您可以使用 BigQuery 定时查询来解决这个问题。以下是一个解决方案的代码示例：

from google.cloud import bigquery
from google.cloud import bigquery_datatransfer

def create_scheduled_query(project_id, dataset_id, query, destination_dataset_project_id, destination_dataset_id):
    client = bigquery_datatransfer.DataTransferServiceClient()
    
    transfer_config = bigquery_datatransfer.TransferConfig(
        destination_dataset_id=destination_dataset_id,
        display_name='Scheduled query transfer config',
        data_source_id='scheduled_query',
        params={
            'query': query,
            'destination_table_name_template': 'table_{run_time|"%Y%m%d"}',
            'write_disposition': 'WRITE_TRUNCATE',
            'partitioning_field': '',
            'destination_dataset_table': f"{destination_dataset_project_id}.{destination_dataset_id}"
        },
        schedule='every 24 hours'
    )
    
    parent = f"projects/{project_id}/locations/US"
    transfer_config = client.create_transfer_config(parent=parent, transfer_config=transfer_config)
    
    print(f"Created transfer config: {transfer_config.name}")

if __name__ == "__main__":
    project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
    dataset_id = "SOURCE_DATASET_ID"
    query = "SELECT * FROM `YOUR_PROJECT_ID.YOUR_DATASET_ID.YOUR_TABLE_ID`"
    destination_dataset_project_id = "DESTINATION_PROJECT_ID"
    destination_dataset_id = "DESTINATION_DATASET_ID"
    
    create_scheduled_query(project_id, dataset_id, query, destination_dataset_project_id, destination_dataset_id)

请将以下值替换为您自己的项目和数据集信息：

• YOUR_PROJECT_ID: 您的项目 ID
• SOURCE_DATASET_ID: 源数据集 ID
• YOUR_TABLE_ID: 源数据集中的表 ID
• DESTINATION_PROJECT_ID: 目标数据集所在的项目 ID
• DESTINATION_DATASET_ID: 目标数据集 ID

此代码示例使用 bigquery_datatransfer 库来创建一个定时查询的传输配置。在 params 中，您可以设置查询、目标表的命名模板、写入行为和分区字段。在 schedule 中，您可以设置定时查询运行的计划。

请确保您的项目已经启用了 BigQuery 数据传输服务，并且您具有适当的权限来创建传输配置。