Hive中的复杂数据类型，如STRUCT、MAP和JSON，为处理深层次嵌套的数据提供了强大的支持。为了优化这些数据类型的性能，可以采取以下策略：
- 选择合适的数据类型：在定义表结构时，根据数据实际类型和范围选择合适的数据类型，如使用INT代替STRING类型以节省存储空间并加快查询速度。
- 避免全表扫描：通过WHERE子句和LIMIT子句限制返回结果数量，减少不必要的数据读取和传输。
- 使用压缩格式：在数据加载过程中，选择Parquet或ORC等高效压缩格式，提高查询性能和减少存储空间。
- 合理设计表结构：合理设计表结构，包括选择合适的存储格式、合理设计表结构以及使用分区和分桶来减少数据扫描量。
- 使用合适的Join策略：对于大表和小表的Join操作，建议使用MapJoin(即广播Join)，对于大表之间的Join，可以使用Sort-Merge Join。
通过上述策略，可以有效地优化Hive中复杂数据类型的性能，从而提高整体的数据处理效率。