在Hive中优化查询性能可以通过以下几种方式来实现：
分区表：使用分区表可以将数据按照一定的规则进行分割存储，可以减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。
数据压缩：可以使用压缩算法对数据进行压缩存储，可以减少磁盘读写和网络传输的数据量，提高查询性能。
数据索引：在Hive中并不支持数据索引，但可以通过数据预处理的方式来创建索引表，提高查询性能。
合理使用数据格式：选择合适的数据格式可以减少数据的存储空间，减少磁盘读写的时间，提高查询性能。
合理设置MapReduce参数：可以根据查询的特点和数据规模来调整MapReduce相关的参数，如mapreduce.job.reduces、hive.exec.reducers.bytes.per.reducer等，优化作业执行的性能。
数据倾斜处理：如果查询中存在数据倾斜现象，可以通过调整数据分片、使用随机数等方法来解决数据倾斜问题，提高查询性能。
数据过滤：在查询时尽量使用WHERE子句进行数据过滤，减少扫描的数据量，提高查询性能。
数据表合并：将多个小表合并成一个大表，减少JOIN操作的次数，提高查询性能。
通过以上方法可以有效的优化Hive查询性能，提高查询效率。