Redis 批量查询能节省的资源取决于多个因素，包括网络延迟、服务器处理能力、数据结构等。以下是一些可能的节省资源的方面：
减少网络延迟：批量查询可以减少客户端与服务器之间的通信次数，从而降低网络延迟。每次查询都需要发送请求和接收响应，这会增加网络开销。通过批量查询，可以将多个查询合并为一个请求，从而减少网络延迟。
减轻服务器负担：批量查询可以减少服务器的处理次数，从而降低服务器的负担。每次查询都需要服务器处理请求并返回结果，这会增加服务器的CPU和内存使用。通过批量查询，可以将多个查询合并为一个请求，从而减轻服务器的负担。
提高查询效率：批量查询可以提高查询效率，因为服务器可以一次性处理多个查询，而不是逐个处理。这可以减少服务器的响应时间，从而提高查询效率。
具体节省的资源量取决于批量查询的大小和服务器性能。在实际应用中，可以通过测试来确定最佳的批量查询大小，以达到最大的资源节省效果。
需要注意的是，批量查询也有一些限制和注意事项：
批量查询的大小：批量查询的大小应该适中，过大的批量查询可能会导致服务器内存不足或网络拥塞。
查询类型：并非所有的查询都适合批量处理。例如，一些需要实时返回结果的查询可能不适合批量处理。
错误处理：批量查询可能会失败，需要对错误进行处理。例如，如果批量查询中的某个查询失败，可能需要重新发送该查询或采取其他措施。
总之，Redis 批量查询可以节省资源，但需要根据实际情况选择合适的批量查询大小和查询类型，并注意错误处理。
