要实现一个高效的数据结构来存储和检索大量数据，我们可以使用Python的字典（dict）来实现。字典是一种无序的键值对集合，可以快速地根据键来访问对应的值。以下是一个简单的示例：

```python
class 高效数据结构:
def __init__(self):
self.data = {}

def 插入(self, key, value):
self.data[key] = value

def 检索(self, key):
if key in self.data:
return self.data[key]
else:
return None

# 示例用法
高效数据结构实例 = 高效数据结构()
高效数据结构实例.插入("张三", "123456")
高效数据结构实例.插入("李四", "789012")
print(高效数据结构实例.检索("张三")) # 输出：123456
print(高效数据结构实例.检索("李四")) # 输出：789012
```

在这个例子中，我们创建了一个名为`高效数据结构`的类，它有一个字典属性`data`用于存储数据。我们还定义了两个方法：`插入`用于向字典中添加新的键值对，`检索`用于根据给定的键从字典中获取对应的值。

这种方法在处理大量数据时非常高效，因为它可以在常数时间内完成查找、插入和删除操作。然而，如果需要频繁地进行大量的插入和删除操作，那么可以考虑使用更高效的数据结构，如哈希表（hash table）或平衡二叉搜索树（bst）。