在BigQuery中，可以使用LIMIT和OFFSET子句来分页显示查询结果。以下是一个示例：

# 设置每页显示的行数和页码
DECLARE rows_per_page INT64 DEFAULT 10;
DECLARE page_number INT64 DEFAULT 1;

# 计算偏移量
DECLARE offset_value INT64 DEFAULT (page_number - 1) * rows_per_page;

# 执行查询并分页显示结果
EXECUTE IMMEDIATE '''
SELECT *
FROM `project.dataset.table`
LIMIT @limit_value
OFFSET @offset_value
''' 
USING rows_per_page, offset_value;

在上面的示例中，我们首先声明了每页显示的行数和页码的变量。然后，我们计算出偏移量，这是通过将页码减去1，并乘以每页的行数得到的。最后，我们使用EXECUTE IMMEDIATE语句执行查询，并使用LIMIT和OFFSET子句将结果分页显示。

需要注意的是，project.dataset.table应替换为实际的项目、数据集和表名。此外，还可以根据需要调整每页显示的行数和页码的默认值。

此外，还可以使用客户端库（如Python、Java等）来执行查询并分页显示结果。以下是一个使用Python的示例代码：

from google.cloud import bigquery

# 创建一个BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 执行查询并分页显示结果
query = '''
SELECT *
FROM `project.dataset.table`
LIMIT @limit_value
OFFSET @offset_value
'''

# 设置每页显示的行数和页码
rows_per_page = 10
page_number = 1

# 计算偏移量
offset_value = (page_number - 1) * rows_per_page

# 设置查询参数
job_config = bigquery.QueryJobConfig(
    query_parameters=[
        bigquery.ScalarQueryParameter("limit_value", "INT64", rows_per_page),
        bigquery.ScalarQueryParameter("offset_value", "INT64", offset_value),
    ]
)

# 执行查询
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 遍历结果并打印
for row in results:
    print(row)

在上面的示例中，我们首先创建了一个BigQuery客户端，然后执行查询并分页显示结果。通过设置查询参数来指定每页显示的行数和偏移量。最后，我们遍历查询结果并打印出来。

需要注意的是，project.dataset.table应替换为实际的项目、数据集和表名。此外，还可以根据需要调整每页显示的行数和页码的值。