Hive Metastore 查询速度可以通过以下方法进行优化：
优化元数据存储：将 Hive Metastore 的元数据存储在高性能的数据库中，如 Apache HBase、Apache Cassandra 或 Amazon RDS。这些数据库具有高吞吐量和低延迟的特点，可以提高查询速度。
使用缓存：为 Hive Metastore 中的常用数据和元数据添加缓存，以减少对数据库的访问次数。可以使用 Apache Ignite、Redis 或 Memcached 等缓存技术。
优化查询：避免使用复杂的查询和联接操作，尽量使用简单的查询和子查询。同时，尽量减少查询结果的数据量，可以通过限制返回的字段数或使用分页查询来实现。
使用索引：为 Hive Metastore 中的表和列创建索引，以加速查询速度。但是需要注意的是，索引会增加存储空间的开销，并且可能会降低写入性能。因此，在使用索引时需要权衡查询性能和存储空间的需求。
并行处理：提高 Hive Metastore 的并行处理能力，以便在查询时能够同时处理多个请求。可以通过增加线程池大小、调整数据库连接池配置或使用分布式计算框架来实现。
优化配置：根据实际需求和硬件资源，优化 Hive Metastore 的配置参数，如内存分配、连接超时时间、缓存大小等，以提高查询性能。
升级硬件：提高 Hive Metastore 所在的硬件资源，如 CPU、内存和存储空间，以支持更高的查询负载。
数据分区：对 Hive Metastore 中的大型表进行分区，将数据分散到多个子表中，以提高查询速度。分区可以根据日期、时间或其他关键字段进行划分。
定期维护：定期对 Hive Metastore 进行维护，如清理无用数据、压缩表和索引等，以减少查询时需要处理的数据量。
通过以上方法，可以有效地提高 Hive Metastore 的查询速度，从而提高整个 Hive 系统的性能。
