数据仓库(Data Warehouse)是一种数据管理和分析系统，用于支持业务决策。为了支持复杂的分析任务，数据仓库需要支持高效的数据存储和查询。其中，存储结构和索引类型是数据仓库关键技术之一。本文将对数据仓库存储结构和索引类型进行详细解析，并提供一些代码示例。

一、数据仓库存储结构

数据仓库的存储结构是指如何将数据组织起来以支持高效的查询和分析。通常，数据仓库的存储结构可以分为三种：堆表存储、列存储和行存储。

1. 堆表存储

堆表存储是指将数据作为一个大的、无序的块存储在磁盘上。这种存储方式的优点是插入数据非常快，因为不需要考虑数据在表中的位置。但是查询操作非常慢，因为需要扫描整个表来找到所需的数据。

2. 列存储

列存储是指将每个列分别存储在不同的文件中。这种存储方式的优点是可以极大地提高查询效率，因为查询时只需要查找特定的列而不必扫描整个表。但是，插入和更新数据操作会变得更加耗时。

3. 行存储

行存储是指将每个行存储在单独的文件中。这种存储方式的优点是查询效率相对较高，而且插入和更新数据操作也比列存储方式快。但是，当数据量非常大时，行存储需要耗费大量的空间。

下面是一些示例代码，使用Python的Pandas库来说明三种数据仓库存储结构。

堆表存储

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [30, 25, 35]})

列存储

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3], 'name