报错ArgumentError("Unknown time role '%s' for level '%s'"% (role, str(level)))的解决

问题原因

cubes出现ArgumentError("Unknown time role '%s' for level '%s'"% (role, str(level)))的原因是在处理时间层次结构时，cubes库无法识别给定的时间角色。在cubes中，时间维度可以有不同的角色，比如年、月、日等，如果所提供的时间角色在时间维度中不存在或不被识别，就会触发该错误。

解决方案

ArgumentError("Unknown time role '%s' for level '%s'" % (role, str(level))) 错误表示在 Cubes 库中使用了未知的时间角色（time role）来定义层次结构（level）。这个错误通常是因为在 Cubes 配置文件或者查询中使用了不存在的时间角色导致的。 要解决这个问题，首先需要确认在 Cubes 配置文件中定义了正确的时间角色。可以检查 Cubes 的模型定义文件（model）或者 Cube 配置文件中关于时间维度的定义，确保所使用的时间角色是正确的。常见的时间角色包括 year、quarter、month、day 等。 如果确认时间角色的定义是正确的，那么需要检查查询请求中是否正确指定了时间角色。确保查询请求中的时间角色与 Cubes 配置文件中定义的一致。 最后，需要检查数据源是否包含了与时间角色对应的字段，确保数据源中存在与时间角色对应的时间字段，以便 Cubes 能够正确地进行查询和处理。 以下是一个示例，展示了如何正确使用 Cubes 定义时间维度和查询： 假设在 Cubes 配置文件中定义了一个名为 "sales" 的 Cube，其中包含了一个名为 "date" 的时间维度，并指定了时间角色为 "day"。配置文件示例：

{
    "cubes": [
        {
            "name": "sales",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "date",
                    "levels": [
                        {
                            "name": "day",
                            "column": "order_date"
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}

接下来，可以通过查询来获取特定时间角色的数据。例如，下面是一个查询示例，查询 "sales" Cube 中特定时间角色的销售数据：

from cubes import Workspace

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

browser = workspace.browser("sales")
result = browser.aggregate(drilldown=["date.day"], cuts=None)

for record in result:
    print(record)

通过以上步骤，可以正确定义时间维度和查询，并避免出现 "Unknown time role" 的错误。

具体例子

在cubes库中出现ArgumentError("Unknown time role '%s' for level '%s'"% (role, str(level)))通常是由于在处理时间维度时，指定了一个未知的时间角色导致的。解决这个问题的方法是使用正确的时间角色来指定时间维度。 要正确使用cubes库，在处理时间维度时，需要首先确保在Cube和Model定义中正确指定了时间维度的角色。常见的时间角色包括year、month、day等。在查询数据时，也需要按照指定的时间角色来操作时间维度，否则就会出现上述的错误。 以下是一个使用cubes库处理时间维度的例子： 1. 首先，在Cube定义中指定时间维度的角色：

{
    "name": "sales",
    "dimensions": [
        {
            "name": "date",
            "levels": [
                {
                    "name": "year",
                    "label": "Year",
                    "role": "year"
                },
                {
                    "name": "month",
                    "label": "Month",
                    "role": "month"
                },
                {
                    "name": "day",
                    "label": "Day",
                    "role": "day"
                }
            ]
        }
    ],
    "measures": [
        {
            "name": "amount",
            "label": "Amount",
            "function": "sum",
            "expression": "sales.amount"
        }
    ]
}

1. 然后，在查询数据时，按照指定的时间角色来操作时间维度：

from cubes import Workspace

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

result = browser.aggregate(drilldown=["date.year"])
for record in result:
    print(record)

通过以上例子，可以正确使用cubes库处理时间维度，并避免出现ArgumentError("Unknown time role '%s' for level '%s'"% (role, str(level)))的错误。