多条件查询缓存的设计通常涉及到一个较为复杂的数据结构，例如哈希表、有序集合（ZSet）、Bitmap等。下面以Redis为例，给出一种基于哈希表和有序集合的实现方式：

1. 哈希表存储法： 对于每一个实体（如商品、用户等），我们可以将其作为哈希表的键，而查询条件作为哈希字段，对应的值为查询结果的ID。例如，对于商品库，可以构建如下缓存：

redis HSET product:1 category:electronics brand:samsung price:5000 HSET product:2 category:electronics brand:apple price:8000

这样，如果要查询“品牌为Samsung且价格小于6000的所有电子产品”，就可以先通过多个HGETALL命令获取所有电子产品数据，然后在应用层进行过滤。

1. 有序集合存储法： 如果查询条件中包含排序或范围查询，可以使用有序集合（ZSet）。每个成员是查询结果的ID，而score可以用来存储满足特定条件的值。例如：

redis ZADD product:category:electronics:brand:samsung price 1 5000 ZADD product:category:electronics:brand:samsung price 2 6000

这样，如果需要查询价格小于6000的Samsung电子产品，可以直接使用ZRANGEBYSCORE命令。

1. 混合使用： 实际场景中，可能需要结合哈希表和有序集合来实现多条件查询。例如，先通过哈希表过滤出满足部分条件的结果集，再根据有序集合进行排序或范围查询。

2. Bitmaps： 当数据量非常大，且查询条件相对固定时，可以考虑使用Bitmaps。例如，对用户行为数据进行多条件查询时，可以将用户的每个行为编码为bitmap的一位，然后通过bit操作快速得出符合条件的用户集合。

注意：以上策略并非一成不变，具体实现应根据实际业务需求和数据特性进行调整优化，并且在更新数据时，必须同步更新相关缓存以保证数据一致性。