Hive中的TIMESTAMPDIFF函数用于计算两个日期或时间戳之间的差异。要优化TIMESTAMPDIFF函数的性能，可以采取以下措施：
分区表：如果您的表是分区表，确保分区键与查询中使用的日期列相关联。这样，Hive可以仅扫描与查询相关的分区，从而减少扫描的数据量。
索引：虽然Hive本身不支持传统意义上的索引，但您可以使用物化视图（Materialized View）来存储预计算的时间差。这样，查询时可以直接从物化视图表中获取结果，而不需要重新计算时间差。
优化查询：尽量减少在TIMESTAMPDIFF函数中使用的列数，因为更多的列意味着更多的数据需要被扫描和处理。此外，确保查询中的其他操作也是高效的，例如使用WHERE子句来限制扫描的数据量。
使用合适的存储格式：选择合适的存储格式（如ORC、Parquet）可以提高查询性能，因为这些格式支持压缩和高效的列式存储。
调整配置参数：根据您的集群资源和查询需求，调整Hive的配置参数，例如hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode和hive.compute.query.using.stats等，以优化查询计划。
合并小文件：小文件会导致Hive在执行MapReduce作业时产生大量的Map任务，从而降低性能。因此，定期合并小文件可以减少Map任务的数量，提高查询性能。
使用Tez或Spark作为执行引擎：Hive支持多种执行引擎，如Tez和Spark。这些执行引擎通常比传统的MapReduce更快，因为它们提供了更高级别的优化和更低的延迟。根据您的需求选择合适的执行引擎。
分析查询性能：使用Hive的查询日志和监控工具（如Hadoop ResourceManager UI、YARN Timeline Server等）来分析查询性能，找出瓶颈并进行相应的优化。