Redis 是一种高性能的键值存储系统，它支持多种数据结构，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合。在 Redis 中，有序集合（Sorted Set）是一种特殊的数据结构，它可以存储多个具有相同权重的成员，每个成员都有一个对应的分数，通过分数对成员进行排序。在 Redis 中，有序集合的实现采用了跳跃表（Skip List）和哈希表（Hash Table）的结合，具有快速查询和插入的特点。
假设我们想要在 Redis 中存储 1000 万个数据，每个数据都是有序集合的成员，并且有相应的分数。那么，我们需要考虑两个方面的问题：存储空间和性能。
首先，我们来计算存储空间的大小。在 Redis 中，有序集合的成员和分数都是以字符串的形式进行存储的。假设每个成员的长度为 10 字节，每个分数的长度为 8 字节。那么，每个数据的存储空间为 10 + 8 = 18 字节。因此，1000 万个数据的总存储空间为 1000 万 * 18 字节 = 1800 万字节 = 18 MB。这个存储空间对于 Redis 来说是可以接受的。
接下来，我们来考虑性能方面的问题。在 Redis 中，有序集合的插入和查询操作的时间复杂度都是 O(logN)，其中 N 是有序集合的大小。由于我们要存储的数据量非常大，因此需要采取一些优化措施来提高性能。
首先，我们可以使用 Redis 的 Pipeline 功能来批量插入数据，减少网络延迟。Pipeline 是一种客户端批量执行多个命令的机制，可以极大地提高插入数据的效率。下面是一个使用 Pipeline 插入数据的示例代码：
import redis
r = redis.Redis()
pipeline = r.pipeline()
for i in range(10000000):
pipeline.zadd('myzset', {'member{}'.format(i): i})
pipeline.execute()
上面的代码使用了 Python 的 Redis 模块来连接 Redis 服务器，并创建了一个 Pipeline 对象。然后，通过循环遍历的方式，批量插入了 1000 万个成员到有序集合中。最后，通过调用 execute() 方法来执行批量插入操作。
接下来，我们可以使用 Redis 的分布式特性来分片存储数据，进一步提高性能。Redis 的分布式特性允许我们将数据分散存储到多个 Redis 实例中，每个实例存储部分数据。这样，每个实例只需要处理部分数据，可以大大提高查询性能。下面是一个使用 Redis 分布式存储数据的示例代码：
import redis
r1 = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
r2 = redis.Redis(host='localhost', port=6380)
for i in range(10000000):
if i % 2 == 0:
r1.zadd('myzset', {'member{}'.format(i): i})
else:
r2.zadd('myzset', {'member{}'.format(i): i})
上面的代码通过创建两个 Redis 实例来模拟分布式存储。在循环遍历的过程中，根据成员的奇偶性将数据分别存储到两个实例中。这样，每个实例只需要处理一半的数据，可以大大提高查询性能。
综上所述，通过合理选择存储空间和优化性能的方式，我们可以在 Redis 中存储 1000 万个数据，并且保持较高的查询性能。当然，在实际应用中，我们还需要根据具体的场景和需求来选择适当的存储方案和优化策略。
下面是文章中的关系图：
erDiagram
ENTITY "有序集合" {
"成员" as member
"分数" as score
}
