数据的存储结构主要包括四种：数组、链表、树和图。
1. 数组（Array）：数组是一种线性表，它只能存储同一类型的数据，数据在数组中的位置由其索引确定。在数组结构中，数据元素的分布方式是连续的，因此在某些应用场景下（例如处理数学和科学计算等任务），数组的访问速度非常快。然而，在删除或插入数据时可能会面临一定的性能问题，尤其是在数组的开头和中间插入数据时会比较复杂和耗费性能。此外，数组的大小是固定的，一旦创建就无法更改大小。
2. 链表（Linked List）：链表是一种动态数据结构，它使用链接的方式将各个数据节点连接起来，数据节点的存储空间不必连续且灵活可变。链表的优点是可以轻松地插入或删除元素（特别是在链表的开始和结束），而不必像数组那样移动大量数据。然而，由于需要额外的空间来存储链接信息，因此链表的空间效率相对较低。此外，访问链表中的特定元素需要从头节点开始遍历整个链表，因此访问速度较慢。
3. 树（Tree）：树是一种非线性数据结构，用于表示具有层次关系的数据集合。树结构有许多不同的类型，如二叉树、决策树等。树的每个节点可以有多个子节点（除根节点外），但只能有一个父节点（根节点除外）。在数据库中经常需要使用树结构来实现高效的数据存储和查询。同时树也广泛用于机器学习和数据分析等领域。
4. 图（Graph）：图是一种非常通用的数据结构，用于表示具有复杂关系的数据集合。它由节点和边组成，可以表示任意的关系网络结构。在图中，节点表示实体或对象，边表示实体之间的关系或连接。图可以用于解决各种实际问题，如社交网络分析、地理空间数据分析和路由问题等。在计算机科学领域中有许多基于图的算法用于处理图的搜索和优化等问题。
这四种数据结构都有各自的特点和应用场景，选择合适的结构来存储和管理数据可以根据实际需求和目标优化数据的性能、存储空间和使用效率等关键指标。
