cubes报错CubesError("Store %s has no store_type set" % store)怎么办

问题原因

Cubes出现CubesError("Store %s has no store_type set" % store)错误的原因是存储（store）对象未设置存储类型（store_type）。在Cubes中，存储对象必须要有一个存储类型，以确定如何与数据源进行交互和处理数据。如果存储对象的存储类型未设置，Cubes将无法正确识别和处理数据。

解决方案

Cubes 出现 CubesError("Store %s has no store_type set" % store) 错误通常是由于 Cube 的存储（store）类型未正确设置导致的。解决该问题的方法是在 Cube 的模型设置中为每个 Cube 的存储配置正确的存储类型。 在 Cubes 中，Cube 的存储类型定义了 Cube 数据存储在什么类型的后端数据存储中，例如数据库、文件系统等。当 Cube 的存储类型未正确设置时，Cubes 在进行查询或操作时会抛出上述错误。 为了解决这个问题，需要按照以下步骤进行操作： 1. 确保每个 Cube 在 Cube 模型中都正确指定了存储类型。 2. 检查 Cube 模型文件（通常为 JSON 或 YAML 格式），找到每个 Cube 的定义，并确保每个 Cube 的存储类型（store_type）字段被正确设置。 3. 根据 Cube 的数据存储位置和类型设置 store_type 的值，例如如果数据存储在数据库中，可以设置 store_type 为 sql，如果数据存储在文件中，可以设置 store_type 为 file. 4. 修改 Cube 模型文件后，重新加载 Cube 模型，确保修改生效。 5. 测试查询或操作 Cubes，确保不再出现 CubesError("Store %s has no store_type set" % store) 错误。 正确设置 Cube 的存储类型是保证 Cubes 正常运行的关键之一，通过正确设置存储类型可以确保 Cubes 能够顺利与数据存储交互，并正确执行查询和分析操作。

具体例子

Cubes 是一个用于构建 OLAP（联机分析处理）立方体和多维数据的 Python 开源库。在使用 Cubes 时，可能会遇到 CubesError("Store %s has no store_type set" % store) 这个错误。这个错误表明在配置 Cubes 存储时，未设置存储类型。要正确使用 Cubes 并避免这个错误，需要确保在配置存储时设置了正确的存储类型。 以下是一个示例，展示了如何正确使用 Cubes 并避免出现该错误：

from cubes import Workspace

# 定义 Cubes 工作区（workspace）的配置
workspace_config = {
    "cubes": [
        {
            "name": "sales",
            "dimensions": [
                {
                    "name": "date",
                    "levels": [
                        {
                            "name": "year",
                            "key": "year"
                        },
                        {
                            "name": "month",
                            "key": "month"
                        }
                    ]
                },
                {
                    "name": "product",
                    "levels": [
                        {
                            "name": "category",
                            "key": "category"
                        },
                        {
                            "name": "product",
                            "key": "product"
                        }
                    ]
                }
            ],
            "measures": [
                {
                    "name": "amount",
                    "column": "amount",
                    "aggregations": ["sum", "avg"]
                }
            ],
            "store": {
                "type": "sql",
                "url": "sqlite:///data.sqlite"
            }
        }
    ]
}

# 创建 Cubes 工作区
workspace = Workspace()
workspace.register_default_store("sql", url="sqlite:///data.sqlite")
workspace.import_model(workspace_config)

browser = workspace.browser("sales")
result = browser.aggregate()
for record in result:
    print(record)

在上面的示例中，首先定义了 Cubes 工作区的配置，包括一个名为 "sales" 的 cube，具有日期和产品两个维度以及销售额度量。在 cube 的配置中，明确指定了存储类型为 "sql"，并提供了相应的数据库 URL。之后创建了 Cubes 工作区并导入了模型配置。最后，创建了一个浏览器（browser），执行聚合操作并输出结果。 通过以上示例可以看出，正确配置 Cubes 存储类型并提供正确的 URL，可以避免出现 CubesError("Store %s has no store_type set" % store) 这个错误。