Elasticsearch可以使用多种方式来进行数据压缩和优化存储，以下是一些常用的方法：
索引分片：将一个索引分成多个分片，可以提高查询性能和并发处理能力，同时也可以减小单个分片的大小，从而降低存储成本。
压缩算法：Elasticsearch支持多种压缩算法，例如LZ4、Snappy和GZIP等。这些算法可以将文本、数字等数据压缩后，减小存储空间占用。
字段映射：通过对字段的映射设置，可以控制字段的存储方式和占用空间。例如，可以将一个长文本字段设置为不索引、不存储，从而减小索引大小。
段合并：Elasticsearch会对索引中的段进行合并，以优化查询性能和存储空间。可以通过调整合并策略、阈值等参数，来控制合并的效果。
缓存机制：Elasticsearch会使用缓存来加速查询，减少磁盘I/O操作。可以通过调整缓存大小、缓存策略等参数，来优化缓存效果。
需要注意的是，以上方法的效果和适用场景都有所不同，需要根据具体情况进行选择和调整。同时，也需要注意数据的安全性和可靠性，在进行优化存储的同时，保证数据的完整性和可恢复性。
更多关于Elasticsearch数据压缩和优化存储的内容，可以参考官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/tune-for-indexing-speed.html。