MySQL 的性能查询是通过分析和优化数据库的配置、查询语句、索引和服务器要素来改善数据库的性能。在进行性能查询时，可以采取以下几个方面的方法：

1. 监控和分析数据库性能：使用性能监控工具，如MySQL自带的Performance Schema或第三方工具如Percona Monitoring and Management（PMM）等，来收集和分析数据库的性能指标，如查询执行时间、查询响应时间、查询缓存命中率等，从而了解数据库的性能状况。

2. 优化查询语句：通过分析查询语句的执行计划、索引使用情况和慢查询日志，找出慢查询和低效查询语句，并进行优化。可以采取的优化手段包括重写查询语句，避免使用全表扫描，合理使用索引，避免过度连接和子查询等。

3. 优化索引：索引是提高查询性能的重要手段，可以通过分析查询语句，确定哪些列需要建立索引，并选择适当的索引类型和长度。同时，可以通过定期进行索引维护和优化，如删除不必要的索引，重新构建或重建索引等。

4. 配置数据库参数：MySQL的性能还与服务器参数和配置有关。可以通过调整缓冲区大小、线程池大小、连接数和查询缓存等参数来优化数据库的性能。同时，还可以采取一些硬件优化措施，如增加内存、优化磁盘IO性能等。

5. 使用查询缓存：查询缓存可以将查询结果保存在内存中，加快重复查询的响应时间。但是，在高并发和更新频繁的环境下，查询缓存可能会带来性能问题。因此，需要根据实际情况权衡是否启用查询缓存，并合理配置查询缓存大小。

除了上述方法外，还可以考虑使用数据库分区、数据分片、读写分离等技术来进一步提高数据库的性能。此外，随着MySQL版本的升级和新特性的引入，可以关注和尝试新的性能优化方法和工具。

总结来说，MySQL的性能查询需要综合考虑数据库配置、查询语句、索引和服务器要素等多个方面，通过监控和分析，优化查询语句和索引，调整数据库参数等手段来改善性能。同时，要根据实际情况选择合适的优化方法和工具，不断学习和探索新的性能优化技术。