Fix and update wording in overview (pingcap#3810)

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shawn0915 · Jun 29, 2020 · 3426315 · 3426315
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diff --git a/migration-overview.md b/migration-overview.md
@@ -2,7 +2,7 @@
 title: 数据迁移概述
 summary: 本文档介绍支持哪些路径将数据迁移到 TiDB。
 category: reference
-aliases: ['/docs-cn/dev/data-migration-route']
+aliases: ['/docs-cn/dev/data-migration-route','/zh/tidb/dev/data-migration-route']
 ---
 
 # 数据迁移概述

diff --git a/overview.md b/overview.md
@@ -42,8 +42,8 @@ TiDB 是 PingCAP 公司自主设计、研发的开源分布式关系型数据库
 
 - Real-time HTAP 场景
 
-    随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实际性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大的节省企业的成本。
+    随着 5G、物联网、人工智能的高速发展，企业所生产的数据会越来越多，其规模可能达到数百 TB 甚至 PB 级别，传统的解决方案是通过 OLTP 型数据库处理在线联机交易业务，通过 ETL 工具将数据同步到 OLAP 型数据库进行数据分析，这种处理方案存在存储成本高、实时性差等多方面的问题。TiDB 在 4.0 版本中引入列存储引擎 TiFlash 结合行存储引擎 TiKV 构建真正的 HTAP 数据库，在增加少量存储成本的情况下，可以同一个系统中做联机交易处理、实时数据分析，极大的节省企业的成本。
 
 - 数据汇聚、二次加工处理的场景
 
-    当前绝大部分企业的业务数据都分散在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业的决策层需要了解整个公司的业务状况方便即时的做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统并进行二次加工处理生成 T + 0/1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系统太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。
+    当前绝大部分企业的业务数据都分散在不同的系统中，没有一个统一的汇总，随着业务的发展，企业的决策层需要了解整个公司的业务状况方便即时的做出决策，故需要将分散在各个系统的数据汇聚在同一个系统并进行二次加工处理生成 T+0 或 T+1 的报表。传统常见的解决方案是采用 ETL + Hadoop 来完成，但 Hadoop 体系统太复杂，运维、存储成本太高无法满足用户的需求。与 Hadoop 相比，TiDB 就简单得多，业务通过 ETL 工具或者 TiDB 的同步工具将数据同步到 TiDB，在 TiDB 中可通过 SQL 直接生成报表。