在Hive中，concat_ws函数用于将多个字符串连接在一起，使用指定的分隔符。为了优化包含concat_ws的查询，可以采取以下策略：
分析数据分布：了解数据分布有助于确定是否需要对数据进行分区或分桶，以便更有效地执行查询。
选择合适的分隔符：选择一个较短且不会在数据中频繁出现的分隔符，可以减少字符串处理的开销。
避免在JOIN操作中使用concat_ws：在JOIN操作中使用concat_ws可能会导致性能下降。如果可能，尝试重新设计查询，以避免在JOIN时使用该函数。
使用内置函数：在某些情况下，可以使用Hive的内置函数，如concat和cast，来替代concat_ws，以提高性能。
优化表结构：合理设计表结构，例如使用适当的数据类型和压缩技术，可以减少存储空间和提高查询性能。
使用MapReduce优化：对于大型数据集，可以考虑使用MapReduce来优化查询性能。通过调整MapReduce任务的配置参数，如内存分配和并行度，可以提高查询效率。
使用索引：如果查询涉及到大量的过滤操作，可以考虑在相关列上创建索引，以加速查询。但请注意，Hive中的索引并不总是能提高查询性能，因此需要根据实际情况进行评估。
查询优化：优化查询语句，例如使用WHERE子句来减少需要处理的数据量，或者使用GROUP BY和ORDER BY子句来提高查询效率。
使用第三方工具：考虑使用第三方工具，如Apache Tez或Spark，来替代Hive的查询引擎，以提高查询性能。这些工具通常具有更高的灵活性和性能优化能力。
监控和调整：定期监控查询性能，并根据实际情况进行调整。例如，可以调整Hive的配置参数，如内存分配、并行度和查询缓存设置，以优化查询性能。