在按ID排序时非常慢，但按时间戳和ID排序时很快的情况下，可以采用以下解决方法：

1. 创建索引：对ID字段创建索引，可以显著提高按ID排序的速度。可以使用数据库的索引功能，或者在代码中使用数据结构（如字典）进行索引。

示例代码（使用数据库索引）：

CREATE INDEX idx_id ON your_table(id);

2. 考虑使用合适的数据结构：如果数据量很大且频繁进行排序操作，可以考虑使用其他数据结构来存储数据，以提高排序效率。例如，使用平衡树（如红黑树）或哈希表存储数据，这样可以在O(log n)或O(1)的时间复杂度内完成排序操作。

示例代码（使用哈希表）：

data = [
    {"id": 1, "timestamp": 1625435132},
    {"id": 2, "timestamp": 1625435133},
    {"id": 3, "timestamp": 1625435131},
    # ...
]

# 按时间戳和ID排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: (x["timestamp"], x["id"]))

# 按ID排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x["id"])

3. 缓存排序结果：如果排序的结果可以被复用，可以考虑将排序结果缓存在内存中，以避免重复的排序操作。当数据发生变化时，再更新缓存的排序结果。

示例代码：

sorted_data_cache = None

def get_sorted_data(data):
    global sorted_data_cache
    if sorted_data_cache is None:
        sorted_data_cache = sorted(data, key=lambda x: (x["timestamp"], x["id"]))
    return sorted_data_cache

# 使用缓存的排序结果
sorted_data = get_sorted_data(data)

通过以上方法，可以优化按ID排序的速度，提高整体的排序性能。