在hive中，已知两个表数据量极大，想办法优化代码提高其查询效率SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM ( SELECT cuid FROM map_huiyan_short_stay WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605 GROUP BY cuid LIMIT 1 ) t1 JOIN ( SELECT cuid, city_name FROM map_huiyan_long_stay_with_area WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name

在优化这个查询的代码以提高查询效率时，可以考虑以下几个方面：

1. 调整表结构和索引：确保表的结构设计合理，并为查询中经常使用的字段添加适当的索引，如loc_x、loc_y、event_day、event_type和event_os。索引的使用可以加快查询速度。
2. 使用合适的连接方式：根据数据分布和查询需求，选择合适的连接方式。在这个查询中，使用了内连接（JOIN），可以根据数据情况尝试其他连接方式，如左连接、右连接或者进行子查询等。
3. 限制查询结果集大小：在子查询中使用了LIMIT 1来限制结果集大小，这可以减少数据量和计算量。如果该限制对于业务需求来说不是必须的，可以考虑删除LIMIT 1。
4. 优化查询条件：根据实际需求和数据分布情况，对查询条件进行优化。例如，是否可以通过更精细的条件过滤掉一部分数据，减少需要处理的数据量。
5. 调整集群配置和资源分配：根据查询的特点和集群的资源情况，合理调整集群配置和资源分配，以提高查询效率。

综上所述，优化代码以提高查询效率需要综合考虑表结构、索引、连接方式、查询条件和集群配置等因素，并根据具体情况进行调整和优化。