在分析Redis BigMap的空间效率时，可以考虑以下几个方面：
数据结构：Redis BigMap使用了一种类似于跳表的结构来存储数据，这种结构能够在保持数据有序的同时，提高数据的访问效率。跳表的空间复杂度为O(n)，其中n为元素个数，相比于传统的红黑树等数据结构，空间效率更高。
压缩算法：Redis BigMap支持使用压缩算法对数据进行压缩存储，在一定程度上可以减少存储空间的占用。压缩算法可以通过降低数据的冗余性来减小数据的存储空间，从而提高空间效率。
冗余数据处理：Redis BigMap在存储数据时，会对重复的数据进行合并，避免存储冗余数据，从而提高空间利用率。
内存管理：Redis BigMap会根据数据的访问频率和大小来进行内存管理，将访问频率低的数据移动到磁盘上进行存储，从而释放内存空间，提高内存利用率。
总体来说，Redis BigMap在空间效率方面表现良好，能够有效地利用存储空间，提高数据存储的效率。但在实际使用过程中，还需要根据具体的数据特点和访问模式进行调优，以达到最佳的空间效率。