计算机系统所支持的内存容量不断增加,而内存价格却不断走低,这让内存数据库系统得到了很好的发展时机,它将所有的数据存储于内存中,以此来消除磁盘读写瓶颈。然而在大数据时代,所有数据存储于内存是不可能的,也不是必需的。在理想情况下,数据库系统既想具备内存高效地访问速度,又想具备磁盘的超大容量和低价开销。这关键是如何能同时有效地利用内存和磁盘两者的优势。在本文中,我们对现有最新的解决方案——“逆缓存”进行研究,实现了基于逆缓存的海量键值内存数据库系统原型,并提出了一种更通用和更有效的基于用户态虚拟内存管理(UVMM)的逆缓存方案,能够在小代价的情况下应用于绝大多数内存数据库系统中。在原型系统上,我们组织了大量的实验来对比分析现有方案和UVMM方案的性能,而且研究每种方案的可用性。基于我们的实验发现,UVMM各个方面都表现得很出色,而且在内存限制更高的情况下,UVMM比现有方案拥有更好的性能。最后,我们还总结了一些基本原则,用于设计优秀的逆缓存方案。