报错ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name)的解决

问题原因

在cubes出现ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name)的错误信息时，通常是因为在定义Cube的层次结构时，忘记为层次结构指定层级（levels）导致的。在Cubes中，Cube的层次结构需要至少包含一个层级来指定层次结构的维度。如果没有为层次结构指定任何层级，就会出现该错误。因此，需要确保为每一个层次结构指定至少一个层级，以解决这个错误。

解决方案

当cubes出现ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name)的错误时，通常是由于在定义多维数据集（cubes）时，未正确定义层级（levels）导致的。要解决这个问题，需要确保在定义多维数据集的层级时，按照正确的格式和顺序进行定义。 下面是解决该问题的一般步骤： 1. 检查多维数据集（cubes）的定义文件（通常是JSON或YAML格式），查找报错的层级（hierarchy）的名称。 2. 确保在定义该多维数据集的层级时，层级的顺序和名称是正确的。 3. 确保每个层级都有正确地定义了相应的维度（dimension）。 4. 检查层级之间的关系，确保层级之间的父子关系或者其他关联关系是正确的。 5. 确保层级的名称和定义与模型数据源（如数据库表）中的字段对应正确。 一旦确认了多维数据集中层级的定义没有问题，重新加载数据集或者服务，应该可以解决这个错误。 以下是一个示例，展示了可能导致ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name)错误的多维数据集（cubes）的定义文件中的问题：

{
    "cubes": [
        {
            "name": "sales",
            "dimensions": ["time", "product", "store"],
            "hierarchies": [
                {
                    "name": "time_hierarchy",
                    "levels": ["year", "quarter", "month"]
                },
                {
                    "name": "product_hierarchy",
                    "levels": ["category", "product_id"]
                },
                {
                    "name": "store_hierarchy"
                }
            ]
        }
    ]
}

在这个示例中，store_hierarchy 没有定义任何层级，因此会导致出现ModelError("Hierarchy 'store_hierarchy' has no levels")的错误。要解决该问题，需要在store_hierarchy中定义正确的层级。

具体例子

当在使用cubes时出现 ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name) 错误时，通常是因为在Cube中定义的层级（levels）没有被正确添加到相应的层级结构（hierarchy）中。解决此问题的方法是确保所有定义的层级都被正确地添加到相应的层级结构中。 下面是一个示例，演示了正确使用cubes并避免出现 ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name) 错误的方法：

from cubes import Workspace, Model
from cubes.tutorial.sql import create_table_contracts
from cubes import Workspace

# 创建工作空间，连接到你的数据源
workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_model(Model("model_name", 
    {"fact": "contracts", 
     "dimensions": [
         {"name": "date", "levels": [
             {"name": "year", "attributes": ["year"]},
             {"name": "month", "attributes": ["month"]}
         ]},
         {"name": "contract", "levels": [
             {"name": "contract_id", "attributes": ["contract_id"]}
         ]}
     ],
     "cubes": [
         {"name": "contracts",
          "dimensions": ["date", "contract"]}
     ]
    }))

browser = workspace.browser("contracts")

result = browser.aggregate()
print(result.summary)

在上面的示例中，我们首先创建一个Cube的工作空间，并导入一个包含合同数据的数据模型。在模型中，我们定义了两个维度（dimensions），一个是date，包含year和month两个层级；另一个是contract，包含contract_id层级。然后我们定义了一个Cube叫做contracts，将date和contract两个维度与它关联。 通过以上示例，可以避免 ModelError("Hierarchy '%s' has no levels" % name) 错误的出现，因为层级被正确地添加到相应的层级结构中。