下面是“10个MySQL性能调优的方法”的完整攻略：

1. 选择适当的数据类型

MySQL支持的数据类型很多，不同的数据类型对性能的影响也是不同的。因此，在设计数据表时，应该选择适当的数据类型。

例如，对于一列存储年龄的数据，使用TINYINT就足够了，而不必使用INT或BIGINT。这样可以减少存储空间，提高查询效率。

2. 添加合适的索引

索引可以提高查询效率，但也会增加写入数据的负担。因此，在添加索引时，要根据实际情况进行权衡。

例如，对于经常进行范围查询的字段，可以考虑使用B-Tree索引。而对于经常进行全文搜索的字段，则可以考虑使用全文索引。

连接池可以减少数据库连接的创建和销毁次数，从而提高性能。可以使用第三方的连接池库，如c3p0、Druid等，也可以在代码中自己实现连接池。

例如，使用Druid连接池时，可以通过设置maxActive、minIdle等参数来控制连接池中连接的数量和空闲连接的最小数量。

长事务会占用数据库资源，影响并发性能。在事务中应该尽量减少操作的数量和时间，提高提交事务的频率。

例如，如果需要执行一系列的更新操作，可以把它们放在一个事务中，而不是逐个进行提交。

连接超时时间过长会占用数据库资源，影响性能。在配置数据库连接参数时，应该适当调整连接超时时间，让它与应用程序的实际情况相匹配。

例如，可以将连接超时时间设置为10秒，如果在10秒内没有读写操作，连接就会被服务器关闭，释放资源。

数据库缓存可以减轻数据库的压力，提高读取数据的性能。可以使用MySQL自带的查询缓存，也可以使用第三方的缓存库，如Redis等。

例如，通过设置query_cache_type和query_cache_size参数可以开启MySQL的查询缓存，从而减少查询的时候的访问数据库的次数。

分区表可以将数据按照一定的规则划分到不同的物理表中，从而提高查询效率和系统的扩展性。可以根据数据的特点和实际情况来选择不同的分区方式。

例如，可以将大型的日志表按照日期或者用户ID进行水平分区，可以减少单个表的数据量，提高查询效率。

不必要的SELECT会占用网络带宽和数据库资源，降低性能。在编写查询语句时，应该尽量减少不必要的字段和条件。

例如，查询某个字段的最大值时，可以使用MAX函数，而不必查询整个表并进行排序。

多个从库可以提高读取性能和系统的可用性。可以使用主从复制或者多主复制来实现。

例如，通过配置多个从库，可以将读请求分散到不同的从库中，从而减轻主库的负担，提高系统的可用性。

存储过程和触发器会占用数据库资源，同时也会增加维护的难度。在设计表结构时，应该尽量减少使用存储过程和触发器。

例如，在更新数据时，可以使用批量更新的方式，而不必使用触发器来进行更新操作。

以上是10个MySQL性能调优的方法的完整攻略，其中示例包括：使用连接池时，可以通过设置maxActive、minIdle等参数来控制连接池中连接的数量和空闲连接的最小数量；通过配置多个从库，可以将读请求分散到不同的从库中，从而减轻主库的负担，提高系统的可用性。

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