blocks|key|3766952|text|在数据仓库设计中，在维度模型中使用事实表。事实表位于由维度表包围的星型模式或雪花模式的中心。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3766953|事实表由特定业务流程的事实组成，例如，按月按产品计算的销售收入。事实也称为度量或度量。事实表记录捕获度量或度量。|3766954|事实表的例子-在下面的模式中，我们有一个事实表FACT_SALES，它的粒度为我们提供了按日期、按商店和按产品销售的数量。|3766955|所有其他表，如DIM_DATE、DIM_STORE和DIM_PRODUCT都是维度表。这种模式称为星型模式。|3766956|​|3766957|📷|atomic|offset|length|3766958|3766959|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/ecefc3d885e91ff3048b7a20f3617179.png|imageAlt^0|0|0|0|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|11|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|L|7|13|8|@]|9|@$M|14|N|15|1|16]]|A|$]]|$1|O|3|I|5|6|7|17|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|A|$]]]|Q|$R|$5|S|T|U|A|$V|W|X|-4]]]]

A fact table is used in the dimensional model in data warehouse design. A fact table is found at the center of a star schema or snowflake schema surrounded by dimension tables.

A fact table consists of facts of a particular business process e.g., sales revenue by month by product. Facts are also known as measurements or metrics. A fact table record captures a measurement or a metric.

Example of fact table - 
In the schema below, we have a fact table FACT_SALES that has a grain which gives us a number of units sold by date, by store and by product.

All other tables such as DIM_DATE, DIM_STORE and DIM_PRODUCT are dimensions tables. This schema is known as the star schema.

<a href="https://i.stack.imgur.com/qMt2X.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/qMt2X.png" alt="enter image description here"></a>

blocks|key|3766808|text|让我们稍微翻译一下。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3766809|首先，在事实表中，我们通常输入数值(很少是字符串、字符或其他数据类型)。|3766810|事实表的目的是连接维度表、其他事实表(事实表很少，也不是一个好的实践)和度量(我所说的度量是指经常变化的数字，如价格、数量等)的键。|3766811|让我们举个例子：|3766812|将事实表中的一行想象为来自超市的产品，当您将其传递到收银台时，它将被扫描。您的数据库事实数据表的check+out行中将显示什么？可能：|3766813|Product_ID+%7C+ProductName+%7C+CustomerID+%7C+CustomerName+%7C+InventoryID+%7C+StoreID+%7C+StaffID+%7C价格%7C数量...等。|3766814|因此，所有这些键和度量都集中在一个事实表中，具有一些巨大的性能和可理解性优势。|3766815|entityMap^0|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|W|8|@]|9|@]|A|$]]]|O|$]]

Let's translate this a bit.

Firstly, in a fact table we usually enter numeric values ( rarely Strings , char's ,or other data types). 

The purpose of a fact table is to connect with the KEYS of dimensional tables ,other fact tables (fact tables more rarely, and also not a good practice) AND measurements ( and by measurements I mean numbers that change frequently like Prices , Quantities , etc.).

Let's take an example:

Think about a row from a fact table as an product from a supermarket when you pass it by the check out and it get's scanned. What will be displayed in the check out row in your database fact table? Possibly:

Product_ID | ProductName | CustomerID | CustomerName | InventoryID | StoreID | StaffID | Price | Quantity ... etc.

So all those Keys and measurements are bringed together in one fact table, having some big performance and understandability advantage.

blocks|key|1321504|text|事实表包含维度表的所有主键和类似"Sales+Amount"的度量|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|1321505|​|1321506|📷|atomic|1321507|1321508|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/b8920e10652fe7ea4e6cddb19d29610a.png|imageAlt^0|5|2|G|E|0|0|0|1|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@$9|V|A|W|B|C]|$9|X|A|Y|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Z|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|I|5|J|7|10|8|@]|D|@$9|11|A|12|1|13]]|E|$]]|$1|K|3|G|5|6|7|14|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|15|8|@]|D|@]|E|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|E|$R|S|T|-4]]]]

Fact Table Contain all Primary key of Dimension table and Measure like "Sales Amount"

<a href="https://i.stack.imgur.com/v1zIl.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/v1zIl.png" alt="enter image description here"></a>

blocks|key|3766860|text|事实表是存储业务流程度量的表。在这里，您将记录应用于事件的数值，例如商店中的促销。它被维度表所包围，维度表给出了测量上下文(哪个商店？哪种产品？日期？)。使用维度，你可以对你的事实提出很多问题，比如某一特定产品在一个地区每月售出了多少。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3766861|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

A Fact table is a table that stores your measurements of a business process. Here you would record numeric values that apply to an event like a sale in a store. It is surrounded by dimension tables which give the measurement context (which store? which product? which date?).
Using the dimensions you can ask lots of questions of your facts, like how many of a particular product have been sold each month in a region.

blocks|key|1451258|text|一些进一步的信息|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1451259|事实中的所有维度键都应该是维度的FK，如果一个键是未知的，那么它应该指向详细说明这一点的维度中的零键。|1451260|所有从事实到模糊的连接都是1比1。桥接表是一种迎合多对多连接的技术，但这是更高级的。|1451261|事实中的所有测量值都是数字，但如果未知，则可以包含空值(永远不要放0来表示未知)|1451262|在将事实连接到维度时，由于上面应用了FKS，因此不需要执行外部连接。|1451263|如果一个事实中有999行，则无论连接到什么维，都应该始终返回999行。|1451264|entityMap^0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]]|M|$]]

Some further info

All dimension keys in a fact should be a FK to the dimension
if a key is unknown it should point to a zero key in the dimension detaialing this.

All joins from a fact to a dim are 1 to 1. bridge tables are is a technique to cater for many to many's, but this is more advanced

All measurements in a fact are numeric, but can contain NULLS if unknown (never put 0 to represent unknown)

When joining facts to dimensions there is no need to do an outer join, due to FKS applied above.

if you have 999 rows in a fact, no matter what dimensions you join to, you should always have 999 rows returned.

I am trying to use this to learn how about data warehousing and having trouble understanding the concept of the fact table. 

<a href="http://www.codeproject.com/Articles/652108/Create-First-Data-WareHouse" rel="nofollow noreferrer">http://www.codeproject.com/Articles/652108/Create-First-Data-WareHouse</a> 

What would be some queries that I could run to find information from the faceable, and what questions do they answer.

Data warehouse FactTable

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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我正在尝试用它来学习数据仓库，并且在理解事实表的概念时遇到困难。我可以运行哪些查询来从faceable中查找信息，以及它们回答了哪些问题。

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