在使用BigQuery Storage API时，由于数据写入和读取之间存在一定的延迟，可能会导致数据读取不及时或者读取的数据不准确。为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1. 采用批量读取数据的方式，以减少读取API的调用次数，从而减少延迟。

2. 利用BigQuery Storage API提供的流式读取功能，实现实时读取数据。

3. 使用BigQuery Async 查询来实现数据读取，并将结果存储在Cloud Storage中，从而实现异步处理。

以下是基于Python语言的代码示例：

# 批量读取数据示例代码
from google.cloud import bigquery_storage_v1beta1
from google.cloud.bigquery_storage_v1beta1 import types

client = bigquery_storage_v1beta1.BigQueryStorageClient()

table_reference = types.TableReference(
    project_id=project_id,
    dataset_id=dataset_id,
    table_id=table_id
)

# 使用批量读取数据的方式
stream_position = {}
while True:
    response = client.read_rows(
        table_reference,
        # 填写读取的列名
        selected_fields=['col1', 'col2', 'col3'],
        # 填写读取的行范围
        row_restriction='WHERE col1 > 100 AND col1 < 1000',
        # 填写流式读取的起始位置
        offset=stream_position,
    )

    for row in response.rows:
        # 处理读取的数据
        print(row)

    if not response.next_page_token:
        break

    stream_position = response.next_stream_token

# 利用流式读取实现实时处理示例代码
response = client.read_rows(
    table_reference,
    # 填写读取的列名
    selected_fields=['col1', 'col2', 'col3'],
    # 填写读取