在SQL查询中，当面临查询性能问题，特别是涉及到`ORDER BY`子句时，优化查询策略至关重要。在给定的问题中，"SQL order by ID desc/asc加一个排序的字段解决查询慢问题"是一个常见的数据库优化技巧。这个问题的根源在于`ORDER BY ID DESC`或者`ORDER BY ID ASC`可能导致性能下降，因为这种排序方式可能不是数据库最优的执行计划。
通常，`ORDER BY`操作是基于索引来执行的，如果`ID`字段已经有一个索引，那么按`ID`进行排序应该是高效的。然而，在某些情况下，如果`ID`是自增主键且数据分布不均匀（例如，新数据经常被插入，导致ID连续），数据库可能会选择全表扫描而非利用索引，尤其是在`DESC`排序时，因为反向索引不如正向索引常用，数据库引擎可能不会优化得那么好。
为了解决这个问题，可以添加一个额外的排序字段，通常是与业务逻辑相关的字段，这个字段应该有较好的数据分布，并且最好已经有一个有效的索引。在示例中，查询从`SELECT top 6 * FROM [ViewCMPP_SendCentreMo] WHERE SendType = '扣费' ORDER BY id DESC` 改为了 `SELECT top 6 * FROM [ViewCMPP_SendCentreMo] WHERE SendType = '扣费' ORDER BY SendCentreID DESC, id DESC`。这里，`SendCentreID`被用作第二个排序字段，假设它有良好的索引和数据分布，这可以帮助数据库更快地找到前6条记录。
`SendCentreID`可能是一个外键，关联到另一个表，这使得它具有更广的数据范围，相比于`ID`字段可能更利于优化。当数据库处理`ORDER BY`时，它会首先根据`SendCentreID`进行排序，然后在每个`SendCentreID`组内按`ID`排序。由于`SendCentreID`的值范围更大，这可能减少内部排序的复杂性，提高查询效率。
值得注意的是，优化查询性能并不是一个一劳永逸的过程，每次遇到查询慢的问题都需要具体分析。在实际应用中，可以通过以下步骤进一步优化：
1. **分析查询计划**：使用`EXPLAIN PLAN`或`SHOW PLAN ALL`等命令查看查询的执行计划，理解数据库是如何执行查询的。
2. **创建合适的索引**：确保涉及排序和过滤的字段都有合适的索引，包括复合索引。
3. **数据统计信息**：保持统计信息的更新，帮助数据库做出更好的优化决策。
4. **考虑覆盖索引**：如果查询只需要索引中的列，创建覆盖索引可以避免回表，提高速度。
5. **避免全表扫描**：尽量让查询能利用索引完成，避免全表扫描。
通过以上策略，可以有效地提升查询性能，尤其是在处理大量数据时。不过，优化过程应结合实际情况进行，因为过度优化可能会导致其他问题，如增加存储开销或影响写入性能。在实际操作中，需要权衡各种因素，找出最佳的解决方案。
