[TD-2639] <docs>: fix minor typo.

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@@ -218,9 +218,9 @@ TDengine 分布式架构的逻辑结构图如下：
 
 TDengine存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元数据、标签数据等，这些数据具体分为三部分：
 
-- 时序数据：存放于vnode里，由data、head和last三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。容许乱序写入，但暂时不支持删除和更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。
+- 时序数据：存放于vnode里，由data、head和last三个文件组成，数据量大，查询量取决于应用场景。容许乱序写入，但暂时不支持删除操作，并且仅在update参数设置为1时允许更新操作。通过采用一个采集点一张表的模型，一个时间段的数据是连续存储，对单张表的写入是简单的追加操作，一次读，可以读到多条记录，这样保证对单个采集点的插入和查询操作，性能达到最优。
 - 标签数据：存放于vnode里的meta文件，支持增删改查四个标准操作。数据量不大，有N张表，就有N条记录，因此可以全内存存储。如果标签过滤操作很多，查询将十分频繁，因此TDengine支持多核多线程并发查询。只要计算资源足够，即使有数千万张表，过滤结果能毫秒级返回。
-- 其他元数据：存放于mnode里，包含系统节点、用户、DB、Table Schema等等，支持增删改查四个标准操作。这部分数据的量不大，可以全内存保存，而且由于客户端有缓存，查询量也不大。因此目前的设计虽是集中式存储管理，但不会构成性能瓶颈。
+- 元数据：存放于mnode里，包含系统节点、用户、DB、Table Schema等信息，支持增删改查四个标准操作。这部分数据的量不大，可以全内存保存，而且由于客户端有缓存，查询量也不大。因此目前的设计虽是集中式存储管理，但不会构成性能瓶颈。
 
 与典型的NoSQL存储模型相比，TDengine将标签数据与时序数据完全分离存储，它具有两大优势：