基于阿里巴巴方法论最佳实践，事实表（事实模型，又称事实逻辑表）作为数据仓库维度建模的核心，紧紧围绕着业务过程进行设计。业务过程是通过事实表的度量、引用的维度与业务过程有关属性的方式获取。
Dataphin支持两种类型的事实表：
事务型事实表：用于描述业务过程，跟踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为原子事实表，表名后缀一般为
di。周期快照型事实表：以具有规律性的、可预见的时间间隔（例如每天、每月、每年等）记录事实，表名后缀一般为
df。
事实表设计原则
尽可能包含所有与业务过程相关的事实。
设计事实表的目的是度量业务过程，所以分析哪些事实与业务过程有关，是事实表设计中至关重要的。在事实表中应该尽量包含所有与业务过程相关的事实，即使存在冗余，但是因为事实通常为数字型，带来的存储开销不会很大。
只选择与业务过程相关的事实。
在选择事实时应该注意，只选择与业务过程有关的事实。例如，A公司的订单交易业务流程中，在设计下单这个业务过程的事实表时，不能包含支付金额这个表示支付业务过程的事实。
在选择维度和事实之前，必须先声明粒度。
粒度（数据行数的最小单位，非统计粒度）的声明是事实表设计中不可忽视的重要一步。粒度用于确定事实表中一行所表示业务的细节层次，决定了维度模型的扩展性。在选择维度和事实之前，必须先声明粒度，且每个维度和事实必须与所定义的粒度保持一致。在事实表中，通常通过业务描述来表述粒度并定义事实表主键，但对于聚集性事实表的粒度描述（例如存在下单、支付等多个事务），可以基于多个字段拼接，形成新的字段作为事实表主键，也可以不定义主键，这样一行记录即最小粒度。
在同一个事实表中，不能包含多种不同粒度的事实。
事实表中所有事实的粒度需要与表声明的粒度保持一致，在同一个事实表中不能有多种不同粒度的事实。
事实的单位要保持一致。
在同一个事实表中，事实的单位应该保持一致。例如，原订单金额、 订单优惠金额、订单运费金额这三个事实，应该采用一致的计量单位，例如统一为元，以方便使用。
事实表设计方法
任何类型的事件都可以被理解为一种事务。例如，交易过程中的创建订单、买家付款，物流过程中的揽货、发货、签收，退款过程中的申请退款、申请客服介入等，都可以被理解为一种事务。事务型事实表，即针对这些过程构建的一类事实表，用以跟踪定义业务过程的个体行为，提供丰富的分析能力，作为数据仓库CDM层的明细数据。
事实表设计示例
下面以A公司的订单交易事务型事实表为例，阐述事务型事实表的一般设计过程。
选择业务过程。
按照之前的业务流程分析，A公司的交易订单流程包含四个重要过程：创建订单、买家付款、卖家发货、确认收货，即下单、支付、发货和收货四个业务过程。这四个业务过程不仅是交易过程中的重要时间节点，而且也是下游统计分析的重点，因此A公司的交易事务事实表设计着重从这四个业务过程进行展开。
为了便于进行独立的分析研究，我们应该为每个业务过程建立一个事实表。本教程中，我们选择交易成功这个业务过程，建立事务型事实表。
确定粒度。
事实表中一条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。通常粒度可以通过两种方式来表述：一种是维度属性组合所表示的细节程度；一种是所表示的具体业务含义（例如商品）。
业务过程选定之后，就要针对业务过程确定一个粒度，即确定事务型事实表每一行所表达的细节层次。明确的粒度能确保对事实表中行的意思的理解不会产生混淆，保证所有的事实按照同样的细节层次记录。如果有字段可以表达这个粒度，可以定义为事实表的主键。
应该尽量选择最细级别的粒度，以确保事实表的应用具有最大的灵活性。对于订单过程而言，每一种商品结算后都会产生一个订单，交易成功这个业务过程的粒度可以选择为订单。订单ID如果唯一，可以作为事实表主键以描述粒度。
确定维度。
选定好业务过程并且确定粒度之后，就可以确定维度信息了，应该选择能够描述清楚业务过程所处的环境的维度信息。例如，在A公司的交易订单事务事实表设计过程中，粒度为订单，确定的维度包含：买家、卖家、商品名称、商品类目、发货地区、收货地区、订单时间等维度。
确定事实。
作为度量业务过程的核心，事实通常为整型或浮点型的十进制数值。事实表应该包含与业务过程描述有关的所有事实，且事实的粒度要与所确定的事实表的粒度一致。例如，在下单业务过程中，需要包含商品ID、商品价格、购买数量。在支付业务过程中，需要包含支付金额、红包金额、积分金额。在收货业务过程中，需要包含确认收货金额等。
关联维度。
在确定维度时，包含了买卖家维度、商品维度、类目维度、收发货维度等。维度建模理论建议在事实表中只保存这些维表的外键， 而A公司电商交易事务事实表在维度建模基础之上做了进一步的优化，将买卖家星级、标签、店铺名称、商品类型、商品特征、商品属性、 类目层级等维度都关联到事实表中，提高对事实表进行过滤查询、统计聚合的效率。
明细数据层（DWD）规范
Dataphin中默认的事实表命名规范为：fct_{业务过程缩写}[_{自定义表命名标签缩写}] _{di/df，单分区增量/全量标识}。单分区增量全量标识通常为：i表示增量，f表示全量。例如，fct_ordcrt_trip_di（A电商公司航旅机票订单下单事实表，日刷新增量）及fct_asale_itm_df（A电商商品快照事实表，日刷新全量）。