函数作用：为DataWindow或者DataStore指定数据过滤规则。通常在调用该函数前使用函数Retrieve将数据检索到客户端，该函数可以决定检索到客户端的这些数据哪些可以显示，哪些不能显示。该函数对客户端的数据进行操作，和后台数据库没有任何关系。在设置完过滤规则后使用函数Retrieve检索数据是不合理的，每次设置过滤规则后都检索数据，这样的执行效率很低。需要注意的是，该函数紧紧是设置过滤规则，并不进行过滤。函数Filter是进行过滤的，使用最近设置好的过滤规则对数据进行过滤。
函数语法：integer dwcontrol.SetFilter ( string format )
ldwcontrol：要为其设定过滤规则的DataWindow、DataStore或者下拉子数据窗口控件的名称；
lformat：作为过滤规则的表达式，该表达式的返回值应该是Boolean类型，或者是True、或者是False。如果表达式返回值为Null，则在执行函数Filter时自动弹出对话框让用户指定过滤规则。在表达式中可以使用数据窗口对象函数、列名、列号、数字、字符串等。如果用到了列号，则应该以‘＃’开头、后面紧跟数字来表示。多个条件可以使用逻辑运算符进行联结，一个非常良好的习惯是每个条件都应该使用括号。这样既可以保证表达式的清晰，又可以避免一些Bug。后面的代码实例中会讲到。
返 回值：数字类型，1表示执行成功，-1表示执行失败。该函数的返回值没有多大意义，很少在程序中使用该返回值。
代码实例：
例1：使用列名进行过滤。
string ls_filter
ls_filter = "cust_qty > 100 and cust_code >30"
dw_Employee.SetFilter(ls_filter)
dw_Employee.Filter( )
例2：必须使用括号的情况。下面的脚本在逻辑上看起来没有什么问题：
String ls_filter
ls_filter = “name like ‘张%’ and article_title like ‘%计算机%’”
dw_1.SetFilter()
dw_1.Filter()
实际上，上面的程序是不能正确执行的。将过滤规则作如下改动就可以了：
ls_filter = “(name like ‘张%’) and (article_title like ‘%计算机%’)”
例3：取消过滤规则。下面两个语句都能实现：
语句1：dw_1.SetFilter(“”)
语句2：dw_1.SetFilter(“1=1”)
例4：下面的语句在运行时可以让用户自己指定过滤规则：
String ls_null
SetNull(ls_null)
dw_1.SetFilter(ls_null)
dw_1.Filter()
例5：下面脚本可以判断数据窗口中是否有主键重复的数据。假设数据窗口中的主键是dept_id：
string ls_fieldname//主键名称
long ll_rc//数据窗口中总的数据行数
ls_fieldname = "dept_id"
dw_1.SetFilter("1=1")//取消过滤规则，显示全部的数据
dw_1.Filter()//过滤
ll_rc = dw_1.RowCount()//保存数据行数
dw_1.SetSort(ls_fieldname + " A")//用主键进行排序
dw_1.Sort()
//下面语句是核心语句。该过滤规则的含义是：只显示相邻行不同的数据。
dw_1.SetFilter(ls_fieldname + " <> " + ls_fieldname + "[-1] or GetRow() =1")
dw_1.Filter()
if dw_1.RowCount() < ll_rc then
MessageBox("提示",ls_fieldname + "列中存在重复的数据!",StopSign!)
end if
注：条件里的列名必须和数据窗口中的列名一致而不是和物理表列名一致，否则会提示表达式错误。
原文地址：https://www.cnblogs.com/Bokeyan/p/12108020.html