要通過Hive SQL關鍵字提升查詢效率，你可以遵循以下建議：
- 使用合適的連接方式：根據數據的特點和查詢需求，選擇合適的連接方式，如MapJoin、ReduceJoin等。這些連接方式在處理大量數據時可以顯著提高查詢效率。
- 使用分區和桶：對數據進行分區和桶處理，可以將大表劃分為多個小表，從而減少查詢時需要掃描的數據量，提高查詢速度。
- 使用索引：為經常用于查詢條件的列創建索引，可以加快查詢速度。但需要注意的是，索引會占用額外的存儲空間，并且會影響數據的插入和更新速度。
- 避免全表掃描：盡量避免使用SELECT *語句進行查詢，而是明確指定需要查詢的列名。這樣可以減少數據傳輸量，提高查詢效率。
- 優化JOIN操作：在使用JOIN操作時，盡量將小表放在左邊，大表放在右邊，這樣可以減少連接時需要處理的數據量。同時，可以考慮使用Broadcast Join（廣播連接）來進一步優化連接操作。
- 使用謂詞下推：謂詞下推是一種優化查詢的技術，它可以在查詢計劃階段就將不滿足條件的數據過濾掉，從而減少查詢的數據量和計算量。
- 優化GROUP BY操作：在使用GROUP BY操作時，可以考慮使用聚合函數（如COUNT、SUM等）來減少返回的數據量。同時，盡量避免在GROUP BY操作中使用非聚集函數的列。
- 使用窗口函數：窗口函數是一種新的查詢功能，它可以在查詢結果集中為每一行數據分配一個值，從而方便進行數據的分析和處理。
- 利用Hive的特性：Hive支持許多高級特性，如MapReduce、Tez等，可以利用這些特性來優化查詢性能。例如，可以使用Tez來替代MapReduce進行數據處理，從而提高查詢速度。
需要注意的是，提升查詢效率需要綜合考慮多個因素，包括數據的特點、查詢需求、系統資源等。因此，在實際應用中，需要根據具體情況進行調整和優化。
