update MD by dispatch event pingcap/docs i18n-ja-release-8.5

Author: github-actions

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/ai/guides/vector-search-hybrid-search.md

@@ -160,7 +160,7 @@ df = (
 
 詳細については、 [RRF論文](https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/cormacksigir09-rrf.pdf)を参照してください。
 
-`method`メソッドで`"rrf"`パラメーター`.fusion()`有効にします。
+`.fusion()`メソッドで`method`パラメーターを`"rrf"`に指定することで、相互ランク融合を有効にします。
 
 ```python
 results = (
@@ -185,7 +185,7 @@ results = (
 final_score = vs_weight * vector_score + fts_weight * fulltext_score
 ```
 
-`method`メソッドで`"weighted"`パラメーター`.fusion()`有効にします。
+`.fusion()`メソッドで`method`パラメーターを`"weighted"`に指定することで、加重スコア融合を有効にします。
 
 例えば、ベクトル検索の重みを大きくするには、 `vs_weight`パラメータを 0.7 に、 `fts_weight`パラメータを 0.3 に設定します。
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/ai/quickstart-via-python.md

@@ -6,7 +6,7 @@ aliases: ['/ja/tidb/stable/vector-search-get-started-using-python/','/ja/tidb/de
 
 # Python を使って TiDB + AI を始めよう {#get-started-with-tidb-ai-via-python}
 
-このドキュメントでは、Python SDK を使用して TiDB で[ベクトル検索](/ai/concepts/vector-search-overview.md)開始する方法を説明します。手順に従って、TiDB で動作する最初の AI アプリケーションを構築します。
+このドキュメントでは、Python SDK を使用して TiDB で[ベクトル検索](/ai/concepts/vector-search-overview.md)を開始する方法を説明します。手順に従って、TiDB で動作する最初の AI アプリケーションを構築します。
 
 このドキュメントに従うことで、以下のことを学ぶことができます。
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/auto-increment.md

@@ -33,7 +33,7 @@ summary: TiDB の AUTO_INCREMENT` 列属性について学習します。
 
 > **Note:**
 >
-> すべての TiDB サーバーで`AUTO_INCREMENT`数値を単調にしたい場合、TiDB バージョンが v6.5.0 以降であれば、 [MySQL互換モード](#mysql-compatibility-mode)有効にすることをお勧めします。
+> すべての TiDB サーバーで`AUTO_INCREMENT`数値を単調にしたい場合、TiDB バージョンが v6.5.0 以降であれば、 [MySQL互換モード](#mysql-compatibility-mode)を有効にすることをお勧めします。
 
 以下は`AUTO_INCREMENT`の基本的な例です。
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/auto-random.md

@@ -182,7 +182,7 @@ ALTER TABLE t AUTO_RANDOM_BASE=0;
 
 > **Note:**
 >
-> `FORCE`キーワードを使用して`AUTO_RANDOM_BASE`から`0`設定することはできません。これを試みるとエラーが発生します。
+> `FORCE`キーワードを使用して`AUTO_RANDOM_BASE`を`0`に設定することはできません。これを試みるとエラーが発生します。
 
 ### オプション2: 特定の基本値を手動で設定する {#option-2-manually-set-a-specific-base-value}
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/benchmark/benchmark-tidb-using-sysbench.md

@@ -95,7 +95,7 @@ db-driver=mysql
 
 > **Note:**
 >
-> 楽観的トランザクションモデルを有効にすると（TiDBはデフォルトで悲観的トランザクションモードを使用します）、同時実行の競合が検出されるとTiDBはトランザクションをロールバックします。1～ `tidb_disable_txn_auto_retry` `off`設定すると、トランザクションの競合が発生した後に自動再試行メカニズムが有効になり、トランザクション競合エラーによってSysbenchが終了するのを防ぐことができます。
+> 楽観的トランザクションモデルを有効にすると（TiDBはデフォルトで悲観的トランザクションモードを使用します）、同時実行の競合が検出されるとTiDBはトランザクションをロールバックします。1～ `tidb_disable_txn_auto_retry`を`off`に設定すると、トランザクションの競合が発生した後に自動再試行メカニズムが有効になり、トランザクション競合エラーによってSysbenchが終了するのを防ぐことができます。
 
 データをインポートする前に、TiDBにいくつかの設定を行う必要があります。MySQLクライアントで以下のコマンドを実行してください。
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/best-practices/best-practices-on-public-cloud.md

@@ -113,7 +113,7 @@ Azure 上のRaft Engineに専用の 32 GB [Ultra Disk](https://learn.microsoft.c
 
 ### 例 3: TiKV マニフェストのRaft Engine用に Google Cloud に専用の pd-ssd ディスクを接続する {#example-3-attach-a-dedicated-pd-ssd-disk-on-google-cloud-for-raft-engine-on-tikv-manifest}
 
-次の TiKV 構成例は、 [TiDB Operator](https://docs.pingcap.com/tidb-in-kubernetes/stable)によってデプロイされた Google Cloud 上のクラスタに 512 GB の追加のディスク[pd-ssd](https://cloud.google.com/compute/docs/disks#disk-types/)を接続し、この特定のディスクにRaft Engineログを保存するように`raft-engine.dir`構成する方法を示しています。
+次の TiKV 構成例は、 [TiDB Operator](https://docs.pingcap.com/tidb-in-kubernetes/stable)によってデプロイされた Google Cloud 上のクラスタに 512 GB の追加のディスク[pd-ssd](https://cloud.google.com/compute/docs/disks#disk-types/)を接続し、この特定のディスクにRaft Engineログを保存するように`raft-engine.dir`を構成する方法を示しています。
 
 ```
 tikv:

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/best-practices/haproxy-best-practices.md

@@ -206,7 +206,7 @@ listen tidb-cluster                        # Database load balancing.
 
 > **Note:**
 >
-> PROXY プロトコルを使用する前に、TiDBサーバーの構成ファイルで[`proxy-protocol.networks`](/tidb-configuration-file.md#networks)構成する必要があります。
+> PROXY プロトコルを使用する前に、TiDBサーバーの構成ファイルで[`proxy-protocol.networks`](/tidb-configuration-file.md#networks)を構成する必要があります。
 
 ### HAProxyを起動する {#start-haproxy}
 

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/best-practices/massive-regions-best-practices.md

@@ -88,9 +88,9 @@ TiKVでは、デフォルトで`raftstore.store-pool-size`から`2`に設定さ
 >
 > TiDB v3.0 以降では`Region Merge`がデフォルトで有効になっています。
 
-`Region Merge`有効にすることで、Regionの数を減らすこともできます。`Region Split`は異なり、 `Region Merge`スケジュール設定によって隣接する小さなRegionを結合するプロセスです。データを削除した後、または`Drop Table`もしくは`Truncate Table`ステートメントを実行した後、小さなRegion、あるいは空のRegionを結合することで、リソース消費を削減できます。
+`Region Merge`を有効にすることで、Regionの数を減らすこともできます。`Region Split`は異なり、 `Region Merge`スケジュール設定によって隣接する小さなRegionを結合するプロセスです。データを削除した後、または`Drop Table`もしくは`Truncate Table`ステートメントを実行した後、小さなRegion、あるいは空のRegionを結合することで、リソース消費を削減できます。
 
-次のパラメータを設定して`Region Merge`有効にします。
+次のパラメータを設定して`Region Merge`を有効にします。
 
 ```
 config set max-merge-region-size 54

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/best-practices/pd-scheduling-best-practices.md

@@ -299,4 +299,4 @@ v8.5.5以降、TiKVは低速ネットワークノードを検出するメカニ
 
 > **Note:**
 >
-> **Leaderの排除は**、PDがTiKVの低速ノードにスケジューリング要求を送信し、TiKVが受信したスケジューリング要求を順次実行することで実現されます。**低速I/O**などの要因により、低速ノードでは要求が蓄積され、一部のリーダーは遅延した要求が処理されるまで**Leaderの排除**要求を処理できない場合があります。その結果**、Leaderの排除**にかかる時間が全体的に長くなります。したがって、 `evict-slow-store-scheduler`有効にする場合は、この状況を緩和するために[`store-io-pool-size`](/tikv-configuration-file.md#store-io-pool-size-new-in-v530)も有効にすることをお勧めします。
+> **Leaderの排除は**、PDがTiKVの低速ノードにスケジューリング要求を送信し、TiKVが受信したスケジューリング要求を順次実行することで実現されます。**低速I/O**などの要因により、低速ノードでは要求が蓄積され、一部のリーダーは遅延した要求が処理されるまで**Leaderの排除**要求を処理できない場合があります。その結果**、Leaderの排除**にかかる時間が全体的に長くなります。したがって、 `evict-slow-store-scheduler`を有効にする場合は、この状況を緩和するために[`store-io-pool-size`](/tikv-configuration-file.md#store-io-pool-size-new-in-v530)も有効にすることをお勧めします。

markdown-pages/ja/tidb/release-8.5/best-practices/tidb-partitioned-tables-best-practices.md

@@ -261,7 +261,7 @@ TTL パフォーマンスに関する調査結果は次のとおりです。
 - この操作はメタデータ レベルで実行されるため、最小限のリソースしか使用されません。
 - `DROP PARTITION` 、特に大規模な履歴データセットの場合、TTL よりも高速で予測可能です。
 
-#### TiDBでTTLと`DROP PARTITION`使用する {#use-ttl-and-drop-partition-in-tidb}
+#### TiDBでTTLと`DROP PARTITION`を使用する {#use-ttl-and-drop-partition-in-tidb}
 
 以下の例では匿名化されたテーブル構造を使用しています。TTLの詳細については、 [TTL（Time to Live）を使用して定期的にデータを削除する](/time-to-live.md)を参照してください。