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Co-authored-by: Grace Cai <[email protected]>

sql-statements/sql-statement-show-stats-buckets.md

@@ -14,7 +14,7 @@ summary: TiDB 数据库中 SHOW STATS_BUCKETS 的使用概况。
 | `Db_name`  |  数据库名  |
 | `Table_name` | 表名 |
 | `Partition_name` | 分区名 |
-| `Column_name` | 根据 `Is_index` 来变化：`Is_index` 为 `0` 时是列名，为 `1` 时是索引名 |
+| `Column_name` | 取决于 `Is_index` 值：`Is_index` 为 `0` 时显示列名，为 `1` 时显示索引名 |
 | `Is_index` | 是否是索引列 |
 | `Bucket_id` | 桶的 ID |
 | `Count` | 该桶和之前桶中所有数值的个数 |

sql-statements/sql-statement-show-stats-histograms.md

@@ -15,7 +15,7 @@ aliases: ['/docs-cn/dev/sql-statements/sql-statement-show-histograms/','/zh/tidb
 | `Db_name`  |  数据库名    |
 | `Table_name` | 表名 |
 | `Partition_name` | 分区名 |
-| `Column_name` | 根据 `Is_index` 来变化：`Is_index` 为 `0` 时是列名，为 `1` 时是索引名 |
+| `Column_name` | 取决于 `Is_index` 值：`Is_index` 为 `0` 时显示列名，为 `1` 时显示索引名 |
 | `Is_index` | 是否是索引列 |
 | `Update_time` | 更新时间 |
 | `Distinct_count` | 不同值数量 |

sql-statements/sql-statement-show-stats-topn.md

@@ -14,7 +14,7 @@ summary: TiDB 数据库中 SHOW STATS_TOPN 的使用概况。
 | `Db_name` | 数据库名 |
 | `Table_name` | 表名 |
 | `Partition_name` | 分区名 |
-| `Column_name` | 根据 `Is_index` 来变化：`Is_index` 为 `0` 时是列名，为 `1` 时是索引名 |
+| `Column_name` | 取决于 `Is_index` 值：`Is_index` 为 `0` 时显示列名，为 `1` 时显示索引名 |
 | `Is_index` | 是否是索引列 |
 | `Value` | 该列的值 |
 | `Count` | 值出现的次数 |

statistics.md

@@ -6,7 +6,7 @@ aliases: ['/docs-cn/dev/statistics/','/docs-cn/dev/reference/performance/statist
 
 # 常规统计信息
 
-TiDB 使用统计信息作为优化器的输入，用来估算 SQL 语句中每个执行计划步骤处理的行数。优化器会估算每个可用执行计划的成本，包括[索引的选择](/choose-index.md)和表连接的顺序，并为每个可用执行计划生成成本。然后，优化器会选择总体成本最低的执行计划。
+TiDB 使用统计信息作为优化器的输入，用于估算 SQL 语句的执行计划中每个步骤处理的行数。优化器会估算每个可用执行计划的成本，包括[索引的选择](/choose-index.md)和表连接的顺序，并为每个可用执行计划生成成本。然后，优化器会选择总体成本最低的执行计划。
 
 ## 收集统计信息
 
@@ -66,15 +66,15 @@ TiDB 根据表的变更次数自动调度 [`ANALYZE`](/sql-statements/sql-statem
 
 ### 直方图
 
-直方图统计信息被优化器用于估算区间或范围谓词的选择，并可能用于确定列中不同值的数量，以估算 Version 2 统计信息中的等值或 `IN` 谓词（参见[统计信息版本](#统计信息版本)）。
+直方图统计信息被优化器用于估算区间或范围谓词的选择，并可能用于确定列中不同值的数量，以估算 Version 2 统计信息（参见[统计信息版本](#统计信息版本)）中的等值查询或 `IN` 查询的谓词。
 
 直方图是对数据分布的近似表示。它将整个数值范围划分为一系列桶，并使用简单的数据来描述每个桶，例如落入该桶的数值数量。在 TiDB 中，会为每个表的具体列创建等深直方图，可用于估算区间查询。
 
 等深直方图，就是让落入每个桶里的数值数量尽量相等。例如，对于给定的集合 {1.6, 1.9, 1.9, 2.0, 2.4, 2.6, 2.7, 2.7, 2.8, 2.9, 3.4, 3.5} 生成 4 个桶，那么最终的等深直方图就会如下图所示，包含四个桶 [1.6, 1.9]，[2.0, 2.6]，[2.7, 2.8]，[2.9, 3.5]，其桶深均为 3。
 
 ![等深直方图示例](/media/statistics-1.png)
 
-关于控制直方图的桶数量上限的参数 `WITH NUM BUCKETS`，参见[手动收集](#手动收集)小节。桶数量越多，直方图的估算精度就越高，不过也会同时增加统计信息的内存使用。可以视具体情况来调整桶的数量上限。
+你可以通过 `WITH NUM BUCKETS` 参数控制直方图的桶数量上限，参见[手动收集](#手动收集)小节。桶数量越多，直方图的估算精度就越高，不过也会同时增加统计信息的内存使用。可以视具体情况来调整桶的数量上限。
 
 ### Count-Min Sketch