Hive 外部表的查询优化可以从以下几个方面进行：
分区（Partitioning）：通过将数据按照某个或多个字段进行分区，可以大大减少查询时需要扫描的数据量。在选择查询条件时，尽量使用分区字段，这样可以避免全表扫描。
桶（Bucketing）：桶是一种将数据分散到多个子文件中的方法，它可以根据某个或多个字段对数据进行分组。与分区类似，查询时尽量使用桶字段，以提高查询效率。
列式存储格式（Columnar Storage Formats）：使用列式存储格式（如 Parquet、ORC 等）可以有效地压缩数据，减少磁盘 I/O，提高查询速度。在创建外部表时，可以选择合适的列式存储格式。
数据压缩（Compression）：对数据进行压缩可以减少磁盘空间占用和 I/O 操作，从而提高查询性能。在创建外部表时，可以使用压缩算法（如 Snappy、Gzip 等）对数据进行压缩。
优化查询语句：尽量使用简洁的查询语句，避免使用复杂的子查询和连接操作。同时，合理使用 Hive 的查询优化器提示（如 SET hive.auto.convert.join=true;），以便让 Hive 更智能地执行查询。
使用索引（Indexing）：虽然 Hive 本身不支持传统意义上的索引，但可以通过创建额外的表或使用物化视图（Materialized View）来实现类似的功能。这样，在查询时可以直接访问索引表，而不需要扫描原始数据。
调整配置参数：根据集群的资源状况和查询需求，调整 Hive 的配置参数，如 hive.exec.dynamic.partition、hive.exec.dynamic.partition.mode、hive.compute.query.using.stats 等，以提高查询性能。
并行查询（Parallel Query）：尽量使用并行查询，以便充分利用集群资源。在创建外部表时，可以设置 hive.exec.parallel 和 hive.exec.parallel.thread 参数来控制并行查询的程度。
数据倾斜处理：数据倾斜是指查询过程中某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致整体查询性能下降。针对数据倾斜问题，可以尝试使用 Salting 技术、调整分区策略或使用自定义的聚合函数等方法来解决。
监控和调优：定期监控 Hive 查询性能，分析慢查询日志，找出性能瓶颈，并根据实际情况进行调优。