<!--

    Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
    or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
    distributed with this work for additional information
    regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
    to you under the Apache License, Version 2.0 (the
    "License"); you may not use this file except in compliance
    with the License.  You may obtain a copy of the License at
    
        http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
    
    Unless required by applicable law or agreed to in writing,
    software distributed under the License is distributed on an
    "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
    KIND, either express or implied.  See the License for the
    specific language governing permissions and limitations
    under the License.

-->

## 数据质量

### Completeness

#### 函数简介

本函数用于计算时间序列的完整性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的完整性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的完整性。

**函数名：** COMPLETENESS

**输入序列：** 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE。

**参数：**

+ `window`：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是'ms'（毫秒）、's'（秒）、'm'（分钟）、'h'（小时）和'd'（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。
+ `downtime`：完整性计算是否考虑停机异常。它的取值为 'true' 或 'false'，默认值为 'true'. 在考虑停机异常时，长时间的数据缺失将被视作停机，不对完整性产生影响。

**输出序列：** 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].

**提示：** 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行完整性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。


#### 使用示例

###### 参数缺省

在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算完整性。

输入序列：

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select completeness(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
```

输出序列：

```
+-----------------------------+-----------------------------+
|                         Time|completeness(root.test.d1.s1)|
+-----------------------------+-----------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|                        0.875|
+-----------------------------+-----------------------------+
```

###### 指定窗口大小

在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算完整性。

输入序列:

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|          130.0|
|2020-01-01T00:00:34.000+08:00|          132.0|
|2020-01-01T00:00:36.000+08:00|          134.0|
|2020-01-01T00:00:38.000+08:00|          136.0|
|2020-01-01T00:00:40.000+08:00|          138.0|
|2020-01-01T00:00:42.000+08:00|          140.0|
|2020-01-01T00:00:44.000+08:00|          142.0|
|2020-01-01T00:00:46.000+08:00|          144.0|
|2020-01-01T00:00:48.000+08:00|          146.0|
|2020-01-01T00:00:50.000+08:00|          148.0|
|2020-01-01T00:00:52.000+08:00|          150.0|
|2020-01-01T00:00:54.000+08:00|          152.0|
|2020-01-01T00:00:56.000+08:00|          154.0|
|2020-01-01T00:00:58.000+08:00|          156.0|
|2020-01-01T00:01:00.000+08:00|          158.0|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的 SQL 语句：

```sql
select completeness(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
```

输出序列：

```
+-----------------------------+--------------------------------------------+
|                         Time|completeness(root.test.d1.s1, "window"="15")|
+-----------------------------+--------------------------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|                                       0.875|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|                                         1.0|
+-----------------------------+--------------------------------------------+
```

### Consistency

#### 函数简介

本函数用于计算时间序列的一致性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的一致性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的时效性。

**函数名：** CONSISTENCY

**输入序列：** 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE

**参数：**

+ `window`：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 'ms'（毫秒）、's'（秒）、'm'（分钟）、'h'（小时）和'd'（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。

**输出序列：** 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].

**提示：** 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行一致性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。


#### 使用示例

###### 参数缺省

在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算一致性。

输入序列：

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select consistency(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
```

输出序列：

```
+-----------------------------+----------------------------+
|                         Time|consistency(root.test.d1.s1)|
+-----------------------------+----------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          0.9333333333333333|
+-----------------------------+----------------------------+
```

###### 指定窗口大小

在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算一致性。

输入序列:

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|          130.0|
|2020-01-01T00:00:34.000+08:00|          132.0|
|2020-01-01T00:00:36.000+08:00|          134.0|
|2020-01-01T00:00:38.000+08:00|          136.0|
|2020-01-01T00:00:40.000+08:00|          138.0|
|2020-01-01T00:00:42.000+08:00|          140.0|
|2020-01-01T00:00:44.000+08:00|          142.0|
|2020-01-01T00:00:46.000+08:00|          144.0|
|2020-01-01T00:00:48.000+08:00|          146.0|
|2020-01-01T00:00:50.000+08:00|          148.0|
|2020-01-01T00:00:52.000+08:00|          150.0|
|2020-01-01T00:00:54.000+08:00|          152.0|
|2020-01-01T00:00:56.000+08:00|          154.0|
|2020-01-01T00:00:58.000+08:00|          156.0|
|2020-01-01T00:01:00.000+08:00|          158.0|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select consistency(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
```

输出序列：

```
+-----------------------------+-------------------------------------------+
|                         Time|consistency(root.test.d1.s1, "window"="15")|
+-----------------------------+-------------------------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|                         0.9333333333333333|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|                                        1.0|
+-----------------------------+-------------------------------------------+
```

### Timeliness

#### 函数简介

本函数用于计算时间序列的时效性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的时效性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的时效性。

**函数名：** TIMELINESS

**输入序列：** 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE

**参数：**

+ `window`：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 'ms'（毫秒）、's'（秒）、'm'（分钟）、'h'（小时）和'd'（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。

**输出序列：** 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].

**提示：** 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行时效性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。


#### 使用示例

###### 参数缺省

在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算时效性。

输入序列：

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select timeliness(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
```

输出序列：

```
+-----------------------------+---------------------------+
|                         Time|timeliness(root.test.d1.s1)|
+-----------------------------+---------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|         0.9333333333333333|
+-----------------------------+---------------------------+
```

###### 指定窗口大小

在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算时效性。

输入序列:

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|          130.0|
|2020-01-01T00:00:34.000+08:00|          132.0|
|2020-01-01T00:00:36.000+08:00|          134.0|
|2020-01-01T00:00:38.000+08:00|          136.0|
|2020-01-01T00:00:40.000+08:00|          138.0|
|2020-01-01T00:00:42.000+08:00|          140.0|
|2020-01-01T00:00:44.000+08:00|          142.0|
|2020-01-01T00:00:46.000+08:00|          144.0|
|2020-01-01T00:00:48.000+08:00|          146.0|
|2020-01-01T00:00:50.000+08:00|          148.0|
|2020-01-01T00:00:52.000+08:00|          150.0|
|2020-01-01T00:00:54.000+08:00|          152.0|
|2020-01-01T00:00:56.000+08:00|          154.0|
|2020-01-01T00:00:58.000+08:00|          156.0|
|2020-01-01T00:01:00.000+08:00|          158.0|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select timeliness(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
```

输出序列：

```
+-----------------------------+------------------------------------------+
|                         Time|timeliness(root.test.d1.s1, "window"="15")|
+-----------------------------+------------------------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|                        0.9333333333333333|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|                                       1.0|
+-----------------------------+------------------------------------------+
```

### Validity

#### 函数简介

本函数用于计算时间序列的有效性。将输入序列划分为若干个连续且不重叠的窗口，分别计算每一个窗口的有效性，并输出窗口第一个数据点的时间戳和窗口的有效性。


**函数名：** VALIDITY

**输入序列：** 仅支持单个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE

**参数：**

+ `window`：窗口大小，它是一个大于0的整数或者一个有单位的正数。前者代表每一个窗口包含的数据点数目，最后一个窗口的数据点数目可能会不足；后者代表窗口的时间跨度，目前支持五种单位，分别是 'ms'（毫秒）、's'（秒）、'm'（分钟）、'h'（小时）和'd'（天）。缺省情况下，全部输入数据都属于同一个窗口。

**输出序列：** 输出单个序列，类型为DOUBLE，其中每一个数据点的值的范围都是 [0,1].

**提示：** 只有当窗口内的数据点数目超过10时，才会进行有效性计算。否则，该窗口将被忽略，不做任何输出。


#### 使用示例

###### 参数缺省

在参数缺省的情况下，本函数将会把全部输入数据都作为同一个窗口计算有效性。

输入序列：

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select validity(s1) from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:00:30
```

输出序列：

```
+-----------------------------+-------------------------+
|                         Time|validity(root.test.d1.s1)|
+-----------------------------+-------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|       0.8833333333333333|
+-----------------------------+-------------------------+
```

###### 指定窗口大小

在指定窗口大小的情况下，本函数会把输入数据划分为若干个窗口计算有效性。

输入序列:

```
+-----------------------------+---------------+
|                         Time|root.test.d1.s1|
+-----------------------------+---------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|          100.0|
|2020-01-01T00:00:03.000+08:00|          101.0|
|2020-01-01T00:00:04.000+08:00|          102.0|
|2020-01-01T00:00:06.000+08:00|          104.0|
|2020-01-01T00:00:08.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:10.000+08:00|          108.0|
|2020-01-01T00:00:14.000+08:00|          112.0|
|2020-01-01T00:00:15.000+08:00|          113.0|
|2020-01-01T00:00:16.000+08:00|          114.0|
|2020-01-01T00:00:18.000+08:00|          116.0|
|2020-01-01T00:00:20.000+08:00|          118.0|
|2020-01-01T00:00:22.000+08:00|          120.0|
|2020-01-01T00:00:26.000+08:00|          124.0|
|2020-01-01T00:00:28.000+08:00|          126.0|
|2020-01-01T00:00:30.000+08:00|            NaN|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|          130.0|
|2020-01-01T00:00:34.000+08:00|          132.0|
|2020-01-01T00:00:36.000+08:00|          134.0|
|2020-01-01T00:00:38.000+08:00|          136.0|
|2020-01-01T00:00:40.000+08:00|          138.0|
|2020-01-01T00:00:42.000+08:00|          140.0|
|2020-01-01T00:00:44.000+08:00|          142.0|
|2020-01-01T00:00:46.000+08:00|          144.0|
|2020-01-01T00:00:48.000+08:00|          146.0|
|2020-01-01T00:00:50.000+08:00|          148.0|
|2020-01-01T00:00:52.000+08:00|          150.0|
|2020-01-01T00:00:54.000+08:00|          152.0|
|2020-01-01T00:00:56.000+08:00|          154.0|
|2020-01-01T00:00:58.000+08:00|          156.0|
|2020-01-01T00:01:00.000+08:00|          158.0|
+-----------------------------+---------------+
```

用于查询的SQL语句：

```sql
select validity(s1,"window"="15") from root.test.d1 where time <= 2020-01-01 00:01:00
```

输出序列：

```
+-----------------------------+----------------------------------------+
|                         Time|validity(root.test.d1.s1, "window"="15")|
+-----------------------------+----------------------------------------+
|2020-01-01T00:00:02.000+08:00|                      0.8833333333333333|
|2020-01-01T00:00:32.000+08:00|                                     1.0|
+-----------------------------+----------------------------------------+
```

### Accuracy

#### 函数简介

本函数基于主数据计算原始时间序列的准确性。

**函数名**：Accuracy

**输入序列：** 支持多个输入序列，类型为 INT32 / INT64 / FLOAT / DOUBLE。

**参数：**

- `omega`：算法窗口大小，非负整数（单位为毫秒）， 在缺省情况下，算法根据不同时间差下的两个元组距离自动估计该参数。
- `eta`：算法距离阈值，正数， 在缺省情况下，算法根据窗口中元组的距离分布自动估计该参数。
- `k`：主数据中的近邻数量，正整数， 在缺省情况下，算法根据主数据中的k个近邻的元组距离自动估计该参数。

**输出序列**：输出单个值，类型为DOUBLE，值的范围为[0,1]。

#### 使用示例

输入序列：

```
+-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
|                         Time|root.test.t1|root.test.t2|root.test.t3|root.test.m1|root.test.m2|root.test.m3|
+-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
|2021-07-01T12:00:01.000+08:00|        1704|     1154.55|       0.195|        1704|     1154.55|       0.195|
|2021-07-01T12:00:02.000+08:00|        1702|     1152.30|       0.193|        1702|     1152.30|       0.193|
|2021-07-01T12:00:03.000+08:00|        1702|     1148.65|       0.192|        1702|     1148.65|       0.192|
|2021-07-01T12:00:04.000+08:00|        1701|     1145.20|       0.194|        1701|     1145.20|       0.194|
|2021-07-01T12:00:07.000+08:00|        1703|     1150.55|       0.195|        1703|     1150.55|       0.195|
|2021-07-01T12:00:08.000+08:00|        1694|     1151.55|       0.193|        1704|     1151.55|       0.193|
|2021-07-01T12:01:09.000+08:00|        1705|     1153.55|       0.194|        1705|     1153.55|       0.194|
|2021-07-01T12:01:10.000+08:00|        1706|     1152.30|       0.190|        1706|     1152.30|       0.190|
+-----------------------------+------------+------------+------------+------------+------------+------------+
```

用于查询的 SQL 语句：

```sql
select Accuracy(t1,t2,t3,m1,m2,m3) from root.test
```

输出序列：


```
+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                         Time|Accuracy(root.test.t1,root.test.t2,root.test.t3,root.test.m1,root.test.m2,root.test.m3)|
+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
|2021-07-01T12:00:01.000+08:00|                                                                                  0.875|
+-----------------------------+---------------------------------------------------------------------------------------+
```