Hive时间类型优化性能的方法主要包括以下几点：
使用合适的时间类型：Hive支持多种时间类型，如TINYINT、SMALLINT、INT、BIGINT、TIMESTAMP等。根据实际需求选择合适的时间类型，避免使用过大的数据类型导致存储和计算资源的浪费。例如，如果只需要表示日期，可以使用DATE类型；如果需要表示具体的时间戳，可以使用TIMESTAMP类型。
避免使用字符串类型表示时间：Hive中的字符串类型（STRING）在处理时间时性能较差。如果必须使用时间字符串，可以考虑将其转换为时间类型后再进行计算。
使用时间函数：Hive提供了许多时间函数，如FROM_UNIXTIME、TO_UNIXTIME、UNIX_TIMESTAMP等，可以方便地进行时间转换和计算。合理利用这些函数可以提高时间处理的性能。
分区与分桶：在数据量较大的情况下，可以考虑使用分区（PARTITION）和分桶（BUCKET）技术对时间数据进行划分。分区可以根据时间字段进行划分，如按照年月日进行分区；分桶可以对数据进行随机抽样，减少计算量。
使用索引：虽然Hive本身不支持索引，但可以通过创建外部表并设置分区来模拟索引。这样在查询时可以直接定位到相关分区，提高查询性能。
优化查询语句：在编写查询语句时，尽量避免使用复杂的子查询和聚合操作。可以尝试将子查询拆分为多个简单的查询，或者使用MapReduce等计算框架进行并行处理。
调整配置参数：根据实际情况调整Hive的配置参数，如MapReduce任务的内存分配、并行度等，以提高时间处理性能。
数据压缩：对于时间类型的数据，可以考虑使用压缩算法（如Snappy、Gzip等）进行压缩，以减少存储空间和计算资源的使用。
总之，合理选择时间类型、避免使用字符串类型、利用时间函数、分区与分桶、使用索引、优化查询语句、调整配置参数和数据压缩等方法，可以有效提高Hive时间类型的性能。