BigQuery DML（数据操作语言）是用于在BigQuery中执行更新、删除和插入操作的语法。但是，BigQuery对DML操作的配额有一些限制。以下是一些常见的DML配额限制：

1. 每个表每天最多可以进行1,000个DML操作。
2. 每个表每天最多可以进行10,000个写入操作（包括DML和加载操作）。
3. 每个表每小时最多可以进行100个DML操作。
4. 每个表每小时最多可以进行1,000个写入操作（包括DML和加载操作）。
5. 每个DML语句的执行时间限制为6小时。

以下是一个示例代码，展示如何在BigQuery中执行DML操作：

from google.cloud import bigquery

def run_dml_query(query):
    client = bigquery.Client()
    job_config = bigquery.QueryJobConfig()
    job_config.use_legacy_sql = False

    query_job = client.query(query, job_config=job_config)
    query_job.result()  # Waits for the query to finish

    if query_job.errors:
        raise Exception("Query execution failed")

    print("DML query executed successfully")

# 示例DML查询：向表中插入一行数据
query = """
INSERT INTO `project.dataset.table` (column1, column2)
VALUES ('value1', 'value2')
"""

run_dml_query(query)

上述代码中，首先需要导入bigquery模块，并创建一个bigquery.Client对象。然后，设置bigquery.QueryJobConfig对象的use_legacy_sql属性为False，以使用标准SQL语法。

接下来，定义一个run_dml_query函数，该函数接受一个DML查询作为参数，并使用client.query方法执行查询。最后，通过检查query_job.errors来确定查询是否成功执行。

在示例代码中，执行的是一个插入操作，将一行数据插入到名为project.dataset.table的表中的指定列中。您可以根据需要修改查询以执行其他类型的DML操作，如更新或删除。