Elasticsearch的内部数据存储逻辑和读取逻辑是非常复杂的，但是可以概括为以下几点：
-
索引（Index）: 一个索引就是一个文档的容器，它包含了很多文档。
-
分片（Sharding）: 为了处理大量数据，Elasticsearch会将一个索引分成多个部分，每个部分就是一个分片。
-
副本（Replica）: 每个分片可以有多个副本，以提供高可用性。
-
Translog: 一个内部的日志文件，用于保存尚未被索引的或尚未被确认的数据变更。
-
段（Segment）: 数据被分割成段，段是Elasticsearch最小的搜索单元。
-
内存缓冲区: 用于批量写入的内存缓冲区，它会在合适的时候刷新到磁盘。
读取逻辑简化为：
-
客户端发送请求到Elasticsearch节点。
-
节点根据请求的信息定位到包含所需数据的分片。
-
如果需要，节点会从主分片同步数据到副本分片。
-
节点将请求执行在本地分片上，并返回结果给客户端。
具体的读取操作涉及到分片寻址、搜索和返回结果，这些操作都是分布式和近实时的。
由于Elasticsearch的内部机制复杂，具体细节涉及到很多优化技术，例如：Lucene的倒排索引、段合并、缓存机制等。