你可以将命令管道化到Redis中，以避免像这样的往返时间：

{ for ((i=0;i<10000000;i++)) ; do printf "set key$i $i\r\n"; done ; sleep 1; } | nc localhost 6379

设置10，000，000个密钥需要80秒。
或者，如果您不想为printf创建所有这些进程，请在单个awk进程中生成数据：

awk 'BEGIN{for(i=0;i<10000000;i++){printf("set key%d %d\r\n",i,i)}}'; sleep 1; } | nc localhost 6379

现在设置1000万个键需要17秒。

自动递增键允许在将新记录插入表/redis时生成唯一的编号。
还有其他使用UUID的方法。
但我认为自动增量是更好的原因，如它需要四倍以上的空间，排序不能做的基础上，关键等

我在做完全一样的事情。这里有一个简单的例子。如果你有更好的，欢迎讨论：）

1.连接redis

import redis
pool = redis.ConnectionPool(host=your_host, port=your_port)
r = redis.Redis(connection_pool=pool)

2.定义一个函数incr，使用管道

def my_incr(pipe):
    next_value = pipe.hlen('myhash')
    pipe.multi()
    pipe.hsetnx(
        name='myhash',
        key=newkey, value=next_value
    )

3.使函数成为事务

pipe = r.pipeline()
newkey = 'key1'
r.transaction(my_incr, 'myhash')

为了更节省内存，你可以使用HASH来存储这些键值对。Redis对小的HASH有特殊的编码。它可以保存你很多内存。
在这种情况下，你可以将你的密钥分割成许多小的HASH，每个HASH的条目少于hash-max-ziplist-entries。有关详细信息，请参阅doc。
顺便说一下，通过INCR命令，您可以使用Redis创建自动递增的数字。

我想回答我自己的问题。
如果您已经对键值进行了排序，那么批量插入并读取它们的最有效方法是使用基于B树的数据库。
例如，使用MapDB，我可以非常快速地插入它，并且占用更少的内存。