Redis 批量查询适用于以下几种情况：
高并发场景：在高并发的环境下，客户端需要快速获取多个键值对的信息。使用批量查询可以减少网络延迟和服务器压力，提高响应速度。
数据聚合：当需要对多个键值对进行数据聚合操作时，例如统计某个时间段内的用户访问量、商品库存等，可以使用批量查询一次性获取所有相关数据，减少多次查询带来的性能开销。
缓存预热：在系统上线初期或者活动开始前，需要对缓存进行预热，将热点数据加载到缓存中。批量查询可以快速获取多个热点键值对，提高缓存预热效率。
数据备份与恢复：在进行数据备份或恢复时，可以使用批量查询将多个键值对一次性导出或导入，减少I/O操作次数，提高备份恢复速度。
键值对扫描：当需要对某个命名空间下的所有键值对进行扫描时，可以使用批量查询一次性获取所有相关数据，避免逐个查询带来的性能问题。
需要注意的是，批量查询虽然可以提高查询效率，但是当查询的键值对数量过大时，可能会导致内存占用过高或者查询时间过长。因此，在实际应用中需要根据具体场景权衡批量查询的使用时机和范围。
