[Improve][SQL-Transform] update doc

docs/en/transform-v2/sql.md

@@ -112,7 +112,7 @@ select
 c_row.c_inner_row.c_map_2.some_key.inner_map_key
 ```
 
-The map must be the latest struct, can query the nesting map.
+The map must be the latest struct, can't query the nesting map.
 
 ## Job Config Example
 

docs/zh/transform-v2/sql.md

@@ -24,6 +24,9 @@ SQL 转换使用内存中的 SQL 引擎，我们可以通过 SQL 函数和 SQL 
 
 查询 SQL，它是一个简单的 SQL，支持基本的函数和条件过滤操作。但是，复杂的 SQL 尚不支持，包括：多源表/行连接和聚合操作等。
 
+查询表达式可以是`select [table_name.]column_a`，这时会去查询列为`column_a`的列，`table_name`为可选项
+也可以是`select c_row.c_inner_row.column_b`，这时会去查询列`c_row`下的`c_inner_row`的`column_b`。**嵌套结构查询中，不能存在`table_name`**
+
 ## 示例
 
 源端数据读取的表格如下：
@@ -56,6 +59,61 @@ transform {
 | 3  | Kin Dom_  | 25  |
 | 4  | Joy Dom_  | 23  |
 
+### 嵌套结构查询
+
+例如你的上游数据结构是这样：
+
+```hacon
+source {
+  FakeSource {
+    result_table_name = "fake"
+    row.num = 100
+    string.template = ["innerQuery"]
+    schema = {
+      fields {
+        name = "string"
+        c_date = "date"
+        c_row = {
+          c_inner_row = {
+            c_inner_int = "int"
+            c_inner_string = "string"
+            c_inner_timestamp = "timestamp"
+            c_map_1 = "map<string, string>"
+            c_map_2 = "map<string, map<string,string>>"
+          }
+          c_string = "string"
+        }
+      }
+    }
+  }
+}
+```
+
+那么下列所有的查询表达式都是有效的
+
+```sql
+select 
+name,
+c_date,
+c_row,
+c_row.c_inner_row,
+c_row.c_string,
+c_row.c_inner_row.c_inner_int,
+c_row.c_inner_row.c_inner_string,
+c_row.c_inner_row.c_inner_timestamp,
+c_row.c_inner_row.c_map_1,
+c_row.c_inner_row.c_map_1.some_key
+```
+
+但是这个查询语句是无效的
+
+```sql
+select 
+c_row.c_inner_row.c_map_2.some_key.inner_map_key
+```
+
+当查询map结构时，map结构应该为最后一个数据结构，不能查询嵌套map
+
 ## 作业配置示例
 
 ```