括所述查询结果的变更，例如，在电商用户请求所述电商系统查询对应第三方数据库时，所述查询结果包括货物到达地点、已发货时间等与物流信息相关的查询结果。例如，在电商用户请求所述电商系统查询对应第三方数据库时，电商用户想要查询某一物流信息，作出查询请求Ε，则设备1基于查询请求Ε向第三方数据库发出请求，则第三方数据库返回相对应的查询结果，如货物已经到达的地点、已经运输的天数等。
[0044]更优选地，所述用于确定查询结果的设备1中所述根据所述数据更新信息确定所述第三方数据库的更新设置信息包括:根据所述各样本查询请求所对应的查询结果的变化情况，确定所述第三方数据库的更新设置信息。
[0045]具体地,所述查询请求对应的查询结果的变化情况包括所述查询请求对应于第三方数据库中的查询结果相较于前一次相同查询请求所对应的查询结果所发生的变化，以此次查询结果确定所述第三方数据库的更新设置信息，所述查询请求对应的查询结果的变化情况也包括对所述查询请求多次采样，统计每一次查询结果的变化，以多次查询结果确定所述第三方数据库的更新设置信息。例如所述查询请求进行10次采样仅有1次查询结果发生变化，可以推定所述第三方数据库中数据更新几率是10 %，所述更新几率可以设置为相应的更新设置信息。
[0046]优选地，所述用于确定查询结果的设备1中所述从所获取的多个查询请求中抽取样本查询请求包括:将所获取的多个查询请求按各查询请求所对应的第三方数据库分组，从各组查询请求抽取样本查询请求。
[0047]具体地，从所述多个查询请求中抽样应当能够涉及到尽可能多的不同业务场景，从而，使得基于样本查询请求获得的更新设置信息，以及最后设置的数据缓存策略能够与不同业务场景下的查询请求相匹配。在此，可以对多个查询请求按照一定的条件进行合理的分组，优选地，按各查询请求所对应的第三方数据库分组，再从各个分组中分别抽取一定的样本查询请求进行后续的操作分析。例如，在电商用户请求所述电商系统查询对应物流信息数据库时，可以按照不同的物流信息数据库，也就是不同的物流公司对查询请求进行分组，例如有物流公司0、P、Q，则可以对所述查询请求按照物流公司0、P、Q三类进行分组，再在此三组中分别抽取样本查询请求。
[0048]本领域技术人员应能理解，上述将所获取的多个查询请求按各查询请求所对应的第三方数据库分组仅为举例，其他对所述查询请求进行的分组或区分如可适用本申请，也应包含在本申请的保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
[0049]优选地，所述用于确定查询结果的设备1中第一装置101还用于:
[0050]根据所述多个查询请求中除所述样本查询请求外的其他查询请求，在对应缓存数据中查询确定对应的查询结果。
[0051]具体地，所述数据缓存策略是基于样本查询请求所对应的数据更新信息确定相应的更新设置信息进而得到的。所以对于所述样本查询请求，自然可以利用与第三方数据库对应的缓存中的所述数据缓存策略进行对应查询结果的确定。同时，由于选择的样本查询请求具有一定的代表性，所述样本查询请求所设置的数据缓存策略包含有一定的适用条件，当除所述样本查询请求外的其他查询请求发出请求时，只要与所述数据缓存策略的适用条件达到一定匹配度，就可以同样适用所述数据缓存策略，进而能够在对应缓存数据中查询确定对应的查询结果。例如，在电商用户请求所述电商系统查询对应物流信息数据库时，可以采纳查询请求A两次查询请求间隔T、物流公司wl、对应的查询请求时间段tl为所述数据缓存策略的条件，将所述查询请求A两次查询请求间隔T设定为数据缓存失效时间，因此可以设置物流公司wl的在tl时间段的查询请求对应的数据缓存失效时间为T，所设置的特定条件下的数据缓存失效时间就是所述相应的数据缓存策P1，此时若有查询请求F，F与A不是同一个查询请求，F能够满足物流公司是wl，且在tl时间段请求查询，则查询请求F适用所述数据缓存策略P1，进而F可以基于所述数据缓存策略P1在对应缓存数据中查询确定对应的查询结果。
[0052]图2示出根据本申请另一个方面的一种用于确定查询结果的方法流程图。
[0053]其中，在步骤S201中，设备1获取第三方数据库的更新设置信息；在步骤S202中，设备1根据所述更新设置信息配置关于所述第三方数据库的数据缓存策略；在步骤S203中，设备1根据关于所述第三方数据库的用户查询请求及所述数据缓存策略确定所述用户查询请求所对应的查询结果。
[0054]具体地，在步骤S201中，用于确定查询结果的设备1获取第三方数据库的更新设置信息。所述第三方数据库包括任何提供查询结果信息的原始的数据库，所述第三方数据库中包括处于不断更新状态的数据。所述设备1获取的第三方数据库的更新设置信息与一定的查询请求相对应，即可以基于一定的查询请求获得与所述查询请求对应的第三方数据库的更新设置信息，基于不同的查询请求所获取的第三方数据库的更新设置信息会有不同。所述更新设置信息包括可以实时确定或者需要基于所述查询请求从所述第三方数据库中获取的更新设置信息，例如所述第三方数据库中数据的更新频率或触发更新的的触发时间等。在此，所述更新设置信息对应于一系列特定的业务场景和条件，或者说，由于不同查询请求对应的业务场景不同，从而与不同查询请求对应的第三方数据库的更新设置信息也存在差异性。
[0055]例如，所述用于确定查询结果的设备1是一个电商系统，当电商用户请求所述电商系统查询对应订单的相关物流信息时，所述的第三方数据库就是负责所述订单承运职责的外部物流公司系统提供的物流信息数据库。其中，电商系统所获取的所述物流信息数据库的更新设置信息，包括基于电商用户的查询请求从所述物流信息数据库中获取的更新设置信息，例如所述外部物流公司的物流信息数据库中相应的物流信息更新频率。所述物流信息更新频率与一系列条件参数相对应，如特定的物流公司、时间段、路线、货物已发出天数、业务类别、两次查询请求间隔等。进而，不同的查询请求因为具有不同的所述条件，如不同的物流公司、不同的两次查询请求间隔等，所以不同查询请求所对应的物流信息更新频率各异。如，在一定业务场景下，查询请求A对应的物流信息更新频率a，而查询请求B对应的物流信息更新频率b。
[0056]接着，在步骤S202中，用于确定查询结果的设备1根据所述更新设置信息配置关于所述第三方数据库的数据缓存策略。所述用于确定查询结果的设备1为了便于反馈与查询用户查询请求相对应的查询结果，会在设备1中对所述查询请求相对应的第三方数据库中的查询结果进行缓存，而查询请求是否读取所述缓存中的查询结果需要基于一定的数据缓存策略进行判断，而合理、可靠的数据缓存策略可以基于所述更新设置信息进行配置。例如，当电商用户请求所述电商系统查询对应第三方数据库，如物流信息数据库的相关物流信息时，电商系统获取所述物流信息数据库的更新设置信息，如物流信息更新频率，如基于查询请求A获取对应物流信息更新频率a，而基于查询请求B获取对应物流信息更新频率
b。其中，所述物流信息更新频率a和b分别与一定的业务场景的参数相匹配，所述的参数包括物流公司、时间段、路线、货物已发出天数、业务类别、两次查询请求间隔。此时，若所述设备1设置了所述物流信息更新频率的阈值，并获取满足条件的物流信息更新频率，如查询请求A对应物流信息更新频率a满足所述阈值，则此时所述物流信息更新频率a及其所对应的参数即可以被采纳进行设置相对应的数据缓存策略，所述数据缓存策略所包含的数据请求A的对应参数可以根据实际需要选择一个或多个，例如，可以采纳查询请求A两次查询请求间隔T、物流公司wl、对应的查询请求时间段tl为所述数据缓存策略的条件，将所述查询请求A两次查询请求间隔T设定为数据缓存失效时间，因此可以设置物流公司wl的在tl时间段的查询请求对应的数据缓存失效时间为T，所设置的特定条件下的数据缓存失效时间就是所述相应的数据缓存策P1。
[0057]接着，在步骤S203中，用于确定查询结果的设备1根据关于所述第三方数据库的用户查询请求及所述数据缓存策略确定所述用户查询请求所对应的查询结果。基于所述用户查询请求，可以通过所述设备1请求第三方数据库中的相应查询结果，也可以基于所述数据缓存策略确定所述用户查询请求所对应的查询结果的读取路径。例如，若所述查询请求是对应查询对象的首次查询请求时，所述设备1会向第三方数据库请求获得所述查询请求对应的查询结果，同时，将所述第三方数据库中对应的查询结果存储到与第三方数据库对应的缓存中；若所述查询请求不是对应查询对象的首次查询请求时，则说明所述与第三方数据库对应的缓存中存有所述查询请求前一次查询时获取的对应的查询结果信息，此时，需要基于与此查询请求相匹配的数据缓存策略来判断如何确定