AWS Aurora Serverless (MySQL)与AWS QuickSight的解决方法包括以下步骤：

1. 创建和配置AWS Aurora Serverless (MySQL)数据库 首先，您需要在AWS控制台上创建和配置一个Aurora Serverless (MySQL)数据库。您可以使用AWS RDS控制台或AWS命令行界面来完成此操作。以下是使用AWS CLI创建Aurora Serverless数据库的示例命令：

aws rds create-db-cluster \
    --db-cluster-identifier my-aurora-serverless-cluster \
    --engine aurora-mysql \
    --engine-version 5.7.mysql_aurora.2.07.2 \
    --engine-mode serverless \
    --scaling-configuration MinCapacity=2,MaxCapacity=16,AutoPause=true,SecondsUntilAutoPause=300 \
    --master-username admin \
    --master-user-password password123 \
    --enable-http-endpoint

2. 使用AWS Lambda函数与Aurora Serverless数据库交互 接下来，您可以使用AWS Lambda函数与Aurora Serverless数据库进行交互。您可以使用Python或Node.js等语言编写Lambda函数，并使用AWS SDK来连接和执行数据库查询。以下是使用Python编写的一个简单示例：

import pymysql

def lambda_handler(event, context):
    # 连接到Aurora Serverless数据库
    conn = pymysql.connect(
        host='my-aurora-serverless-cluster.cluster-123456789012.us-west-2.rds.amazonaws.com',
        user='admin',
        password='password123',
        database='my_database',
        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
    )

    # 执行查询
    with conn.cursor() as cursor:
        sql = 'SELECT * FROM my_table'
        cursor.execute(sql)
        results = cursor.fetchall()

    # 关闭数据库连接
    conn.close()

    return results

3. 创建和配置AWS QuickSight 接下来，您需要在AWS控制台上创建和配置一个QuickSight账号。您可以使用AWS QuickSight控制台来完成此操作。在创建账号后，您需要添加数据源并进行数据集的配置。在数据集配置期间，您可以选择Aurora Serverless数据库作为数据源，并选择要使用的表和字段。

4. 使用QuickSight创建可视化报表 一旦您完成了数据集的配置，您可以使用QuickSight创建各种可视化报表。您可以选择不同的图表类型，并根据您的需求对报表进行自定义。QuickSight还提供了通过SQL查询进行数据筛选和过滤的功能。

这是通过AWS Aurora Serverless (MySQL)与AWS QuickSight进行交互的基本解决方案。您可以根据具体的需求和应用场景进行进一步的定制和扩展。