要優化Hive和MyBatis的查詢速度，可以采取以下措施：

Hive優化

1. 使用分區表：通過將大表劃分為多個小分區，可以提高查詢效率。分區表可以只掃描與查詢條件匹配的分區，從而減少數據掃描量。
2. 使用桶表：桶表將數據按照某個字段進行水平劃分，每個桶存儲相鄰的數據。這樣可以提高MapReduce任務的并行度，從而加快查詢速度。
3. 優化列式存儲格式：使用ORC（Optimized Row Columnar）或Parquet等列式存儲格式，可以減少磁盤I/O操作，提高查詢性能。這些格式對數據進行壓縮和編碼，使得數據在磁盤上更加緊湊，從而提高了查詢速度。
4. 調整配置參數：根據實際情況調整Hive的配置參數，如mapreduce.map.memory.mb、mapreduce.reduce.memory.mb、hive.tez.container.size等，以優化資源分配和任務執行效率。
5. 使用索引：雖然Hive本身不支持索引，但可以通過其他方式實現類似的功能。例如，可以使用Hive的PARTITIONED BY子句創建分區表，然后在查詢時使用分區篩選條件，從而減少數據掃描量。

MyBatis優化

1. 使用緩存：MyBatis提供了一級緩存和二級緩存機制。合理使用緩存可以減少數據庫查詢次數，提高查詢效率。需要注意的是，緩存并不是萬能的，需要根據具體情況選擇合適的緩存策略。
2. 優化SQL語句：避免使用復雜的SQL語句和子查詢，盡量使用簡單的SQL語句和連接查詢。同時，注意避免在SQL語句中使用函數和計算表達式，這會增加數據庫的計算負擔。
3. 使用批量操作：當需要插入、更新或刪除大量數據時，使用MyBatis的批量操作功能可以提高效率。批量操作可以減少數據庫交互次數和網絡傳輸開銷。
4. 優化數據庫連接池配置：合理配置數據庫連接池的大小、連接超時時間等參數，以確保數據庫連接的穩定性和高效性。
5. 使用懶加載和按需加載：對于不常用的數據或者大數據量的查詢結果，可以使用懶加載或按需加載策略，只在需要時才加載數據，從而減少內存占用和提高系統性能。

綜上所述，要優化Hive和MyBatis的查詢速度，需要從多個方面入手，包括數據表設計、配置參數調整、SQL語句優化以及緩存策略等。通過合理的優化措施，可以顯著提高Hive和MyBatis的查詢性能。