MyBatis 是一个优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库分析系统，主要用于数据提取、转化、加载，以及大规模数据的存储、查询和分析。

在使用 MyBatis 和 Hive 进行联合查询时，可以通过以下方法优化 SQL 执行：

优化 SQL 语句：

减少子查询的使用，尽量使用 JOIN 代替。避免在 WHERE 子句中使用 OR 连接多个条件，可以考虑使用 UNION 代替。使用 LIMIT 分页查询，避免一次性查询大量数据。选择合适的索引，提高查询效率。

优化 MyBatis 配置：

调整 MyBatis 的缓存配置，如二级缓存，以减少对数据库的访问次数。合理设置 MyBatis 的参数，如 fetchSize 和 resultMap，以提高查询效率。

优化 Hive 查询：

使用分区表，将数据分散到不同的分区，以提高查询效率。使用桶表，将数据分散到不同的桶中，以提高查询效率。使用索引，提高查询速度。使用 MapReduce 进行并行处理，以提高查询效率。

优化数据模型：

减少数据冗余，避免数据重复存储。合理设计数据表结构，避免过度复杂的关联查询。

优化硬件资源：

增加内存，提高查询效率。使用更快的存储设备，如 SSD。增加计算资源，如 CPU 和 GPU，以提高查询效率。

使用 MyBatis-Plus 等插件：

MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具，提供了许多优化功能，如自动代码生成、通用 Mapper、通用 Service 等。使用这些插件可以简化开发过程，提高开发效率。

总之，优化 SQL 执行需要从多个方面进行考虑，包括 SQL 语句、MyBatis 配置、Hive 查询、数据模型、硬件资源和插件等。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。