在使用 BigQuery 进行分页查询时，可以选择使用 pageToken 还是 startIndex 来指定查询的起始位置。

1. 使用 pageToken 进行分页：

from google.cloud import bigquery

def query_with_page_token(page_token=None):
    client = bigquery.Client()
    query_job = client.query(
        """
        SELECT *
        FROM `project.dataset.table`
        ORDER BY column_name
        """,
        # 设置pageToken
        page_token=page_token
    )

    results = query_job.result()

    # 处理查询结果
    for row in results:
        # 处理每一行数据

    # 获取下一页的pageToken
    next_page_token = results.next_page_token

    return next_page_token

# 第一次查询
next_page_token = query_with_page_token()

# 后续查询
while next_page_token is not None:
    next_page_token = query_with_page_token(page_token=next_page_token)

2. 使用 startIndex 进行分页：

from google.cloud import bigquery

def query_with_start_index(start_index):
    client = bigquery.Client()
    query_job = client.query(
        """
        SELECT *
        FROM `project.dataset.table`
        ORDER BY column_name
        LIMIT 100
        OFFSET {}
        """.format(start_index)
    )

    results = query_job.result()

    # 处理查询结果
    for row in results:
        # 处理每一行数据

    return results.total_rows

# 第一次查询
start_index = 0
total_rows = query_with_start_index(start_index)

# 后续查询
while start_index < total_rows:
    start_index += 100
    query_with_start_index(start_index)

使用 pageToken 的好处是可以直接从上一个查询结果中获取下一页的 pageToken，不需要手动计算 startIndex。但是，如果查询结果很大，需要多次调用查询函数，可能会导致查询时间较长。

使用 startIndex 的好处是可以直接指定查询的起始位置和每页的记录数，比较直观。但是，需要手动计算每次查询的起始位置和记录数，需要注意边界条件。

根据具体的需求和使用场景，选择合适的分页方式。