要提高Redis百萬數據查詢的效率，可以考慮以下幾個方面的優化措施：
使用合適的數據結構：Redis支持多種數據結構，如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等。根據具體的查詢需求，選擇合適的數據結構存儲數據，以提高查詢效率。
使用合適的索引：如果查詢的字段可以作為索引來使用，可以使用Redis的有序集合（Sorted Set）來存儲數據，并通過有序集合的分值進行排序和檢索。
批量查詢：盡量使用批量操作命令（如MGET、HMGET）來一次性獲取多個數據，減少網絡通信的開銷。
數據分片：如果數據量非常大，可以考慮將數據分片存儲在多個Redis實例中，根據查詢的數據分布情況選擇對應的實例進行查詢，以減少單個實例的負載。
使用緩存：對于頻繁查詢的數據，可以考慮將查詢結果緩存在Redis中，下次查詢時直接從緩存中獲取，避免重復查詢數據庫。
合理設置過期時間：對于不再需要的數據，及時刪除或設置合適的過期時間，以釋放內存空間和提高查詢效率。
使用Pipeline批量查詢：Pipeline是一種將多個命令一次性發送到Redis服務器并一次性獲取結果的技術，可以減少網絡通信的開銷，提高查詢效率。
使用Redis集群：如果單個Redis實例無法滿足查詢需求，可以考慮使用Redis集群來橫向擴展存儲和查詢能力。
以上是一些常見的提高Redis百萬數據查詢效率的優化方法，具體的優化方案需要根據具體的業務場景和需求來定。
