BigQuery联合查询的性能取决于多个因素，如查询的复杂性、数据集的大小以及所使用的资源。

以下是一些提高BigQuery联合查询性能的方法，包括代码示例：

1. 使用合适的JOIN类型：根据数据集的结构和查询需求，选择合适的JOIN类型，如INNER JOIN、LEFT JOIN等。这可以减少不必要的数据传输和计算量。

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.id

2. 使用谓词下推：将过滤条件尽早应用于联合查询，以减少需要处理的数据量。这可以通过将过滤条件放在WHERE子句中来实现。

SELECT *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.id
WHERE table1.column1 = 'value'

3. 使用PARTITION和CLUSTER BY：通过在表格上使用分区和聚集键，可以将数据组织成更小的块，从而减少查询的数据量。这对于频繁使用特定列进行过滤的查询特别有用。

CREATE TABLE my_table
PARTITION BY date_column
CLUSTER BY column1
AS SELECT * FROM source_table

4. 使用适当的表格设计：根据查询需求和数据访问模式，设计适当的表格结构。这可能包括表的分解、聚合或扁平化。

5. 使用查询优化器：BigQuery的查询优化器会自动优化查询计划，以提高查询性能。但是，可以通过使用HINT语法来提供特定的优化提示来进一步优化查询。

SELECT /*+ ORDERED */ *
FROM table1
JOIN table2 ON table1.id = table2.id

6. 增加资源配额：对于大型或复杂的联合查询，可能需要增加查询的资源配额，以确保有足够的计算资源来执行查询。

bq query --project_id=my_project --use_legacy_sql=false --maximum_bytes_billed=1000000000 "SELECT * FROM my_table"

使用这些方法和技巧可以提高BigQuery联合查询的性能。但是，请注意，性能改进可能因查询和数据的特定情况而异，因此需要根据实际需求进行调整和测试。