Elasticsearch的数据存储结构主要包括索引（Index）、文档（Document）、类型（Type）和字段（Field）。其中，索引是一系列文档的集合，类似于关系数据库中的数据库，而文档则是文本、数值或二进制数据等各种形式的数据，类似于关系数据库中的表。类型则是用来对文档进行分类的方式，同一个索引中可以有多个类型。而字段则是文档中所包含的属性名称及其对应的值。
在 Elasticsearch 中，所有的文档都是以 JSON 格式存储的，并通过唯一的 ID 来进行标识。每个索引都会被分成多个分片（Shard），每个分片都是一个完整的 Lucene 索引，可以存储一定量的文档。这种分片的方式使得 Elasticsearch 可以水平扩展，实现了高可用和高性能。
当一个文档被索引时，它的所有字段都被索引到相应的倒排索引（Inverted Index）中，倒排索引是根据文档中的每个词项建立的反向映射关系，可以快速地找到包含某个词项的文档。同时，还会将文档中每个字段的值存储到相应的 Doc Values 中，这样就可以在排序和聚合时快速检索字段的值。
在 Elasticsearch 中，还可以对字段进行不同类型的映射（Mapping），如文本类型、数值类型、日期类型等，以便在搜索和聚合时能够进行更精确的操作。此外，Elasticsearch 还支持各种复杂查询方式，如全文检索、模糊查询、相似度匹配等，可以满足大部分实际应用场景的需求。
总之，Elasticsearch 的数据存储结构非常灵活，支持多种数据类型和查询方式，可以帮助用户快速地构建高性能、可扩展的搜索引擎和分析系统。