维度表示你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析. 这样的按..分析就构成一个维度。前面的示例就可以有两个维度：类型和区域。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。
下面是两个常见的维度表结构：
产品维度表：Prod_id, Product_Name, Category, Color, Size, Price
时间维度表：TimeKey, Season, Year, Month, Date
而事实表是数据聚合后依据某个维度生成的结果表。它的结构示例如下：
销售事实表：Prod_id(引用产品维度表), TimeKey(引用时间维度表), SalesAmount(销售总量，以货币计), Unit(销售量)
上面的这些表就是存在于数据仓库中的。从这里可以看出它有几个特点：
1. 维度表的冗余很大，主要是因为维度一般不大(相对于事实表来说的)，而维度表的冗余可以使事实表节省很多空间。
2. 事实表一般都很大，如果以普通方式查询的话，得到结果一般发的时间都不是我们可以接受的。所以它一般要进行一些特殊处理。如SQL Server 2005就会对事实表进行如预生成处理等。
3. 维度表的主键一般都取整型值的标志列类型，这样也是为了节省事实表的存储空间。
事实表和维度表的分界线
事实表是用来存储主题的主干内容的。以日常的工作量为例，工作量可能具有如下属性：工作日期，人员，上班时长，加班时长，工作性质，是否外勤，工作内容，审核人。那么什么才是主干内容？很容易看出上班时长，加班时长是主干，也就是工作量主题的基本内容，那么工作日期，人员，工作性质，是否外勤，工作内容是否为主干信息呢？认真分析特征会发现，日期，人员，性质，是否外勤都是可以被分类的，例如日期有年-月-日的层次，人员也有上下级关系，外勤和正常上班也是两类上班考勤记录，而上班时长和加班时长则不具有此类意义。所以一般把能够分类的属性单独列出来，成为维度表，在事实表中维护事实与维度的引用关系。
在上述例子中，事实表可以设计成如下
WorkDate EmployeeID，WorkTypeID，Islegwork，Content，
而时间，员工，工作类型，是否外勤则归为维度表。
总的来看，和其他建立主外键关系的表也都一样。但是维度表的建立是需要有层次的（虽然不是必须，但是也是典型特征），而事实表的建立是针对已经发生的事实的，是历史数据的存档，也就是说是不应该修改的。以测试部测试软件的Bug为例。每个Bug都是一个事实。这个Bug的状态在数据字典里可能设计成新建，转派，修复，拒绝等等。那么在事实表中Bug表中有一个字段为Status。当测试员或者开发人员改变了这个状态的值，事实表中该如何更新呢？是直接更新Status还是什么其他的方式？显然，为了能够追踪这个Bug的历史信息，应该是重新插入一条新的记录。那么这和以往的数据库设计有什么区别呢？可以看出对于原始记录和新插入的记录，其他字段全部是相同的，也就是全部冗余的。如果以BugID作为主键，这时候会发现主键都是冗余的（当然，插入之前只能删除主键）。所以可以看出，事实表一般是没有主键的。数据的质量完全由业务系统来把握。
总的说来，事实表的设计是以能够正确记录历史信息为准则，维度表的设计是以能够以合适的角度来聚合主题内容为准则。
维是分析问题的角度，每一维代表一个统一的访问数据仓库中信息的路径。
在实际问题中，有些维包含多个层次。
事实是各个维度的交点，是对某个特定事件的度量，只有当特定维值的组合没有造成空穴时，一个事实才会存在。事实的数量属性称为度量。
事实数据和维度数据的识别必须依据具体的主题问题而定。“事实表”，用来存储事实的度量（measure）及指向各个维的外键值。维表用来保存该维的元数据，即维的描述信息，包括维的层次及成员类别等