千万级数据如何进行缓存

1千万左右的数据量，数据有查询次数的限制，比如每条记录每天只能查询2次，每周只能查询5次，每月只能查询10次,现在要求在查询的时候能够很快的反馈是否到达查询次数上限，如果没有记录，则增加此记录的查询次数，每天的查询量非常大，可能达到千万级。
目前有3个方案去解决这个问题，如下：

方案1. 采用自定义缓存，直接把1千万数据，根据数据标识作为key放到hashmap里面，每次查询的时候就直接根据key去找到相应的记录，并更新对应的查询次数，并定时把记录写到文件里面，防止数据全部丢失，此方案优点是快，缺点是需要太多的内存，如果缓存里面没有这条记录，需要把这条记录也加进去，不知道会不会太慢。

方案2. 采用关系数据库，比如oracle，把这些记录都放到oracle的表里面，每次查询的时候到oracle里面去查，但是这么频繁的操作和这么大的数据量，查询的速度可能会大打折扣，符合不了要求。

方案3. 采用内存数据库，比如fastdb,h2之类的内存数据库，这个不是很熟悉，也没有经验，只是大概的想到可以这么做。

现在倾向于使用方案1，请探讨一下，方案1是否可行？方案2,3是否存在可优化的地方？