正确访问Redis中的海量数据涉及到一系列的优化和实践。Redis是一个高性能的内存数据库，但在处理海量数据时，仍需注意一些方面以确保良好的性能和可用性。以下是一些建议：

　　 使用合适的数据结构：

　　选择适当的数据结构能够在一定程度上优化查询和更新操作。例如，使用Hashes、Sets、Lists等数据结构，能更好地反映数据的实际结构和关系。

　　 合理使用索引：

　　Redis中并没有像关系型数据库那样的索引机制，但通过合理使用数据结构，可以达到相似的效果。例如，使用Hashes或Sets来模拟索引，以提高数据检索的效率。

　　 分批次获取数据：

　　避免一次性获取海量数据，尤其是在网络状况不理想的情况下。可以考虑分批获取数据，采用分页或者批量获取的方式，避免一次性大规模的数据传输。

　　 使用Pipeline：

　　Redis支持Pipeline操作，允许一次性发送多个命令并获取多个回复，从而减少网络往返的时间。这对于需要执行多个命令的场景非常有用，例如批量写入或更新数据。

　　 考虑使用缓存：

　　如果数据读取频繁但不经常变化，可以考虑在应用程序中添加一个缓存层。这有助于减轻对Redis的直接访问压力，提高读取速度。

　　 合理设置过期时间：

　　如果数据有过期的需求，合理设置过期时间能够有效地释放内存。不过，在设置过期时间时要根据业务需求和数据特性权衡。

　　 分布式架构：

　　如果数据量非常大，可以考虑使用Redis的分布式特性。通过搭建Redis集群，将数据分散到多个节点上，以提高整体性能和可用性。

　　 压缩数据：

　　如果数据允许，可以考虑使用Redis的压缩特性，减少网络传输的数据量，提高传输效率。

　　 定期优化：

　　定期进行Redis的性能优化和调优是必要的。检查内存使用、命中率、慢查询等指标，根据实际情况进行优化。

　　 监控和日志记录：

　　建立监控系统，记录Redis的运行状况，及时发现问题并采取措施。日志记录有助于分析性能问题，进行适当的调整。

　　以上建议应根据具体业务场景和数据特性进行调整。综合考虑数据结构、查询方式、缓存、分布式架构等多个方面，可以更好地应对访问Redis中海量数据的挑战。