关于cubes的StoreError("Aggregation target is the same as fact")

问题原因

cubes出现StoreError("Aggregation target is the same as fact")的原因是Cube模型中定义的聚合目标（Aggregation target）与事实表（Fact）相同。在Cubes中，聚合目标通常用于指定数据仓库中的维度与度量的聚合方式，以加快查询性能。事实表则是存储了详细的业务数据。 当聚合目标与事实表相同时，就会导致这个错误。这种情况会使Cubes无法正确执行数据聚合操作，因为它无法区分何时应该直接返回原始事实表数据，何时应该返回聚合过的数据。 为了避免这个错误，我们需要确保在Cube模型中定义的聚合目标与事实表是不同的。这样Cubes就能够根据定义的聚合目标正确地执行数据聚合操作，提高查询效率。

解决方案

在Cubes中，当出现"StoreError("Aggregation target is the same as fact")"这个错误时，通常是因为在Cube定义中，聚合目标（aggregation)和事实（fact）源使用了相同的名称。 要解决这个问题，可以按照以下步骤进行： 1. 确保Cube定义中的聚合目标（aggregations）的名称和事实（fact）源的名称是不同的。在Cubes中，每个聚合目标应该有一个唯一的名称，不应该与任何事实源的名称相同。 2. 检查Cube定义文件（通常是JSON或YAML格式），查找是否存在名称重复的情况。如果发现有相同的名称被用来定义聚合目标和事实源，则需要修改其中一个的名称，确保它们是唯一的。 3. 修改Cube定义文件中的聚合目标（aggregations）和事实（fact）源的名称，使它们彼此不同。保存修改后的文件。 4. 重新加载Cube定义文件，确保Cubes可以正确解析和加载新的定义。 通过以上步骤，你应该能够成功解决"StoreError("Aggregation target is the same as fact")"这个错误，并且可以继续正常使用Cubes库。

具体例子

当在使用cubes时出现StoreError("Aggregation target is the same as fact")错误时，通常是由于在Cube定义中汇总聚合目标和事实表相同所致。这意味着在Cube设置中尝试将聚合目标指向与事实表相同的数据集，这是不被允许的。 要解决这个问题，需要确保在Cube定义中将聚合目标设置为与事实表不同的数据集。这样一来，Cubes将能够正确地执行数据聚合操作。 以下是一个示例，展示了一个Cube定义中出现“Aggregation target is the same as fact”错误的情况，以及如何进行修改以解决该错误：

from cubes import Workspace, Model

model = Model("sales")
model.add_cube("sales_cube", {
    "dimensions": [
        {
            "name": "date",
            "levels": [
                {
                    "name": "year",
                    "column": "order_date_year"
                }
            ]
        }
    ],
    "measures": [
        {
            "name": "total_sales",
            "column": "amount",
            "aggregations": [
                {"name": "sum", "function": "sum"}
            ]
        }
    ],
    "aggregates": [
        {
            "name": "total_sales",
            "function": "sum",
            "table": "sales"  # This is the problematic line causing the error
        }
    ],
    "fact": "sales"
})

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

在上述示例中，错误出现在Cube的定义中，因为在“aggregates”部分中的“table”参数指向了与事实表相同的数据集“sales”，导致了错误。 为了修复这个问题，应该将“aggregates”部分中的“table”参数修改为不同的数据集，如下所示：

"aggregates": [
    {
        "name": "total_sales",
        "function": "sum",
        "table": "sales_aggregated"  # Modified to a different table
    }
]

通过将“table”参数更改为与事实表不同的数据集，可以成功修改Cube定义，确保聚合目标不同于事实表，从而解决错误。