klion26 commented on a change in pull request #11978:
URL: https://github.com/apache/flink/pull/11978#discussion_r427181000
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -22,23 +22,23 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-Temporal Tables represent a concept of a (parameterized) view on a changing
table that returns the content of a table at a specific point in time.
+时态表（Temporal Table）表示一直在变化的表上一个（参数化）视图的概念，该视图返回表在某个特定时间点的内容。
Review comment:
“时态表（Temporal Table）表示一直在变化的表上一个（参数化）视图的概念” 这句话读起来有点点拗口
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -22,23 +22,23 @@ specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->
-Temporal Tables represent a concept of a (parameterized) view on a changing
table that returns the content of a table at a specific point in time.
+时态表（Temporal Table）表示一直在变化的表上一个（参数化）视图的概念，该视图返回表在某个特定时间点的内容。
-The changing table can either be a changing history table which tracks the
changes (e.g. database changelogs) or a changing dimension table which
materializes the changes (e.g. database tables).
+变更表可以是跟踪变化的历史记录表（例如数据库变更日志），也可以是有具体更改的维表（例如数据库表）。
-For the changing history table, Flink can keep track of the changes and allows
for accessing the content of the table at a certain point in time within a
query. In Flink, this kind of table is represented by a *Temporal Table
Function*.
+对于记录变更历史的表，Flink 可以追踪这些变化，并且允许查询这张表在某个特定时间点的内容。在 Flink 中，这类表由 *时态表函数（Temporal
Table Function）* 表示。
Review comment:
```suggestion
对于记录变更历史的表，Flink 可以追踪这些变化，并且允许查询这张表在某个特定时间点的内容。在 Flink 中，这类表由*时态表函数（Temporal
Table Function）* 表示。
```
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -68,9 +67,9 @@ WHERE r.rowtime = (
AND r2.rowtime <= TIME '10:58');
{% endhighlight %}
-The correlated subquery determines the maximum time for the corresponding
currency that is lower or equal than the desired time. The outer query lists
the rates that have a maximum timestamp.
-
-The following table shows the result of such a computation. In our example,
the update to `Euro` at `10:45` is taken into account, however, the update to
`Euro` at `11:15` and the new entry of `Pounds` are not considered in the
table's version at time `10:58`.
+子查询确定对应货币的最大时间小于或等于所需时间。外部查询列出具有最大时间戳的汇率。
+
+下表显示了这种计算的结果。在我们的示例中， `10:58` 时表的版本，考虑了 `10:45` 时`欧元`的更新，但未考虑 `11:15`
时的`欧元`更新和`英镑`的新值。
Review comment:
中文中很少有 “时表的版本”这种说法，这里想说的是 “10:45“ 这一时刻对应的表是啥。具体的语言可以再组织一下
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -80,17 +79,17 @@ rowtime currency rate
10:45 Euro 116
{% endhighlight %}
-The concept of *Temporal Tables* aims to simplify such queries, speed up their
execution, and reduce Flink's state usage. A *Temporal Table* is a
parameterized view on an append-only table that interprets the rows of the
append-only table as the changelog of a table and provides the version of that
table at a specific point in time. Interpreting the append-only table as a
changelog requires the specification of a primary key attribute and a timestamp
attribute. The primary key determines which rows are overwritten and the
timestamp determines the time during which a row is valid.
+ *时态表* 的概念旨在简化此类查询，加快其执行速度，并减少 Flink 的状态使用。*时态表* 是 append-only 表上的参数化视图，该视图将
append-only 表的行解释为表的变更日志，并在特定时间点提供该表的版本。将 append-only
表解释为变更日志需要指定主键属性和时间戳属性。主键确定哪些行将被覆盖，时间戳确定行有效的时间。
Review comment:
```suggestion
*时态表*的概念旨在简化此类查询，加快其执行速度，并减少 Flink 的状态使用。*时态表*是 append-only 表上的参数化视图，该视图将
append-only 表的行解释为表的变更日志，并在特定时间点提供该表的版本。将 append-only
表解释为变更日志需要指定主键属性和时间戳属性。主键确定哪些行将被覆盖，时间戳确定行有效的时间。
```
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -216,19 +216,20 @@ tEnv.registerFunction("Rates", rates)
/
</div>
</div>
-Line `(1)` creates a `rates` [temporal table
function](#temporal-table-functions),
-which allows us to use the function `rates` in the [Table
API](../tableApi.html#joins).
+行 `(1)` 创建了一个 `rates` [时态表函数](#temporal-table-function),
+这使我们可以在[ Table API ](../tableApi.html#joins)中使用 `rates` 函数。
+
+行 `(2)` 在表环境中注册名称为 `Rates` 的函数，这使我们可以在[ SQL ]({{ site.baseurl
}}/zh/dev/table/sql/queries.html#joins)中使用 `Rates` 函数。
-Line `(2)` registers this function under the name `Rates` in our table
environment,
-which allows us to use the `Rates` function in [SQL]({{ site.baseurl
}}/dev/table/sql/queries.html#joins).
+<a name="temporal-table"></a>
-## Temporal Table
+## 时态表
-<span class="label label-danger">Attention</span> This is only supported in
Blink planner.
+<span class="label label-danger">注意</span> 仅 Blink planner 支持此功能。
-In order to access data in temporal table, currently one must define a
`TableSource` with `LookupableTableSource`. Flink uses the SQL syntax of `FOR
SYSTEM_TIME AS OF` to query temporal table, which is proposed in SQL:2011.
+为了访问时态表中的数据，当前必须使用 `LookupableTableSource` 定义一个 `TableSource` 。Flink 使用
SQL:2011 中提出的 `FOR SYSTEM_TIME AS OF` 的 SQL 语法查询时态表。
-Assuming that we defined a temporal table called `LatestRates`, we can query
such a table in the following way:
+假设我们定义了一个时态表 `LatestRates` ，我们可以通过以下方式查询此类表：
Review comment:
```suggestion
假设我们定义了一个时态表 `LatestRates`，我们可以通过以下方式查询此类表：
```
”查询此类表“ 改成 ”查询此表“？
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -53,10 +53,9 @@ rowtime currency rate
11:49 Pounds 108
{% endhighlight %}
-`RatesHistory` represents an ever growing append-only table of currency
exchange rates with respect to `Yen` (which has a rate of `1`).
-For example, the exchange rate for the period from `09:00` to `10:45` of
`Euro` to `Yen` was `114`. From `10:45` to `11:15` it was `116`.
+`RatesHistory` 表示一个关于日元且不断增长的货币汇率 append-only 表（汇率为1）。例如，`欧元`兑`日元`从 `09:00` 到
`10:45` 的汇率为 `114`。从 `10:45` 到 `11:15` ，汇率为 `116`。
Review comment:
这里的翻译（这里的意思是这是一个相对于日元的汇率表，也就是说 日元对日元的 汇率是 1），感觉读起来有一点点拗口，另外 数字/字符
与中文之间需要有空格，具体可以参考
[wiki](https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Translation+Specifications)
数字和标点符号之间不需要空格，比如 这里的 ”从 `10:45` 到 `11:15` ，“ 需要改成 ”从 `10:45` 到
`11:15`，“，也就是 5 和 ”，“ 之间不需要空格
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -216,19 +216,20 @@ tEnv.registerFunction("Rates", rates)
/
</div>
</div>
-Line `(1)` creates a `rates` [temporal table
function](#temporal-table-functions),
-which allows us to use the function `rates` in the [Table
API](../tableApi.html#joins).
+行 `(1)` 创建了一个 `rates` [时态表函数](#temporal-table-function),
Review comment:
可以的话，建议把代码的注释也翻译一下
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File path: docs/dev/table/streaming/temporal_tables.zh.md
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@@ -80,17 +79,17 @@ rowtime currency rate
10:45 Euro 116
{% endhighlight %}
-The concept of *Temporal Tables* aims to simplify such queries, speed up their
execution, and reduce Flink's state usage. A *Temporal Table* is a
parameterized view on an append-only table that interprets the rows of the
append-only table as the changelog of a table and provides the version of that
table at a specific point in time. Interpreting the append-only table as a
changelog requires the specification of a primary key attribute and a timestamp
attribute. The primary key determines which rows are overwritten and the
timestamp determines the time during which a row is valid.
+ *时态表* 的概念旨在简化此类查询，加快其执行速度，并减少 Flink 的状态使用。*时态表* 是 append-only 表上的参数化视图，该视图将
append-only 表的行解释为表的变更日志，并在特定时间点提供该表的版本。将 append-only
表解释为变更日志需要指定主键属性和时间戳属性。主键确定哪些行将被覆盖，时间戳确定行有效的时间。
-In the above example `currency` would be a primary key for `RatesHistory`
table and `rowtime` would be the timestamp attribute.
+在上面的示例中，`currency` 是 `RatesHistory` 表的主键，而 `rowtime` 是时间戳属性。
-In Flink, this is represented by a [*Temporal Table
Function*](#temporal-table-function).
+在Flink中, 这由[*时态表函数*](#temporal-table-function)表示.
-### Correlate with a changing dimension table
+### 与维表变化相关
-On the other hand, some use cases require to join a changing dimension table
which is an external database table.
+另一方面，某些用例需要连接变化的维表，该表是外部数据库表。
-Let's assume that `LatestRates` is a table (e.g. stored in) which is
materialized with the latest rate. The `LatestRates` is the materialized
history `RatesHistory`. Then the content of `LatestRates` table at time `10:58`
will be:
+假设 `LatestRates` 是一个被物化的最新汇率表（例如，存储在其中）。`LatestRates` 是物化的 `RatesHistory`
历史。那么 `LatestRates` 表在 `10:58` 的内容将是：
Review comment:
个人感觉，这里”例如，存储在其中“ 感觉怪怪的，或许可以看看是否有更好的翻译，或者可以等其他人看是否合适
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