diff --git a/documentation20/cn/03.architecture/02.replica/docs.md b/documentation20/cn/03.architecture/02.replica/docs.md
index 8e1b1e3ab1513fbeaa5b9b805263485a13483b9b..59192ee0cc1fdeb130e2f541b424af284fbc916a 100644
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@@ -107,9 +107,9 @@ TDengine采取的是Master-Slave模式进行同步，与流行的RAFT一致性
 
 ![replica-forward.png](page://images/architecture/replica-forward.png)
 
-1. 应用对写请求做基本的合法性检查，通过，则给改请求包打上一个版本号(version, 单调递增）
+1. 应用对写请求做基本的合法性检查，通过，则给该请求包打上一个版本号(version, 单调递增）
 2. 应用将打上版本号的写请求封装一个WAL Head, 写入WAL(Write Ahead Log)
-3. 应用调用API syncForwardToPeer，如多vnode B是slave状态，sync模块将包含WAL Head的数据包通过Forward消息发送给vnode B，否则就不转发。
+3. 应用调用API syncForwardToPeer，如果vnode B是slave状态，sync模块将包含WAL Head的数据包通过Forward消息发送给vnode B，否则就不转发。
 4. vnode B收到Forward消息后，调用回调函数writeToCache, 交给应用处理
 5. vnode B应用在写入成功后，都需要调用syncAckForward通知sync模块已经写入成功。
 6. 如果quorum大于1，vnode B需要等待应用的回复确认，收到确认后，vnode B发送Forward Response消息给node A。
@@ -219,7 +219,7 @@ Arbitrator的程序tarbitrator.c在复制模块的同一目录, 编译整个系
 
 不同之处：
 
-- 选举流程不一样：Raft里任何一个节点是candidate时，主动向其他节点发出vote request, 如果超过半数回答Yes, 这个candidate就成为Leader,开始一个新的term. 而TDengine的实现里，节点上线、离线或角色改变都会触发状态消息在节点组类传播，等节点组里状态稳定一致之后才触发选举流程，因为状态稳定一致，基于同样的状态信息，每个节点做出的决定会是一致的，一旦某个节点符合成为master的条件，无需其他节点认可，它会自动将自己设为master。TDengine里，任何一个节点检测到其他节点或自己的角色发生改变，就会给节点组内其他节点进行广播的。Raft里不存在这样的机制，因此需要投票来解决。
+- 选举流程不一样：Raft里任何一个节点是candidate时，主动向其他节点发出vote request，如果超过半数回答Yes，这个candidate就成为Leader，开始一个新的term。而TDengine的实现里，节点上线、离线或角色改变都会触发状态消息在节点组内传播，等节点组里状态稳定一致之后才触发选举流程，因为状态稳定一致，基于同样的状态信息，每个节点做出的决定会是一致的，一旦某个节点符合成为master的条件，无需其他节点认可，它会自动将自己设为master。TDengine里，任何一个节点检测到其他节点或自己的角色发生改变，就会向节点组内其他节点进行广播。Raft里不存在这样的机制，因此需要投票来解决。
 - 对WAL的一条记录，Raft用term + index来做唯一标识。但TDengine只用version（类似index)，在TDengine实现里，仅仅用version是完全可行的, 因为TDengine的选举机制，没有term的概念。
 
 如果整个虚拟节点组全部宕机，重启，但不是所有虚拟节点都上线，这个时候TDengine是不会选出master的，因为未上线的节点有可能有最高version的数据。而RAFT协议，只要超过半数上线，就会选出Leader。
diff --git a/documentation20/cn/03.architecture/docs.md b/documentation20/cn/03.architecture/docs.md
index 3d6e5e4f2179d1199c6fcae889683fb5fff2de9e..2668967102986952793cd0f000f32ae4cc5e1125 100644
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@@ -343,7 +343,7 @@ TDengine采用数据驱动的方式让缓存中的数据写入硬盘进行持久
 
 对于采集的数据，一般有保留时长，这个时长由系统配置参数keep决定。超过这个设置天数的数据文件，将被系统自动删除，释放存储空间。
 
-给定days与keep两个参数，一个vnode总的数据文件数为：keep/days。总的数据文件个数不宜过大，也不宜过小。10到100以内合适。基于这个原则，可以设置合理的days。 目前的版本，参数keep可以修改，但对于参数days，一但设置后，不可修改。
+给定days与keep两个参数，一个典型工作状态的vnode中总的数据文件数为：`向上取整(keep/days)+1`个。总的数据文件个数不宜过大，也不宜过小。10到100以内合适。基于这个原则，可以设置合理的days。 目前的版本，参数keep可以修改，但对于参数days，一但设置后，不可修改。
 
 在每个数据文件里，一张表的数据是一块一块存储的。一张表可以有一到多个数据文件块。在一个文件块里，数据是列式存储的，占用的是一片连续的存储空间，这样大大提高读取速度。文件块的大小由系统参数maxRows（每块最大记录条数）决定，缺省值为4096。这个值不宜过大，也不宜过小。过大，定位具体时间段的数据的搜索时间会变长，影响读取速度；过小，数据块的索引太大，压缩效率偏低，也影响读取速度。
 
diff --git a/documentation20/cn/08.connector/docs.md b/documentation20/cn/08.connector/docs.md
index 9edeb78c6884c79932c464cfaa2ac3d70123d787..94849179936f909de1f344b6a1e61cb1a36a7940 100644
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@@ -516,7 +516,7 @@ conn.close()
 - _TDengineCursor_ 类
 
   参考python中help(taos.TDengineCursor)。
-  这个类对应客户端进行的写入、查询操作。在客户端多线程的场景下，这个游标实例必须保持线程独享，不能夸线程共享使用，否则会导致返回结果出现错误。
+  这个类对应客户端进行的写入、查询操作。在客户端多线程的场景下，这个游标实例必须保持线程独享，不能跨线程共享使用，否则会导致返回结果出现错误。
 
 - _connect_ 方法
 
diff --git a/documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md b/documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md
index af78074eb25391d605bfca9067d24e1626296891..6bd007ff215bb378767f92e7669ee595aa754342 100644
--- a/documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md
+++ b/documentation20/cn/12.taos-sql/docs.md
@@ -37,7 +37,7 @@ taos> DESCRIBE meters;
 - Epoch Time：时间戳也可以是一个长整数，表示从 1970-01-01 08:00:00.000 开始的毫秒数
 - 时间可以加减，比如 now-2h，表明查询时刻向前推 2 个小时（最近 2 小时）。数字后面的时间单位可以是 u(微秒)、a(毫秒)、s(秒)、m(分)、h(小时)、d(天)、w(周)。 比如 `select * from t1 where ts > now-2w and ts <= now-1w`，表示查询两周前整整一周的数据。在指定降频操作（down sampling）的时间窗口（interval）时，时间单位还可以使用 n(自然月) 和 y(自然年)。
 
-TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数 enableMicrosecond 就可以支持微秒。
+TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度，但通过在 CREATE DATABASE 时传递的 PRECISION 参数就可以支持微秒。
 
 在TDengine中，普通表的数据模型中可使用以下 10 种数据类型。 
 
@@ -400,6 +400,7 @@ TDengine 缺省的时间戳是毫秒精度，但通过修改配置参数 enableM
                 tb2_name (tb2_field1_name, ...) [USING stb2_name TAGS (tag_value2, ...)] VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...) ...;
     ```
     以自动建表的方式，同时向表tb1_name和tb2_name中按列分别插入多条记录。  
+    说明：`(tb1_field1_name, ...)`的部分可以省略掉，这样就是使用全列模式写入——也即在 VALUES 部分提供的数据，必须为数据表的每个列都显式地提供数据。全列写入速度会远快于指定列，因此建议尽可能采用全列写入方式，此时空列可以填入NULL。  
     从 2.0.20.5 版本开始，子表的列名可以不跟在子表名称后面，而是可以放在 TAGS 和 VALUES 之间，例如像下面这样写：
     ```mysql
     INSERT INTO tb1_name [USING stb1_name TAGS (tag_value1, ...)] (tb1_field1_name, ...) VALUES (field1_value1, ...) (field1_value2, ...) ...;
@@ -423,9 +424,9 @@ Query OK, 1 row(s) in set (0.001029s)
 taos> SHOW TABLES;
 Query OK, 0 row(s) in set (0.000946s)
 
-taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('Beijing.Chaoyang', 2);
+taos> INSERT INTO d1001 USING meters TAGS('Beijing.Chaoyang', 2) VALUES('a');
 
-DB error: invalid SQL: keyword VALUES or FILE required
+DB error: invalid SQL: 'a' (invalid timestamp) (0.039494s)
 
 taos> SHOW TABLES;
            table_name           |      created_time       | columns |          stable_name           |