问将PostgreSQL表加载到内存中的缓存中，以便在python/django中进行x维查找

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我正在开发Python/Django webapp...and，我实际上是第一次深入研究Python (通常我是.NET/core )...currently，在后端运行PostgreSQL。我有大约9-10个简单的(二维)查找表，它们将经常被实时访问，我想将它们缓存在内存中。

理想情况下，我希望用Postgres本身来完成这个任务，但可能是另一个数据引擎和/或其他库适合帮助它(我对Python库不太熟悉)。

目标是：

1. 查找是在内存中处理的(数据占用永远不会“大”)。
2. 理想情况下，结果可以在第一次拉(通过完全参数签名)后缓存，以优化时间，尽管这在一定程度上是可选的，因为我假设内存中的查找将是非常快速的anyway....and。
3. 也是可选的，但理想的情况是，尽管为了导入/人工可读性/编辑的目的，查找表是单独存储在db中的，但我认为在加载到内存中时为查找生成x维数组是最佳的。虽然总共有9-10个查找表，但每个表只有10-15个值(有些较小)，而对所有表的完全查找可能总共只有15个参数。基本上，它是一个equation....so修饰符的9-10个表，我们在每个表中查找x/y值，得到值，并将它们相加在一起。

因此，我想我正在寻找一个库和/或合适的后端来处理内存中的加载和缓存(同样，内存中内存占用的总量永远不会成为一个因素).并且可能会自动将x查找表解析为一个内存中的x维表，以提高效率(而不是单独进行9-10查找)，....and缓存这些结果，以便在所有参数匹配之前的查询时重复使用(除非查找执行得如此快，这是无关紧要的)。

查找表不是很大.我会说，如果我编写代码来分解每个x/y值/范围，手工创建一个巨大的x维查找表，它可能会包含大约15个字段和150个行.所以我们不会谈论太多的data....but --它会经常被击中，而且我不想每次都针对实际的DB执行这些查找。

对于最适合于此的引擎/库的建议(仍然能够将postgresql用于持久存储)将受到极大的赞赏。