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Update 01-arch.md

docs/zh/26-tdinternal/01-arch.md

@@ -191,7 +191,7 @@ TDengine 存储的数据包括采集的时序数据以及库、表相关的元
 
 在进行海量数据管理时，为了实现水平扩展，通常需要采用数据分片（sharding）和数据分区（partitioning）策略。TDengine 通过 vnode 来实现数据分片，并通过按时间段划分数据文件来实现时序数据的分区。
 
-vnode 不仅负责处理时序数据的写入、查询和计算任务，还承担着负载均衡、数据恢复以及支持异构环境的重要角色。为了实现这些目标，TDengine 将一个 dnode 根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理过程对应用程序是完全透明的，由TDengine 自动完成。。
+vnode 不仅负责处理时序数据的写入、查询和计算任务，还承担着负载均衡、数据恢复以及支持异构环境的重要角色。为了实现这些目标，TDengine 将一个 dnode 根据其计算和存储资源切分为多个 vnode。这些 vnode 的管理过程对应用程序是完全透明的，由TDengine 自动完成。
 
 对于单个数据采集点，无论其数据量有多大，一个 vnode 都拥有足够的计算资源和存储资源来应对（例如，如果每秒生成一条 16B 的记录，一年产生的原始数据量也不到 0.5GB）。因此，TDengine 将一张表（即一个数据采集点）的所有数据都存储在一个vnode 中，避免将同一数据采集点的数据分散到两个或多个 dnode 上。同时，一个 vnode 可以存储多个数据采集点（表）的数据，最大可容纳的表数目上限为 100 万。设计上，一个 vnode 中的所有表都属于同一个数据库。
 
@@ -371,4 +371,4 @@ alter dnode 1 "/mnt/disk2/taos 1";
 3. 多级存储目前不支持删除已经挂载的硬盘的功能。
 4. 0 级存储至少存在一个 disable_create_new_file 为 0 的挂载点，1 级 和 2 级存储没有该限制。
 
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