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 ## TDengine 主要功能
 
-TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。主要功能如下：
+TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核心代码，包括集群功能全部开源（开源协议，AGPL v3.0）。TDengine 能被广泛运用于物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、金融等领域。除核心的时序数据库功能外，TDengine 还提供[缓存](/develop/cache/)、[数据订阅](/develop/subscribe)、[流式计算](/develop/continuous-query)等大数据平台所需要的系列功能，最大程度减少研发和运维的复杂度。主要功能如下：
 
-1. 高速数据写入，除 [SQL 写入](/develop/insert-data/sql-writing)外，还支持 [Schemaless 写入](/reference/schemaless/)，支持 [InlufxDB LINE 协议](/develop/insert-data/influxdb-line)，[OpenTSDB Telnet](/develop/insert-data/opentsdb-telnet), [OpenTSDB JSON ](/develop/insert-data/opentsdb-json)等协议写入；
+1. 高速数据写入，除 [SQL 写入](/develop/insert-data/sql-writing)外，还支持 [Schemaless 写入](/reference/schemaless/)，支持 [InfluxDB LINE 协议](/develop/insert-data/influxdb-line)，[OpenTSDB Telnet](/develop/insert-data/opentsdb-telnet), [OpenTSDB JSON ](/develop/insert-data/opentsdb-json)等协议写入；
 2. 第三方数据采集工具 [Telegraf](/third-party/telegraf)，[Prometheus](/third-party/prometheus)，[StatsD](/third-party/statsd)，[collectd](/third-party/collectd)，[icinga2](/third-party/icinga2), [Tcollector](/third-party/tcollector), [EMQ](/third-party/emq-broder), [HiveMQ](/third-party/hive-mq-broker) 等都可以进行配置后，不用任何代码，即可将数据写入；
-3. 支持[各种查询](/query-data)、包括聚合查询，嵌套查询、降采样查询、插值等
+3. 支持[各种查询](/query-data),包括聚合查询、嵌套查询、降采样查询、插值等
 4. 支持[用户自定义函数](/develop/udf)
-5. 支持[缓存](/develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需Redis
+5. 支持[缓存](/develop/cache)，将每张表的最后一条记录缓存起来，这样无需 Redis
 6. 支持[连续查询](/develop/continuous-query)(Continuous Query)
 7. 支持[数据订阅](/develop/subscribe)，而且可以指定过滤条件
 8. 支持[集群](/cluster/)，可以通过多节点进行水平扩展，并通过多副本实现高可靠
-10. 提供[命令行程序](/reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
-11. 提供多种数据的[导入](/operation/import)、[导出](/operation/export)
-12. 支持对[TDengine集群本身的监控](/operation/monitor)
-13. 提供 [C/C++](/reference/connector/cpp), [Java](/reference/connector/java), [Python](/reference/connector/python), [Go](/reference/connector/go), [Rust](/reference/connector/rust), [Node.js](/reference/connector/node) 等多种编程语言的[连接器](/reference/connector/)
-14. 支持 [REST 接口](/reference/rest-api/)
-15. 支持与[ Grafana 无缝集成](/third-party/grafana)
-16. 支持与Google Data Studio无缝集成
+9. 提供[命令行程序](/reference/taos-shell)，便于管理集群，检查系统状态，做即席查询
+10. 提供多种数据的[导入](/operation/import)、[导出](/operation/export)
+11. 支持对[TDengine 集群本身的监控](/operation/monitor)
+12. 提供 [C/C++](/reference/connector/cpp), [Java](/reference/connector/java), [Python](/reference/connector/python), [Go](/reference/connector/go), [Rust](/reference/connector/rust), [Node.js](/reference/connector/node) 等多种编程语言的[连接器](/reference/connector/)
+13. 支持 [REST 接口](/reference/rest-api/)
+14. 支持与[ Grafana 无缝集成](/third-party/grafana)
+15. 支持与 Google Data Studio 无缝集成
 
-更多细小的功能，请阅读整个文档
+更多细小的功能，请阅读整个文档。
 
 ## TDengine 主要亮点
 
-由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，设计了全新的针对时序数据的存储引擎和计算引擎，因此与其他时序数据数据库相比，TDengine 有以下特点：
+由于 TDengine 充分利用了[时序数据特点](https://www.taosdata.com/blog/2019/07/09/105.html)，比如结构化、无需事务、很少删除或更新、写多读少等等，设计了全新的针对时序数据的存储引擎和计算引擎，因此与其他时序数据库相比，TDengine 有以下特点：
 
 - **[高性能](https://www.taosdata.com/fast)**：通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。
 
@@ -46,20 +46,29 @@ TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，其核
 
 - **互动 Console**: 通过命令行 console，不用编程，执行 SQL 语句就能做即席查询、各种数据库的操作、管理以及集群的维护.
 
-采用 TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。表现在几个方面，1：由于其超强性能，它能将系统需要的计算资源和存储资源大幅降低；2：因为采用SQL接口，能与众多第三放软件无缝集成，学习迁移成本大幅下降；3：因为其All In One的特性，系统复杂度降低，能降研发成本；4：因为运维维护简单，运营维护成本能大幅降低。
+采用 TDengine，可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本大幅降低。表现在几个方面：
+
+1. 由于其超强性能，它能将系统需要的计算资源和存储资源大幅降低
+2. 因为采用 SQL 接口，能与众多第三放软件无缝集成，学习迁移成本大幅下降
+3. 因为其 All In One 的特性，系统复杂度降低，能降研发成本
+4. 因为运维维护简单，运营维护成本能大幅降低
 
 ## TDengine 技术生态
-在整个时序大数据平台中，TDengine在其中扮演的角色如下：
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+在整个时序大数据平台中，TDengine 在其中扮演的角色如下：
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+<figure>
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 ![TDengine技术生态图](eco_system.png)
 
+</figure>
 <center>图 1. TDengine技术生态图</center>
 
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-上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括OPC-UA, MQTT, Telegraf, 也包括Kafaka, 他们的数据将被远远不断的写入到TDengine。右侧则是可视化、BI工具、组态软件、应用程序。下侧则是TDengine自身提供的命令行程序 (CLI) 以及可视化管理管理。
+上图中，左侧是各种数据采集或消息队列，包括 OPC-UA, MQTT, Telegraf, 也包括 Kafaka, 他们的数据将被远远不断的写入到 TDengine。右侧则是可视化、BI 工具、组态软件、应用程序。下侧则是 TDengine 自身提供的命令行程序 (CLI) 以及可视化管理管理。
 
 ## TDengine 总体适用场景
 
-作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。本文对适用场景做更多详细的分析。
+作为一个高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库，TDengine 的典型适用场景包括但不限于 IoT、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融证券等领域。需要指出的是，TDengine 是针对时序数据场景设计的专用数据库和专用大数据处理工具，因充分利用了时序大数据的特点，它无法用来处理网络爬虫、微博、微信、电商、ERP、CRM 等通用型数据。本文对适用场景做更多详细的分析。
 
 ### 数据源特点和需求
 

docs-cn/02-concept/02-concept.md

@@ -104,15 +104,15 @@ title: 数据模型和基本概念
 
 ## 采集量 (Metric)
 
-采集量是指传感器、设备或其他类型采集点采集的物理量，比如电流、电压、温度、压力、GPS位置等，是随时间变化的，数据类型可以是整型、浮点型、布尔型，也可是字符串。随着时间的推移，存储的采集量的数据量越来越大。
+采集量是指传感器、设备或其他类型采集点采集的物理量，比如电流、电压、温度、压力、GPS 位置等，是随时间变化的，数据类型可以是整型、浮点型、布尔型，也可是字符串。随着时间的推移，存储的采集量的数据量越来越大。
 
 ## 标签 (Label/Tag)
 
-标签是指传感器、设备或其他类型采集点的静态属性，不是随时间变化的，比如设备型号、颜色、设备的所在地等，数据类型可以是任何类型。虽然是静态的，但TDengine容许用户修改、删除或增加标签值。与采集量不一样的是，随时间的推移，存储的标签的数据量不会有什么变化。
+标签是指传感器、设备或其他类型采集点的静态属性，不是随时间变化的，比如设备型号、颜色、设备的所在地等，数据类型可以是任何类型。虽然是静态的，但 TDengine 容许用户修改、删除或增加标签值。与采集量不一样的是，随时间的推移，存储的标签的数据量不会有什么变化。
 
-## 数据采集点 (Data Colletion Point)
+## 数据采集点 (Data Collection Point)
 
-数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个采集量，**但这些采集量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳**。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个数据采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。比如对于一台汽车，有数据采集点专门采集GPS位置，有数据采集点专门采集发动机状态，有数据采集点专门采集车内的环境，这样一台汽车就有三个数据采集点。
+数据采集点是指按照预设时间周期或受事件触发采集物理量的硬件或软件。一个数据采集点可以采集一个或多个采集量，**但这些采集量都是同一时刻采集的，具有相同的时间戳**。对于复杂的设备，往往有多个数据采集点，每个数据采集点采集的周期都可能不一样，而且完全独立，不同步。比如对于一台汽车，有数据采集点专门采集 GPS 位置，有数据采集点专门采集发动机状态，有数据采集点专门采集车内的环境，这样一台汽车就有三个数据采集点。
 
 ## 表 (Table)
 
@@ -143,7 +143,7 @@ TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 D1001）来做表
 2. 不能通过子表调整数据或标签的模式，对于超级表的数据模式修改立即对所有的子表生效。
 3. 超级表只定义一个模板，自身不存储任何数据或标签信息。因此，不能向一个超级表写入数据，只能将数据写入子表中。
 
-查询既可以在表上进行，也可以在超级表上进行。针对超级表的查询，TDengine将把所有子表中的数据视为一个整体数据集进行处理，会先把满足标签过滤条件的表从超级表中找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样需要扫描的数据集会大幅减少，从而显著提高查询的性能。本质上，TDengine通过对超级表查询的支持，实现了多个同类数据采集点的高效聚合。
+查询既可以在表上进行，也可以在超级表上进行。针对超级表的查询，TDengine 将把所有子表中的数据视为一个整体数据集进行处理，会先把满足标签过滤条件的表从超级表中找出来，然后再扫描这些表的时序数据，进行聚合操作，这样需要扫描的数据集会大幅减少，从而显著提高查询的性能。本质上，TDengine 通过对超级表查询的支持，实现了多个同类数据采集点的高效聚合。
 
 ## 库 (database)
 
@@ -153,9 +153,8 @@ TDengine 建议用数据采集点的名字（如上表中的 D1001）来做表
 
 ## FQDN & End Point
 
-FQDN (fully qualified domain name, 完全限定域名)是 Internet 上特定计算机或主机的完整域名。FQDN由两部分组成:主机名和域名。例如，假设邮件服务器的FQDN可能是mail.tdengine.com。主机名是mail，主机位于域名tdengine.com中。DNS(Domain Name System)，负责将FQDN翻译成IP，是互联网应用的寻址方式。对于没有DNS的系统，可以通过配置hosts文件来解决。
+FQDN (fully qualified domain name, 完全限定域名)是 Internet 上特定计算机或主机的完整域名。FQDN 由两部分组成:主机名和域名。例如，假设邮件服务器的 FQDN 可能是 mail.tdengine.com。主机名是 mail，主机位于域名 tdengine.com 中。DNS(Domain Name System)，负责将 FQDN 翻译成 IP，是互联网应用的寻址方式。对于没有 DNS 的系统，可以通过配置 hosts 文件来解决。
 
-TDengine集群的每个节点是由End Point来唯一标识的，End Point是由 FQDN 外加 Port 组成，比如 h1.tdengine.com:6030。这样当IP发生变化的时候，我们依然可以使用 FQDN 来动态找到节点，不需要更改集群的任何配置。而且采用 FQDN，便于内网和外网对同一个集群的统一访问。
-
-TDengine 不建议采用直接的IP地址访问集群，不利于管理。不了解 FQDN 概念，请看博文[《一篇文章说清楚 TDengine 的 FQDN》](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。
+TDengine 集群的每个节点是由 End Point 来唯一标识的，End Point 是由 FQDN 外加 Port 组成，比如 h1.tdengine.com:6030。这样当 IP 发生变化的时候，我们依然可以使用 FQDN 来动态找到节点，不需要更改集群的任何配置。而且采用 FQDN，便于内网和外网对同一个集群的统一访问。
 
+TDengine 不建议采用直接的 IP 地址访问集群，不利于管理。不了解 FQDN 概念，请看博文[《一篇文章说清楚 TDengine 的 FQDN》](https://www.taosdata.com/blog/2020/09/11/1824.html)。