DokumentationExperience PlatformAnvändarhandbok om Query Service

Adobe-definierade SQL-funktioner i frågetjänsten

Last update: Tue Jul 16 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Skapat för:

  • Användare
  • Utvecklare

Funktioner som definieras av Adobe, och som kallas för ADF, är färdiga funktioner i Adobe Experience Platform Query Service som hjälper till att utföra vanliga affärsrelaterade uppgifter på Experience Event-data. Dessa innehåller funktioner för Sessioner och Attribution som de som finns i Adobe Analytics.

Det här dokumentet innehåller information om funktioner som definieras av Adobe i Query Service.

NOTE
Experience Cloud ID (ECID) kallas även MCID och används även i namnutrymmen.

Fönsterfunktioner window-functions

Huvuddelen av affärslogiken kräver att man samlar kontaktytorna för en kund och beställer dem med tiden. Det här stödet tillhandahålls av Spark SQL i form av fönsterfunktioner. Fönsterfunktioner är en del av standard-SQL och stöds av många andra SQL-motorer.

En fönsterfunktion uppdaterar en aggregering och returnerar ett enda objekt för varje rad i den ordnade delmängden. Den mest grundläggande aggregeringsfunktionen är SUM(). SUM() tar dina rader och ger dig en summa. Om du i stället använder SUM() för ett fönster och förvandlar det till en fönsterfunktion, får du en kumulativ summa för varje rad.

Huvuddelen av Spark SQL-hjälpen är fönsterfunktioner som uppdaterar varje rad i fönstret, med radstatus tillagd.

Frågesyntax

OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
Exempel
{PARTITION}
En undergrupp med rader som baseras på en kolumn eller ett tillgängligt fält.
PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
{ORDER}
En kolumn eller ett tillgängligt fält som används för att ordna delmängden eller raderna.
ORDER BY timestamp
{FRAME}
En undergrupp av raderna i en partition.
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

Yrkesställning

När du arbetar med Experience Event-data från en webbplats, ett mobilprogram, ett interaktivt röstsvarssystem eller någon annan kundinteraktionskanal, är det bra om händelser kan grupperas runt en relaterad aktivitetsperiod. Vanligtvis har du en specifik avsikt att driva din aktivitet, som att söka efter en produkt, betala en räkning, kontrollera kontosaldot, fylla i ett program och så vidare.

Denna gruppering, eller sammanställning av data, hjälper till att associera händelserna för att hitta mer kontext om kundupplevelsen.

Mer information om sessioner i Adobe Analytics finns i dokumentationen om kontextmedvetna sessioner.

Frågesyntax

SESS_TIMEOUT({TIMESTAMP}, {EXPIRATION_IN_SECONDS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{TIMESTAMP}
Tidsstämpelfältet i datauppsättningen.
{EXPIRATION_IN_SECONDS}
Antalet sekunder som behövs mellan händelser för att kvalificera slutet av den aktuella sessionen och början av en ny session.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp,
  SESS_TIMEOUT(timestamp, 60 * 30)
    OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
        ORDER BY timestamp
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS session
FROM experience_events
ORDER BY id, timestamp ASC
LIMIT 10

Resultat

                id                |       timestamp       |      session
----------------------------------+-----------------------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | (40,1,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | (55,1,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | (1361821,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | (54,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | (49,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | (33,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | (31,2,false,5)
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen session. Kolumnen session består av följande komponenter:

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
Parametrar
Beskrivning
{TIMESTAMP_DIFF}
Skillnaden i tid, i sekunder, mellan den aktuella posten och den föregående posten.
{NUM}
Ett unikt sessionsnummer, med början vid 1, för nyckeln som definieras i PARTITION BY för fönsterfunktionen.
{IS_NEW}
Ett booleskt värde som används för att identifiera om en post är den första i en session.
{DEPTH}
Djupet på den aktuella posten i sessionen.

SESS_START_IF

Den här frågan returnerar statusen för sessionen för den aktuella raden, baserat på den aktuella tidsstämpeln och det angivna uttrycket, och startar en ny session med den aktuella raden.

Frågesyntax

SESS_START_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{TIMESTAMP}
Tidsstämpelfältet i datauppsättningen.
{TEST_EXPRESSION}
Ett uttryck som du vill kontrollera datafälten mot. Exempel: application.launches > 0.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT
    endUserIds._experience.mcid.id AS id,
    timestamp,
    IF(application.launches.value > 0, true, false) AS isLaunch,
    SESS_START_IF(timestamp, application.launches.value > 0)
        OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
            ORDER BY timestamp
            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
        AS session
    FROM experience_events
    ORDER BY id, timestamp ASC
    LIMIT 10

Resultat

                id                |       timestamp       | isLaunch |      session
----------------------------------+-----------------------+----------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | true     | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | false    | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | false    | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | true     | (40,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | false    | (55,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | false    | (1361821,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | false    | (54,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | false    | (49,2,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | false    | (33,2,false,6)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | false    | (31,2,false,7)
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen session. Kolumnen session består av följande komponenter:

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
Parametrar
Beskrivning
{TIMESTAMP_DIFF}
Skillnaden i tid, i sekunder, mellan den aktuella posten och den föregående posten.
{NUM}
Ett unikt sessionsnummer, med början vid 1, för nyckeln som definieras i PARTITION BY för fönsterfunktionen.
{IS_NEW}
Ett booleskt värde som används för att identifiera om en post är den första i en session.
{DEPTH}
Djupet på den aktuella posten i sessionen.

SESS_END_IF

Den här frågan returnerar statusen för sessionen för den aktuella raden, baserat på den aktuella tidsstämpeln och det angivna uttrycket, avslutar den aktuella sessionen och startar en ny session på nästa rad.

Frågesyntax

SESS_END_IF({TIMESTAMP}, {TEST_EXPRESSION}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{TIMESTAMP}
Tidsstämpelfältet i datauppsättningen.
{TEST_EXPRESSION}
Ett uttryck som du vill kontrollera datafälten mot. Exempel: application.launches > 0.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT
    endUserIds._experience.mcid.id AS id,
    timestamp,
    IF(application.applicationCloses.value > 0 OR application.crashes.value > 0, true, false) AS isExit,
    SESS_END_IF(timestamp, application.applicationCloses.value > 0 OR application.crashes.value > 0)
        OVER (PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
            ORDER BY timestamp
            ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
        AS session
    FROM experience_events
    ORDER BY id, timestamp ASC
    LIMIT 10

Resultat

                id                |       timestamp       | isExit   |      session
----------------------------------+-----------------------+----------+--------------------
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:55:53.0 | false    | (0,1,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:56:51.0 | false    | (58,1,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:57:47.0 | true     | (56,1,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:58:27.0 | false    | (40,2,true,1)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-01-18 06:59:22.0 | false    | (55,2,false,2)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:16:23.0 | false    | (1361821,2,false,3)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:17:17.0 | false    | (54,2,false,4)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:06.0 | false    | (49,2,false,5)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:18:39.0 | false    | (33,2,false,6)
 100080F22A45CB40-3A2B7A8E11096B6 | 2018-02-03 01:19:10.0 | false    | (31,2,false,7)
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen session. Kolumnen session består av följande komponenter:

({TIMESTAMP_DIFF}, {NUM}, {IS_NEW}, {DEPTH})
Parametrar
Beskrivning
{TIMESTAMP_DIFF}
Skillnaden i tid, i sekunder, mellan den aktuella posten och den föregående posten.
{NUM}
Ett unikt sessionsnummer, med början vid 1, för nyckeln som definieras i PARTITION BY för fönsterfunktionen.
{IS_NEW}
Ett booleskt värde som används för att identifiera om en post är den första i en session.
{DEPTH}
Djupet på den aktuella posten i sessionen.

Pathing

Målningen kan användas för att förstå kundens engagemang, bekräfta att de tänkta stegen i en upplevelse fungerar som avsett och identifiera potentiella problempunkter som påverkar kunden.

Följande ADF:er har stöd för att skapa sökningsvyer från sina tidigare och nästa relationer. Du kan skapa föregående sidor och nästa sidor, eller stega igenom flera händelser för att skapa en plats.

Föregående sida

Avgör det föregående värdet för ett visst fält med ett definierat antal steg bort i fönstret. Observera i exemplet att funktionen WINDOW är konfigurerad med en bildruta på ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW som ställer in ADF så att den tittar på den aktuella raden och alla efterföljande rader.

Frågesyntax

PREVIOUS({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{KEY}
Kolumnen eller fältet från händelsen.
{SHIFT}
(Valfritt) Antalet händelser utanför den aktuella händelsen. Som standard är värdet 1.
{IGNORE_NULLS}
(Valfritt) Ett booleskt värde som anger om {KEY}-värden ska ignoreras. Som standard är värdet false.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT endUserIds._experience.mcid.id, timestamp, web.webPageDetails.name
    PREVIOUS(web.webPageDetails.name, 3)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
      AS previous_page
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.mcid.id, timestamp ASC

Resultat

                id                 |       timestamp       |                 name                |                    previous_page
-----------------------------------+-----------------------+-------------------------------------+-----------------------------------------------------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:15:28.0 |                                     |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:05.0 | Home                                |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:45.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 19:22:34.0 |                                     | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:12.0 | Home                                |
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:57.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:03:36.0 | Search Results                      | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:04:30.0 | Product Details: Pemmican Power Bar | (Search Results)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:05:27.0 | Shopping Cart: Cart Details         | (Product Details: Pemmican Power Bar)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:06:07.0 | Shopping Cart: Shipping Information | (Shopping Cart: Cart Details)
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen previous_page. Värdet i kolumnen previous_page baseras på {KEY} som används i ADF.

Nästa sida

Bestämmer nästa värde för ett visst fält med ett definierat antal steg bort i fönstret. Observera i exemplet att funktionen WINDOW är konfigurerad med en bildruta på ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING som ställer in ADF så att den tittar på den aktuella raden och alla efterföljande rader.

Frågesyntax

NEXT({KEY}, {SHIFT}, {IGNORE_NULLS}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{KEY}
Kolumnen eller fältet från händelsen.
{SHIFT}
(Valfritt) Antalet händelser utanför den aktuella händelsen. Som standard är värdet 1.
{IGNORE_NULLS}
(Valfritt) Ett booleskt värde som anger om {KEY}-värden ska ignoreras. Som standard är värdet false.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT endUserIds._experience.aaid.id, timestamp, web.webPageDetails.name,
    NEXT(web.webPageDetails.name, 1, true)
      OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.aaid.id
           ORDER BY timestamp
           ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
      AS next_page
FROM experience_events
ORDER BY endUserIds._experience.aaid.id, timestamp ASC
LIMIT 10

Resultat

                id                 |       timestamp       |                name                 |             previous_page
-----------------------------------+-----------------------+-------------------------------------+---------------------------------------
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:15:28.0 |                                     | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:05.0 | Home                                | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 17:53:45.0 | Kids                                | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 19:22:34.0 |                                     | (Home)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:12.0 | Home                                | (Kids)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:01:57.0 | Kids                                | (Search Results)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:03:36.0 | Search Results                      | (Product Details: Pemmican Power Bar)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:04:30.0 | Product Details: Pemmican Power Bar | (Shopping Cart: Cart Details)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:05:27.0 | Shopping Cart: Cart Details         | (Shopping Cart: Shipping Information)
 457C3510571E5930-69AA721C4CBF9339 | 2017-11-08 20:06:07.0 | Shopping Cart: Shipping Information | (Shopping Cart: Billing Information)
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen previous_page. Värdet i kolumnen previous_page baseras på {KEY} som används i ADF.

Tid mellan

Med tidsintervallet kan ni utforska latent kundbeteende inom en viss tidsperiod före eller efter det att en händelse inträffar.

Tid mellan föregående matchning

Den här frågan returnerar ett tal som representerar tidsenheten sedan den föregående matchande händelsen sågs. Om ingen matchande händelse hittades returneras null.

Frågesyntax

TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(
    {TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT})
    OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{TIMESTAMP}
Ett tidsstämpelfält hittades i datauppsättningen ifyllt för alla händelser.
{EVENT_DEFINITION}
Uttrycket som kvalificerar föregående händelse.
{TIME_UNIT}
Utdataenheten. Möjligt värde är dagar, timmar, minuter och sekunder. Som standard är värdet sekunder.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT
  page_name,
  SUM (time_between_previous_match) / COUNT(page_name) as average_minutes_since_registration
FROM
(
SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp, web.webPageDetails.name as page_name,
  TIME_BETWEEN_PREVIOUS_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Account Registration|Confirmation', 'minutes')
    OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
       ORDER BY timestamp
       ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)
    AS time_between_previous_match
FROM experience_events
)
WHERE time_between_previous_match IS NOT NULL
GROUP BY page_name
ORDER BY average_minutes_since_registration
LIMIT 10

Resultat

             page_name             | average_minutes_since_registration
-----------------------------------+------------------------------------
                                   |
 Account Registration|Confirmation |                                0.0
 Seasonal                          |                   5.47029702970297
 Equipment                         |                  6.532110091743119
 Women                             |                  7.287081339712919
 Men                               |                  7.640918580375783
 Product List                      |                  9.387459807073954
 Unlimited Blog|February           |                  9.954545454545455
 Product Details|Buffalo           |                 13.304347826086957
 Unlimited Blog|June               |                  770.4285714285714
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen average_minutes_since_registration. Värdet i kolumnen average_minutes_since_registration är skillnaden i tid mellan aktuella och tidigare händelser. Tidsenheten definierades tidigare i {TIME_UNIT}.

Tid mellan nästa matchning

Den här frågan returnerar ett negativt tal som representerar tidsenheten bakom nästa matchande händelse. Om ingen matchande händelse hittas returneras null.

Frågesyntax

TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH({TIMESTAMP}, {EVENT_DEFINITION}, {TIME_UNIT}) OVER ({PARTITION} {ORDER} {FRAME})
Parameter
Beskrivning
{TIMESTAMP}
Ett tidsstämpelfält hittades i datauppsättningen ifyllt för alla händelser.
{EVENT_DEFINITION}
Uttrycket som kvalificerar nästa händelse.
{TIME_UNIT}
(Valfritt) Utdataenheten. Möjligt värde är dagar, timmar, minuter och sekunder. Som standard är värdet sekunder.

En förklaring av parametrarna i funktionen OVER() finns i avsnittet fönsterfunktioner.

Exempelfråga

SELECT
  page_name,
  SUM (time_between_next_match) / COUNT(page_name) as average_minutes_until_order_confirmation
FROM
(
SELECT
  endUserIds._experience.mcid.id as id,
  timestamp, web.webPageDetails.name as page_name,
  TIME_BETWEEN_NEXT_MATCH(timestamp, web.webPageDetails.name='Shopping Cart|Order Confirmation', 'minutes')
    OVER(PARTITION BY endUserIds._experience.mcid.id
       ORDER BY timestamp
       ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING)
    AS time_between_next_match
FROM experience_events
)
WHERE time_between_next_match IS NOT NULL
GROUP BY page_name
ORDER BY average_minutes_until_order_confirmation DESC
LIMIT 10

Resultat

             page_name             | average_minutes_until_order_confirmation
-----------------------------------+------------------------------------------
 Shopping Cart|Order Confirmation  |                                      0.0
 Men                               |                       -9.465295629820051
 Equipment                         |                       -9.682098765432098
 Product List                      |                       -9.690661478599221
 Women                             |                       -9.759459459459459
 Seasonal                          |                                  -10.295
 Shopping Cart|Order Review        |                      -366.33567364956144
 Unlimited Blog|February           |                       -615.0327868852459
 Shopping Cart|Billing Information |                       -775.6200495367711
 Product Details|Buffalo           |                      -1274.9571428571428
(10 rows)

För den angivna exempelfrågan anges resultaten i kolumnen average_minutes_until_order_confirmation. Värdet i kolumnen average_minutes_until_order_confirmation är skillnaden i tid mellan den aktuella och nästa händelse. Tidsenheten definierades tidigare i {TIME_UNIT}.

Nästa steg

Med funktionerna som beskrivs här kan du skriva frågor för att få tillgång till dina egna Experience Event-datauppsättningar med Query Service. Mer information om redigeringsfrågor i Query Service finns i dokumentationen om att skapa frågor.

Ytterligare resurser

I följande video visas hur du kör frågor i Adobe Experience Platform-gränssnittet och i en PSQL-klient. Dessutom används i videon exempel som omfattar enskilda egenskaper i ett XDM-objekt, som använder Adobe-definierade funktioner och som använder CREATE TABLE AS SELECT (CTAS).

https://video.tv.adobe.com/v/29796?quality=12&learn=on

recommendation-more-help
ccf2b369-4031-483f-af63-a93b5ae5e3fb