Amazon Aurora数据库是一个高性能的关系型数据库服务，它结合了商用数据库以及开源数据库的优点，提供简单易用、高性能以及高性价比的服务。为了优化Amazon Aurora数据库的查询性能，可以采取以下几种技巧：

使用合适的索引：

根据查询的特点和频率，选择合适的索引类型，如单列索引、复合索引等，来加速查询性能。

分区表：

对于大表，考虑将表进行分区，以减少查询的数据量，加速查询的执行。

使用查询缓存：

利用Amazon Aurora的查询缓存功能来缓存经常执行的查询结果，减少查询的执行时间。

避免全表扫描：

尽量避免使用SELECT * FROM语句，而是只查询需要的列，可以使用LIMIT子句限制查询结果的数量，减少全表扫描的可能性。

定期优化数据库：

定期对数据库进行性能优化，包括优化表结构、索引、查询语句等，以确保数据库的性能始终保持在最佳状态。

使用EXPLAIN语句查看执行计划并调整查询：

通过EXPLAIN命令可以查看查询的执行计划，从而找出性能瓶颈并进行优化。

选择合适的存储引擎：

Amazon Aurora支持多种存储引擎，如InnoDB、MyISAM、Aria等，不同的存储引擎有不同的性能特点，需要根据实际业务需求选择合适的存储引擎。

合理设计表结构：

使用合适的数据类型，为经常一起查询的列创建联合索引，避免使用NULL值，可以提高查询性能。

优化SQL语句：

避免使用子查询，尽量使用JOIN操作代替子查询，可以提高查询性能。

调整参数设置：

根据实际业务需求调整Amazon Aurora提供的参数设置，如innodb_buffer_pool_size、innodb_log_file_size、read_buffer_size、query_cache_size等，以提高查询性能。

通过上述方法，可以有效优化Amazon Aurora中的查询性能和执行计划，提高数据库的性能和响应速度。需要注意的是，具体的优化措施需要根据实际的数据量、查询模式和业务需求来定制。