为什么 String 类型内存开销大？
- 除了记录实际数据，String 类型还需要额外的内存空间记录数据长度、空间使用等信息，这些信息也叫作元数据。
- 当实际保存的数据较小时，元数据的空间开销就显得比较大了，有点“喧宾夺主”的意思。
用什么数据结构可以节省内存？
缩列表（ziplist），这是一种非常节省内存的结构
如何用集合类型保存单值的键值对？
在保存单值的键值对时，可以采用基于 Hash 类型的二级编码方法。这里说的二级编码，就是把一个单值的数据拆分成两部分，前一部分作为 Hash 集合的 key，后一部分作为 Hash 集合的 value，这样一来，我们就可以把单值数据保存到 Hash 集合中了。
二级编码方法中采用的 ID 长度是有讲究的
Hash 类型底层结构什么时候使用压缩列表，什么时候使用哈希表呢？其实，Hash 类型设置了用压缩列表保存数据时的两个阈值，一旦超过了阈值，Hash 类型就会用哈希表来保存数据了。这两个阈值分别对应以下两个配置项：
- hash-max-ziplist-entries：表示用压缩列表保存时哈希集合中的最大元素个数。
- hash-max-ziplist-value：表示用压缩列表保存时哈希集合中单个元素的最大长度。
如果我们往 Hash 集合中写入的元素个数超过了 hash-max-ziplist-entries，或者写入的单个元素大小超过了 hash-max-ziplist-value，Redis 就会自动把 Hash 类型的实现结构由压缩列表转为哈希表。
一旦从压缩列表转为了哈希表，Hash 类型就会一直用哈希表进行保存，而不会再转回压缩列表了。在节省内存空间方面，哈希表就没有压缩列表那么高效了。
为了能充分使用压缩列表的精简内存布局，我们一般要控制保存在 Hash 集合中的元素个数。
课后评论
- 不管是使用Hash还是Sorted Set，当采用ziplist方式存储时，虽然可以节省内存空间，但是在查询指定元素时，都要遍历整个ziplist，找到指定的元素。所以使用ziplist方式存储时，虽然可以利用CPU高速缓存，但也不适合存储过多的数据（hash-max-ziplist-entries和zset-max-ziplist-entries不宜设置过大），否则查询性能就会下降比较厉害。整体来说，这样的方案就是时间换空间，我们需要权衡使用。