为缩短BigQuery存储过程的执行时间，可以使用以下方法：

1. 避免使用无用的参数：在存储过程中使用的每个参数都会导致额外的开销，所以尽量避免定义和使用没有必要的参数。

2. 降低数据传输量：减少存储过程和调用者之间传输的数据量，可以显著减少存储过程的执行时间。例如，可以在存储过程中尽量减少使用大型查询，或者在调用存储过程时只传输必要的数据。

3. 避免使用子查询：子查询在BigQuery中的执行代价往往比较高。如果存储过程中必须使用子查询，尽量将其转换为左联接或右联接。

4. 对查询进行优化：在存储过程中使用的查询应该被合理优化，例如添加索引或使用GROUP BY语句。

示例代码：

以下是一个示例存储过程的修改，以减少执行时间:

CREATE PROCEDURE MyProc()
BEGIN
  -- 获取最大的销售数量
  DECLARE max_sales INT64;
  SET max_sales = (SELECT MAX(sales) FROM SalesTable);

  -- 获取最近一个月的销售数据
  DECLARE recent_sales ARRAY>;
  SET recent_sales = (SELECT id, sales FROM SalesTable WHERE date >=DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 1 MONTH));

  -- 计算平均销售额
  DECLARE avg_sales FLOAT64;
  SET avg_sales = (SELECT AVG(sales) FROM SalesTable);

  -- 做一些其他的操作
  ...
END;

可以对此存储过程进行以下优化:

CREATE PROCEDURE MyProc()
BEGIN
  -- 获取最大的销售数量
  DECLARE max_sales INT