BigQuery和MySQL都是常用的数据存储和处理工具，但在使用性能、操作语法、适用场景等方面存在一定的差异。

1. 使用性能： BigQuery是云端数据仓库，具有强大的扩展性和高效的计算能力，能够快速地处理海量数据，可用于大数据分析、机器学习等应用场景。而MySQL主要是基于关系型数据库的开源软件，适合于小型Web应用和企业级应用。

2. 操作语法： BigQuery使用的是类SQL语法，通过Web界面或API进行交互，可轻松实现数据查询、导入导出、数据可视化等功能。而MySQL使用的是标准SQL语言，通过命令行或客户端工具进行操作，需要一定的技术实力支持。

3. 适用场景： BigQuery适用于大型数据量和分布式计算场景，其具有更好的并发性、速度和性能，可为业务提供考虑性能和扩展的数据存储解决方案。而MySQL适用于小型Web应用和企业级应用，可用于处理交互式数据、事务处理等任务。

代码示例： 以下是一个简单的BigQuery查询示例：

SELECT
  COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS unique_visitors
FROM
  `bigquery-public-data.google_analytics_sample.ga_sessions_20170801`
WHERE
  totals.newVisits = 1;

以下是一个MySQL查询示例：

SELECT
  COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS unique_visitors
FROM
  ga_sessions_20170801
WHERE
  newVisits = 1;