Отличаются тем, что в них отсутствуют факты. Точнее сказать, присутствуют, но неявно.

Используются, например, для отражения информации об отсутствии каких-либо фактов.
Лучше поясню на примере.
Допустим, Вы - розничный торговец. Вы проводите маркетинговую акцию и хотите отслеживать её результаты. Соответственно, проектируете витрину данных с таблицей фактов продаж товаров по акции.
Измерения - Время, Товар, Магазин, Акция.
Тперь допустим, что акция проводится только в пяти магазинах Вашей огромной торговой сети. Соответственно, того, кто об этом не знает может заинтересовать почему нет продаж в других магазинах сети. Соответственно, встаёт вопрос о том, как показать, что акция затрагивает только определенные магазины.
Решается добавлением новой таблицы фактов (она-то и будет factless или ещё её называют coverage table), в которой будет содержаться информация о том, в какое время, в каких магазинах и для каких товаров эта акция проводится.

Вероятно, понадобится ещё одна подобная таблица. И вот, почему. Представим, что по какой-то причине некоторые товары вообще не покупались во время акции. Эта информация отсутствует в основной таблице фактов (её, конечно, можно извлечь путём внешних соединений с таблицами измерений, но если используются инструменты, которые настроены на внутренние соединения, то это сделать сложно). Соответственно, одно из решений - создание новой таблицы фактов, в которой будут регистрироваться факты отсутствия продаж данного товара в данный день в данном магазине.

Обе описанные таблицы могут содержать только внешние ключи соответствующих таблиц измерений. Присутствие в этих таблицах столбцов с фактами не обязательно (хотя иногда удобно добавить ещё один столбец с константой 1 чтобы использовать суммирование, а не подсчёт записей).

Вот, примерно так.


Читать на эту тему нужно, естественно, Кимбала.
Список книг найдёте здесь:
http://lissianski.narod.ru/dwmodelbooks.html



С уважением,
Константин Лисянский
http://lissianski.narod.ru