
`WATCH`の`DURATION`オプションは識別項目の有効期間を示し、デフォルトでは無期限です。
-監視項目を追加した後、 `QUERY_LIMIT`設定が変更または削除されても、対応する機能と`ACTION`変更または削除されません。監視項目を削除するには`QUERY WATCH REMOVE`使用します。
+監視項目を追加した後、 `QUERY_LIMIT`設定が変更または削除されても、対応する機能と`ACTION`は変更または削除されません。監視項目を削除するには`QUERY WATCH REMOVE`を使用します。
`QUERY_LIMIT`のパラメータは次のとおりです。
@@ -110,7 +110,7 @@ summary: リソース管理機能を使用して、リソースを過剰に消
QUERY WATCH ADD RESOURCE GROUP rg1 ACTION SWITCH_GROUP(rg2) SQL TEXT SIMILAR TO 'select * from test.t2';
```
-- `PLAN DIGEST`使用して`rg1`リソース グループのランナウェイ クエリ監視リストに一致する機能を追加し、 `ACTION` `KILL`として指定します。
+- `PLAN DIGEST`を使用して`rg1`リソース グループのランナウェイ クエリ監視リストに一致する機能を追加し、 `ACTION` `KILL`として指定します。
```sql
QUERY WATCH ADD RESOURCE GROUP rg1 ACTION KILL PLAN DIGEST 'd08bc323a934c39dc41948b0a073725be3398479b6fa4f6dd1db2a9b115f7f57';
diff --git a/tidb-rowid.md b/tidb-rowid.md
index dd4c4874495ea..70cd9ebdec38b 100644
--- a/tidb-rowid.md
+++ b/tidb-rowid.md
@@ -5,18 +5,18 @@ summary: _tidb_rowid`とは何か、いつ利用できるのか、そして安
# `_tidb_rowid` {#tidb-rowid}
-`_tidb_rowid`はTiDBによって自動的に生成される非表示のシステム列です。クラスター化インデックスを使用しないテーブルの場合、この列はテーブルの内部行IDとして機能します。テーブルスキーマでこの列を宣言または変更することはできませんが、テーブルが内部行IDとして`_tidb_rowid`使用している場合は、SQLで参照できます。
+`_tidb_rowid`はTiDBによって自動的に生成される非表示のシステム列です。クラスター化インデックスを使用しないテーブルの場合、この列はテーブルの内部行IDとして機能します。テーブルスキーマでこの列を宣言または変更することはできませんが、テーブルが内部行IDとして`_tidb_rowid`を使用している場合は、SQLで参照できます。
現在の実装では、 `_tidb_rowid`はTiDBによって自動的に管理される追加の`BIGINT NOT NULL`列です。
> **Warning:**
>
-> - `_tidb_rowid`常にグローバルに一意であるとは限らないことに注意してください。クラスター化インデックスを使用しないパーティションテーブルの場合、 `ALTER TABLE ... EXCHANGE PARTITION`実行すると、異なるパーティション間で`_tidb_rowid`値が重複する可能性があります。
+> - `_tidb_rowid`常にグローバルに一意であるとは限らないことに注意してください。クラスター化インデックスを使用しないパーティションテーブルの場合、 `ALTER TABLE ... EXCHANGE PARTITION`を実行すると、異なるパーティション間で`_tidb_rowid`値が重複する可能性があります。
> - 安定した一意の識別子が必要な場合は、 `_tidb_rowid`に依存するのではなく、明示的な主キーを定義して使用してください。
## _tidb_rowidが利用可能な場合 {#when-code-tidb-rowid-code-is-available}
-TiDBでは、テーブルが一意の行識別子としてクラスター化された主キーを使用しない場合、各行を識別するために`_tidb_rowid`使用します。実際には、これは次のタイプのテーブルが`_tidb_rowid`使用することを意味します。
+TiDBでは、テーブルが一意の行識別子としてクラスター化された主キーを使用しない場合、各行を識別するために`_tidb_rowid`を使用します。実際には、これは次のタイプのテーブルが`_tidb_rowid`を使用することを意味します。
- 主キーのないテーブル
- 主キーが明示的に`NONCLUSTERED`と定義されているテーブル
@@ -50,7 +50,7 @@ ERROR 1054 (42S22): Unknown column '_tidb_rowid' in 'field list'
## _tidb_rowidを読み込む {#read-code-tidb-rowid-code}
-`_tidb_rowid`使用するテーブルの場合、 `SELECT`ステートメントで`_tidb_rowid`クエリできます。これは、ページネーション、トラブルシューティング、バッチ処理などのタスクに役立ちます。
+`_tidb_rowid`を使用するテーブルの場合、 `SELECT`ステートメントで`_tidb_rowid`をクエリできます。これは、ページネーション、トラブルシューティング、バッチ処理などのタスクに役立ちます。
例:
@@ -70,7 +70,7 @@ SELECT _tidb_rowid, a, b FROM t ORDER BY _tidb_rowid;
+-------------+---+---+
```
-TiDB が行 ID に割り当てる次の値を表示するには、 `SHOW TABLE ... NEXT_ROW_ID`使用します。
+TiDB が行 ID に割り当てる次の値を表示するには、 `SHOW TABLE ... NEXT_ROW_ID`を使用します。
```sql
SHOW TABLE t NEXT_ROW_ID;
@@ -123,12 +123,12 @@ SELECT _tidb_rowid, a, b FROM t WHERE _tidb_rowid = 100;
- `_tidb_rowid`という名前のユーザー列を作成することはできません。
- 既存のユーザー列の名前を`_tidb_rowid`に変更することはできません。
- `_tidb_rowid`はTiDBの内部列です。ビジネス上の主キーや長期的な識別子として扱わないでください。
-- パーティション化された非クラスター化テーブルでは、 `_tidb_rowid`値はパーティション間で一意であることが保証されません。3 `EXCHANGE PARTITION`実行した後、異なるパーティションに同じ`_tidb_rowid`値を持つ行が含まれる可能性があります。
+- パーティション化された非クラスター化テーブルでは、 `_tidb_rowid`の値はパーティション間で一意であることが保証されません。`EXCHANGE PARTITION`を実行した後、異なるパーティションに同じ`_tidb_rowid`値を持つ行が含まれる可能性があります。
- `_tidb_rowid`存在するかどうかは、テーブルのスキーマによって異なります。クラスター化インデックスを持つテーブルの場合は、行識別子として主キーを使用してください。
## ホットスポットの問題に対処する {#address-hotspot-issues}
-`_tidb_rowid`使用するテーブルの場合、TiDB はデフォルトで行 ID を昇順で割り当てます。書き込み負荷の高いワークロードでは、これにより書き込みホットスポットが発生する可能性があります。
+`_tidb_rowid`を使用するテーブルの場合、TiDB はデフォルトで行 ID を昇順で割り当てます。書き込み負荷の高いワークロードでは、これにより書き込みホットスポットが発生する可能性があります。
この問題を軽減するために(行IDとして`_tidb_rowid`を使用するテーブルの場合)、行IDをより均等に分配するために[`SHARD_ROW_ID_BITS`](/shard-row-id-bits.md)使用し、必要に応じてリージョンを事前に分割するために[`PRE_SPLIT_REGIONS`](/sql-statements/sql-statement-split-region.md#pre_split_regions)使用することを検討してください。
@@ -141,7 +141,7 @@ CREATE TABLE t (
) SHARD_ROW_ID_BITS = 4;
```
-`SHARD_ROW_ID_BITS` `_tidb_rowid`使用するテーブルにのみ適用され、クラスター化インデックスを持つテーブルには適用されません。
+`SHARD_ROW_ID_BITS` `_tidb_rowid`を使用するテーブルにのみ適用され、クラスター化インデックスを持つテーブルには適用されません。
## 関連する記述と変数 {#related-statements-and-variables}
diff --git a/tidb-troubleshooting-map.md b/tidb-troubleshooting-map.md
index 1eeedde6684f5..63a78f51b92f8 100644
--- a/tidb-troubleshooting-map.md
+++ b/tidb-troubleshooting-map.md
@@ -362,7 +362,7 @@ TiDB は、トランザクションの実行時または[`ADMIN CHECK [TABLE|IND
- PD はLeaderを選出できません: PD ログには`lease is not expired`が表示されます。 [この問題は](https://github.com/etcd-io/etcd/issues/10355)v3.0.x および v2.1.19 で修正されました。中国語の[ケース875](https://github.com/pingcap/tidb-map/blob/master/maps/diagnose-case-study/case875.md)参照してください。
- - 選挙が遅い:リージョンの読み込み時間が長い。この問題は、PD ログで`grep "regions cost"`実行することで確認できます。結果が`load 460927 regions cost 11.77099s`のように秒単位の場合、リージョンの読み込みが遅いことを意味します。v3.0 では、 `region storage`を`use-region-storage`に設定することで`true`機能を有効にでき、リージョンの読み込み時間を大幅に短縮できます。詳細は、 [ケース429](https://github.com/pingcap/tidb-map/blob/master/maps/diagnose-case-study/case429.md) (中国語)を参照してください。
+ - 選挙が遅い:リージョンの読み込み時間が長い。この問題は、PD ログで`grep "regions cost"`を実行することで確認できます。結果が`load 460927 regions cost 11.77099s`のように秒単位の場合、リージョンの読み込みが遅いことを意味します。v3.0 では、 `region storage`を`use-region-storage`に設定することで`true`機能を有効にでき、リージョンの読み込み時間を大幅に短縮できます。詳細は、 [ケース429](https://github.com/pingcap/tidb-map/blob/master/maps/diagnose-case-study/case429.md) (中国語)を参照してください。
- 5.2.3 TiDBがSQLステートメントを実行する際にPDがタイムアウトしました。
diff --git a/tidb-upgrade-migration-guide.md b/tidb-upgrade-migration-guide.md
index a372cf31704c2..3cbfdc2ee4868 100644
--- a/tidb-upgrade-migration-guide.md
+++ b/tidb-upgrade-migration-guide.md
@@ -232,7 +232,7 @@ tiup cluster start # Start the cluster
3. 新しいクラスターと古いクラスター間のデータの整合性を確認します。
- - TiCDC が追いついたら、新しいクラスターから`down-tso`取得します。
+ - TiCDC が追いついたら、新しいクラスターから`down-tso`を取得します。
- [同期差分インスペクター](/sync-diff-inspector/sync-diff-inspector-overview.md)ツールを使用して、 `up-tso`と`down-tso`の新しいクラスターと古いクラスター間のデータの一貫性を比較します。
4. フォワード Changefeed レプリケーション タスクを一時停止します。
diff --git a/tiflash-upgrade-guide.md b/tiflash-upgrade-guide.md
index c94793da65d99..dcdcffc9e980b 100644
--- a/tiflash-upgrade-guide.md
+++ b/tiflash-upgrade-guide.md
@@ -26,7 +26,7 @@ summary: TiFlash をアップグレードする際の注意事項を説明しま
TiFlashをv5.3.0より前のバージョンからv5.3.0以降にアップグレードするには、 TiFlashを停止してからアップグレードする必要があります。TiUPを使用してTiFlashをアップグレードする際は、以下の点にご注意ください。
-- TiUPクラスタのバージョンがv1.12.0以降の場合、 TiFlashを停止してからアップグレードすることはできません。アップグレード先のバージョンでTiUPクラスタのバージョンがv1.12.0以降が必要な場合は、まず`tiup cluster:v1.11.3 `使用してTiFlashを中間バージョンにアップグレードし、TiDBクラスタのオンラインアップグレードを実行した後、 TiUPバージョンをアップグレードし、その後TiDBクラスタを停止せずに直接アップグレード先のバージョンにアップグレードすることをお勧めします。
+- TiUPクラスタのバージョンがv1.12.0以降の場合、 TiFlashを停止してからアップグレードすることはできません。アップグレード先のバージョンでTiUPクラスタのバージョンがv1.12.0以降が必要な場合は、まず`tiup cluster:v1.11.3 `を使用してTiFlashを中間バージョンにアップグレードし、TiDBクラスタのオンラインアップグレードを実行した後、 TiUPバージョンをアップグレードし、その後TiDBクラスタを停止せずに直接アップグレード先のバージョンにアップグレードすることをお勧めします。
- TiUPクラスターのバージョンが v1.12.0 より前の場合は、次の手順を実行してTiFlash をアップグレードします。
次の手順に従うと、 TiUPを使用して他のコンポーネントを中断せずにTiFlash をアップグレードできます。
diff --git a/tiflash/create-tiflash-replicas.md b/tiflash/create-tiflash-replicas.md
index 3f1804b255e9a..1fd43e0d513cd 100644
--- a/tiflash/create-tiflash-replicas.md
+++ b/tiflash/create-tiflash-replicas.md
@@ -287,4 +287,4 @@ TiFlashは、異なるゾーンに対するレプリカ選択戦略の設定を
> **Note:**
>
-> 構文`ALTER TABLE table_name SET TIFLASH REPLICA count LOCATION LABELS location_labels;`において、 `location_labels`に複数のラベルを指定すると、TiDBはそれらを正しく解析して配置ルールを設定できません。したがって、 TiFlashレプリカの設定には`LOCATION LABELS`使用しないでください。
+> 構文`ALTER TABLE table_name SET TIFLASH REPLICA count LOCATION LABELS location_labels;`において、 `location_labels`に複数のラベルを指定すると、TiDBはそれらを正しく解析して配置ルールを設定できません。したがって、 TiFlashレプリカの設定には`LOCATION LABELS`を使用しないでください。
diff --git a/tiflash/tiflash-command-line-flags.md b/tiflash/tiflash-command-line-flags.md
index 5c36a3d6599a8..e8fb2db6d065a 100644
--- a/tiflash/tiflash-command-line-flags.md
+++ b/tiflash/tiflash-command-line-flags.md
@@ -30,8 +30,8 @@ summary: TiFlashのコマンドライン起動フラグについて学習しま
- `--algorithm` : データ検証に使用するハッシュアルゴリズム。値の選択肢は`xxh3` (デフォルト)、 `city128` 、 `crc32` 、 `crc64` 、 `none`です。このパラメータは`version`が`2`場合にのみ有効です。
- `--frame` : 検証フレームのサイズ。デフォルト値は`1048576`です。このパラメータは`version`が`2`場合にのみ有効です。
- `--compression` : 対象の圧縮アルゴリズム。値のオプションは`LZ4` (デフォルト)、 `LZ4HC` 、 `zstd` 、 `none`です。
- - `--level` : 目標圧縮レベル。指定しない場合は、圧縮アルゴリズムに応じて推奨圧縮レベルがデフォルトで使用されます。2 `compression` `LZ4`または`zstd`に設定されている場合、デフォルトのレベルは 1 です。8 `compression` `LZ4HC`に設定されている場合、デフォルトのレベルは 9 です。
- - `--config-file` : `dttool migrate`の設定ファイルは[`server`の設定ファイル](/tiflash/tiflash-command-line-flags.md#server---config-file)と同じです。詳細については`--imitative`参照してください。
+ - `--level` : 目標圧縮レベル。指定しない場合は、圧縮アルゴリズムに応じて推奨圧縮レベルがデフォルトで使用されます。`compression`が`LZ4`または`zstd`に設定されている場合、デフォルトのレベルは 1 です。`compression`が`LZ4HC`に設定されている場合、デフォルトのレベルは 9 です。
+ - `--config-file` : `dttool migrate`の設定ファイルは[`server`の設定ファイル](/tiflash/tiflash-command-line-flags.md#server---config-file)と同じです。詳細については`--imitative`を参照してください。
- `--file-id` : DTFileのID。例えば、DTFile `dmf_123`のIDは`123`です。
- `--workdir` : `dmf_xxx`の親ディレクトリ。
- `--dry` : ドライランモード。移行プロセスのみが出力されます。
diff --git a/tiflash/tiflash-results-materialization.md b/tiflash/tiflash-results-materialization.md
index 16b778bb14cbc..4e2eddc1b04d0 100644
--- a/tiflash/tiflash-results-materialization.md
+++ b/tiflash/tiflash-results-materialization.md
@@ -43,11 +43,11 @@ SELECT app_name, country FROM t1;
- 効率的なBIソリューション
- 多くの BI アプリケーションでは、分析クエリ要求が非常に重くなります。たとえば、多くのユーザーが同時にレポートにアクセスして更新する場合、BI アプリケーションは大量の同時クエリ要求を処理する必要があります。この状況に効果的に対処するには、 `INSERT INTO SELECT`使用してレポートのクエリ結果を TiDB テーブルに保存します。その後、エンドユーザーはレポートが更新されたときに結果テーブルから直接データをクエリできるため、計算と分析が何度も繰り返されるのを回避できます。同様に、履歴分析結果を保存することで、長時間の履歴データ分析の計算量をさらに削減できます。たとえば、日次売上利益を分析するために使用されるレポート`A`がある場合、 `INSERT INTO SELECT`を使用してレポート`A`の結果を結果テーブル`T`に保存できます。その後、先月の売上利益を分析するためにレポート`B`生成する必要がある場合は、テーブル`T`の日次分析結果を直接使用できます。この方法は、計算量を大幅に削減するだけでなく、クエリ応答速度を向上させ、システム負荷を軽減します。
+ 多くの BI アプリケーションでは、分析クエリ要求が非常に重くなります。たとえば、多くのユーザーが同時にレポートにアクセスして更新する場合、BI アプリケーションは大量の同時クエリ要求を処理する必要があります。この状況に効果的に対処するには、 `INSERT INTO SELECT`を使用してレポートのクエリ結果を TiDB テーブルに保存します。その後、エンドユーザーはレポートが更新されたときに結果テーブルから直接データをクエリできるため、計算と分析が何度も繰り返されるのを回避できます。同様に、履歴分析結果を保存することで、長時間の履歴データ分析の計算量をさらに削減できます。たとえば、日次売上利益を分析するために使用されるレポート`A`がある場合、 `INSERT INTO SELECT`を使用してレポート`A`の結果を結果テーブル`T`に保存できます。その後、先月の売上利益を分析するためにレポート`B`を生成する必要がある場合は、テーブル`T`の日次分析結果を直接使用できます。この方法は、計算量を大幅に削減するだけでなく、クエリ応答速度を向上させ、システム負荷を軽減します。
- TiFlashによるオンライン アプリケーションの提供
- TiFlashがサポートする同時リクエスト数は、データ量とクエリの複雑さによって異なりますが、通常は 100 QPS を超えることはありません。1 `INSERT INTO SELECT`指定してTiFlashクエリ結果を保存し、クエリ結果テーブルを使用して、同時実行性の高いオンラインリクエストをサポートできます。結果テーブルのデータは、 TiFlash の同時実行制限をはるかに下回る低頻度(例:0.5 秒間隔)でバックグラウンドで更新できますが、データの鮮度は高いレベルで維持されます。
+ TiFlashがサポートする同時リクエスト数は、データ量とクエリの複雑さによって異なりますが、通常は 100 QPS を超えることはありません。`INSERT INTO SELECT`を指定してTiFlashクエリ結果を保存し、クエリ結果テーブルを使用して、同時実行性の高いオンラインリクエストをサポートできます。結果テーブルのデータは、 TiFlash の同時実行制限をはるかに下回る低頻度(例:0.5 秒間隔)でバックグラウンドで更新できますが、データの鮮度は高いレベルで維持されます。
## 例 {#example}
diff --git a/tiflash/troubleshoot-tiflash.md b/tiflash/troubleshoot-tiflash.md
index 4bf45266a2515..cba3a12484648 100644
--- a/tiflash/troubleshoot-tiflash.md
+++ b/tiflash/troubleshoot-tiflash.md
@@ -65,7 +65,7 @@ TiFlashのワークロードが大きすぎてTiFlashデータのレプリケー
2. すべてのTiFlashノードをクラスターから削除する必要があるシナリオで、表`INFORMATION_SCHEMA.TIFLASH_REPLICA`にクラスター内にTiFlashレプリカが存在しないことが示されていても、 TiFlashノードの削除が依然として失敗する場合は、最近`DROP TABLE .`または`DROP DATABASE `操作を実行したかどうかを確認します。
- TiFlashレプリカを持つテーブルまたはデータベースの場合、 `DROP TABLE .`または`DROP DATABASE `実行した後、TiDBはPD内の対応するテーブルのTiFlashレプリケーションルールをすぐに削除しません。代わりに、対応するテーブルがガベージコレクション(GC)条件を満たすまで待機してから、これらのレプリケーションルールを削除します。GCが完了すると、対応するTiFlashノードを正常に削除できます。
+ TiFlashレプリカを持つテーブルまたはデータベースの場合、 `DROP TABLE .`または`DROP DATABASE `を実行した後、TiDBはPD内の対応するテーブルのTiFlashレプリケーションルールをすぐに削除しません。代わりに、対応するテーブルがガベージコレクション(GC)条件を満たすまで待機してから、これらのレプリケーションルールを削除します。GCが完了すると、対応するTiFlashノードを正常に削除できます。
GC 条件が満たされる前にTiFlashのデータ複製ルールを手動で削除するには、次の操作を実行できます。
@@ -212,9 +212,9 @@ TiDB クラスターを展開した後、 TiFlashレプリカの作成が継続
## データはTiFlashに複製されません {#data-is-not-replicated-to-tiflash}
-TiFlashノードをデプロイし、 `ALTER TABLE ... SET TIFLASH REPLICA ...`実行してレプリケーションを開始したにもかかわらず、データが複製されません。この場合、次の手順を実行することで問題を特定し、対処できます。
+TiFlashノードをデプロイし、 `ALTER TABLE ... SET TIFLASH REPLICA ...`を実行してレプリケーションを開始したにもかかわらず、データが複製されません。この場合、次の手順を実行することで問題を特定し、対処できます。
-1. `ALTER TABLE ... SET TIFLASH REPLICA ...`実行してレプリケーションが成功したかどうかを確認し、出力を確認します。
+1. `ALTER TABLE ... SET TIFLASH REPLICA ...`を実行してレプリケーションが成功したかどうかを確認し、出力を確認します。
- クエリがブロックされている場合は、 `SELECT * FROM information_schema.tiflash_replica`ステートメントを実行して、 TiFlashレプリカが作成されたかどうかを確認します。
- [`ADMIN SHOW DDL`](/sql-statements/sql-statement-admin-show-ddl.md)を通じて、DDL 文が期待どおりに実行されているかどうかを確認します。TiFlash レプリカ文のTiFlashをブロックする可能性のある他の DDL 文 ( `ADD INDEX`など) が実行中かどうかを確認します。
diff --git a/tiflash/tune-tiflash-performance.md b/tiflash/tune-tiflash-performance.md
index 9b4d1a1f228f5..d6a06044d149c 100644
--- a/tiflash/tune-tiflash-performance.md
+++ b/tiflash/tune-tiflash-performance.md
@@ -33,7 +33,7 @@ MPP実行プランは分散コンピューティングリソースを最大限
set @@tidb_enforce_mpp = ON;
```
-以下の例は、 `tidb_enforce_mpp`有効にする前後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、TiDB は TiKV からデータを読み取り、 `Join`と`Aggregation` TiDB で実行する必要があります。7 `tidb_enforce_mpp`有効にすると、 `Join`と`Aggregation` TiFlashにプッシュダウンされます。また、オプティマイザは必ずしも MPP 実行プランを生成するとは限らないため、 `tidb_enforce_mpp`有効にすることで、オプティマイザに MPP 実行プランを強制的に生成させることができます。
+以下の例は、 `tidb_enforce_mpp`を有効にする前後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、TiDB は TiKV からデータを読み取り、 `Join`と`Aggregation`をTiDB で実行する必要があります。`tidb_enforce_mpp`を有効にすると、 `Join`と`Aggregation`がTiFlashにプッシュダウンされます。また、オプティマイザは必ずしも MPP 実行プランを生成するとは限らないため、 `tidb_enforce_mpp`を有効にすることで、オプティマイザに MPP 実行プランを強制的に生成させることができます。
MPP モードを有効にする前:
@@ -103,7 +103,7 @@ mysql> explain analyze select o_orderpriority, count(*) as order_count from orde
set @@tidb_opt_agg_push_down = ON;
```
-以下の例は、変数`tidb_opt_agg_push_down`有効にする前後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、操作`HashJoin_41`後に操作`HashAgg_58`実行されます。この変数を有効にすると、新たに生成された操作`HashAgg_21`と`HashAgg_32`操作`HashJoin_76`の前に実行されます。これにより、操作`Join`で処理されるデータ量が大幅に削減されます。
+以下の例は、変数`tidb_opt_agg_push_down`を有効にする前後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、操作`HashJoin_41`の後に操作`HashAgg_58`が実行されます。この変数を有効にすると、新たに生成された操作`HashAgg_21`と`HashAgg_32`が操作`HashJoin_76`の前に実行されます。これにより、操作`Join`で処理されるデータ量が大幅に削減されます。
`tidb_opt_agg_push_down`有効になる前:
@@ -175,7 +175,7 @@ TiFlashは、 `Sum`列など、 `Distinct`列を受け入れる一部の集計
set @@tidb_opt_distinct_agg_push_down = ON;
```
-以下の例は、変数`tidb_opt_distinct_agg_push_down`有効にする前と有効にした後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、TiDB はTiFlashからすべてのデータを読み取り、TiDB 内で`distinct`実行する必要があります。この変数を有効にすると、 `distinct a` TiFlashにプッシュダウンされ、新しい`group by`列である`test.t.a` `HashAgg_6`に追加されます。クエリ結果の 2 つの警告は、集計関数をTiFlashに完全にプッシュダウンできないことを示しています。
+以下の例は、変数`tidb_opt_distinct_agg_push_down`を有効にする前と有効にした後のクエリ結果を示しています。この変数を有効にする前は、TiDB はTiFlashからすべてのデータを読み取り、TiDB 内で`distinct`を実行する必要があります。この変数を有効にすると、 `distinct a`がTiFlashにプッシュダウンされ、新しい`group by`列である`test.t.a`が`HashAgg_6`に追加されます。クエリ結果の 2 つの警告は、集計関数をTiFlashに完全にプッシュダウンできないことを示しています。
`tidb_opt_distinct_agg_push_down`有効になる前:
@@ -304,7 +304,7 @@ mysql> explain analyze select max(l_shipdate), max(l_commitdate), max(l_receiptd
set @@tidb_max_tiflash_threads = 20;
```
-以下の例は、 `tidb_max_tiflash_threads`再設定する前後のクエリ結果を示しています。3 `tidb_max_tiflash_threads`設定する前は、単一のTiFlashインスタンスに対するリクエスト実行の同時実行数は 8 スレッドです。クラスターには合計 3 つのTiFlashインスタンスがあるため、すべてのTiFlashインスタンスにおけるリクエスト実行のスレッド数の合計は 24 (8 × 3) です`tidb_max_tiflash_threads` `20`に設定すると、すべてのTiFlashインスタンスにおけるリクエスト実行のスレッド数の合計は 60 (20 × 3) になります。
+以下の例は、 `tidb_max_tiflash_threads`を再設定する前後のクエリ結果を示しています。`tidb_max_tiflash_threads`を設定する前は、単一のTiFlashインスタンスに対するリクエスト実行の同時実行数は 8 スレッドです。クラスターには合計 3 つのTiFlashインスタンスがあるため、すべてのTiFlashインスタンスにおけるリクエスト実行のスレッド数の合計は 24 (8 × 3) です。`tidb_max_tiflash_threads`を`20`に設定すると、すべてのTiFlashインスタンスにおけるリクエスト実行のスレッド数の合計は 60 (20 × 3) になります。
`tidb_max_tiflash_threads`再構成される前:
diff --git a/tiflash/use-tidb-to-read-tiflash.md b/tiflash/use-tidb-to-read-tiflash.md
index 65a41299b59c8..4e2858af110f6 100644
--- a/tiflash/use-tidb-to-read-tiflash.md
+++ b/tiflash/use-tidb-to-read-tiflash.md
@@ -111,7 +111,7 @@ select /*+ read_from_storage(tiflash[table_name]) */ ... from table_name;
select /*+ read_from_storage(tiflash[alias_a,alias_b]) */ ... from table_name_1 as alias_a, table_name_2 as alias_b where alias_a.column_1 = alias_b.column_2;
```
-上記の文では、 `tiflash[]`オプティマイザにTiFlashレプリカの読み取りを指示します。また、 `tikv[]`使用すると、必要に応じてオプティマイザに TiKV レプリカの読み取りを指示できます。ヒント構文の詳細については、 [ストレージからの読み取り](/optimizer-hints.md#read_from_storagetiflasht1_name--tl_name--tikvt2_name--tl_name-)を参照してください。
+上記の文では、 `tiflash[]`オプティマイザにTiFlashレプリカの読み取りを指示します。また、 `tikv[]`を使用すると、必要に応じてオプティマイザに TiKV レプリカの読み取りを指示できます。ヒント構文の詳細については、 [ストレージからの読み取り](/optimizer-hints.md#read_from_storagetiflasht1_name--tl_name--tikvt2_name--tl_name-)を参照してください。
ヒントで指定されたテーブルに指定されたエンジンのレプリカが存在しない場合、ヒントは無視され、警告が報告されます。また、ヒントはエンジン分離を前提としてのみ有効です。ヒントで指定されたエンジンがエンジン分離リストに含まれていない場合も、ヒントは無視され、警告が報告されます。
diff --git a/tikv-control.md b/tikv-control.md
index d73cd7fbbc448..2c5003994a8c5 100644
--- a/tikv-control.md
+++ b/tikv-control.md
@@ -129,13 +129,13 @@ AAFF
## サブコマンド、いくつかのオプションとフラグ {#subcommands-some-options-and-flags}
-このセクションでは、 `tikv-ctl`サポートするサブコマンドについて詳しく説明します。一部のサブコマンドは多くのオプションをサポートしています。詳細については、 `tikv-ctl --help `実行してください。
+このセクションでは、 `tikv-ctl`サポートするサブコマンドについて詳しく説明します。一部のサブコマンドは多くのオプションをサポートしています。詳細については、 `tikv-ctl --help `を実行してください。
### Raftステートマシンの情報を表示する {#view-information-of-the-raft-state-machine}
-特定の時点におけるRaftステートマシンのステータスを表示するには、サブコマンド`raft`使用します。ステータス情報は、3つの構造体( **RegionLocalState** 、 **RaftLocalState** 、 **RegionApplyState** )と、特定のログの対応するエントリの2つの部分で構成されます。
+特定の時点におけるRaftステートマシンのステータスを表示するには、サブコマンド`raft`を使用します。ステータス情報は、3つの構造体( **RegionLocalState** 、 **RaftLocalState** 、 **RegionApplyState** )と、特定のログの対応するエントリの2つの部分で構成されます。
-上記の情報を取得するには、それぞれサブコマンド`region`と`log`使用します。これら2つのサブコマンドは、リモートモードとローカルモードを同時にサポートします。
+上記の情報を取得するには、それぞれサブコマンド`region`と`log`を使用します。これら2つのサブコマンドは、リモートモードとローカルモードを同時にサポートします。
`region`サブコマンドの場合:
@@ -239,7 +239,7 @@ tikv-ctl --data-dir /path/to/tikv mvcc -k "zmDB:29\000\000\377\000\374\000\000\0
`raw-scan`コマンドはRocksDBから直接スキャンします。データキーをスキャンするには、キーの先頭に`'z'`追加する必要があることに注意してください。
-`--from`と`--to`オプションを使用して`write`スキャンする範囲を指定します(デフォルトでは無制限) `--limit`使用すると、出力するキーの最大数を制限します(デフォルトでは30) `--cf`使用すると、スキャンする cf を指定します( `default` 、または`lock` )。
+`--from`と`--to`オプションを使用して`write`スキャンする範囲を指定します(デフォルトでは無制限) `--limit`を使用すると、出力するキーの最大数を制限します(デフォルトでは30) `--cf`を使用すると、スキャンする cf を指定します( `default` 、または`lock` )。
```shell
tikv-ctl --data-dir /var/lib/tikv raw-scan --from 'zt' --limit 2 --cf default
@@ -310,8 +310,8 @@ tikv-ctl --host localhost:20160 region-properties -r 2
`compact-cluster`コマンドを使用して、TiKV クラスタ全体のデータを手動で圧縮します。このコマンドのフラグは、 `compact`コマンドと同じ意味と使用法を持ちます。唯一の違いは次のとおりです。
-- `compact-cluster`コマンドでは、 `--pd`使用して PD のアドレスを指定し、 `tikv-ctl`クラスター内のすべての TiKV ノードをコンパクト ターゲットとして見つけられるようにします。
-- `compact`コマンドでは、 `--data-dir`または`--host`使用して、単一の TiKV をコンパクト ターゲットとして指定します。
+- `compact-cluster`コマンドでは、 `--pd`を使用して PD のアドレスを指定し、 `tikv-ctl`クラスター内のすべての TiKV ノードをコンパクト ターゲットとして見つけられるようにします。
+- `compact`コマンドでは、 `--data-dir`または`--host`を使用して、単一の TiKV をコンパクト ターゲットとして指定します。
### リージョンをtombstoneに設定する {#set-a-region-to-tombstone}
@@ -444,13 +444,13 @@ tikv-ctl --host ip:port modify-tikv-config -n rocksdb.rate-bytes-per-sec -v "1GB
`unsafe-recover remove-fail-stores`コマンドを使用すると、障害が発生したマシンをリージョンのピアリストから削除できます。このコマンドを実行する前に、対象の TiKV ストアのサービスを停止してファイルロックを解除する必要があります。
-`-s`オプションは、カンマ区切りで複数の`store_id`指定でき、 `-r`フラグを使用して対象となるリージョンを指定します。特定のストア内のすべてのリージョンに対してこの操作を実行する必要がある場合は、 `--all-regions`指定するだけで済みます。
+`-s`オプションは、カンマ区切りで複数の`store_id`を指定でき、 `-r`フラグを使用して対象となるリージョンを指定します。特定のストア内のすべてのリージョンに対してこの操作を実行する必要がある場合は、 `--all-regions`を指定するだけで済みます。
> **Warning:**
>
> - 誤った操作が行われた場合、クラスターの復旧が困難になる可能性があります。潜在的なリスクを認識し、本番環境ではこの機能の使用を避けてください。
-> - `--all-regions`オプションを使用する場合、このコマンドはクラスタに接続されている残りのすべてのストアに対して実行する必要があります。損傷したストアを復旧する前に、これらの正常なストアがサービスの提供を停止していることを確認する必要があります。そうしないと、リージョンレプリカ内のピアリストの不整合により、 `split-region`または`remove-peer`実行した際にエラーが発生します。これにより、他のメタデータ間の不整合も発生し、最終的にはリージョンが利用できなくなります。
-> - `remove-fail-stores`実行した後は、削除したノードを再起動したり、クラスターに追加したりすることはできません。そうしないと、メタデータに不整合が生じ、最終的にはリージョンが利用できなくなります。
+> - `--all-regions`オプションを使用する場合、このコマンドはクラスタに接続されている残りのすべてのストアに対して実行する必要があります。損傷したストアを復旧する前に、これらの正常なストアがサービスの提供を停止していることを確認する必要があります。そうしないと、リージョンレプリカ内のピアリストの不整合により、 `split-region`または`remove-peer`を実行した際にエラーが発生します。これにより、他のメタデータ間の不整合も発生し、最終的にはリージョンが利用できなくなります。
+> - `remove-fail-stores`を実行した後は、削除したノードを再起動したり、クラスターに追加したりすることはできません。そうしないと、メタデータに不整合が生じ、最終的にはリージョンが利用できなくなります。
```shell
tikv-ctl --data-dir /path/to/tikv unsafe-recover remove-fail-stores -s 3 -r 1001,1002
@@ -471,7 +471,7 @@ TiKVを再起動すると、リージョンは残りの正常なレプリカを
### MVCCデータ破損からの回復 {#recover-from-mvcc-data-corruption}
-MVCCデータ破損によりTiKVが正常に動作しない場合は、コマンド`recover-mvcc`使用してください。このコマンドは、3つのCF(「default」、「write」、「lock」)をクロスチェックし、様々な不整合を回復します。
+MVCCデータ破損によりTiKVが正常に動作しない場合は、コマンド`recover-mvcc`を使用してください。このコマンドは、3つのCF(「default」、「write」、「lock」)をクロスチェックし、様々な不整合を回復します。
- `-r`オプションを使用して、関係するリージョンを`region_id`で指定します。
- PD エンドポイントを指定するには、 `-p`オプションを使用します。
@@ -513,13 +513,13 @@ tikv-ctl ldb --hex manifest_dump --path=/tmp/db/MANIFEST-000001
暗号化メタデータをダンプするには、サブコマンド`encryption-meta`を使用します。このサブコマンドは、データファイルの暗号化情報と、使用されているデータ暗号化キーのリストという2種類のメタデータをダンプできます。
-データファイルの暗号化情報をダンプするには、サブコマンド`encryption-meta dump-file`使用します。TiKV デプロイメントに`data-dir`指定するには、TiKV 構成ファイルを作成する必要があります。
+データファイルの暗号化情報をダンプするには、サブコマンド`encryption-meta dump-file`を使用します。TiKV デプロイメントに`data-dir`を指定するには、TiKV 構成ファイルを作成する必要があります。
# conf.toml
[storage]
data-dir = "/path/to/tikv/data"
-`--path`オプションは、対象のデータファイルへの絶対パスまたは相対パスを指定するために使用できます。データファイルが暗号化されていない場合、コマンドは空の出力を返すことがあります。3 `--path`指定しない場合は、すべてのデータファイルの暗号化情報が出力されます。
+`--path`オプションは、対象のデータファイルへの絶対パスまたは相対パスを指定するために使用できます。データファイルが暗号化されていない場合、コマンドは空の出力を返すことがあります。`--path`を指定しない場合は、すべてのデータファイルの暗号化情報が出力されます。
```shell
tikv-ctl --config=./conf.toml encryption-meta dump-file --path=/path/to/tikv/data/db/CURRENT
@@ -527,7 +527,7 @@ tikv-ctl --config=./conf.toml encryption-meta dump-file --path=/path/to/tikv/dat
/path/to/tikv/data/db/CURRENT: key_id: 9291156302549018620 iv: E3C2FDBF63FC03BFC28F265D7E78283F method: Aes128Ctr
-データ暗号化キーをダンプするには、サブコマンド`encryption-meta dump-key`使用します。 `data-dir`に加えて、設定ファイルで現在使用されているマスターキーも指定する必要があります。マスターキーの設定方法については、 [保存時の暗号化](/encryption-at-rest.md)を参照してください。また、このコマンドでは`security.encryption.previous-master-key`設定は無視され、マスターキーのローテーションは実行されません。
+データ暗号化キーをダンプするには、サブコマンド`encryption-meta dump-key`を使用します。 `data-dir`に加えて、設定ファイルで現在使用されているマスターキーも指定する必要があります。マスターキーの設定方法については、 [保存時の暗号化](/encryption-at-rest.md)を参照してください。また、このコマンドでは`security.encryption.previous-master-key`設定は無視され、マスターキーのローテーションは実行されません。
# conf.toml
[storage]
@@ -540,7 +540,7 @@ tikv-ctl --config=./conf.toml encryption-meta dump-file --path=/path/to/tikv/dat
マスターキーがAWS KMSキーの場合、 `tikv-ctl` KMSキーへのアクセス権を持っている必要があります。AWS KMSキーへのアクセス権は、環境変数、AWSデフォルト設定ファイル、またはIAMロールのいずれか適切な方法で`tikv-ctl`に付与できます。使用方法についてはAWSドキュメントを参照してください。
-`--ids`オプションを使用すると、出力するデータ暗号化キーのIDをカンマ区切りのリストで指定できます。3 `--ids`指定しない場合は、すべてのデータ暗号化キーと、最新のアクティブなデータ暗号化キーのIDである現在のキーIDが出力されます。
+`--ids`オプションを使用すると、出力するデータ暗号化キーのIDをカンマ区切りのリストで指定できます。`--ids`を指定しない場合は、すべてのデータ暗号化キーと、最新のアクティブなデータ暗号化キーのIDである現在のキーIDが出力されます。
このコマンドを使用すると、機密情報が公開される可能性があることを警告するメッセージが表示されます。続行するには「同意します」と入力してください。
diff --git a/time-to-live.md b/time-to-live.md
index f50fb06b813b7..e192116af0dd5 100644
--- a/time-to-live.md
+++ b/time-to-live.md
@@ -30,7 +30,7 @@ TTLは、オンラインの読み取りおよび書き込みワークロード
) TTL = `created_at` + INTERVAL 3 MONTH;
```
- 上記の例では、テーブル`t1`を作成し、TTLタイムスタンプ列に`created_at`指定しています。これはデータの作成時刻を示します。また、テーブル内で行が保持できる最長期間を 3 か月から`INTERVAL 3 MONTH`に設定しています。この値を超えて保持されるデータは、後で削除されます。
+ 上記の例では、テーブル`t1`を作成し、TTLタイムスタンプ列に`created_at`を指定しています。これはデータの作成時刻を示します。また、テーブル内で行が保持できる最長期間を、 `INTERVAL 3 MONTH`によって 3 か月に設定しています。この値を超えて保持されるデータは、後で削除されます。
- 期限切れのデータをクリーンアップする機能を有効または無効にするには、 `TTL_ENABLE`属性を設定します。
@@ -80,7 +80,7 @@ TTLは、オンラインの読み取りおよび書き込みワークロード
TTL は[データ型のデフォルト値](/data-type-default-values.md)と組み合わせて使用できます。以下に一般的な使用例を2つ示します。
-- 列のデフォルト値を現在の作成時刻に指定し、この列をTTLタイムスタンプ列として使用するには、 `DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP`使用します。3か月前に作成されたレコードは期限切れです。
+- 列のデフォルト値を現在の作成時刻に指定し、この列をTTLタイムスタンプ列として使用するには、 `DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP`を使用します。3か月前に作成されたレコードは期限切れです。
```sql
CREATE TABLE t1 (
@@ -243,8 +243,8 @@ TTL は、他の TiDB 移行、バックアップ、およびリカバリ ツー
| 機能名 | 説明 |
| :-------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| [`FLASHBACK TABLE`](/sql-statements/sql-statement-flashback-table.md) | `FLASHBACK TABLE`指定すると、テーブルの`TTL_ENABLE`属性が`OFF`に設定されます。これにより、TiDBはフラッシュバック後に期限切れのデータを直ちに削除しなくなります。各テーブルのTTLを再度有効にするには、 `TTL_ENABLE`属性を手動でオンにする必要があります。 |
-| [`FLASHBACK DATABASE`](/sql-statements/sql-statement-flashback-database.md) | `FLASHBACK DATABASE`指定すると、テーブルの`TTL_ENABLE`属性が`OFF`に設定され、 `TTL_ENABLE`属性は変更されません。これにより、TiDBはフラッシュバック後に期限切れのデータを直ちに削除しなくなります。各テーブルのTTLを再度有効にするには、 `TTL_ENABLE`属性を手動でオンにする必要があります。 |
+| [`FLASHBACK TABLE`](/sql-statements/sql-statement-flashback-table.md) | `FLASHBACK TABLE`を指定すると、テーブルの`TTL_ENABLE`属性が`OFF`に設定されます。これにより、TiDBはフラッシュバック後に期限切れのデータを直ちに削除しなくなります。各テーブルのTTLを再度有効にするには、 `TTL_ENABLE`属性を手動でオンにする必要があります。 |
+| [`FLASHBACK DATABASE`](/sql-statements/sql-statement-flashback-database.md) | `FLASHBACK DATABASE`を指定すると、テーブルの`TTL_ENABLE`属性が`OFF`に設定され、 `TTL_ENABLE`属性は変更されません。これにより、TiDBはフラッシュバック後に期限切れのデータを直ちに削除しなくなります。各テーブルのTTLを再度有効にするには、 `TTL_ENABLE`属性を手動でオンにする必要があります。 |
| [`FLASHBACK CLUSTER`](/sql-statements/sql-statement-flashback-cluster.md) | `FLASHBACK CLUSTER`はシステム変数[`TIDB_TTL_JOB_ENABLE`](/system-variables.md#tidb_ttl_job_enable-new-in-v650)を`OFF`に設定し、 `TTL_ENABLE`属性の値は変更しません。 |
## 制限事項 {#limitations}
diff --git a/tiproxy/tiproxy-command-line-flags.md b/tiproxy/tiproxy-command-line-flags.md
index 15b6985782dfd..be5e43041b26d 100644
--- a/tiproxy/tiproxy-command-line-flags.md
+++ b/tiproxy/tiproxy-command-line-flags.md
@@ -54,7 +54,7 @@ ls `tiup --binary tiproxy`ctl
コンパイル環境要件: [Go](https://golang.org/) 1.21以降
-コンパイル手順: [TiProxyプロジェクト](https://github.com/pingcap/tiproxy)のルート ディレクトリに移動し、 `make`コマンドを使用してコンパイルし、 `tiproxyctl`生成します。
+コンパイル手順: [TiProxyプロジェクト](https://github.com/pingcap/tiproxy)のルート ディレクトリに移動し、 `make`コマンドを使用してコンパイルし、 `tiproxyctl`を生成します。
```shell
git clone https://github.com/pingcap/tiproxy.git
@@ -160,7 +160,7 @@ level = 'warning'
オプション:
- `--output` : (必須) トラフィック ファイルを保存するディレクトリを指定します。
-- `--duration` : (必須) キャプチャ期間を指定します。単位は`m` (分)、 `h` (時間)、 `d` (日) のいずれかです。例えば、 `--duration=1h`指定すると 1 時間のトラフィックがキャプチャされます。
+- `--duration` : (必須) キャプチャ期間を指定します。単位は`m` (分)、 `h` (時間)、 `d` (日) のいずれかです。例えば、 `--duration=1h`を指定すると 1 時間のトラフィックがキャプチャされます。
例:
diff --git a/tiproxy/tiproxy-configuration.md b/tiproxy/tiproxy-configuration.md
index 522e8f7dbb90f..833873f859e61 100644
--- a/tiproxy/tiproxy-configuration.md
+++ b/tiproxy/tiproxy-configuration.md
@@ -35,7 +35,7 @@ skip-ca = true
> **Tip:**
>
-> 設定項目の値を調整する必要がある場合は、 [設定を変更する](/maintain-tidb-using-tiup.md#modify-the-configuration)を参照してください。通常、変更を行うと再起動が必要になります。TiProxy はホットリロードをサポートしているため、 `tiup cluster reload --skip-restart`実行することで再起動を省略できます。
+> 設定項目の値を調整する必要がある場合は、 [設定を変更する](/maintain-tidb-using-tiup.md#modify-the-configuration)を参照してください。通常、変更を行うと再起動が必要になります。TiProxy はホットリロードをサポートしているため、 `tiup cluster reload --skip-restart`を実行することで再起動を省略できます。
### プロキシ {#proxy}
diff --git a/tiproxy/tiproxy-performance-test.md b/tiproxy/tiproxy-performance-test.md
index 95e371e3513a4..27abafb8e93da 100644
--- a/tiproxy/tiproxy-performance-test.md
+++ b/tiproxy/tiproxy-performance-test.md
@@ -254,7 +254,7 @@ sysbench oltp_point_select \
### テスト計画 {#test-plan}
-このテストは、クライアントが長時間接続を使用する場合、多数のアイドル接続がQPSに最小限の影響しか与えないことを検証することを目的としています。このテストでは、5,000、10,000、15,000のアイドル状態の長時間接続を作成し、 `sysbench`実行します。
+このテストは、クライアントが長時間接続を使用する場合、多数のアイドル接続がQPSに最小限の影響しか与えないことを検証することを目的としています。このテストでは、5,000、10,000、15,000のアイドル状態の長時間接続を作成し、 `sysbench`を実行します。
このテストでは、 `conn-buffer-size`構成のデフォルト値を使用します。
@@ -318,7 +318,7 @@ sysbench oltp_point_select \
### テスト計画 {#test-plan}
-このテストは、TiProxyにおける[トラフィックキャプチャ](/tiproxy/tiproxy-traffic-replay.md)パフォーマンスへの影響を評価することを目的としています。TiProxy v1.3.0を使用し、トラフィックキャプチャを有効または無効にした場合のQPSとTiProxyのCPU使用率を比較した後、異なる同時実行数で`sysbench`実行します。トラフィックファイルの圧縮によって周期的にQPSが変動するため、このテストでは平均QPSと最小QPSの両方を比較します。
+このテストは、TiProxyにおける[トラフィックキャプチャ](/tiproxy/tiproxy-traffic-replay.md)パフォーマンスへの影響を評価することを目的としています。TiProxy v1.3.0を使用し、トラフィックキャプチャを有効または無効にした場合のQPSとTiProxyのCPU使用率を比較した後、異なる同時実行数で`sysbench`を実行します。トラフィックファイルの圧縮によって周期的にQPSが変動するため、このテストでは平均QPSと最小QPSの両方を比較します。
テストを実行するには、次のコマンドを使用します。
diff --git a/tiup/tiup-bench.md b/tiup/tiup-bench.md
index d2e1710d0ddb6..d48e275c3b313 100644
--- a/tiup/tiup-bench.md
+++ b/tiup/tiup-bench.md
@@ -3,7 +3,7 @@ title: Stress Test TiDB Using TiUP Bench Component
summary: TiUPを使用して、TPC-C、TPC-H、CH、RawSQL、および YCSB ワークロードで TiDB のストレス テストを実行する方法を学習します。
---
-# TiUPベンチコンポーネントを使用したTiDBのストレステスト {#stress-test-tidb-using-tiup-bench-component}
+# TiUP Benchコンポーネントを使用したTiDBのストレステスト {#stress-test-tidb-using-tiup-bench-component}
データベースのパフォーマンスをテストする際には、データベースのストレステストが必要になることがよくあります。これを容易にするために、 TiUPにはベンチコンポーネントが統合されており、ストレステスト用の複数のワークロードが用意されています。これらのワークロードには、以下のコマンドでアクセスできます。
@@ -40,18 +40,18 @@ tiup bench rawsql # Benchmark a database using arbitrary SQL files
--time duration Total execution time (default to 2562047h47m16.854775807s)
-U, --user string Database user (default to "root")
-- `--host`と`--port`にカンマ区切りの値を指定すると、クライアント側の負荷分散が有効になります。例えば`--host 172.16.4.1,172.16.4.2 --port 4000,4001`指定すると、プログラムはラウンドロビン方式で選択された 172.16.4.1:4000、172.16.4.1:4001、172.16.4.2:4000、172.16.4.2:4001 に接続します。
+- `--host`と`--port`にカンマ区切りの値を指定すると、クライアント側の負荷分散が有効になります。例えば`--host 172.16.4.1,172.16.4.2 --port 4000,4001`を指定すると、プログラムはラウンドロビン方式で選択された 172.16.4.1:4000、172.16.4.1:4001、172.16.4.2:4000、172.16.4.2:4001 に接続します。
- ローカルデプロイメントの場合、デフォルトのデータベースホストアドレスは`127.0.0.1`です。リモートデータベースに接続する場合は、ホストとその他の関連パラメータを指定する必要があります。例: `tiup bench tpcc -H 192.168.169.31 -P 4000 -D tpcc -U root -p tidb --warehouses 4 --parts 4 prepare`
- `--conn-params` [クエリ文字列](https://en.wikipedia.org/wiki/Query_string)の形式に従う必要があります。データベースによってパラメータが異なる場合があります。例:
- `--conn-params tidb_isolation_read_engines='tiflash'` TiDB にTiFlashからの読み取りを強制します。
- `--conn-params sslmode=disable` 、PostgreSQL に接続するときに SSL を無効にします。
-- CH-benCHmark を実行する場合、 `--ap-host` 、 `--ap-port` 、 `--ap-conn-params`使用して、OLAP クエリ用のスタンドアロン TiDBサーバーを指定できます。
+- CH-benCHmark を実行する場合、 `--ap-host` 、 `--ap-port` 、 `--ap-conn-params`を使用して、OLAP クエリ用のスタンドアロン TiDBサーバーを指定できます。
次のセクションでは、 TiUPを使用して TPC-C、TPC-H、YCSB テストを実行する方法について説明します。
## TiUPを使用してTPC-Cテストを実行する {#run-tpc-c-test-using-tiup}
-TiUPベンチコンポーネントは、TPC-C テストを実行するために次のコマンドとフラグをサポートしています。
+TiUP Benchコンポーネントは、TPC-C テストを実行するために次のコマンドとフラグをサポートしています。
```bash
Available Commands:
@@ -113,7 +113,7 @@ TPC-Cテストを実行するための簡略化された手順を以下に示し
## TiUPを使用してTPC-Hテストを実行する {#run-tpc-h-test-using-tiup}
-TiUPベンチコンポーネントは、TPC-H テストを実行するために次のコマンドとパラメーターをサポートしています。
+TiUP Benchコンポーネントは、TPC-H テストを実行するために次のコマンドとパラメーターをサポートしています。
```bash
Available Commands:
@@ -200,7 +200,7 @@ YCSB を介して TiDB と TiKV の両方をストレス テストできます
## TiUPを使用してRawSQLテストを実行する {#run-rawsql-test-using-tiup}
-任意のクエリを SQL ファイルに記述し、次のように`tiup bench rawsql`実行してテストに使用することができます。
+任意のクエリを SQL ファイルに記述し、次のように`tiup bench rawsql`を実行してテストに使用することができます。
1. データとクエリを準備します。
diff --git a/tiup/tiup-cluster-no-sudo-mode.md b/tiup/tiup-cluster-no-sudo-mode.md
index e8a602b4d7226..fcc4506188db3 100644
--- a/tiup/tiup-cluster-no-sudo-mode.md
+++ b/tiup/tiup-cluster-no-sudo-mode.md
@@ -74,7 +74,7 @@ summary: TiUP no-sudo モードを使用してオンライン TiDB クラスタ
└─3358 /usr/bin/pulseaudio --daemonize=no --log-target=journal
```
- 3. `systemctl --user`実行します。エラーが発生しない場合は、 `systemd user`モードが正常に開始されたことを示します。
+ 3. `systemctl --user`を実行します。エラーが発生しない場合は、 `systemd user`モードが正常に開始されたことを示します。
3. `root`ユーザーを使用して次のコマンドを実行し、 systemd ユーザー`tidb`の lingering を有効にします。
@@ -85,7 +85,7 @@ summary: TiUP no-sudo モードを使用してオンライン TiDB クラスタ
参考として、systemd のドキュメント[systemd ユーザーインスタンスの自動起動](https://wiki.archlinux.org/title/Systemd/User#Automatic_start-up_of_systemd_user_instances)読んでみてください。
-4. 制御マシンで`ssh-keygen`使用してキーを生成します。
+4. 制御マシンで`ssh-keygen`を使用してキーを生成します。
```shell
ssh-keygen
@@ -139,7 +139,7 @@ summary: TiUP no-sudo モードを使用してオンライン TiDB クラスタ
>
> 最小インストールを使用する場合は、 `tar`パッケージがインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合、 `tiup cluster check`コマンドは失敗します。
-`tiup cluster check topology.yaml --user tidb`実行すると、いくつかのチェック項目が失敗する可能性があります。以下に例を示します。
+`tiup cluster check topology.yaml --user tidb`を実行すると、いくつかのチェック項目が失敗する可能性があります。以下に例を示します。
```shell
Node Check Result Message
@@ -158,7 +158,7 @@ Node Check Result Message
192.168.124.27 service Fail service firewalld is running but should be stopped
```
-no-sudoモードでは、 `tidb`ユーザーにはsudo権限がありません。そのため、 `tiup cluster check topology.yaml --apply --user tidb`実行しても失敗したチェック項目を自動的に修正することはできません。対象マシンで`root`ユーザーを使用して手動で修正する必要があります。
+no-sudoモードでは、 `tidb`ユーザーにはsudo権限がありません。そのため、 `tiup cluster check topology.yaml --apply --user tidb`を実行しても失敗したチェック項目を自動的に修正することはできません。対象マシンで`root`ユーザーを使用して手動で修正する必要があります。
詳細については、 [TiDB環境とシステムコンフィグレーションのチェック](/check-before-deployment.md)参照してください。ドキュメントの手順[SSH相互信頼とパスワードなしのsudoを手動で設定する](/check-before-deployment.md#manually-configure-the-ssh-mutual-trust-and-sudo-without-password)スキップする必要があることに注意してください。
diff --git a/tiup/tiup-cluster.md b/tiup/tiup-cluster.md
index 9e45b391b7a2b..15b011a2432fb 100644
--- a/tiup/tiup-cluster.md
+++ b/tiup/tiup-cluster.md
@@ -183,7 +183,7 @@ tiup cluster start prod-cluster
クラスターの名前を忘れた場合は、 `tiup cluster list`を実行してクラスター リストを表示します。
-TiUPはデーモンプロセスを起動するために`systemd`使用します。プロセスが予期せず終了した場合、15秒後に再起動されます。
+TiUPはデーモンプロセスを起動するために`systemd`を使用します。プロセスが予期せず終了した場合、15秒後に再起動されます。
## クラスターのステータスを確認する {#check-the-cluster-status}
@@ -214,7 +214,7 @@ tiup cluster display prod-cluster
172.16.5.140:20160 tikv 172.16.5.140 20160/20180 linux/x86_64 Up data/tikv-20160 deploy/tikv-20160
172.16.5.144:6000 tiproxy 172.16.5.144 6000/3080 linux/x86_64 Up - deploy/tiproxy-6000
-`Status`列では、 `Up`または`Down`を使用して、サービスが正常に実行されているかどうかを示します。
+`Status`列は、 `Up`または`Down`を使用して、サービスが正常に実行されているかどうかを示します。
PDコンポーネントの場合、 `|L`または`|UI` `Up`または`Down`に追加されることがあります。 `|L` PD ノードがLeaderであることを示し、 `|UI` [TiDB Dashboard](/dashboard/dashboard-intro.md) PD ノードで実行されていることを示します。
@@ -256,7 +256,7 @@ tiup cluster scale-in -N
tiup cluster scale-in prod-cluster -N 172.16.5.140:20160
```
-`tiup cluster display`実行すると、TiKV ノードが`Offline`マークされていることがわかります。
+`tiup cluster display`を実行すると、TiKV ノードが`Offline`マークされていることがわかります。
```bash
tiup cluster display prod-cluster
@@ -423,7 +423,7 @@ alertmanager_servers:
- `monitoring_servers`の`rule_dir`フィールドで指定されたフォルダーには、完全な`*.rules.yml`ファイルが含まれている必要があります。
- `alertmanager_servers`の`config_file`欄に指定するファイルの形式については[Alertmanager 構成テンプレート](https://github.com/pingcap/tiup/blob/master/embed/templates/config/alertmanager.yml)を参照してください。
-`tiup reload`実行すると、 TiUP はまずターゲットマシン上の古い設定ファイルをすべて削除し、次にコントロールマシンから対応する設定ファイルをターゲットマシンの対応する設定ディレクトリにアップロードします。したがって、特定の設定ファイルを変更する場合は、すべての設定ファイル(変更されていないものも含む)が同じディレクトリにあることを確認してください。例えば、Grafana の`tidb.json`ファイルを変更するには、まず Grafana の`dashboards`ディレクトリにある`*.json`ファイルすべてをローカルディレクトリにコピーする必要があります。そうしないと、ターゲットマシンから他の JSON ファイルが失われます。
+`tiup reload`を実行すると、 TiUP はまずターゲットマシン上の古い設定ファイルをすべて削除し、次にコントロールマシンから対応する設定ファイルをターゲットマシンの対応する設定ディレクトリにアップロードします。したがって、特定の設定ファイルを変更する場合は、すべての設定ファイル(変更されていないものも含む)が同じディレクトリにあることを確認してください。例えば、Grafana の`tidb.json`ファイルを変更するには、まず Grafana の`dashboards`ディレクトリにある`*.json`ファイルすべてをローカルディレクトリにコピーする必要があります。そうしないと、ターゲットマシンから他の JSON ファイルが失われます。
> **Note:**
>
@@ -566,7 +566,7 @@ Global Flags:
-y, --yes Skip all confirmations and assumes 'yes'
```
-たとえば、すべての TiDB ノードで`ls /tmp`実行するには、次のコマンドを実行します。
+たとえば、すべての TiDB ノードで`ls /tmp`を実行するには、次のコマンドを実行します。
```bash
tiup cluster exec test-cluster --command='ls /tmp'
@@ -593,7 +593,7 @@ tikv-ctl [args] = tiup ctl tikv [args]
etcdctl [args] = tiup ctl etcd [args]
```
-たとえば、以前に`pd-ctl -u http://127.0.0.1:2379 store`実行してストアを表示していた場合、今度はTiUPで次のコマンドを実行できます。
+たとえば、以前に`pd-ctl -u http://127.0.0.1:2379 store`を実行してストアを表示していた場合、今度はTiUPで次のコマンドを実行できます。
```bash
tiup ctl:v pd -u http://127.0.0.1:2379 store
@@ -672,12 +672,12 @@ export TIUP_NATIVE_SSH=enable
TiUPデータは、ユーザーのホームディレクトリ内の`.tiup`ディレクトリに保存されます。コントロールマシンを移行するには、以下の手順に従って`.tiup`ディレクトリを対応するターゲットマシンにコピーします。
-1. 元のマシンのホームディレクトリで`tar czvf tiup.tar.gz .tiup`実行します。
+1. 元のマシンのホームディレクトリで`tar czvf tiup.tar.gz .tiup`を実行します。
2. `tiup.tar.gz`ターゲット マシンのホーム ディレクトリにコピーします。
-3. 対象マシンのホームディレクトリで`tar xzvf tiup.tar.gz`実行します。
+3. 対象マシンのホームディレクトリで`tar xzvf tiup.tar.gz`を実行します。
4. `.tiup`ディレクトリを`PATH`環境変数に追加します。
- `bash`使用し、 `tidb`ユーザーの場合は、 `~/.bashrc`に`export PATH=/home/tidb/.tiup/bin:$PATH`追加して`source ~/.bashrc`実行します。その後、使用するシェルとユーザーに応じて調整してください。
+ `bash`を使用し、 `tidb`ユーザーの場合は、 `~/.bashrc`に`export PATH=/home/tidb/.tiup/bin:$PATH`を追加して`source ~/.bashrc`を実行します。その後、使用するシェルとユーザーに応じて調整してください。
> **Note:**
>
diff --git a/tiup/tiup-command-completion.md b/tiup/tiup-command-completion.md
index 06d1568fda918..17635fa9545e9 100644
--- a/tiup/tiup-command-completion.md
+++ b/tiup/tiup-command-completion.md
@@ -9,8 +9,8 @@ summary: TiUPは、 tiup completionコマンドを使用して、bash`および`
`bash`コマンドを実行するには、まず`bash-completion`をインストールする必要があります。以下の手順をご覧ください。
-- macOS の場合: bash バージョンが 4.1 より前の場合は`brew install bash-completion`実行し、それ以外の場合は`brew install bash-completion@2`実行します。
-- Linuxの場合:パッケージマネージャーを使用して`bash-completion`インストールします。たとえば、 `yum install bash-completion`または`apt install bash-completion`実行します。
+- macOS の場合: bash バージョンが 4.1 より前の場合は`brew install bash-completion`を実行し、それ以外の場合は`brew install bash-completion@2`を実行します。
+- Linuxの場合:パッケージマネージャーを使用して`bash-completion`インストールします。たとえば、 `yum install bash-completion`または`apt install bash-completion`を実行します。
## 構文 {#syntax}
diff --git a/tiup/tiup-command-env.md b/tiup/tiup-command-env.md
index 9a88eb7ecb625..2874884bf92e9 100644
--- a/tiup/tiup-command-env.md
+++ b/tiup/tiup-command-env.md
@@ -21,8 +21,8 @@ tiup env [name1...N]
## 出力 {#output}
-- `[name1...N]`指定しない場合は「{key}」="{value}"のリストが出力されます。
-- `[name1...N]`指定した場合は、「{value}」リストが順に出力されます。
+- `[name1...N]`を指定しない場合は「{key}」="{value}"のリストが出力されます。
+- `[name1...N]`を指定した場合は、「{value}」リストが順に出力されます。
上記の出力で、 `value`が空の場合、環境変数の値が設定されていないことを意味します。この場合、 TiUP はデフォルト値を使用します。
diff --git a/tiup/tiup-command-list.md b/tiup/tiup-command-list.md
index 392006205fc1a..12e39f8463e07 100644
--- a/tiup/tiup-command-list.md
+++ b/tiup/tiup-command-list.md
@@ -13,7 +13,7 @@ summary: tiup list`コマンドは、ミラーで利用可能なコンポーネ
tiup list [component] [flags]
```
-`[component]` 、特定のコンポーネントを指定するために使用されるオプションパラメータです。2 `[component]`設定されている場合、 TiUP は指定されたコンポーネントのすべてのバージョンを一覧表示します。そうでない場合、 TiUP はすべてのコンポーネントを一覧表示します。
+`[component]`は、特定のコンポーネントを指定するために使用されるオプションパラメータです。`[component]`が設定されている場合、 TiUP は指定されたコンポーネントのすべてのバージョンを一覧表示します。そうでない場合、 TiUP はすべてのコンポーネントを一覧表示します。
## オプション {#options}
@@ -38,9 +38,9 @@ tiup list [component] [flags]
## 出力 {#outputs}
- `[component]`が設定されていない場合:
- - `--verbose`指定した場合: TiUP は、 `Name` (コンポーネント名)、 `Installed` (インストールされているバージョン)、 `Owner` (コンポーネント所有者)、および`Description` (コンポーネントの説明) で構成されるコンポーネント情報リストを出力します。
+ - `--verbose`を指定した場合: TiUP は、 `Name` (コンポーネント名)、 `Installed` (インストールされているバージョン)、 `Owner` (コンポーネント所有者)、および`Description` (コンポーネントの説明) で構成されるコンポーネント情報リストを出力します。
- `--verbose`が指定されていない場合: TiUP は、 `Name` (コンポーネント名)、 `Owner` (コンポーネント所有者)、および`Description` (コンポーネントの説明) で構成されるコンポーネント情報リストを出力します。
-- `[component]`設定されている場合:
+- `[component]`が設定されている場合:
- 指定されたコンポーネントが存在する場合: TiUP は、指定されたコンポーネントのバージョン情報リストを出力します。リストは、 `Version` (バージョン番号)、 `Installed` (インストール状態)、 `Release` (リリース日)、および`Platforms` (サポートされているプラットフォーム) で構成されます。
- 指定されたコンポーネントが存在しない場合: TiUP はエラー`failed to fetch component: unknown component`報告します。
diff --git a/tiup/tiup-command-mirror-clone.md b/tiup/tiup-command-mirror-clone.md
index 114f18c78a6a5..9b59e46a95585 100644
--- a/tiup/tiup-command-mirror-clone.md
+++ b/tiup/tiup-command-mirror-clone.md
@@ -14,7 +14,7 @@ tiup mirror clone [global version] [flags]
```
- `` 、クローンミラーへのローカルパスを設定するために使用されます。パスが存在しない場合は、 TiUPによって自動的に作成されます。
-- `[global version]`指定した場合、 TiUP は指定されたバージョンのすべてのコンポーネントのクローンを作成しようとします。指定されたバージョンを持たないコンポーネントがある場合は、 TiUP はその最新バージョンのクローンを作成します。
+- `[global version]`を指定した場合、 TiUP は指定されたバージョンのすべてのコンポーネントのクローンを作成しようとします。指定されたバージョンを持たないコンポーネントがある場合は、 TiUP はその最新バージョンのクローンを作成します。
## オプション {#options}
diff --git a/tiup/tiup-command-mirror-genkey.md b/tiup/tiup-command-mirror-genkey.md
index 0c53eaf5aaa9c..16a61d65d416f 100644
--- a/tiup/tiup-command-mirror-genkey.md
+++ b/tiup/tiup-command-mirror-genkey.md
@@ -47,9 +47,9 @@ tiup mirror genkey [flags]
## 出力 {#outputs}
- `-p/--public`が指定されていない場合:
- - `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在する場合: TiUP は`Key already exists, skipped`出力します。
- - `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在しない場合: TiUP は`private key have been write to ${TIUP_HOME}/keys/{name}.json`出力します。
-- `-p/--public`指定した場合:
+ - `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在する場合: TiUP は`Key already exists, skipped`を出力します。
+ - `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在しない場合: TiUP は`private key have been write to ${TIUP_HOME}/keys/{name}.json`を出力します。
+- `-p/--public`を指定した場合:
- `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在しない場合: TiUP はエラー`Error: open ${TIUP_HOME}/keys/{name}.json: no such file or directory`報告します。
- `-n/--name`で指定された秘密鍵が存在する場合: TiUPは対応する公開鍵の内容を出力します。
diff --git a/tiup/tiup-command-mirror-modify.md b/tiup/tiup-command-mirror-modify.md
index ee4178502f277..b95022db84b5b 100644
--- a/tiup/tiup-command-mirror-modify.md
+++ b/tiup/tiup-command-mirror-modify.md
@@ -37,7 +37,7 @@ tiup mirror modify [:version] [flags]
### - 隠れる {#hide}
-- コンポーネントを非表示にするかどうかを指定します。コンポーネントが非表示の場合、 `tiup list`の結果リストには表示されません。非表示のコンポーネントを表示するには、 `tiup list --all`使用します。
+- コンポーネントを非表示にするかどうかを指定します。コンポーネントが非表示の場合、 `tiup list`の結果リストには表示されません。非表示のコンポーネントを表示するには、 `tiup list --all`を使用します。
- データ型: `BOOLEAN`
- このオプションはデフォルトで無効になっており、デフォルト値は`false`です。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないかのいずれかを選択します。
diff --git a/tiup/tiup-command-mirror-rotate.md b/tiup/tiup-command-mirror-rotate.md
index 5bd3c3a5e24b6..42c973e4510a3 100644
--- a/tiup/tiup-command-mirror-rotate.md
+++ b/tiup/tiup-command-mirror-rotate.md
@@ -17,7 +17,7 @@ summary: TiUPミラーローテートは、 TiUPミラー内のroot.jsonファ
TiUPミラーの詳細については、 [TiUPミラーリファレンス](/tiup/tiup-mirror-reference.md)参照してください。
-以下の場合には`root.json`更新する必要があります。
+以下の場合には`root.json`を更新する必要があります。
- ミラーのキーを交換してください。
- 証明書ファイルの有効期限を更新します。
@@ -26,9 +26,9 @@ TiUPミラーの詳細については、 [TiUPミラーリファレンス](/tiup
1. ユーザー(クライアント)は`root.json`のコンテンツを更新します。
2. すべての管理者が新しい`root.json`ファイルに署名します。
-3. tiup-server は`snapshot.json`更新して、新しい`root.json`ファイルのバージョンを記録します。
+3. tiup-server は`snapshot.json`を更新して、新しい`root.json`ファイルのバージョンを記録します。
4. tiup-server は新しい`snapshot.json`ファイルに署名します。
-5. tiup-server は`timestamp.json`更新して、新しい`snapshot.json`ファイルのハッシュ値を記録します。
+5. tiup-server は`timestamp.json`を更新して、新しい`snapshot.json`ファイルのハッシュ値を記録します。
6. tiup-server は新しい`timestamp.json`ファイルに署名します。
TiUP はコマンド`tiup mirror rotate`を使用して上記のプロセスを自動化します。
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-audit.md b/tiup/tiup-component-cluster-audit.md
index 8481ad452e688..b7b45b87239d1 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-audit.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-audit.md
@@ -26,8 +26,8 @@ tiup cluster audit [audit-id] [flags]
## 出力 {#outputs}
-- `[audit-id]`指定した場合、対応する実行ログが出力されます。
-- `[audit-id]`指定しない場合は、次のフィールドを含むテーブルが出力されます。
+- `[audit-id]`を指定した場合、対応する実行ログが出力されます。
+- `[audit-id]`を指定しない場合は、次のフィールドを含むテーブルが出力されます。
- ID: レコードに対応する`audit-id`
- 時間: レコードに対応するコマンドの実行時間
- コマンド: レコードに対応するコマンド
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-check.md b/tiup/tiup-component-cluster-check.md
index 920d65217354e..098c5611956da 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-check.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-check.md
@@ -58,7 +58,7 @@ THP が有効になっているかどうかを確認するには、次のコマ
`never`に設定されていない場合は`grubby --update-kernel=ALL --args="transparent_hugepage=never"`に変更できます。
-実行中の設定を変更するには、再起動するか、 `echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled`実行します。
+実行中の設定を変更するには、再起動するか、 `echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled`を実行します。
### システム制限 {#system-limits}
@@ -138,7 +138,7 @@ tiup cluster check [flags]
> **Note:**
>
-> チェックに``使用する場合は、コマンドに`--cluster`オプションを追加する必要があります。
+> チェックに``を使用する場合は、コマンドに`--cluster`オプションを追加する必要があります。
## オプション {#options}
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-deploy.md b/tiup/tiup-component-cluster-deploy.md
index 28323d22d9f08..a0c4932dfefd7 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-deploy.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-deploy.md
@@ -39,15 +39,15 @@ tiup cluster deploy [flags]
### --ignore-config-check {#ignore-config-check}
-- このオプションは、構成チェックをスキップするために使用されます。コンポーネントのバイナリファイルがデプロイされた後、 ` --config-check `を使用してTiDB、TiKV、およびPDコンポーネントの構成がチェックされます。3 ``デプロイされたバイナリファイルのパスです。5 ``ユーザー設定に基づいて生成された構成ファイルです。
+- このオプションは、構成チェックをスキップするために使用されます。コンポーネントのバイナリファイルがデプロイされた後、 ` --config-check `を使用してTiDB、TiKV、およびPDコンポーネントの構成がチェックされます。``は、デプロイされたバイナリファイルのパスです。``は、ユーザー設定に基づいて生成された構成ファイルです。
- このオプションはデフォルトで無効になっており、デフォルト値は`false`です。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないかのいずれかを選択します。
- デフォルト: false
### --no-labels {#no-labels}
- このオプションはラベル チェックをスキップするために使用されます。
-- 2つ以上のTiKVノードを同じ物理マシンにデプロイすると、PDがクラスタトポロジを学習できないため、同じ物理マシン上の異なるTiKVノードにリージョンの複数のレプリカをスケジュールし、その物理マシンを単一のポイントにしてしまうというリスクが生じます。このリスクを回避するには、ラベルを使用して、同じリージョンを同じマシンにスケジュールしないようにPDに指示することができます。ラベルの設定については、 [トポロジラベルによるレプリカのスケジュール](/schedule-replicas-by-topology-labels.md)参照してください。
-- テスト環境では、このリスクが重要になる可能性があるため、 `--no-labels`使用してチェックをスキップできます。
+- 2つ以上のTiKVノードを同じ物理マシンにデプロイすると、PDがクラスタトポロジを学習できないため、同じ物理マシン上の異なるTiKVノードにリージョンの複数のレプリカをスケジュールし、その物理マシンを単一のポイントにしてしまうというリスクが生じます。このリスクを回避するには、ラベルを使用して、同じリージョンを同じマシンにスケジュールしないようにPDに指示することができます。ラベルの設定については、 [トポロジラベルによるレプリカのスケジュール](/schedule-replicas-by-topology-labels.md)を参照してください。
+- テスト環境では、このリスクが重要になる可能性があるため、 `--no-labels`を使用してチェックをスキップできます。
- データ型: `BOOLEAN`
- このオプションはデフォルトで無効になっており、デフォルト値は`false`です。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないかのいずれかを選択します。
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-disable.md b/tiup/tiup-component-cluster-disable.md
index bc03127ab9dd4..8f75c698ca229 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-disable.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-disable.md
@@ -5,7 +5,7 @@ summary: tiup cluster disable`コマンドは、マシンの再起動後にク
# tiup cluster disable {#tiup-cluster-disable}
-クラスタサービスが配置されているマシンを再起動すると、クラスタサービスは自動的に有効化されます。クラスタサービスの自動有効化を無効にするには、コマンド`tiup cluster disable`使用します。このコマンドは、指定されたノードでコマンド`systemctl disable `を実行し、サービスの自動有効化を無効にします。
+クラスタサービスが配置されているマシンを再起動すると、クラスタサービスは自動的に有効化されます。クラスタサービスの自動有効化を無効にするには、コマンド`tiup cluster disable`を使用します。このコマンドは、指定されたノードでコマンド`systemctl disable `を実行し、サービスの自動有効化を無効にします。
## 構文 {#syntax}
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-enable.md b/tiup/tiup-component-cluster-enable.md
index faabf5b40bdb7..4af91469e4e31 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-enable.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-enable.md
@@ -5,7 +5,7 @@ summary: tiup cluster enable` コマンドは、マシンの再起動後にク
# tiup cluster enable {#tiup-cluster-enable}
-`tiup cluster enable`コマンドは、マシンの再起動後にクラスタサービスを自動的に有効化するように設定するために使用されます。このコマンドは、指定されたノードで`systemctl enable `実行することで、サービスの自動有効化を有効にします。
+`tiup cluster enable`コマンドは、マシンの再起動後にクラスタサービスを自動的に有効化するように設定するために使用されます。このコマンドは、指定されたノードで`systemctl enable `を実行することで、サービスの自動有効化を有効にします。
> **Note:**
>
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-patch.md b/tiup/tiup-component-cluster-patch.md
index b5f1418b59cdb..b81d1e3a506c0 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-patch.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-patch.md
@@ -71,7 +71,7 @@ tiup cluster patch [flags]
### --overwrite {#overwrite}
-- 特定のコンポーネント(TiDBやTiKVなど)にパッチを適用した後、TiUPクラスタがそのコンポーネントをスケールアウトすると、 TiUPはデフォルトで元のコンポーネントバージョンを使用します。将来クラスタがスケールアウトする際にパッチを適用したバージョンを使用するには、コマンドでオプション`--overwrite`指定する必要があります。
+- 特定のコンポーネント(TiDBやTiKVなど)にパッチを適用した後、TiUPクラスタがそのコンポーネントをスケールアウトすると、 TiUPはデフォルトで元のコンポーネントバージョンを使用します。将来クラスタがスケールアウトする際にパッチを適用したバージョンを使用するには、コマンドでオプション`--overwrite`を指定する必要があります。
- データ型: `BOOLEAN`
- このオプションはデフォルトで値`false`で無効になっています。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないでください。
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-reload.md b/tiup/tiup-component-cluster-reload.md
index 0a8c5360c2d06..41150a467c485 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-reload.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-reload.md
@@ -35,7 +35,7 @@ tiup cluster reload [flags]
### --ignore-config-check {#ignore-config-check}
-- コンポーネントのバイナリファイルがデプロイされた後、 ` --config-check `使用して TiDB、TiKV、PD コンポーネントの設定がチェックされます。3 ``デプロイされたバイナリファイルのパスです。5 ``ユーザー設定に基づいて生成された設定ファイルです。このチェックをスキップしたい場合は、このオプションを使用できます。
+- コンポーネントのバイナリファイルがデプロイされた後、 ` --config-check `を使用して TiDB、TiKV、PD コンポーネントの設定がチェックされます。``は、デプロイされたバイナリファイルのパスです。``は、ユーザー設定に基づいて生成された設定ファイルです。このチェックをスキップしたい場合は、このオプションを使用できます。
- データ型: `BOOLEAN`
- デフォルト: false
@@ -48,7 +48,7 @@ tiup cluster reload [flags]
> **Note:**
>
> - `-R, --role`オプションを同時に指定した場合は、 `-N, --node`と`-R, --role`両方の指定に一致するサービス ノードのみが再起動されます。
-> - オプション`--skip-restart`指定した場合、オプション`-N, --node`は無効になります。
+> - オプション`--skip-restart`を指定した場合、オプション`-N, --node`は無効になります。
### -R, --role {#r-role}
@@ -59,7 +59,7 @@ tiup cluster reload [flags]
> **Note:**
>
> 1. `-N, --node`オプションを同時に指定した場合は、 `-N, --node`と`-R, --role`両方の指定に一致するサービス ノードのみが再起動されます。
-> 2. オプション`--skip-restart`指定した場合、オプション`-R, --role`は無効になります。
+> 2. オプション`--skip-restart`を指定した場合、オプション`-R, --role`は無効になります。
### --skip-restart {#skip-restart}
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-scale-in.md b/tiup/tiup-component-cluster-scale-in.md
index 696bda8949399..c06a00d5f9a97 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-scale-in.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-scale-in.md
@@ -15,7 +15,7 @@ TiKV およびTiFlashコンポーネントは非同期的にオフラインに
1. TiUPクラスタはAPI を介してノードをオフラインにし、プロセスが完了するのを待たずにすぐに終了します。
2. スケールインされているノードのステータスを確認するには、 `tiup cluster display`コマンドを実行し、ステータスが`Tombstone`なるまで待つ必要があります。
- 3. ステータス`Tombstone`のノードをクリーンアップするには、コマンド`tiup cluster prune`実行する必要があります。コマンド`tiup cluster prune`は以下の操作を実行します。
+ 3. ステータス`Tombstone`のノードをクリーンアップするには、コマンド`tiup cluster prune`を実行する必要があります。コマンド`tiup cluster prune`は以下の操作を実行します。
- オフラインになったノードのサービスを停止します。
- オフラインになったノードのデータ ファイルをクリーンアップします。
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-scale-out.md b/tiup/tiup-component-cluster-scale-out.md
index 2c50b0e80f702..5b9ad9b63126f 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-scale-out.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-scale-out.md
@@ -42,8 +42,8 @@ tiup cluster scale-out [flags]
### --no-labels {#no-labels}
- このオプションはラベル チェックをスキップするために使用されます。
-- 2つ以上のTiKVノードを同じ物理マシンにデプロイすると、リスクが生じます。PDはクラスタトポロジを把握していないため、同じ物理マシン上の異なるTiKVノードにリージョンのレプリカを複数スケジュールしてしまう可能性があり、その結果、この物理マシンが単一障害点となります。このリスクを回避するには、ラベルを使用して、同じリージョンを同じマシンにスケジュールしないようにPDに指示することができます。ラベルの設定については、 [トポロジラベルによるレプリカのスケジュール](/schedule-replicas-by-topology-labels.md)参照してください。
-- テスト環境では、このリスクは問題にならない可能性があり、 `--no-labels`使用してチェックをスキップできます。
+- 2つ以上のTiKVノードを同じ物理マシンにデプロイすると、リスクが生じます。PDはクラスタトポロジを把握していないため、同じ物理マシン上の異なるTiKVノードにリージョンのレプリカを複数スケジュールしてしまう可能性があり、その結果、この物理マシンが単一障害点となります。このリスクを回避するには、ラベルを使用して、同じリージョンを同じマシンにスケジュールしないようにPDに指示することができます。ラベルの設定については、 [トポロジラベルによるレプリカのスケジュール](/schedule-replicas-by-topology-labels.md)を参照してください。
+- テスト環境では、このリスクは問題にならない可能性があり、 `--no-labels`を使用してチェックをスキップできます。
- データ型: `BOOLEAN`
- デフォルト: false
diff --git a/tiup/tiup-component-cluster-upgrade.md b/tiup/tiup-component-cluster-upgrade.md
index b23b2320d7efa..c423d55806cc5 100644
--- a/tiup/tiup-component-cluster-upgrade.md
+++ b/tiup/tiup-component-cluster-upgrade.md
@@ -20,7 +20,7 @@ tiup cluster upgrade [flags]
### --force {#force}
-- クラスターをアップグレードするには、クラスターが現在起動していることを確認する必要があります。場合によっては、クラスターが起動していない状態でアップグレードを実行したい場合があります。その場合は、 `--force`使用すると、アップグレード中のエラーを無視し、バイナリファイルを強制的に置き換えてクラスターを起動できます。
+- クラスターをアップグレードするには、クラスターが現在起動していることを確認する必要があります。場合によっては、クラスターが起動していない状態でアップグレードを実行したい場合があります。その場合は、 `--force`を使用すると、アップグレード中のエラーを無視し、バイナリファイルを強制的に置き換えてクラスターを起動できます。
- データ型: `BOOLEAN`
- デフォルト: false
@@ -40,13 +40,13 @@ tiup cluster upgrade [flags]
### --ignore-config-check {#ignore-config-check}
-- バイナリの更新後、 ` --config-check `使用して TiDB、TiKV、PD コンポーネントの構成チェックが実行されます。3 ``新しくデプロイされたバイナリへのパス、 ``ユーザー設定に基づいて生成された構成ファイルです。このチェックをスキップするには、 `--ignore-config-check`オプションを使用します。
+- バイナリの更新後、 ` --config-check `を使用して TiDB、TiKV、PD コンポーネントの構成チェックが実行されます。``は、新しくデプロイされたバイナリへのパスであり、 ``は、ユーザー設定に基づいて生成された構成ファイルです。このチェックをスキップするには、 `--ignore-config-check`オプションを使用します。
- データ型: `BOOLEAN`
- デフォルト: false
### --ignore-version-check {#ignore-version-check}
-- アップグレード前に、 TiUP はターゲットバージョンが現在のバージョン以上であるかどうかを確認します。このチェックを省略するには、オプション`--ignore-version-check`使用します。
+- アップグレード前に、 TiUP はターゲットバージョンが現在のバージョン以上であるかどうかを確認します。このチェックを省略するには、オプション`--ignore-version-check`を使用します。
- データ型: `BOOLEAN`
- このオプションはデフォルトで値`false`で無効になっています。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないでください。
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-audit.md b/tiup/tiup-component-dm-audit.md
index 0a6a82e9b90c5..12c1490ef690e 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-audit.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-audit.md
@@ -26,8 +26,8 @@ tiup dm audit [audit-id] [flags]
## 出力 {#output}
-- `[audit-id]`指定した場合、対応する実行ログが出力されます。
-- `[audit-id]`指定しない場合は、次のフィールドを含むテーブルが出力されます。
+- `[audit-id]`を指定した場合、対応する実行ログが出力されます。
+- `[audit-id]`を指定しない場合は、次のフィールドを含むテーブルが出力されます。
- ID: このレコードに対応する`audit-id`
- 時間: レコードに対応するコマンドの実行時間
- コマンド: レコードに対応するコマンド
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-disable.md b/tiup/tiup-component-dm-disable.md
index b28eb32e0ef2c..ae279d74910d2 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-disable.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-disable.md
@@ -5,7 +5,7 @@ summary: tiup dm disable`コマンドは、マシンの再起動後にクラス
# tiup dm 無効 {#tiup-dm-disable}
-クラスタサービスが配置されているマシンを再起動すると、クラスタサービスは自動的に有効化されます。クラスタサービスの自動有効化を無効にするには、コマンド`tiup dm disable`使用します。このコマンドは、指定されたノードでコマンド`systemctl disable `を実行し、サービスの自動有効化を無効にします。
+クラスタサービスが配置されているマシンを再起動すると、クラスタサービスは自動的に有効化されます。クラスタサービスの自動有効化を無効にするには、コマンド`tiup dm disable`を使用します。このコマンドは、指定されたノードでコマンド`systemctl disable `を実行し、サービスの自動有効化を無効にします。
## 構文 {#syntax}
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-enable.md b/tiup/tiup-component-dm-enable.md
index 85a4bc122c9b4..0114f9764c69d 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-enable.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-enable.md
@@ -5,7 +5,7 @@ summary: tiup dm enable`コマンドは、マシンの再起動後にクラス
# tiup dm 有効 {#tiup-dm-enable}
-`tiup dm enable`コマンドは、マシンの再起動後にクラスタサービスを自動的に有効化するように設定するために使用されます。このコマンドは、指定されたノードで`systemctl enable `実行することで、サービスの自動有効化を有効にします。
+`tiup dm enable`コマンドは、マシンの再起動後にクラスタサービスを自動的に有効化するように設定するために使用されます。このコマンドは、指定されたノードで`systemctl enable `を実行することで、サービスの自動有効化を有効にします。
## 構文 {#syntax}
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-import.md b/tiup/tiup-component-dm-import.md
index 6ecd4eca9ace2..ad9eb00c05219 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-import.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-import.md
@@ -17,11 +17,11 @@ DM v1.0では、クラスターは基本的にTiDB Ansibleを使用してデプ
>
> - このコマンドは、DM v1.0 クラスターからの DM Portal コンポーネントのインポートをサポートしていません。
> - クラスターをインポートする前に、まず元のクラスターの実行を停止します。
-> - v2.0 にアップグレードする必要があるデータ移行タスクの場合、これらのタスクで`stop-task`実行しないでください。
+> - v2.0 にアップグレードする必要があるデータ移行タスクの場合、これらのタスクで`stop-task`を実行しないでください。
> - このコマンドは、DM v2.0.0-rc.2 以降のバージョンへのインポートのみをサポートします。
> - `import`コマンドは、DM v1.0 クラスタを新しい DM v2.0 クラスタにインポートするために使用されます。既存の v2.0 クラスタにデータ移行タスクをインポートする必要がある場合は、 [TiDB データ移行を v1.0.x から v2.0+ に手動でアップグレードする](/dm/manually-upgrade-dm-1.0-to-2.0.md)を参照してください。
-> - 一部のコンポーネントのデプロイメントディレクトリは、元のクラスタのものと異なる場合`display`あります。1 コマンドで確認できます。
-> - クラスターをインポートする前に、 `tiup update --self && tiup update dm`実行してTiUP DMコンポーネントを最新バージョンにアップグレードします。
+> - 一部のコンポーネントのデプロイメントディレクトリは、元のクラスタのものと異なる場合があります。`display`コマンドで確認できます。
+> - クラスターをインポートする前に、 `tiup update --self && tiup update dm`を実行してTiUP DMコンポーネントを最新バージョンにアップグレードします。
> - クラスターをインポートすると、クラスター内のDMマスターノードは1つだけになります。DMマスターノードをスケールアウトするには、 [`scale out`コマンド](/tiup/tiup-component-dm-scale-out.md)を参照してください。
## 構文 {#syntax}
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-patch.md b/tiup/tiup-component-dm-patch.md
index 32eb8223bab68..2bdd1a3e8296a 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-patch.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-patch.md
@@ -28,18 +28,18 @@ tiup dm patch [flags]
- 置換するコンポーネントの名前`${component}` (dm-master、dm-worker ...)、コンポーネントの`${version}` (v2.0.0、v2.0.1 ...)、およびコンポーネントが実行されるオペレーティング システム`${os}`とプラットフォーム`${arch}`決定します。
- コマンド`wget https://tiup-mirrors.pingcap.com/${component}-${version}-${os}-${arch}.tar.gz -O /tmp/${component}-${version}-${os}-${arch}.tar.gz`を使用して現在のコンポーネントパッケージをダウンロードします。
-- `mkdir -p /tmp/package && cd /tmp/package`実行して、ファイルをパックするための一時ディレクトリを作成します。
-- `tar xf /tmp/${component}-${version}-${os}-${arch}.tar.gz`実行して元のバイナリ パッケージを解凍します。
-- `find .`実行して、一時パッケージ ディレクトリ内のファイル構造を表示します。
+- `mkdir -p /tmp/package && cd /tmp/package`を実行して、ファイルをパックするための一時ディレクトリを作成します。
+- `tar xf /tmp/${component}-${version}-${os}-${arch}.tar.gz`を実行して元のバイナリ パッケージを解凍します。
+- `find .`を実行して、一時パッケージ ディレクトリ内のファイル構造を表示します。
- バイナリ ファイルまたは構成ファイルを一時ディレクトリ内の対応する場所にコピーします。
-- `tar czf /tmp/${component}-hotfix-${os}-${arch}.tar.gz *`実行して、一時ディレクトリにファイルをパックします。
-- 最後に、 `tiup dm patch`コマンドの``の値として`/tmp/${component}-hotfix-${os}-${arch}.tar.gz`使用できます。
+- `tar czf /tmp/${component}-hotfix-${os}-${arch}.tar.gz *`を実行して、一時ディレクトリにファイルをパックします。
+- 最後に、 `tiup dm patch`コマンドの``の値として`/tmp/${component}-hotfix-${os}-${arch}.tar.gz`を使用できます。
## オプション {#options}
### --overwrite {#overwrite}
-- 特定のコンポーネント(dm-workerなど)にパッチを適用した後、tiup-dmがそのコンポーネントをスケールアウトすると、tiup-dmはデフォルトで元のコンポーネントバージョンを使用します。将来クラスタがスケールアウトした際にパッチを適用したバージョンを使用するには、コマンドでオプション`--overwrite`指定する必要があります。
+- 特定のコンポーネント(dm-workerなど)にパッチを適用した後、tiup-dmがそのコンポーネントをスケールアウトすると、tiup-dmはデフォルトで元のコンポーネントバージョンを使用します。将来クラスタがスケールアウトした際にパッチを適用したバージョンを使用するには、コマンドでオプション`--overwrite`を指定する必要があります。
- データ型: `BOOLEAN`
- このオプションはデフォルトで値`false`で無効になっています。このオプションを有効にするには、コマンドにこのオプションを追加し、値`true`を渡すか、値を渡さないでください。
diff --git a/tiup/tiup-component-dm-reload.md b/tiup/tiup-component-dm-reload.md
index b9856dcef108e..ba1a2756ef5ae 100644
--- a/tiup/tiup-component-dm-reload.md
+++ b/tiup/tiup-component-dm-reload.md
@@ -26,7 +26,7 @@ tiup dm reload [flags]
> **Note:**
>
> - `-R, --role`オプションを同時に指定した場合は、 `-N, --node`と`-R, --role`両方の指定に一致するサービス ノードのみが再起動されます。
-> - オプション`--skip-restart`指定した場合、オプション`-N, --node`は無効になります。
+> - オプション`--skip-restart`を指定した場合、オプション`-N, --node`は無効になります。
### -R, --role {#r-role}
@@ -37,7 +37,7 @@ tiup dm reload [flags]
> **Note:**
>
> - `-N, --node`オプションを同時に指定した場合は、 `-N, --node`と`-R, --role`両方の指定に一致するサービス ノードのみが再起動されます。
-> - オプション`--skip-restart`指定した場合、オプション`-R, --role`は無効になります。
+> - オプション`--skip-restart`を指定した場合、オプション`-R, --role`は無効になります。
### --skip-restart {#skip-restart}
diff --git a/tiup/tiup-component-management.md b/tiup/tiup-component-management.md
index d963b531d0585..c06465b9ea005 100644
--- a/tiup/tiup-component-management.md
+++ b/tiup/tiup-component-management.md
@@ -109,7 +109,7 @@ Flags:
コンポーネントが起動する前に、 TiUP はコンポーネント用のディレクトリを作成し、そのディレクトリにコンポーネントを配置して操作を行います。コンポーネントはこのディレクトリ内にすべてのデータを生成し、このディレクトリの名前はコンポーネント操作時に指定されたタグ名になります。タグが指定されていない場合は、ランダムにタグ名が生成されます。この作業ディレクトリは、インスタンスの終了時に*自動的に削除され*ます。
-同じコンポーネントを複数回起動し、前回の作業ディレクトリを再利用したい場合は、コンポーネント起動時に同じ名前のタグ`--tag`指定することで、タグを1つ指定できます。タグを指定すると、インスタンス終了時に作業ディレクトリが*自動的に削除されなくなり*、作業ディレクトリの再利用が容易になります。
+同じコンポーネントを複数回起動し、前回の作業ディレクトリを再利用したい場合は、コンポーネント起動時に同じ名前のタグ`--tag`を指定することで、タグを1つ指定できます。タグを指定すると、インスタンス終了時に作業ディレクトリが*自動的に削除されなくなり*、作業ディレクトリの再利用が容易になります。
例 1: TiDB v8.5.3 を操作します。
@@ -154,7 +154,7 @@ tiup clean [tag] [flags]
- `--all` : すべてのインスタンス情報をクリーンアップします。
-上記のコマンドでは、 `tag`クリーンアップするインスタンスタグです。3 `--all`使用すると、タグは渡されません。
+上記のコマンドでは、 `tag`クリーンアップするインスタンスタグです。`--all`を使用すると、タグは渡されません。
例 1: `experiment`タグ名を持つコンポーネントインスタンスをクリーンアップします。
diff --git a/tiup/tiup-mirror-reference.md b/tiup/tiup-mirror-reference.md
index 85fe9da16bf58..9469a71219a83 100644
--- a/tiup/tiup-mirror-reference.md
+++ b/tiup/tiup-mirror-reference.md
@@ -14,8 +14,8 @@ TiUPミラーは、コンポーネントとそのメタデータを保存するT
次の 2 つの方法のいずれかを使用してTiUPミラーを作成できます。
-- ミラーを最初から作成するには、 `tiup mirror init`実行します。
-- 既存のミラーからクローンを作成するには、 `tiup mirror clone`実行します。
+- ミラーを最初から作成するには、 `tiup mirror init`を実行します。
+- 既存のミラーからクローンを作成するには、 `tiup mirror clone`を実行します。
ミラーを作成した後、 `tiup mirror`コマンドを使用してミラーにコンポーネントを追加したり、ミラーからコンポーネントを削除したりできます。TiUPは、ミラーからファイルを削除するのではなく、ファイルを追加して新しいバージョン番号を割り当てることでミラーを更新します。
diff --git a/tiup/tiup-mirror.md b/tiup/tiup-mirror.md
index cd0ff3707f2d3..ac956f0e0e68c 100644
--- a/tiup/tiup-mirror.md
+++ b/tiup/tiup-mirror.md
@@ -80,7 +80,7 @@ tiup mirror clone [global-version] [flags]
- パッケージの特定のバージョンをクローンするかどうかを決定します
- コンポーネントの1つのバージョンのみ(すべてのバージョンではなく)を複製したい場合は、 `--=`使用してそのバージョンを指定します。例:
+ コンポーネントの1つのバージョンのみ(すべてのバージョンではなく)を複製したい場合は、 `--=`を使用してそのバージョンを指定します。例:
- `tiup mirror clone --tidb v8.5.3`コマンドを実行して、TiDBコンポーネントの v8.5.3 バージョンのクローンを作成します。
- `tiup mirror clone --tidb v8.5.3 --tikv all`コマンドを実行して、TiDBコンポーネントの v8.5.3 バージョンと TiKVコンポーネントのすべてのバージョンのクローンを作成します。
@@ -102,9 +102,9 @@ tiup mirror set https://tiup-mirror.example.com/
> **Note:**
>
-> `tiup mirror clone`実行したマシンで`tiup mirror set...`実行した場合、次に`tiup mirror clone...`実行したときに、マシンはリモートミラーではなくローカルミラーからクローンを作成します。そのため、プライベートミラーを更新する前に`tiup mirror set --reset`実行してミラーをリセットする必要があります。
+> `tiup mirror clone`を実行したマシンで`tiup mirror set...`を実行した場合、次に`tiup mirror clone...`を実行したときに、マシンはリモートミラーではなくローカルミラーからクローンを作成します。そのため、プライベートミラーを更新する前に`tiup mirror set --reset`を実行してミラーをリセットする必要があります。
-ミラーを使用する別の方法は、環境変数`TIUP_MIRRORS`使用することです。以下は、プライベートリポジトリで`tiup list`実行する例です。
+ミラーを使用する別の方法は、環境変数`TIUP_MIRRORS`を使用することです。以下は、プライベートリポジトリで`tiup list`を実行する例です。
```bash
export TIUP_MIRRORS=/shared_data/tiup
@@ -191,7 +191,7 @@ tiup mirror grant jdoe
Starting component `hello`: /home/dvaneeden/.tiup/components/hello/v0.0.1/hello
hello
- `tiup mirror merge`使用すると、カスタムコンポーネントを含むリポジトリを別のリポジトリにマージできます。これは、 `/data/my_custom_components`内のすべてのコンポーネントが現在の`$USER`によって署名されていることを前提としています。
+ `tiup mirror merge`を使用すると、カスタムコンポーネントを含むリポジトリを別のリポジトリにマージできます。これは、 `/data/my_custom_components`内のすべてのコンポーネントが現在の`$USER`によって署名されていることを前提としています。
```bash
$ tiup mirror set /data/my_mirror
diff --git a/tiup/tiup-playground.md b/tiup/tiup-playground.md
index 6176a096075cb..c04f4ec73c9db 100644
--- a/tiup/tiup-playground.md
+++ b/tiup/tiup-playground.md
@@ -142,7 +142,7 @@ tiup playground scale-out --db 2
## クラスタースケールイン {#scale-in-a-cluster}
-対応するインスタンスでスケールするには、 `tiup playground scale-in`コマンドで`pid`を指定できます。5 `pid`表示するには、 `tiup playground display`実行します。
+対応するインスタンスでスケールするには、 `tiup playground scale-in`コマンドで`pid`を指定できます。`pid`を表示するには、 `tiup playground display`を実行します。
```shell
tiup playground scale-in --pid 86526
diff --git a/tiup/tiup-reference.md b/tiup/tiup-reference.md
index db58aaa79c75b..377baf088fdfa 100644
--- a/tiup/tiup-reference.md
+++ b/tiup/tiup-reference.md
@@ -25,8 +25,8 @@ tiup [flags] [args...] # Runs a component
- このオプションを有効にすると、指定されたバイナリ ファイルのパスが出力されます。
- - `tiup --binary `実行すると、最新の安定版がインストールされた``コンポーネントのパスが表示されます。5 ``インストールされていない場合はエラーが返されます。
- - `tiup --binary :`実行すると、インストールされた``コンポーネントの``パスが出力されます。この``が出力されない場合は、エラーが返されます。
+ - `tiup --binary `を実行すると、最新の安定版がインストールされた``コンポーネントのパスが表示されます。``がインストールされていない場合はエラーが返されます。
+ - `tiup --binary :`を実行すると、インストールされた``コンポーネントの``パスが出力されます。この``が出力されない場合は、エラーが返されます。
- データ型: `BOOLEAN`
@@ -47,7 +47,7 @@ tiup [flags] [args...] # Runs a component
### -T, --タグ {#t-tag}
-- 起動するコンポーネントのタグを指定します。一部のコンポーネントは実行中にディスクストレージを使用する必要があり、 TiUP はこの実行のために一時的なストレージディレクトリを割り当てます。TiUPに固定のディレクトリを割り当てたい場合は、ディレクトリ名に`-T/--tag`指定します。これにより、同じタグを持つ複数の実行で、同じファイルバッチの読み取りと書き込みが可能になります。
+- 起動するコンポーネントのタグを指定します。一部のコンポーネントは実行中にディスクストレージを使用する必要があり、 TiUP はこの実行のために一時的なストレージディレクトリを割り当てます。TiUPに固定のディレクトリを割り当てたい場合は、ディレクトリ名に`-T/--tag`を指定します。これにより、同じタグを持つ複数の実行で、同じファイルバッチの読み取りと書き込みが可能になります。
- データ型: `STRING`
### -v, --バージョン {#v-version}
diff --git a/tiup/tiup-troubleshooting-guide.md b/tiup/tiup-troubleshooting-guide.md
index 6ba4809fba802..fee67ebb40798 100644
--- a/tiup/tiup-troubleshooting-guide.md
+++ b/tiup/tiup-troubleshooting-guide.md
@@ -11,11 +11,11 @@ summary: TiUPの使用中に問題が発生した場合のトラブルシュー
### tiup listを使用して最新のコンポーネントリストを表示できません {#can-t-see-the-latest-component-list-using-code-tiup-list-code}
-TiUPはミラーサーバーから最新のコンポーネントリストを毎回更新するわけではありません。1 `tiup list`実行することで、コンポーネントリストを強制的に更新できます。
+TiUPはミラーサーバーから最新のコンポーネントリストを毎回更新するわけではありません。`tiup list`を実行することで、コンポーネントリストを強制的に更新できます。
### tiup list <component>を使用してコンポーネントの最新バージョン情報を表示できません {#can-t-see-the-latest-version-information-of-a-component-using-code-tiup-list-x3c-component-code}
-前回の問題と同様に、コンポーネントのバージョン情報は、ローカルキャッシュが存在しない場合にのみミラーサーバーから取得されます。1 `tiup list `実行することでコンポーネントリストを更新できます。
+前回の問題と同様に、コンポーネントのバージョン情報は、ローカルキャッシュが存在しない場合にのみミラーサーバーから取得されます。`tiup list `を実行することでコンポーネントリストを更新できます。
### コンポーネントのダウンロードプロセスが中断されました {#component-downloading-process-is-interrupted}
@@ -31,10 +31,10 @@ CDNサーバーのキャッシュ時間が短いため、新しいチェック
デプロイメント中に、コンポーネントパッケージがリモートホストにアップロードされ、初期化が実行されます。このプロセスではリモートホストへの接続が必要です。このエラーは、リモートホストに接続するためのSSH秘密鍵が見つからないために発生します。
-この問題を解決するには、 `tiup cluster deploy -i identity_file`実行して秘密鍵を指定したかどうかを確認します。
+この問題を解決するには、 `tiup cluster deploy -i identity_file`を実行して秘密鍵を指定したかどうかを確認します。
-- `-i`フラグが指定されていない場合、 TiUP は秘密鍵のパスを自動的に検出しない可能性があります。3 `-i`使用して秘密鍵のパスを明示的に指定することをお勧めします。
-- フラグ`-i`が指定されている場合、 TiUPは指定された秘密鍵を使用してリモートホストにログインできない可能性があります。3コマンド`ssh -i identity_file user@remote`手動で実行することで確認できます。
+- `-i`フラグが指定されていない場合、 TiUP は秘密鍵のパスを自動的に検出しない可能性があります。`-i`を使用して秘密鍵のパスを明示的に指定することをお勧めします。
+- フラグ`-i`が指定されている場合、 TiUPは指定された秘密鍵を使用してリモートホストにログインできない可能性があります。`ssh -i identity_file user@remote`コマンドを手動で実行することで確認できます。
- リモート ホストへのログインにパスワードを使用する場合は、フラグ`-p`を指定して正しいログイン パスワードを入力したことを確認してください。
### TiUPクラスタコンポーネントを使用したクラスタのアップグレード プロセスが中断されます {#the-process-of-upgrading-the-cluster-using-the-tiup-cluster-component-is-interrupted}
@@ -47,9 +47,9 @@ CDNサーバーのキャッシュ時間が短いため、新しいチェック
2. 新しいコンポーネントをリモートに配布
3. すべてのコンポーネントのローリング再起動を実行します
-ローリング再起動中にアップグレードが中断された場合は、操作`tiup cluster upgrade`を繰り返す代わりに、操作`tiup cluster restart -N -N `使用して、再起動が完了していないノードを再起動できます。
+ローリング再起動中にアップグレードが中断された場合は、操作`tiup cluster upgrade`を繰り返す代わりに、操作`tiup cluster restart -N -N `を使用して、再起動が完了していないノードを再起動できます。
-同じコンポーネントの再起動されていないノードの数が比較的多い場合は、 `tiup cluster restart -R `実行して特定のタイプのコンポーネントを再起動することもできます。
+同じコンポーネントの再起動されていないノードの数が比較的多い場合は、 `tiup cluster restart -R `を実行して特定のタイプのコンポーネントを再起動することもできます。
### アップグレード中に、 node_exporter-9100.service/blackbox_exporter-9115.serviceが存在しないことがわかります。 {#during-the-upgrade-you-find-that-code-node-exporter-9100-service-blackbox-exporter-9115-service-code-does-not-exist}
diff --git a/transaction-overview.md b/transaction-overview.md
index 4feb35adc3142..fe108e1249f63 100644
--- a/transaction-overview.md
+++ b/transaction-overview.md
@@ -161,7 +161,7 @@ SET GLOBAL autocommit = 0;
> **Note:**
>
-> 一部の文は暗黙的にコミットされます。例えば、 `[BEGIN|START TRANSACTION]`実行すると、最後のトランザクションが暗黙的にコミットされ、新しいトランザクションが開始されます。この動作はMySQLとの互換性を保つために必要です。詳細は[暗黙のコミット](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/implicit-commit.html)を参照してください。
+> 一部の文は暗黙的にコミットされます。例えば、 `[BEGIN|START TRANSACTION]`を実行すると、最後のトランザクションが暗黙的にコミットされ、新しいトランザクションが開始されます。この動作はMySQLとの互換性を保つために必要です。詳細は[暗黙のコミット](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/implicit-commit.html)を参照してください。
TiDBは明示的なトランザクション(`[BEGIN|START TRANSACTION]`と`COMMIT`を使用してトランザクションの開始と終了を定義する)と暗黙的なトランザクション(`SET autocommit = 1`)をサポートしています。
diff --git a/troubleshoot-cpu-issues.md b/troubleshoot-cpu-issues.md
index c28665f9290ce..9cbbf803c34d2 100644
--- a/troubleshoot-cpu-issues.md
+++ b/troubleshoot-cpu-issues.md
@@ -32,8 +32,8 @@ summary: 読み取りおよび書き込みのレイテンシーが長くなる
- `set global tidb_auto_analyze_start_time='00:00 +0800';`
- `set global tidb_auto_analyze_end_time='06:00 +0800';`
- 実行プランをバインドする
- - アプリケーションの SQL ステートメントを変更し、 `use index`実行して、列のインデックスを一貫して使用します。
- - 3.0バージョンでは、アプリケーションのSQL文を変更する必要はありません`create global binding`使用して、 `force index`のバインディングSQL文を作成します。
+ - アプリケーションの SQL ステートメントを変更し、 `use index`を実行して、列のインデックスを一貫して使用します。
+ - 3.0バージョンでは、アプリケーションのSQL文を変更する必要はありません`create global binding`を使用して、 `force index`のバインディングSQL文を作成します。
- 4.0 バージョンでは[SQLプラン管理](/sql-plan-management.md)サポートされており、不安定な実行プランによるパフォーマンスの低下を回避します。
### PD異常 {#pd-anomalies}
@@ -46,13 +46,13 @@ PD TSOのメトリック`wait duration`が異常に増加しています。こ
- ディスクの問題です。PDノードが配置されているディスクのI/O負荷が最大になっています。PDノードが、I/O需要の高い他のコンポーネントと同時にデプロイされていないか、またディスクの健全性を確認してください。Grafanaのモニターメトリクス(**ディスクパフォーマンス**、**レイテンシー**/**負荷**)を確認することで原因を確認できます。必要に応じて、FIOツールを使用してディスクのチェック**を**実行することもできます。
-- PDピア間のネットワークに問題が発生しています。PDログには`lost the TCP streaming connection`表示されています。Grafana -> **PD** -> **etcd**モニターの`round trip`確認して、PDノード間のネットワークに問題が発生し**て**いないか確認し、原因を検証する必要があります。
+- PDピア間のネットワークに問題が発生しています。PDログには`lost the TCP streaming connection`が表示されています。Grafana -> **PD** -> **etcd**モニターの`round trip`を確認して、PDノード間のネットワークに問題が発生し**て**いないか確認し、原因を検証する必要があります。
- サーバーの負荷が高いです。ログには`server is likely overloaded`表示されています。
- PD がLeaderを選出できません: PD ログには`lease is not expired`表示されます。3 [この号](https://github.com/etcd-io/etcd/issues/10355) v3.0.x および v2.1.19 で修正されました。
-- リーダー選出が遅い。リージョンの読み込み時間が長い。この問題は、PDログで`grep "regions cost"`実行することで確認できます。結果が`load 460927 regions cost 11.77099s`秒など秒単位の場合、リージョンの読み込みが遅いことを意味します。v3.0では、 `use-region-storage`を`true`に設定することで`region storage`機能を有効にでき、リージョンの読み込み時間を大幅に短縮できます。
+- リーダー選出が遅い。リージョンの読み込み時間が長い。この問題は、PDログで`grep "regions cost"`を実行することで確認できます。結果が`load 460927 regions cost 11.77099s`秒など秒単位の場合、リージョンの読み込みが遅いことを意味します。v3.0では、 `use-region-storage`を`true`に設定することで`region storage`機能を有効にでき、リージョンの読み込み時間を大幅に短縮できます。
- TiDBとPD間のネットワークに問題があります。Grafana -> **blackbox_exporter** -> **ping レイテンシー****モニター**にアクセスして、TiDBからPD Leaderへのネットワークが正常に動作しているかどうかを確認してください。
@@ -86,7 +86,7 @@ PD TSOのメトリック`wait duration`が異常に増加しています。こ
- ネットワーク分離のため再選。
-- `block-cache`設定が大きすぎる場合、TiKV OOM が発生する可能性があります。問題の原因を確認するには、 **Grafana**モニターで該当するインスタンスを選択し、RocksDB の`block cache size`確認してください。同時に、 `[storage.block-cache] capacity = # "1GB"`パラメータが正しく設定されているかどうかを確認してください。デフォルトでは、 **TiKV**の`block-cache`マシンの総メモリの`45%`に設定されています。コンテナに TiKV をデプロイする際には、このパラメータを明示的に指定する必要があります。TiKV は物理マシンのメモリを取得するため、コンテナのメモリ制限を超える可能性があります。
+- `block-cache`設定が大きすぎる場合、TiKV OOM が発生する可能性があります。問題の原因を確認するには、 **Grafana**モニターで該当するインスタンスを選択し、RocksDB の`block cache size`を確認してください。同時に、 `[storage.block-cache] capacity = # "1GB"`パラメータが正しく設定されているかどうかを確認してください。デフォルトでは、 **TiKV**の`block-cache`マシンの総メモリの`45%`に設定されています。コンテナに TiKV をデプロイする際には、このパラメータを明示的に指定する必要があります。TiKV は物理マシンのメモリを取得するため、コンテナのメモリ制限を超える可能性があります。
- コプロセッサーは大量の大きなクエリを受信し、大量のデータを返します。gRPCはコプロセッサがデータを返すのに間に合うようにデータを送信できず、OOMが発生します。原因を確認するには、モニター**Grafana** -> **TiKV詳細**->**コプロセッサ概要**で、 `response size` `network outbound`トラフィックを超えているかどうかを確認してください。
@@ -124,7 +124,7 @@ CPU リソースの使用量がボトルネックになります。
**パラメータ調整:**
-現在、 `tidb_ddl_reorg_worker_cnt`と`tidb_ddl_reorg_batch_size`使用してインデックス作成の速度を動的に調整できます。通常、値が小さいほどシステムへの影響は小さくなりますが、実行時間は長くなります。
+現在、 `tidb_ddl_reorg_worker_cnt`と`tidb_ddl_reorg_batch_size`を使用してインデックス作成の速度を動的に調整できます。通常、値が小さいほどシステムへの影響は小さくなりますが、実行時間は長くなります。
一般的なケースでは、まずデフォルト値( `4`と`256` )をそのままにして、クラスターのリソース使用量と応答速度を観察し、その後、同時実行性を高めるために値を`tidb_ddl_reorg_worker_cnt`に増やします。モニターで明らかなジッターが見られない場合は、値を`tidb_ddl_reorg_batch_size`に増やします。インデックス作成に関係する列が頻繁に更新される場合、結果として生じる多くの競合により、インデックス作成が失敗し、再試行されることになります。
diff --git a/troubleshoot-hot-spot-issues.md b/troubleshoot-hot-spot-issues.md
index 3affeed9ad8ec..b53d713af1700 100644
--- a/troubleshoot-hot-spot-issues.md
+++ b/troubleshoot-hot-spot-issues.md
@@ -100,7 +100,7 @@ ALTER TABLE: ALTER TABLE t SHARD_ROW_ID_BITS = 4;
`CLUSTERED`型の主キーを持つテーブルの場合、TiDBはテーブルの主キーをRowIDとして使用します。この場合、 `SHARD_ROW_ID_BITS`オプションはRowIDの生成ルールを変更するため使用できません。5 `NONCLUSTERED`の主キーを持つテーブルの場合、TiDBは自動的に割り当てられた64ビット整数をRowIDとして使用します。この場合、 `SHARD_ROW_ID_BITS` `CLUSTERED`が使用できます。9型の主キーの詳細については、 [クラスター化インデックス](/clustered-indexes.md)を参照してください。
-以下の2つの負荷図は、主キーを持たない2つのテーブルで`SHARD_ROW_ID_BITS`使用してホットスポットを分散させた場合を示しています。最初の図はホットスポットを分散させる前の状況を示し、2番目の図はホットスポットを分散させた後の状況を示しています。
+以下の2つの負荷図は、主キーを持たない2つのテーブルで`SHARD_ROW_ID_BITS`を使用してホットスポットを分散させた場合を示しています。最初の図はホットスポットを分散させる前の状況を示し、2番目の図はホットスポットを分散させた後の状況を示しています。

@@ -110,11 +110,11 @@ ALTER TABLE: ALTER TABLE t SHARD_ROW_ID_BITS = 4;
## AUTO_RANDOMを使用してAUTO_INCREMENT主キー ホットスポット テーブルを処理する {#handle-auto-increment-primary-key-hotspot-tables-using-code-auto-random-code}
-AUTO_INCREMENT主キーによってもたらされる書き込みホットスポットを解決するには、 `AUTO_RANDOM`使用して、AUTO_INCREMENT主キーを持つホットスポット テーブルを処理します。
+AUTO_INCREMENT主キーによってもたらされる書き込みホットスポットを解決するには、 `AUTO_RANDOM`を使用して、AUTO_INCREMENT主キーを持つホットスポット テーブルを処理します。
この機能を有効にすると、TiDB は書き込みホットスポットを分散させる目的を達成するために、ランダムに分散され、重複のない (スペースが使い果たされる前に) 主キーを生成します。
-TiDB によって生成される主キーはAUTO_INCREMENT主キーではなくなり、 `LAST_INSERT_ID()`使用して前回割り当てられた主キー値を取得できることに注意してください。
+TiDB によって生成される主キーはAUTO_INCREMENT主キーではなくなり、 `LAST_INSERT_ID()`を使用して前回割り当てられた主キー値を取得できることに注意してください。
この機能を使用するには、 `CREATE TABLE`ステートメントの`AUTO_INCREMENT`を`AUTO_RANDOM`に変更してください。この機能は、主キーの一意性のみを保証する必要がある非アプリケーションシナリオに適しています。
@@ -146,13 +146,13 @@ SELECT LAST_INSERT_ID();
+------------------+
```
-以下の2つの負荷図は、 `AUTO_INCREMENT` ~ `AUTO_RANDOM`を変更してホットスポットを分散させる前と後の状況を示しています。最初の図では`AUTO_INCREMENT`使用し、2番目の図では`AUTO_RANDOM`使用しています。
+以下の2つの負荷図は、 `AUTO_INCREMENT`を`AUTO_RANDOM`に変更してホットスポットを分散させる前と後の状況を示しています。最初の図では`AUTO_INCREMENT`を使用し、2番目の図では`AUTO_RANDOM`を使用しています。


-上記の負荷図に示されているように、 `AUTO_INCREMENT`代わりに`AUTO_RANDOM`使用すると、ホットスポットを適切に分散できます。
+上記の負荷図に示されているように、 `AUTO_INCREMENT`の代わりに`AUTO_RANDOM`を使用すると、ホットスポットを適切に分散できます。
詳細については[AUTO_RANDOM](/auto-random.md)参照してください。
diff --git a/troubleshoot-lock-conflicts.md b/troubleshoot-lock-conflicts.md
index fa02286050085..972218cc9c0e9 100644
--- a/troubleshoot-lock-conflicts.md
+++ b/troubleshoot-lock-conflicts.md
@@ -75,7 +75,7 @@ select `key`, count(*) as `count` from information_schema.data_lock_waits group
頻繁に問題が発生しているキーがわかっている場合は、 `TIDB_TRX`または`CLUSTER_TIDB_TRX`テーブルからキーをロックしようとしたトランザクションの情報を取得してみることができます。
-`TIDB_TRX`と`CLUSTER_TIDB_TRX`テーブルに表示される情報は、クエリ実行時に実行中のトランザクションの情報でもあることに注意してください。これらのテーブルには、完了したトランザクションの情報は表示されません。同時実行トランザクションの数が多い場合、クエリの結果セットも大きくなる可能性があります。5 句または`where`句`limit`使用すると、ロック待機時間が長いトランザクションをフィルタリングできます。Lock ビューで複数のテーブルを結合する場合、異なるテーブルのデータが同時に取得されない可能性があり、異なるテーブルの情報が一致しない可能性があることに注意してください。
+`TIDB_TRX`と`CLUSTER_TIDB_TRX`テーブルに表示される情報は、クエリ実行時に実行中のトランザクションの情報でもあることに注意してください。これらのテーブルには、完了したトランザクションの情報は表示されません。同時実行トランザクションの数が多い場合、クエリの結果セットも大きくなる可能性があります。`limit`句または`where`句を使用すると、ロック待機時間が長いトランザクションをフィルタリングできます。Lock ビューで複数のテーブルを結合する場合、異なるテーブルのデータが同時に取得されない可能性があり、異なるテーブルの情報が一致しない可能性があることに注意してください。
たとえば、 `where`句を使用してロック待機時間が長いトランザクションをフィルタリングするには、次の SQL ステートメントを実行します。
@@ -251,7 +251,7 @@ TiDBダッシュボードの`KV Errors`パネルには、トランザクショ
[WARN] [session.go:446] ["commit failed"] [conn=149370] ["finished txn"="Txn{state=invalid}"] [error="[kv:6]Error: KV error safe to retry tikv restarts txn: Txn(Mvcc(TxnLockNotFound{ start_ts: 412720515987275779, commit_ts: 412720519984971777, key: [116, 128, 0, 0, 0, 0, 1, 111, 16, 95, 114, 128, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2] })) [try again later]"]
```
- - start_ts: 他のトランザクションによってロックがロールバックされたためにエラー`TxnLockNotFound`出力したトランザクションのstart_ts。上記のログでは、 `412720515987275779`がstart_tsです。
+ - start_ts: 他のトランザクションによってロックがロールバックされたためにエラー`TxnLockNotFound`を出力したトランザクションのstart_ts。上記のログでは、 `412720515987275779`がstart_tsです。
- commit_ts: エラー`TxnLockNotFound`を出力したトランザクションのcommit_ts。上記のログでは、 `412720519984971777`がcommit_tsです。
2. TiKVサーバーのログを確認する
diff --git a/troubleshoot-stale-read.md b/troubleshoot-stale-read.md
index 94a3ed4496522..0bf2f3604915a 100644
--- a/troubleshoot-stale-read.md
+++ b/troubleshoot-stale-read.md
@@ -61,7 +61,7 @@ resolved-ts)は、この値より小さいタイムスタンプを持つすべ
### Grafanaを使って診断する {#use-grafana-to-diagnose}
-[**TiKV詳細**>**解決済みTS**ダッシュボード](/grafana-tikv-dashboard.md#resolved-ts)では、各TiKVのresolved-tsとsafe-tsが最も小さいリージョンを特定できます。これらのタイムスタンプが実時間より大幅に遅れている場合は、 `tikv-ctl`使用してこれらのリージョンの詳細を確認する必要があります。
+[**TiKV詳細**>**解決済みTS**ダッシュボード](/grafana-tikv-dashboard.md#resolved-ts)では、各TiKVのresolved-tsとsafe-tsが最も小さいリージョンを特定できます。これらのタイムスタンプが実時間より大幅に遅れている場合は、 `tikv-ctl`を使用してこれらのリージョンの詳細を確認する必要があります。
### tikv-ctlを使用して診断する {#use-code-tikv-ctl-code-to-diagnose}
diff --git a/troubleshoot-tidb-oom.md b/troubleshoot-tidb-oom.md
index 92154dad94d41..d47e5505d61dd 100644
--- a/troubleshoot-tidb-oom.md
+++ b/troubleshoot-tidb-oom.md
@@ -18,8 +18,8 @@ summary: TiDB OOM (メモリ不足) の問題を診断して解決する方法
- **TiDB** >**サーバー**>**稼働時間が**突然ゼロに低下します。
- **TiDB-Runtime** >**メモリ使用量で**は、 `estimate-inuse`メトリックが上昇し続けていることがわかります。
-- `tidb.log`確認すると、次のログ エントリが見つかります。
- - OOMに関するアラーム: `[WARN] [memory_usage_alarm.go:139] ["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"]` 。詳細については、 [`memory-usage-alarm-ratio`](/system-variables.md#tidb_memory_usage_alarm_ratio)参照してください。
+- `tidb.log`を確認すると、次のログ エントリが見つかります。
+ - OOMに関するアラーム: `[WARN] [memory_usage_alarm.go:139] ["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"]` 。詳細については、 [`memory-usage-alarm-ratio`](/system-variables.md#tidb_memory_usage_alarm_ratio)を参照してください。
- 再起動に関するログエントリ: `[INFO] [printer.go:33] ["Welcome to TiDB."]` 。
## 全体的なトラブルシューティングプロセス {#overall-troubleshooting-process}
@@ -95,7 +95,7 @@ OOM 問題のさまざまな原因に応じて、SQL ステートメントのメ
- 一部の演算子と関数はstorageレベルへのプッシュダウンがサポートされていないため、中間結果セットが大量に蓄積されます。このような場合は、SQL文を修正するか、ヒントを使用して最適化し、プッシュダウンをサポートする関数または演算子を使用する必要があります。
-- 実行プランにはHashAgg演算子が含まれています。HashAggは複数のスレッドで同時に実行されるため、高速ですがメモリ消費量は多くなります。代わりに`STREAM_AGG()`使用することもできます。
+- 実行プランにはHashAgg演算子が含まれています。HashAggは複数のスレッドで同時に実行されるため、高速ですがメモリ消費量は多くなります。代わりに`STREAM_AGG()`を使用することもできます。
- 同時実行数の増加によるメモリ問題を回避するには、同時に読み取る領域の数を減らすか、演算子の同時実行数を減らしてください。対応するシステム変数は次のとおりです。
- [`tidb_distsql_scan_concurrency`](/system-variables.md#tidb_distsql_scan_concurrency)
@@ -173,11 +173,11 @@ OOM 問題の根本原因を特定するには、次の情報を収集する必
- より多くのメモリを消費する SQL ステートメントを確認します。
- TiDB Dashboardで、SQL ステートメントの分析、スロークエリ、メモリ使用量を確認する。
- - `INFORMATION_SCHEMA`の`SLOW_QUERY`と`CLUSTER_SLOW_QUERY`確認してください。
+ - `INFORMATION_SCHEMA`の`SLOW_QUERY`と`CLUSTER_SLOW_QUERY`を確認してください。
- 各 TiDB ノードで`tidb_slow_query.log`チェックします。
- - `grep "expensive_query" tidb.log`実行して、対応するログ エントリを確認します。
- - `EXPLAIN ANALYZE`実行して、演算子のメモリ使用量を確認します。
- - `SELECT * FROM information_schema.processlist;`実行して`MEM`列の値を確認します。
+ - `grep "expensive_query" tidb.log`を実行して、対応するログ エントリを確認します。
+ - `EXPLAIN ANALYZE`を実行して、演算子のメモリ使用量を確認します。
+ - `SELECT * FROM information_schema.processlist;`を実行して`MEM`列の値を確認します。
- メモリ使用量が多いときに TiDB プロファイル情報を収集するには、次のコマンドを実行します。
@@ -185,7 +185,7 @@ OOM 問題の根本原因を特定するには、次の情報を収集する必
curl -G "http://{TiDBIP}:10080/debug/zip?seconds=10" > profile.zip
```
-- `grep "tidb-server has the risk of OOM" tidb.log`実行して、TiDB サーバーによって収集されたアラートファイルのパスを確認します。出力例を以下に示します。
+- `grep "tidb-server has the risk of OOM" tidb.log`を実行して、TiDB サーバーによって収集されたアラートファイルのパスを確認します。出力例を以下に示します。
```shell
["tidb-server has the risk of OOM because of memory usage exceeds alarm ratio. Running SQLs and heap profile will be recorded in record path"] ["is tidb_server_memory_limit set"=false] ["system memory total"=14388137984] ["system memory usage"=11897434112] ["tidb-server memory usage"=11223572312] [memory-usage-alarm-ratio=0.8] ["record path"="/tmp/0_tidb/MC4wLjAuMDo0MDAwLzAuMC4wLjA6MTAwODA=/tmp-storage/record"]
diff --git a/troubleshoot-write-conflicts.md b/troubleshoot-write-conflicts.md
index 41d0c8121021a..cc0399cdd2f5c 100644
--- a/troubleshoot-write-conflicts.md
+++ b/troubleshoot-write-conflicts.md
@@ -20,7 +20,7 @@ TiDBは[Percolator](https://www.usenix.org/legacy/event/osdi10/tech/full_papers/
3. TiDB は、 `prewrite`リクエストがすべて成功したという結果を受け取ります。
4. TiDB は PD から`commit_ts`を取得します。
5. TiDBは、トランザクションの主キーを含むTiKVリージョンに`commit`リクエストを送信します。TiKVは`commit`リクエストを受信すると、データの有効性を確認し、 `prewrite`番目のステージに残っているロックを解除します。
-6. `commit`回目のリクエストが正常に返されると、TiDB はクライアントに成功を返します。
+6. `commit`リクエストが正常に返されると、TiDB はクライアントに成功を返します。
書き込み競合はステージ`prewrite`で発生します。トランザクションが、別のトランザクションが現在のキー( `data.commit_ts` > `txn.start_ts` )に書き込みを行っていることを検出すると、書き込み競合が発生します。
@@ -59,10 +59,10 @@ TiDBログを検索するキーワードとして`[kv:9007]Write conflict`を使
上記のログの説明は次のとおりです。
- `[kv:9007]Write conflict` : 書き込み間の競合を示します。
-- `txnStartTS=416617006551793665` : 現在のトランザクションの`start_ts`示します。4ツール`pd-ctl`使用して、 `start_ts`物理時間に変換できます。
-- `conflictStartTS=416617018650001409` : 書き込み競合トランザクションの`start_ts`示します。
-- `conflictCommitTS=416617023093080065` : 書き込み競合トランザクションの`commit_ts`示します。
-- `key={tableID=47, indexID=1, indexValues={string, }}` : 書き込み競合キーを示します。2 `tableID`書き込み競合テーブルのIDを示します。4 `indexID`書き込み競合インデックスのIDを示します。書き込み競合キーがレコードキーの場合、ログには競合が発生しているレコード(行)を示す`handle=x`が出力。8 `indexValues`競合が発生しているインデックスの値を示します。
+- `txnStartTS=416617006551793665` : 現在のトランザクションの`start_ts`を示します。`pd-ctl`ツールを使用して、 `start_ts`を物理時間に変換できます。
+- `conflictStartTS=416617018650001409` : 書き込み競合トランザクションの`start_ts`を示します。
+- `conflictCommitTS=416617023093080065` : 書き込み競合トランザクションの`commit_ts`を示します。
+- `key={tableID=47, indexID=1, indexValues={string, }}` : 書き込み競合キーを示します。`tableID`は書き込み競合テーブルのIDを示します。`indexID`は書き込み競合インデックスのIDを示します。書き込み競合キーがレコードキーの場合、ログには競合が発生しているレコード(行)を示す`handle=x`が出力されます。`indexValues`は競合が発生しているインデックスの値を示します。
- `primary={tableID=47, indexID=1, indexValues={string, }}` : 現在のトランザクションの主キー情報を示します。
`pd-ctl`ツールを使用して、タイムスタンプを読み取り可能な時間に変換できます。
@@ -71,7 +71,7 @@ TiDBログを検索するキーワードとして`[kv:9007]Write conflict`を使
tiup ctl:v pd -u https://127.0.0.1:2379 tso {TIMESTAMP}
```
-`tableID`使用して、関連するテーブルの名前を見つけることができます。
+`tableID`を使用して、関連するテーブルの名前を見つけることができます。
```shell
curl http://{TiDBIP}:10080/db-table/{TableID}
diff --git a/tune-operating-system.md b/tune-operating-system.md
index c1d76d1ca8d60..a7c528a9a3bc4 100644
--- a/tune-operating-system.md
+++ b/tune-operating-system.md
@@ -109,7 +109,7 @@ echo noop > /sys/block/${SSD_DEV_NAME}/queue/scheduler
ネットワーク スタックは大部分が自己最適化されていますが、ネットワーク パケット処理における次の側面がボトルネックとなり、パフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
-- NICハードウェアキャッシュ:ハードウェアレベルでパケットロスを正しく監視するには、コマンド`ethtool -S ${NIC_DEV_NAME}`使用してフィールド`drops`監視します。パケットロスが発生した場合、ハード/ソフト割り込みの処理速度がNICの受信速度に追いつかない可能性があります。受信バッファサイズが上限を下回っている場合は、パケットロスを回避するためにRXバッファを増やすことも検討できます。クエリコマンドは`ethtool -g ${NIC_DEV_NAME}` 、変更コマンドは`ethtool -G ${NIC_DEV_NAME}`です。
+- NICハードウェアキャッシュ:ハードウェアレベルでパケットロスを正しく監視するには、コマンド`ethtool -S ${NIC_DEV_NAME}`を使用してフィールド`drops`監視します。パケットロスが発生した場合、ハード/ソフト割り込みの処理速度がNICの受信速度に追いつかない可能性があります。受信バッファサイズが上限を下回っている場合は、パケットロスを回避するためにRXバッファを増やすことも検討できます。クエリコマンドは`ethtool -g ${NIC_DEV_NAME}` 、変更コマンドは`ethtool -G ${NIC_DEV_NAME}`です。
- ハードウェア割り込み:NICが受信側スケーリング(RSS、マルチNIC受信とも呼ばれる)機能をサポートしている場合は、 `/proc/interrupts` NIC割り込みを確認してください。割り込みが不均等な場合は、 [CPU—周波数スケーリング](#cpufrequency-scaling) 、 [CPU—割り込み親和性](#cpuinterrupt-affinity) 、および[NUMA CPU バインディング](#numa-cpu-binding)参照してください。NICがRSSをサポートしていない場合、またはRSSの数が物理CPUコア数よりも大幅に少ない場合は、受信パケットステアリング(RPS、RSSのソフトウェア実装とみなすことができます)と、RPSの拡張である受信フローステアリング(RFS)を設定してください。詳細な設定については、 [カーネルドキュメント](https://www.kernel.org/doc/Documentation/networking/scaling.txt)参照してください。
@@ -119,7 +119,7 @@ echo noop > /sys/block/${SSD_DEV_NAME}/queue/scheduler
- イーサネット フロー制御: NIC とスイッチがフロー制御機能をサポートしている場合は、この機能を使用して、カーネルが NIC キュー内のデータを処理するための時間を確保し、NIC バッファ オーバーフローの問題を回避できます。
-- 割り込みの統合:ハードウェア割り込みが多すぎるとシステムパフォーマンスが低下し、ハードウェア割り込みが遅すぎるとパケット損失が発生します。新しいNICは割り込み統合機能をサポートしており、ドライバがハードウェア割り込みの数を自動的に調整できます。この機能を有効にするには`ethtool -c ${NIC_DEV_NAME}` 、有効にするには`ethtool -C ${NIC_DEV_NAME}`実行します。アダプティブモードでは、NICが割り込み統合を自動的に調整します。このモードでは、ドライバはトラフィックモードとカーネル受信モードをチェックし、パケット損失を防ぐためにリアルタイムで統合設定を評価します。NICのブランドによって機能やデフォルト設定が異なります。詳細については、NICのマニュアルを参照してください。
+- 割り込みの統合:ハードウェア割り込みが多すぎるとシステムパフォーマンスが低下し、ハードウェア割り込みが遅すぎるとパケット損失が発生します。新しいNICは割り込み統合機能をサポートしており、ドライバがハードウェア割り込みの数を自動的に調整できます。この機能を有効にするには`ethtool -c ${NIC_DEV_NAME}` 、有効にするには`ethtool -C ${NIC_DEV_NAME}`を実行します。アダプティブモードでは、NICが割り込み統合を自動的に調整します。このモードでは、ドライバはトラフィックモードとカーネル受信モードをチェックし、パケット損失を防ぐためにリアルタイムで統合設定を評価します。NICのブランドによって機能やデフォルト設定が異なります。詳細については、NICのマニュアルを参照してください。
- アダプタキュー:カーネルはプロトコルスタックを処理する前に、このキューを使用してNICが受信したデータをバッファリングします。各CPUには独自のバックログキューがあります。このキューにキャッシュできるパケットの最大数は`netdev_max_backlog`です。2列目の`/proc/net/softnet_stat`注目してください。行の2列目が増加し続ける場合、CPU [行-1]キューがいっぱいになり、データパケットが失われていることを意味します。この問題を解決するには、 `net.core.netdev_max_backlog`値を2倍に増やし続けます。