MyBatis 和 MyBatis-Plus 都是流行的持久层框架，用于简化数据库的交互。MyBatis 需要手动编写 SQL 语句和相应的映射规则，而 MyBatis-Plus 在 MyBatis 的基础上增加了一些高级功能，如自动生成 SQL 语句和 CRUD 操作的封装。

如果你的项目需求简单，对性能要求不高，而且喜欢自己写 SQL 和映射规则，那么 MyBatis 可能更适合你。如果你希望减少开发工作量，专注于业务逻辑，并且能容忍一些性能损失，那么 MyBatis-Plus 可能是更好的选择。

以下是使用 MyBatis 和 MyBatis-Plus 的简单示例：

MyBatis:

<!-- MyBatis 配置文件 -->
<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
  <select id="selectUser" resultType="com.example.model.User">
    SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
  </select>
</mapper>

// 接口 Mapper
public interface UserMapper {
  User selectUser(int id);
}

MyBatis-Plus:

// 实体类
@TableName("users")
public class User {
  @TableId
  private Integer id;
  // 其他字段...
}

// 继承 BaseMapper 的 Mapper 接口
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
  // CRUD 方法已经由 MyBatis-Plus 封装，可直接使用
}

在 MyBatis-Plus 中，你不需要手写 SQL 语句，只需要定义实体类和对应的 Mapper 接口即可。MyBatis-Plus 提供了丰富的 CRUD 操作，并且可以通过插件进行高级功能扩展。

在Elasticsearch中，可以使用bool过滤器构建复合查询，并结合多种不同类型的过滤器（如term、range、exists等）来满足多重条件筛选的需求。以下是一个使用多过滤器的聚合查询示例：

GET /_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "my_buckets": {
      "filters": {
        "filters": {
          "filter_1": {
            "term": {
              "field1": "value1"
            }
          },
          "filter_2": {
            "range": {
              "field2": {
                "gte": 10,
                "lte": 20
              }
            }
          },
          "filter_3": {
            "exists": {
              "field": "field3"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

在这个例子中，我们定义了一个聚合查询，它使用了三个不同类型的过滤器：

1. filter_1 使用 term 过滤器来匹配字段 field1 的值为 value1 的文档。
2. filter_2 使用 range 过滤器来匹配字段 field2 的值在10到20之间的文档。
3. filter_3 使用 exists 过滤器来匹配包含字段 field3 的文档。

这些过滤器被组合在一起，并且每个过滤器都定义了一个桶（bucket），用于在聚合结果中进行分组。通过这种方式，可以对满足不同条件的文档进行分组和分析。

在Python中，可以使用Tkinter库创建一个简单的登录注册界面。以下是一个简单的示例代码：

import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
 
def login():
    username = entry_username.get()
    password = entry_password.get()
    if username == "user" and password == "pass":
        messagebox.showinfo("Success", "Login successful!")
    else:
        messagebox.showerror("Error", "Invalid username or password.")
 
def register():
    username = entry_username.get()
    password = entry_password.get()
    confirm_password = entry_confirm_password.get()
    if password == confirm_password:
        messagebox.showinfo("Success", "Registration successful!")
    else:
        messagebox.showerror("Error", "Passwords do not match.")
 
root = tk.Tk()
root.title("Login/Register System")
 
# 登录界面
frame_login = tk.Frame(root)
frame_login.pack()
 
label_username = tk.Label(frame_login, text="Username")
label_username.pack(side=tk.LEFT)
 
entry_username = tk.Entry(frame_login)
entry_username.pack(side=tk.LEFT)
 
label_password = tk.Label(frame_login, text="Password")
label_password.pack(side=tk.LEFT)
 
entry_password = tk.Entry(frame_login, show="*")
entry_password.pack(side=tk.LEFT)
 
button_login = tk.Button(frame_login, text="Login", command=login)
button_login.pack(side=tk.LEFT)
 
# 注册界面
frame_register = tk.Frame(root)
frame_register.pack()
 
label_username_register = tk.Label(frame_register, text="Username")
label_username_register.pack(side=tk.LEFT)
 
entry_username_register = tk.Entry(frame_register)
entry_username_register.pack(side=tk.LEFT)
 
label_password_register = tk.Label(frame_register, text="Password")
label_password_register.pack(side=tk.LEFT)
 
entry_password_register = tk.Entry(frame_register, show="*")
entry_password_register.pack(side=tk.LEFT)
 
label_confirm_password_register = tk.Label(frame_register, text="Confirm Password")
label_confirm_password_register.pack(side=tk.LEFT)
 
entry_confirm_password_register = tk.Entry(frame_register, show="*")
entry_confirm_password_register.pack(side=tk.LEFT)
 
button_register = tk.Button(frame_register, text="Register", command=register)
button_register.pack(side=tk.LEFT)
 
root.mainloop()

这段代码创建了一个简单的登录注册界面，用户可以在输入框中输入

SQLite中，如果你想要创建一个表并且让某个列的值在插入新行时自动增加，你可以使用INTEGER PRIMARY KEY来定义这个自增列。这个列同时也被用作该行的唯一标识符。

下面是一个创建这样一个表的例子：

CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    age INTEGER
);

在这个表中，id列既是自增的（每插入一行，id列的值会自动增加），又是主键（不允许有重复的id值）。

当你插入新行时，不需要显式地指定id列的值，SQLite会自动为你处理这个列：

INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('Alice', 30);

上面的INSERT语句会创建一个新行，id列的值会自动设置为该表当前的最大id值加1。

如果你尝试显式地插入一个具体的id值，比如：

INSERT INTO example_table (id, name, age) VALUES (1, 'Bob', 25);

SQLite将会返回一个错误，因为这违反了id列的自增约束。如果你需要插入特定的id值，你必须先关闭自增约束，然后再重新启用它。

请注意，如果你的表已经存在，你不能直接修改它来添加自增列。你需要先删除表，然后重新创建它。

Spring Cloud 是一系列框架的有序集合，用于快速构建分布式系统的解决方案。而 Spring Cloud Alibaba 是阿里巴巴提供的开源的微服务开发一站式解决方案，是 Spring Cloud 的一个子项目。

Spring Cloud Alibaba 版本和 Spring Boot 版本之间有一定的兼容性要求。具体的对应关系可以在 Spring Cloud Alibaba 的官方文档中找到。

以下是一个常见的版本对应关系表：

Spring Cloud Alibaba VersionSpring Boot Version

2021.0.1.02.4.x

2021.0.1.02.3.x

2021.0.1.02.2.x

2021.0.1.02.1.x

2021.0.1.02.0.x

在实际开发中，你需要根据你的项目需求和Spring Cloud Alibaba的版本来选择合适的Spring Boot版本。

例如，如果你选择Spring Cloud Alibaba 2021.0.1.0版本，那么你可以选择在你的项目中使用Spring Boot 2.2.x、2.3.x 或者 2.4.x 版本。

在pom.xml中，你可以这样指定Spring Cloud Alibaba和Spring Boot的版本：

<!-- Spring Cloud Alibaba Version -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2021.0.1.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 
<!-- Spring Boot Version -->
<parent>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
    <relativePath/>
</parent>

确保你的Spring Boot版本和Spring Cloud Alibaba版本兼容，否则可能会出现不可预期的问题。

Python本身并不支持直接创建一个Web页面版的扫雷游戏，因为扫雷是一个C++编写的桌面应用程序。但是，你可以使用Python创建一个Web应用，提供一个网页界面让用户在浏览器中玩扫雷游戏。

这个项目涉及到后端开发（使用Python框架，如Flask）和前端开发（使用HTML/CSS/JavaScript）。后端负责处理游戏逻辑，前端负责用户界面的展示。

以下是一个非常简单的示例，展示如何使用Flask创建一个Web版扫雷游戏的后端API：

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/start_game', methods=['POST'])
def start_game():
    # 初始化游戏，设置雷的位置等
    # ...
    return jsonify({'status': 'success', 'message': '游戏开始'})
 
@app.route('/reveal', methods=['POST'])
def reveal():
    # 根据用户点击的位置，显示对应的方块
    # ...
    return jsonify({'status': 'success', 'message': '方块显示成功'})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

前端需要使用JavaScript来与后端API交互，处理用户的点击事件，并在网页上显示游戏信息。由于这个项目涉及的内容非常广泛，并且需要一定的前端和后端开发经验，因此这里不能提供完整的前端代码实现。

总结一下，Python本身无法直接创建Web版扫雷，但你可以使用Python Web框架创建一个提供游戏逻辑的API，然后使用HTML/CSS/JavaScript在前端构建用户界面。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class AuthGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 这里可以添加安全认证逻辑，例如检查Token
        String token = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("Token");
        if (token == null || !token.startsWith("expected_prefix_")) {
            // 如果Token不合法，返回401 Unauthorized
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        // 如果Token合法，继续请求
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 确保此过滤器在其他过滤器之前执行
        return -1;
    }
}

这段代码定义了一个全局过滤器，用于检查请求中的Token是否有效。如果Token不合法，则返回401 Unauthorized响应。这是一个简单的安全认证示例，实际应用中你需要根据自己的安全策略来实现。

# 检查Redis运行状态
redis-cli ping

# 检查内存使用情况
redis-cli info memory

# 修复内存碎片
redis-cli config set activerefcount 10

# 优化大键
redis-cli --bigkeys

# 检查慢查询日志
redis-cli slowlog get 10

# 监控实时性能指标
redis-cli monitor

# 保存数据快照
redis-cli bgsave

# 重启Redis服务
sudo systemctl restart redis.service

这个例子展示了如何检查Redis的运行状态、内存使用情况、修复内存碎片、发现大键、检查慢查询并监控实时性能。最后，通过执行BGSAVE命令触发数据快照保存，并重启Redis服务。这是维护Redis稳定性和性能的基本步骤。

在回答这个问题之前，我需要先澄清一点：contentWindow 是一个属性，它返回一个对嵌入在某个窗口中的文档的引用。通常，这个属性用于 <iframe> 元素。

下面是如何使用 contentWindow 的示例：

<iframe id="myframe" src="somepage.html"></iframe>

var iframe = document.getElementById('myframe');
var win = iframe.contentWindow;

在上面的例子中，win 是一个对嵌入在 iframe 中的页面的 window 对象的引用。

手写 ElementUI 的四种弹窗：

1. 消息提示（Message Box）

var { MessageBox } = ElementUI;
 
MessageBox.alert('这是一条警告信息', '标题名称', {
  confirmButtonText: '确定',
  callback: action => {
    this.$message({
      type: 'info',
      message: `您选择了: ${action}`
    });
  }
});

2. 确认框（Confirm Box）

var { MessageBox } = ElementUI;
 
MessageBox.confirm('确认执行此操作？', '提示', {
  confirmButtonText: '确定',
  cancelButtonText: '取消',
  type: 'warning'
}).then(() => {
  this.$message({
    type: 'success',
    message: '删除成功!'
  });
}).catch(() => {
  this.$message({
    type: 'info',
    message: '已取消删除'
  });          
});

3. 输入框（Prompt Box）

var { MessageBox } = ElementUI;
 
MessageBox.prompt('请输入您的名字', '提示', {
  confirmButtonText: '确定',
  cancelButtonText: '取消',
  inputPattern: /^[\w!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+(?:\.[\w!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+)*@(?:[\w](?:[\w-]*[\w])?\.)+[\w](?:[\w-]*[\w])/,
  inputErrorMessage: '邮箱格式不正确'
}).then(({ value }) => {
  this.$message({
    type: 'success',
    message: '你的邮箱是: ' + value
  });
}).catch(() => {
  this.$message({
    type: 'info',
    message: '取消输入'
  });          
});

4. 单选框（Message Box）

var { MessageBox } = ElementUI;
 
MessageBox.choice('选择你喜欢的食物', '提示', {
  distinguishCancelAndClose: true,
  confirmButtonText: '确定',
  cancelButtonText: '取消',
  choices: ['水果', '蔬菜', '肉类', '蔬菜']
}).then(action => {
  this.$message({
    type: 'success',
    message: '你选择了: ' + action
  });
}).catch(action => {
  this.$message({
    type: 'info',
    message: action === 'cancel' ? '取消选择' : '关闭'
  });          
});

以上代码是基于 ElementUI 的 MessageBox 组件来实现的，它们都是非常常用的弹窗形式，可以用来显示不同类型的消息，并且提供了用户交互的功能。

import redis
 
# 连接到Redis
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
def record_search(user_id, search_term, timestamp, max_searches=10):
    """记录用户搜索并在Redis中更新相关列表"""
    # 使用用户ID和搜索词作为key来记录搜索
    user_search_key = f"user_search:{user_id}:{search_term}"
    # 更新用户搜索计数
    redis_client.zincrby(f"searches", 1, user_search_key)
    # 限制列表长度，只保留最新的max_searches次搜索
    redis_client.zremrangebyrank(f"searches", 0, -max_searches - 1)
 
    # 存储最新的搜索以便于检索
    redis_client.lpush(f"recent_searches:{user_id}", search_term)
    redis_client.ltrim(f"recent_searches:{user_id}", 0, max_searches - 1)
 
    # 存储所有用户的最新搜索以便于检索
    redis_client.lpush("recent_searches", search_term)
    redis_client.ltrim("recent_searches", 0, max_searches - 1)
 
def get_top_searches(max_results=10):
    """获取最热搜索列表"""
    return redis_client.zrevrange("searches", 0, max_results - 1)
 
def get_user_recent_searches(user_id, max_results=10):
    """获取用户最近搜索列表"""
    return redis_client.lrange(f"recent_searches:{user_id}", 0, max_results - 1)
 
def get_global_recent_searches(max_results=10):
    """获取全局最近搜索列表"""
    return redis_client.lrange("recent_searches", 0, max_results - 1)
 
# 示例使用
record_search("user123", "python", 1610000000)
record_search("user456", "java", 1610000000)
record_search("user123", "python", 1610003000)
 
top_searches = get_top_searches()
print("Top Searches:", top_searches)
 
user_recent_searches = get_user_recent_searches("user123")
print("User Recent Searches:", user_recent_searches)
 
global_recent_searches = get_global_recent_searches()
print("Global Recent Searches:", global_recent_searches)

这段代码使用了Redis的有序集合（sorted set）和列表（list）来分别存储最热搜索和最新搜索。record_search函数用于记录用户的搜索并更新相关的有序集合和列表。get_top_searches和get_user_recent_searches函数用于获取最热搜索和用户最新搜索的列表。