最佳方案处理cubes ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))

问题原因

cubes出现ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))的原因是由于在cubes库中的聚合规则（rollup）中使用了未知类型的数据。这个错误通常是由于在聚合规则中指定了无法识别的数据类型，导致cubes无法正确处理聚合操作而抛出异常。可能是在定义维度、度量或聚合规则时出现了错误，或者数据模型中存在不匹配的数据类型。 要解决这个问题，需要仔细检查代码中定义的聚合规则，确保各个属性的数据类型是正确的，并且匹配数据模型中相应的字段。可以逐一检查定义的维度、度量以及聚合规则，确保它们之间的关系和数据类型是一致的。 以下是一个示例代码，展示了如何正确定义一个包含维度、度量和聚合规则的cubes数据模型：

from cubes import Workspace, PointCut, Cell, Browser

workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.db")

workspace.import_model("model.json")

browser = workspace.browser()

cut = PointCut("date", [2010])
cell = Cell(browser.cube, [cut])
result = browser.aggregate(cell)
print(result.summary["sales"])

通过仔细检查聚合规则和相关属性的数据类型，可以避免出现ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))这样的错误。

解决方案

ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))错误通常是由于Cubes库中Rollup类型未被正确识别引起的。要解决这个问题，可以执行以下步骤： 1. 检查Cubes库版本：首先应该确保你正在使用的是最新版本的Cubes库。有时候这种错误可能是由于旧版本的库中的bug引起的，新版本可能已经修复了这个问题。 2. 检查Rollup类型：确认你的代码中对Rollup类型的定义是正确的。Rollup一般用于聚合数据，确保你的代码正确地声明了Rollup类型，并且代码中的操作对应正确的Rollup类型。 3. 检查self.drilldown的值：确保self.drilldown变量被正确初始化，并且其值是合法的。如果self.drilldown的类型不符合期望，就会导致这个错误。 4. 查阅文档：阅读Cubes库的官方文档，查看对于Rollup类型的正确使用方法和示例。文档中可能包含一些特定的注意事项或最佳实践，可以帮助你避免出现这种错误。 通过以上步骤的检查和调试，可以帮助你解决Cubes库中出现ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))的问题。如果仍然存在困惑，可以考虑在Cubes库的官方论坛或社区寻求帮助。

具体例子

ArgumentError("Rollup is of unknown type: %s" %type(self.drilldown))错误通常是由于在使用cubes库时未正确指定维度的聚合方式而导致的。为了解决这个问题，需要确保在Cube模型中正确定义维度的聚合方式，并在查询时指定正确的聚合方式。 以下是一个示例，说明如何正确使用cubes库并避免出现ArgumentError错误： 假设我们有一个包含销售数据的Cube模型，其中包含时间（date）、地区（region）、产品（product）等维度。现在我们想查询不同地区每月销售额的总和。 首先，我们需要在Cube模型中为时间维度（date）指定正确的聚合方式，比如使用monthly聚合：

{
    "name": "date",
    "type": "time",
    "function": "date",
    "hierarchy": "date",
    "label": "Date",
    "levels": [
        {
            "name": "year",
            "label": "Year",
            "attributes": ["year"]
        },
        {
            "name": "month",
            "label": "Month",
            "attributes": ["month"],
            "info": {
                "aggregates": {
                    "monthly": "sum"
                }
            }
        }
    ]
}

接下来，我们可以使用cubes库来查询每个地区每月销售额的总和，确保在查询参数中指定正确的聚合方式（如monthly）：

from cubes import Workspace

workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_model("path/to/model.json")
browser = workspace.browser("sales")

result = browser.aggregate(drilldown=["date.month"], cuts=[...], aggregates=["sales"])

for record in result:
    print(record)

通过以上操作，我们可以正确使用cubes库进行数据查询，避免出现ArgumentError错误，并获得每个地区每月销售额的总和数据。