Hive分层存储通过将数据按照不同的层次进行组织和管理，可以显著提高查询速度。以下是Hive分层存储提高查询速度的主要原因：
- 数据分层存储结构：Hive数据仓库通常分为三层：ODS（数据运营层）、DW（数据仓库层）和ADS（数据服务层）。这种分层结构有助于数据的清晰结构、减少重复开发、统一数据口径和复杂问题简单化。
- 数据清洗和转换：在DWD层，数据经过清洗和转换，确保数据的一致性和准确性。这减少了查询时所需处理的数据量，从而提高了查询效率。
- 数据汇总和聚合：在DWS层，数据经过汇总和聚合，生成各种数据报表和数据分析结果。这使得查询时可以直接使用这些预计算的结果，进一步提高了查询速度。
- 数据分区：通过对表进行分区，可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。例如，可以按日期分区，这样查询特定日期范围的数据时，只需扫描该日期的分区，而不是整个表。
- 数据压缩：使用压缩格式可以减少数据存储占用的空间，同时也可以减少磁盘IO和网络传输开销，从而提高查询性能。
- 谓词下推：将SQL语句中的where谓词逻辑提前执行，减少下游处理的数据量，提高查询效率。
通过上述方法，Hive分层存储不仅能提高查询速度，还能提升数据管理的效率和灵活性。