Redis是一种高性能的内存数据库，它可以存储各种类型的数据，如字符串、列表、集合、散列等。Redis的一个优点是它可以通过key-value的方式快速地访问数据，但是如果key的数量过大，会不会影响Redis的查询性能呢？
答案是：可能会。这取决于key的分布情况和查询模式。如果key的分布比较均匀，且查询比较随机，那么key的数量对性能的影响不大。但是如果key的分布比较倾斜，且查询比较集中，那么key的数量就会对性能产生负面影响。
为什么会这样呢？这是因为Redis使用了一种叫做哈希槽（hash slot）的机制来分配和存储key。Redis有16384个哈希槽，每个哈希槽可以存储多个key。当我们向Redis写入一个key时，Redis会根据key的值计算出一个哈希值，然后将这个哈希值对16384取模，得到一个0到16383之间的数字，这个数字就是这个key所属的哈希槽编号。当我们从Redis读取一个key时，Redis也会先计算出这个key所属的哈希槽编号，然后从这个哈希槽中查找这个key。
如果key的分布比较均匀，那么每个哈希槽中存储的key数量也比较均匀，这样就可以保证查询效率。但是如果key的分布比较倾斜，那么某些哈希槽中存储的key数量就会比较多，这样就会导致查询效率下降。因为在一个哈希槽中查找一个key需要遍历这个哈希槽中所有的key，如果这个哈希槽中有很多key，那么查找时间就会增加。而且如果查询比较集中在某些热点key上，那么这些热点key所在的哈希槽就会成为性能瓶颈。
那么如何避免或减少这种情况呢？有以下几种方法：
1.尽量使用简短和有意义的key，避免使用过长和无意义的key。因为过长和无意义的key不仅占用更多的内存空间，而且也增加了计算哈希值和查找时间。
2.尽量使用散列（hash）类型来存储相关联的数据，而不是使用多个单独的key。例如，如果我们要存储用户的信息，我们可以使用一个散列类型来存储用户ID为键，用户信息为值，而不是使用多个以用户ID为前缀的字符串类型来存储用户信息。这样可以减少key的数量和内存占用，并且也可以提高查询效率。
3.尽量避免使用模糊匹配（scan、keys等）命令来查询数据，因为这些命令需要遍历所有或部分的哈希槽，消耗大量的CPU和内存资源。如果需要模糊匹配，可以使用集合（set）或有序集合（sorted set）类型来存储key的索引，然后使用集合运算（sinter、sunion等）或有序集合运算（zinter、zunion等）来查询数据。
4.如果key的数量非常大，且分布非常不均匀，可以考虑使用集群（cluster）模式来部署Redis。集群模式可以将16384个哈希槽分配到多个节点上，每个节点负责一部分哈希槽。这样可以将key的分布和查询负载均衡到多个节点上，提高性能和可扩展性。
Redis key过多时可能会影响读取性能，这取决于key的分布情况和查询模式。我们可以通过一些方法来优化key的设计和查询方式，以提高Redis的性能和效率。