在这个销售事实表，前五个字段都来自于维度表的描述字段，后两个字段来自于事实表的事实字段。这样在用户提交查询后，RDBMS就不需要连接维度表和事实表了，只需直接在该表中查询即可。
预连接聚集表有一个很大的缺点，它需要占用大量的存储空间。预连接事实表的记录和事实表一样多，每条记录的长度和维度表一样长，所以对存储空间的需求是非常大的。除非情况特殊，或者该表是高度汇总的，否则不建议建立预连接聚集表。在建立预连接聚集表时需要平衡效率和存储空间的矛盾。
预连接聚集表的生成方式较为简单，直接使用SQL查询即可生成。
如果聚集导航器的功能很强大的话，也可以处理预连接聚集表。否则，需要用户理解预连接聚集表，并在SQL中直接使用该表。
预连接聚集表在数据仓库领域有着很重要的作用，是汇总表的一种。它的优点和缺点都很明显，在使用时需要综合考虑。
原子事实表－－atom fact table
杂项维度――junk dimension
在维度建模的数据仓库中，有一种维度叫Junk Dimension，中文一般翻译为“杂项维度”。杂项维度是由操作系统中的指示符或者标志字段组合而成，一般不在一致性维度之列。
在操作系统中，我们定义好各种维度后，通常还会剩下一些在小范围内取离散值的指示符或者标志字段。例如：支付类型字段，包括现金和信用卡两种类型，在源系统中它们可能是维护在类型表中，也可能直接保存在交易表中。
一张事实表中可能会存在好几个类似的字段，如果作为事实存放在事实表中，会导致事实表占用空间过大；如果单独建立维度表，外键关联到事实表，会出现维度过多的情况；如果将这些字段删除，会有人不同意。
这时，我们通常的解决方案就是建立杂项维度，将这些字段建立到一个维度表中，在事实表中只需保存一个外键。几个字段的不同取值组成一条记录，生成代理键，存入维度表，并将该代理键保存入相应的事实表字段。建议不要直接使用所有的组合生成完整的杂项维度表，在抽取时遇到新的组合时生成相应记录即可。杂项维度的ETL过程比一般的维度略为复杂。
总线架构――bus architecture
维度建模的数据仓库中，有一个概念叫Bus Architecture，中文一般翻译为“总线架构”。总线架构是Kimball的多维体系结构（MD）中的三个关键性概念之一，另两个是一致性维度（Conformed Dimension）和一致性事实（Conformed Fact）。
在多维体系结构（MD）的数据仓库架构中，主导思想是分步建立数据仓库，由数据集市组合成企业的数据仓库。但是，在建立第一个数据集市前，架构师首先要做的就是设计出在整个企业内具有统一解释的标准化的维度和事实，即一致性维度和一致性事实。而开发团队必须严格的按照这个体系结构来进行数据集市的迭代开发。
一致性维度就好比企业范围内的一组总线，不同数据集市的事实的就好比插在这组总线上的元件。这也是称之为总线架构的原因。
实际设计过程中，我们通常把总线架构列表成矩阵的形式，其中列为一致性维度，行为不同的业务处理过程，即事实，在交叉点上打上标记表示该业务处理过程与该维度相关。这个矩阵也称为总线矩阵（Bus Matrix）。
总线架构和一致性维度、一致性事实共同组成了Kimball的多维体系结构的基础，也建立了一套可以逐步建立数据仓库的方法论。由于总线架构是多维体系结构的核心，所以我们有时就把多维体系结构直接称为总线架构。