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@@ -424,7 +424,7 @@ Teradata、Vertica、SAP HANA 和 ParAccel 等数据仓库供应商通常使用
 
 正如 [第二章](ch2.md) 所探讨的，根据应用程序的需要，在事务处理领域中使用了大量不同的数据模型。另一方面，在分析型业务中，数据模型的多样性则少得多。许多数据仓库都以相当公式化的方式使用，被称为星型模式（也称为维度建模【55】）。
 
-[图 3-9](img/fig3-9.md) 中的示例模式显示了可能在食品零售商处找到的数据仓库。在模式的中心是一个所谓的事实表（在这个例子中，它被称为 `fact_sales`）。事实表的每一行代表在特定时间发生的事件（这里，每一行代表客户购买的产品）。如果我们分析的是网站流量而不是零售量，则每行可能代表一个用户的页面浏览或点击。
+[图 3-9](img/fig3-9.png) 中的示例模式显示了可能在食品零售商处找到的数据仓库。在模式的中心是一个所谓的事实表（在这个例子中，它被称为 `fact_sales`）。事实表的每一行代表在特定时间发生的事件（这里，每一行代表客户购买的产品）。如果我们分析的是网站流量而不是零售量，则每行可能代表一个用户的页面浏览或点击。
 
 ![](img/fig3-9.png)
 
@@ -434,7 +434,7 @@ Teradata、Vertica、SAP HANA 和 ParAccel 等数据仓库供应商通常使用
 
 事实表中的一些列是属性，例如产品销售的价格和从供应商那里购买的成本（可以用来计算利润余额）。事实表中的其他列是对其他表（称为维度表）的外键引用。由于事实表中的每一行都表示一个事件，因此这些维度代表事件发生的对象、内容、地点、时间、方式和原因。
 
-例如，在 [图 3-9](img/fig3-9.md) 中，其中一个维度是已售出的产品。 `dim_product` 表中的每一行代表一种待售产品，包括库存单位（SKU）、产品描述、品牌名称、类别、脂肪含量、包装尺寸等。`fact_sales` 表中的每一行都使用外键表明在特定交易中销售了什么产品。 （简单起见，如果客户一次购买了几种不同的产品，则它们在事实表中被表示为单独的行）。
+例如，在 [图 3-9](img/fig3-9.png) 中，其中一个维度是已售出的产品。 `dim_product` 表中的每一行代表一种待售产品，包括库存单位（SKU）、产品描述、品牌名称、类别、脂肪含量、包装尺寸等。`fact_sales` 表中的每一行都使用外键表明在特定交易中销售了什么产品。 （简单起见，如果客户一次购买了几种不同的产品，则它们在事实表中被表示为单独的行）。
 
 甚至日期和时间也通常使用维度表来表示，因为这允许对日期的附加信息（诸如公共假期）进行编码，从而允许区分假期和非假期的销售查询。