$result = MysqL_query('select * from users');

while (($row=MysqL_fetch_assoc(result)) != null) {
  if ($row['gender'] == 'male'){// add to male_users}
  else if ($row['gender'] == 'female'){// add to female_users}
}

任何应用程序的经验法则是让数据库做好它所做的工作：过滤,排序和加入.

将查询分成自己的函数或类方法：

$men = $foo->fetchMaleUsers();
$women = $foo->fetchFemaleUsers();

更新

我采用史蒂文的Postgresql演示了一个完整的表扫描查询,执行两个独立的索引查询两倍,并使用MysqL(在实际问题中使用)来模拟它：

架构

CREATE TABLE `gender_test` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`gender` enum('male','female') NOT NULL,Primary KEY (`id`)
) ENginE=InnoDB AUTO_INCREMENT=26017396 DEFAULT CHARSET=utf8

我将性别类型更改为不是VArchAR(20),因为它对于这个列的目的更为现实,我还提供了一个主键,而不是任意的DOubLE值.

无索引的结果

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test WHERE gender = 'male';

12995993 rows in set (31.72 sec)

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test WHERE gender = 'female';

13004007 rows in set (31.52 sec)

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test;

26000000 rows in set (32.95 sec)

我相信这不需要解释.

索引结果

ALTER TABLE gender_test ADD INDEX (gender);

…

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test WHERE gender = 'male';

12995993 rows in set (15.97 sec)

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test WHERE gender = 'female';

13004007 rows in set (15.65 sec)

MysqL> select sql_no_cache * from gender_test;

26000000 rows in set (27.80 sec)

这里显示的结果与Steven的数据截然不同.索引查询的执行速度几乎是全表扫描的两倍.这是使用常规列定义的正确索引表.我根本不知道Postgresql,但是在Steven的例子中必须有一些重大的错误配置,因为没有显示类似的结果.

鉴于Postgresql的声誉比MysqL好,至少和我一样好,我敢说Postgresql会表现出类似的性能,如果正确使用.

还要注意,在同一台机器上,过度简化的循环执行5200万次比较需要额外的7.3秒才能执行.

<?PHP
$N = 52000000;
for($i = 0; $i < $N; $i++) {
    if (true == true) {
    }
}

我认为这个数据更好的方法是很明显的.