Hiveanalyze是一个用于分析Hive表信息的工具，它可以帮助用户了解表的结构、数据分布等信息。然而，Hiveanalyze本身并不直接提供查询优化功能。查询优化通常是在Hive查询执行阶段由Hive查询引擎自动完成的。尽管如此，你可以通过以下方法来间接地优化Hive查询：
使用合适的文件格式：Hive支持多种文件格式，如TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC和Parquet等。选择合适的文件格式可以提高查询性能。例如，ORC和Parquet格式支持列式存储，可以有效地压缩数据并提高查询速度。
分区表：通过对表进行分区，可以将数据分散到不同的节点上，从而提高查询性能。分区可以根据日期、地理位置等字段进行划分。
桶表：桶表是一种特殊的分区表，它将数据按照一定的规则分散到多个桶中。桶表可以提高查询性能，因为它可以减少查询时需要扫描的数据量。
压缩技术：使用压缩技术可以减少磁盘空间占用和I/O开销，从而提高查询性能。Hive支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip等。
优化查询语句：编写高效的Hive查询语句可以提高查询性能。例如，避免使用SELECT *，而是只选择需要的列；尽量减少JOIN操作；使用子查询或者临时表来简化复杂的查询等。
调整配置参数：Hive的配置参数对查询性能有很大影响。可以根据实际情况调整一些关键参数，如MapReduce任务的内存分配、并行度等。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持多种执行引擎，如MapReduce、Tez和Spark等。选择合适的执行引擎可以提高查询性能。例如，Tez和Spark都支持动态优化，可以根据查询需求自动调整任务执行计划。
数据倾斜处理：数据倾斜是指查询过程中某些节点上的任务执行时间过长，导致整个查询性能下降。可以通过增加分区数、使用Salting技术或者预处理数据等方法来解决数据倾斜问题。
使用索引：虽然Hive本身不支持索引，但可以通过一些技术手段实现类似索引的功能，如布隆过滤器、列式存储索引等。这些索引可以加速查询过程，提高查询性能。
定期维护表：定期对Hive表进行维护，如清理无用数据、合并小文件等，可以保持表的高效性，提高查询性能。