diff --git a/README.md b/README.md
index 31a33c98778be7dd183d32291f8bc1b159d336b1..c0cf01bf30ca3a25a341e577f909cf6f19576b73 100644
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@@ -18,7 +18,7 @@ TDengine is an open-sourced big data platform under [GNU AGPL v3.0](http://www.g
# Documentation
For user manual, system design and architecture, engineering blogs, refer to [TDengine Documentation](https://www.taosdata.com/en/documentation/)
- for details.
+ for details. The documentation from our website can also be downloaded locally from *documentation/tdenginedocs-en* or *documentation/tdenginedocs-cn*.
# Building
At the moment, TDengine only supports building and running on Linux systems. You can choose to [install from packages](https://www.taosdata.com/en/getting-started/#Install-from-Package) or from the source code. This quick guide is for installation from the source only.
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/administrator/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/administrator/index.html
new file mode 100644
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--- /dev/null
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+
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/advanced-features/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/advanced-features/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..9a1b908cd5bae690f747c27e46416e12e110480e
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+文档 | 涛思数据
一个缓存池了有很多个缓存块,缓存的大小由缓存块的个数以及缓存块的大小决定。参数cacheBlockSize决定每个缓存块的大小,参数cacheNumOfBlocks决定每个虚拟节点可用缓存块数量。因此单个虚拟节点总缓存开销为cacheBlockSize x cacheNumOfBlocks。参数numOfBlocksPerMeter决定每张表可用缓存块的数量,TDengine要求每张表至少有2个缓存块可供使用,因此cacheNumOfBlocks的数值不应该小于虚拟节点中所包含的表数量的两倍,即cacheNumOfBlocks ≤ sessionsPerVnode x 2。一般情况下cacheBlockSize可以不用调整,使用系统默认值即可,缓存块需要存储至少几十条记录才能确保TDengine更有效率地进行数据写入。
在INPUT SQL输入框中输入查询SQL语句,该SQL语句的结果集应为两行多列的曲线数据,例如SELECT count(*) FROM sys.cpu WHERE ts>=from and ts<to interval(interval)。其中,from、to和interval为TDengine插件的内置变量,表示从Grafana插件面板获取的查询范围和时间间隔。
+
ALIAS BY输入框为查询的别名,点击GENERATE SQL 按钮可以获取发送给TDengine的SQL语句。如下图所示:
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/connector/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/connector/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..a533462d859d1d880b350022430981b805317e25
--- /dev/null
+++ b/documentation/tdenginedocs-cn/connector/index.html
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+文档 | 涛思数据
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/data-model-and-architecture/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/data-model-and-architecture/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..09e1212b04c2baa32b977eba4bf9540f447f325d
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+++ b/documentation/tdenginedocs-cn/data-model-and-architecture/index.html
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+文档 | 涛思数据
超级表(Super Table):对于同一类型的采集点,为保证Schema的一致性,而且为便于聚合统计操作,可以先定义超级表STable(详见第10章),然后再定义表。每个采集点往往还有静态标签信息(如上表中的Tag 1, Tag 2),比如设备型号、颜色等,这些静态信息不会保存在存储采集数据的数据节点中,而是通过超级表保存在元数据节点中。这些静态标签信息将作为过滤条件,用于采集点之间的数据聚合统计操作。
Schemaless vs Schema: 与NoSQL的各种引擎相比,由于应用需要定义schema,插入数据的灵活性降低。但对于物联网、金融这些典型的时序数据场景,schema会很少变更,因此这个灵活性不够的设计就不成问题。相反,TDengine采用结构化数据来进行处理的方式将让查询、分析的性能成数量级的提升。
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/faq/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/faq/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..ea40348569eeffacfe5b46a4a09e7a028d2a33f1
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+文档 | 涛思数据
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/getting-started/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/getting-started/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..d7e8fe311c7ad9a78605163903fa0f9378c70544
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+++ b/documentation/tdenginedocs-cn/getting-started/index.html
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+文档 | 涛思数据
\ No newline at end of file
diff --git a/documentation/tdenginedocs-cn/index.html b/documentation/tdenginedocs-cn/index.html
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..17ee078d048fa102bcc364d55363a10bbd020776
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+++ b/documentation/tdenginedocs-cn/index.html
@@ -0,0 +1 @@
+文档 | 涛思数据
管理节点(Management Node)。管理节点保存了整个集群系统的全部数据的元数据信息,向客户端节点提供查询所需的数据的元数据,并根据集群的负载情况切分查询请求。通过超级表包含了通过该超级表创建的所有表的信息,因此查询处理器(Query Executor)负责针对标签(TAG)的查询处理,并将满足标签查询请求的表信息返回给客户端。此外,管理节点还维护集群的查询状态(Query Status Manager)维护,查询状态管理中在内存中临时保存有当前正在执行的全部查询,当客户端使用 show queries 命令的时候,将当前系统正在运行的查询信息返回客户端。