在BigQuery中，定时查询可以通过使用Scheduled Queries功能来实现。然而，有时候在定时查询的结果中会遇到执行记录的读写不一致的情况。这可能是由于定时查询的执行时间与数据更新时间之间的差异导致的。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 使用表复制：在定时查询之前，可以使用BigQuery的表复制功能将要查询的表复制到一个新的表中。然后，对新表进行查询，以确保查询结果与复制表的数据一致。

# 复制表
def copy_table(project_id, dataset_id, source_table_id, destination_table_id):
    client = bigquery.Client(project=project_id)
    dataset_ref = client.dataset(dataset_id)
    source_table_ref = dataset_ref.table(source_table_id)
    destination_table_ref = dataset_ref.table(destination_table_id)

    job = client.copy_table(source_table_ref, destination_table_ref)
    job.result()  # 等待复制完成

# 运行定时查询
def run_scheduled_query(project_id, dataset_id, source_table_id):
    destination_table_id = ''
    copy_table(project_id, dataset_id, source_table_id, destination_table_id)

    # 运行查询
    query = '''
        SELECT * FROM `project_id.dataset_id.destination_table_id`
    '''
    client = bigquery.Client(project=project_id)
    query_job = client.query(query)
    query_job.result()  # 等待查询完成

2. 使用时间窗口查询：在定时查询中，可以使用时间窗口来限制查询的数据范围，以确保查询结果只包含在时间窗口内更新的数据。

# 运行定时查询
def run_scheduled_query(project_id, dataset_id, source_table_id):
    # 获取时间窗口
    current_time = datetime.utcnow()
    start_time = current_time - timedelta(minutes=60)  # 时间窗口的开始时间
    end_time = current_time  # 时间窗口的结束时间

    # 运行查询
    query = '''
        SELECT * FROM `project_id.dataset_id.source_table_id`
        WHERE update_time >= TIMESTAMP('{start_time}') AND update_time <= TIMESTAMP('{end_time}')
    '''.format(start_time=start_time, end_time=end_time)

    client = bigquery.Client(project=project_id)
    query_job = client.query(query)
    query_job.result()  # 等待查询完成

这些方法可以帮助解决BigQuery定时查询结果中执行记录的读写不一致的问题。根据具体的需求，选择适合的方法来保证查询结果的准确性。