查找速度：状态还是数据库？

Question

我的服务器上有一堆单词表，并且我一直打算制作一个简单的开源JSON API，作为密码验证方法，如果密码在列表^1上，则返回该API 。我正在使用Flask在Python中执行此操作，并且实际上只是返回是否存在输入。

一个小问题：单词列表总计约1.5亿个条目和1.1GB的文本。

我的API（最低要求）如下。将所有行存储在MongoDB中并重复查找，或者使用单例将整个内容存储在内存中，并在我调用时在启动时填充它，效率更高app.run吗？还是差异是主观的？
此外，做后者甚至是一种好的做法？我认为如果我向公众开放此功能，查找可能会变得很麻烦。我也有人建议使用Trie进行有效搜索。

更新：我已经做了一些测试，并且如此大量的记录使文档搜索非常缓慢。是否有必要为需要有效搜索的单列数据使用具有适当索引的数据库？

from flask import Flask
from flask.views import MethodView
from flask.ext.pymongo import PyMongo
import json

app = Flask(__name__)
mongo = PyMongo(app)

class HashCheck(MethodView):

  def post(self):
    return json.dumps({'result' : 
      not mongo.db.passwords.find({'pass' : request.form["password"])})
    # Error-handling + test cases to come. Negate is for bool.

  def get(self):
    return redirect('/')

if __name__ == "__main__":
  app.add_url_rule('/api/', view_func=HashCheck.as_view('api'))
  app.run(host="0.0.0.0", debug=True)

_{1：我是安全帽。我在我的登录表单中使用它，并拒绝常见输入。词表之一是UNIQPASS。}