Redis作为高性能的内存数据库，在缓存查询中非常实用。核心技巧包括使用KEYS命令快速查找键、使用SCAN渐进式扫描避免阻塞、使用HASH存储对象数据、LIST实现队列、SET集合去重、SORTED SET排序分页，以及PIPELINE批量查询减少网络开销。示例代码：redis-cli中执行KEYS "user:*"快速列出所有用户键；使用HGETALL user:1获取用户完整信息；LPUSH queue:item 入队，RPOP出队；SADD tags:java "spring"添加标签；ZADD rank 100 user1 排序；PIPELINE exec批量发送命令。

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在Redis中，查询技巧的第一条就是善用KEYS和SCAN。KEYS * 会返回所有键，但在大key量时会阻塞服务器，所以推荐SCAN，它是增量迭代的，不会阻塞。比如scan 0 match user:* count 100，每次返回游标和部分结果，直到游标为0。

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缓存查询时，HASH类型超级好用。把对象拆成field-value存入一个hash，比如用户id作为key，name、age等作为field。查询时HGET user:123 name，速度飞快，比存JSON字符串快多了。HMSET user:123 name "张三" age 25。

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LIST适合队列场景，RPUSH mylist item1 item2 右推入，LPOP左弹出，实现任务队列。BRPOPLPUSH source dest 0 阻塞弹出并推到另一个list，原子性强，查询时LLEN检查长度，LRANGE 0 -1获取全部。

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SET集合用于唯一性，比如用户标签SADD user:123 tag1 tag2，SISMEMBER检查是否存在，SUNION合并多个set。查询技巧：用SCARD统计成员数，SMEMBERS全取，但大数据用SSCAN迭代。

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SORTED SET是排行榜神器，ZADD score:board 100 "user1" 95 "user2"，ZREVRANGE 0 9 WITHSCORES 取前10名带分数。ZRANGEBYSCORE score:* 80 +inf LIMIT 0 20 分页查询高分用户。

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PIPELINE是批量查询利器，正常单命令有网络RTT，pipeline把多命令打包一次发，redis-py中pipe = r.pipeline(); pipe.set('a',1); pipe.get('a'); pipe.execute()，查询效率提升10倍。

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用MGET批量取多个key值，MSET批量设置，避免循环单get。PUBLISH/SUBSCRIBE实时查询变化，PSUBSCRIBE news:* 模式订阅。

FAQ
Q: KEYS命令在大规模Redis中为什么不推荐？
A: 因为它会阻塞服务器，遍历所有键，推荐用SCAN渐进式。
Q: 如何用Redis实现分页查询？
A: 用LIST的LRANGE 0 10，或SORTED SET的ZRANGE 0 10 LIMIT offset count。
Q: PIPELINE和MULTI事务区别？
A: PIPELINE是批量执行不保证原子，MULTI是事务保证原子但稍慢。
Q: 怎么避免缓存穿透？
A: 查询空结果也缓存，设置短TTL，或用布隆过滤器。