Fact Dimension是从Fact Table中抽取多个Column构成的Dimension，为什么需要创建Fact Dimension？因为需要通过Fact Table的column来聚合或查看数据。
如果一个FactTable的结构是FactSales(date,city,Product,Cost,OrderAccount)，维度是DimCity，DimProduct。那么只能通过City和Product来聚合和查看数据，如果想要通过Date来查询数据，最直观的做法是新建一个维度DimDate，但是也可以不新建一个DimDate 维度表，从Fact Table中抽取Date列，创建一个事实维度。
1，示例 数据
DimCity和DimProduct都只有两行数据
FactSales数据，可以看到Date数据有重复。
2，DSV图示
3，创建事实维度
4，为Measure Group和事实维度设置关系
在Dimension Usage选项卡中，看以看到初始只有dimProduct 和 DimCity 跟Measure group存在关系，由于是外键关系，所以Relationship type是Regular。
在空白处右击，弹出快捷菜单，选择Add Cube Dimension，添加事实维度FactSales
为事实维度和Measure Group设置RelationShip type，Granularity Attribut就是事实维度的主键。
5，在事实表中，Date数据存在重复，那么如何处理重复的数据？
在Process的时候，可以看到，SSAS在处理 dimension FactSales时使用的Sql query。
事实维度的数据，从事实表查询而来，并且使用distinct，实现数据无重复。
SELECT DISTINCT [dbo_FactSales].[date] AS [dbo_FactSalesdate0_0] FROM [dbo].[FactSales] AS [dbo_FactSales]
6，事实维度的定义和用法
如果维度的数据是来源于事实表，那么这个新创建的维度就是退化维度，即事实维度。
事实维度和普通维度的特殊之处是数据源的特殊，常规维度的数据源是维度表，而事实维度的数据源是事实表，这就导致事实维度是随着Fact table的增加而增加。
在用法上，事实维度和常规维度是相同的，语义都是“按照XXX维度，对Measure进行聚合”。
原文：http://www.cnblogs.com/ljhdo/p/4613775.html