可以尝试以下方法解决该问题：

1. 避免在高峰期使用BigQuery API，可以选择在低峰期或者进行分批次请求来降低延迟。
2. 增加服务器的带宽，提升网络访问速度。
3. 使用异步执行请求来提高性能，可以使用Google Cloud的异步任务库或者写Python异步代码。
4. 针对数据量大的查询，可以考虑缓存结果并进行后续访问。
5. 使用优化的查询语句，减少不必要的数据访问和计算量。

代码示例：

# 异步执行查询请求
from google.cloud import bigquery
from concurrent.futures import TimeoutError
import time

# 初始化BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 异步查询
query = """
SELECT x, y
FROM `myproject.mydataset.mytable`
"""
query_job = client.query(query)

# 等待执行结果
while not query_job.done():
    print('Waiting for job to complete...')
    time.sleep(1)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 处理结果
for row in results:
    print(row)

# 缓存查询结果
from google.cloud import storage

# 初始化存储客户端
bucket_name = 'my-bucket'
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

# 上传文件到存储桶
blob = bucket.blob('result.csv')
blob.upload_from_filename('path/to/result.csv')

# 从存储桶下载文件
blob = bucket.blob('result.csv')
blob.download_to_filename('path/to/result.csv')