当BigQuery的结果不一致时，可能是由于以下几个原因：

1. 数据源不一致：首先，确保查询的数据源是相同的。如果在查询中涉及到多个表或视图，确保这些表或视图的数据已经同步更新。

2. 查询逻辑错误：检查查询语句中的逻辑是否正确。可能是由于错误的筛选条件、连接条件或聚合逻辑导致结果不一致。

3. 数据类型不匹配：确保查询中使用的字段具有相同的数据类型。数据类型不匹配可能会导致结果不一致。

4. 空值处理：在进行聚合操作时，空值可能会影响结果。使用COALESCE函数或条件语句来处理空值，以确保结果一致。

下面是一个示例代码，演示了如何处理BigQuery结果不一致的问题：

from google.cloud import bigquery

def check_query_consistency(query):
    client = bigquery.Client()

    # 执行查询，并获取结果
    query_job = client.query(query)
    rows = query_job.result()

    # 将结果存储到列表中
    results = []
    for row in rows:
        results.append(row)

    # 检查结果的一致性
    if len(set(results)) > 1:
        print("BigQuery结果不一致！")
    else:
        print("BigQuery结果一致。")

# 要执行的查询语句
query = "SELECT * FROM `project.dataset.table` WHERE condition = 'value'"

# 检查查询结果的一致性
check_query_consistency(query)

在上面的示例中，我们使用了Google Cloud的Python SDK来执行BigQuery查询，并将结果存储到一个列表中。然后，我们检查结果列表中的元素是否一致。如果列表中有多个不同的元素，则说明结果不一致。