Hive压缩表对查询性能的影响主要体现在以下几个方面：
正面影响
- 减少存储空间：压缩表可以显著减少存储空间的使用，这对于数据量庞大的Hive表尤其重要。
- 降低I/O开销：压缩后的数据在磁盘上的存储空间减少，从而在读取和写入时需要的I/O操作也相应减少，这可以提高查询性能。
- 提高网络传输效率：在数据传输过程中，压缩数据可以减少所需的网络带宽，加快数据传输速度。
负面影响
- 增加CPU和内存使用：压缩和解压缩数据需要消耗额外的CPU和内存资源，这可能会对计算资源造成一定的压力。
综上所述，Hive压缩表在提高查询性能的同时，也需要考虑其可能带来的资源消耗增加的问题。在实际应用中，应根据数据量、查询复杂度以及资源状况等因素，合理选择压缩算法和策略。
