在当今数字化的时代，数据处理成为了许多应用程序的核心需求，PyQt 作为一个强大的 Python 图形用户界面库，与 SQL 数据库的结合能够为我们提供高效的数据筛选能力。

要实现 PyQt 与 SQL 的数据筛选，我们需要先了解一些基本的概念和步骤，SQL 是一种用于管理关系型数据库的标准语言，它提供了丰富的操作语句，如 SELECT、WHERE、ORDER BY 等，这些语句可以帮助我们从数据库中筛选出所需的数据。

在 PyQt 中，我们可以通过创建数据库连接、执行 SQL 语句以及处理返回的结果来实现数据筛选，我们需要选择适合的数据库驱动，如 SQLite、MySQL 等，并通过相应的驱动建立与数据库的连接，连接建立成功后，我们就可以编写 SQL 筛选语句，并使用数据库连接对象执行这些语句。

在执行 SQL 筛选语句时，需要注意语句的语法准确性和逻辑正确性，错误的语法可能导致执行失败，而逻辑错误则可能导致筛选出不符合预期的数据。

当 SQL 语句执行完成后，我们会得到一个结果集，就需要在 PyQt 中对这个结果集进行处理和展示，可以将结果集的数据加载到 PyQt 的表格控件中，或者以其他适合的方式呈现给用户。

在实际应用中，数据筛选的条件可能会根据用户的输入而动态变化，这就需要我们能够灵活地构建 SQL 语句，根据不同的条件进行筛选，用户可能通过输入文本框的值来指定筛选的条件，我们需要将这个值嵌入到 SQL 语句中，以实现动态筛选。

为了提高数据筛选的性能，还需要考虑一些优化策略，合理地创建索引、避免不必要的全表扫描等。

PyQt 与 SQL 的结合为数据筛选提供了强大的工具和灵活的方式，通过深入理解和熟练运用相关技术，我们能够开发出高效、实用的数据处理应用程序，满足各种复杂的业务需求。