在服务端对读取结果再进行一次过滤，根据过滤器（Filter）中的条件决定返回的行。使用过滤器后，只返回符合条件的数据行。
前提条件
已初始化Client。具体操作，请参见初始化OTSClient。
已创建数据表并写入数据。
使用方法
在通过GetRow、BatchGetRow或GetRange接口查询数据时，可以使用过滤器只返回符合条件的数据行。
过滤器目前包括SingleColumnCondition和CompositeColumnCondition。
SingleColumnCondition：只判断某个参考列的列值。
CompositeColumnCondition：根据多个参考列的列值的判断结果进行逻辑组合，决定是否过滤某行。
限制
过滤器的条件支持关系运算（=、!=、>、>=、<、<=）和逻辑运算（NOT、AND、OR），最多支持10个条件的组合。
过滤器中的参考列必须在读取的结果内。如果指定的要读取的列中不包含参考列，则过滤器无法获取参考列的值。
在GetRow、BatchGetRow和GetRange接口中使用过滤器不会改变接口的原生语义和限制项。
使用GetRange接口时，一次扫描数据的行数不能超过5000行或者数据大小不能超过4 MB。
当在该次扫描的5000行或者4 MB数据中没有满足过滤器条件的数据时，得到的Response中的Rows为空，但是next_start_primary_key可能不为空，此时需要使用next_start_primary_key继续读取数据，直到next_start_primary_key为空。
参数
参数 | 说明 |
column_name | 过滤器中参考列的名称。 |
column_value | 过滤器中参考列的对比值。 |
ComparatorType | 过滤器中的关系运算符，类型详情请参见ComparatorType。 关系运算符包括EQUAL（=）、NOT_EQUAL（!=）、GREATER_THAN（>）、GREATER_EQUAL（>=）、LESS_THAN（<）和LESS_EQUAL（<=）。 |
LogicOperator | 过滤器中的逻辑运算符，类型详情请参见LogicalOperator。 逻辑运算符包括NOT、AND和OR。 |
pass_if_missing | 当参考列在某行中不存在时，是否返回该行。类型为bool值，默认值为True，表示如果参考列在某行中不存在，则返回该行。 当设置pass_if_missing为False时，如果参考列在某行中不存在，则不返回该行。 |
latest_version_only | 当参考列存在多个版本的数据时，是否只使用最新版本的值做比较。类型为bool值，默认值为True，表示如果参考列存在多个版本的数据时，则只使用该列最新版本的值进行比较。 当设置latest_version_only为False时，如果参考列存在多个版本的数据时，则会使用该列的所有版本的值进行比较，此时只要有一个版本的值满足条件，就返回该行。 |
示例
使用SingleColumnCondition过滤数据
以下示例用于读取数据表中的一行数据，设置读取最新版本的数据以及根据name列值过滤数据。
def get_row_with_condition(client):
#设置要读取行的主键。
primary_key = [('uid',1), ('gid',101)]
#设置需要返回的列。如果不设置，则表示返回所有列。
columns_to_get = []
#设置过滤器，当name的值为'杭州'时，返回该行。
cond = SingleColumnCondition("name", '杭州', ComparatorType.EQUAL, pass_if_missing = True)
consumed, return_row, next_token = client.get_row('Sampletable', primary_key, columns_to_get, cond, 1)
print('Read succeed, consume %s read cu.' % consumed.read)
print('Value of primary key: %s' % return_row.primary_key)
print('Value of attribute: %s' % return_row.attribute_columns)
for att in return_row.attribute_columns:
print('name:%s\tvalue:%s\ttimestamp:%d' % (att[0], att[1], att[2]))
使用CompositeColumnCondition过滤数据
以下示例用于读取数据表中的一行数据，设置根据growth列值和name列值的组合条件过滤数据。
def get_row_with_composite_condition(client):
#设置要读取行的主键。
primary_key = [('uid',1), ('gid',101)]
#设置需要返回的列。如果不设置，则表示返回所有列。
columns_to_get = []
#设置条件为(growth == 0.9) AND (name == '杭州')。
cond = CompositeColumnCondition(LogicalOperator.AND)
cond.add_sub_condition(SingleColumnCondition("growth", 0.9, ComparatorType.EQUAL))
cond.add_sub_condition(SingleColumnCondition("name", '杭州', ComparatorType.EQUAL))
consumed, return_row, next_token = client.get_row('Sampletable', primary_key, columns_to_get, cond, 1)
print('Read succeed, consume %s read cu.' % consumed.read)
print('Value of primary key: %s' % return_row.primary_key)
print('Value of attribute: %s' % return_row.attribute_columns)
for att in return_row.attribute_columns:
print('name:%s\tvalue:%s\ttimestamp:%d' % (att[0], att[1], att[2]))
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