1. 批处理性能为主

Hive 主要用于处理大规模数据集的批量分析任务，而不是对单个记录的实时查询。对于批处理任务，全表扫描通常是更为高效的方式，因为索引需要维护额外的数据结构并带来一定的开销，这在大规模数据上可能会变得非常昂贵。

2. 数据倾斜

在大数据领域，经常会面临数据倾斜的问题，即部分数据分布不均匀的情况。而使用索引在面对数据倾斜时会导致索引失效或者不均匀地分布数据，进而影响查询性能。

3. 可变性

Hive 表中的数据通常是不可变的，即数据不经常更新，而是以追加的方式写入。而索引通常需要在数据更新时维护，这就增加了数据更新的成本和复杂性。

其他

尽管 Hive 表不经常使用索引，但在某些特定场景下，可以考虑使用一些技术来改善查询性能，例如分区、分桶等。这些方法可以根据数据的特征和查询需求进行优化，并提供更高效的数据访问方式。不过，在使用索引或其他优化技术之前，应该根据具体情况进行评估和测试，并综合考虑查询性能、数据维护成本以及系统复杂性等因素。