BigQuery提供了多种加载数据的方式，包括批处理加载数据。批处理加载通常用于上传大量数据，可以在廉价的运维成本下实现。然而，批处理加载的执行时间和频率直接影响到上传数据的速度和实效性。

要减少批量数据加载执行时间和增加频率，可以考虑使用以下策略：

1. 分区表：使用BigQuery的分区表可以将数据分散存储到多个分区中，从而减少查询数据时所需的时间。使用分区表时，可以根据日期、时间戳等将数据分区，这可以使查询变得更加高效。

以下是在 BigQuery 中创建分区表的代码示例：

CREATE TABLE mydataset.mytable
(
  id INT64,
  data STRING,
  date TIMESTAMP
)
PARTITION BY DATE(date)

2. 数据集和表格授权：确保对数据集、表格和视图所需的访问权限得到适当授权，使查询、读取和写入数据尽可能高效。

以下是 BigQuery 授权的代码示例：

GRANT READ ON mydataset.mytable TO ROLE myrole;
GRANT WRITE ON mydataset.mytable TO ROLE myrole;

3. 运行并行任务：在并行任务下运行数据加载作业可以减少上传数据所需的时间。多个并发作业可以同时处理，从而提高数据上传的速度。可以使用 BigQuery 数据传输服务免费传输数据。

以下是在 BigQuery 中运行并行任务的代码示例：

BATCH
      TRANSFER
        TRANSFER_CONFIG_ID = transfer-config-id
        RUN_TIME = run_time
        PROJECT_ID = project-id
    ADD
    ADD TRANSFER_CONFIG
      DATASOURCE_URIS = ['gs://my-bucket/*.csv']
      DESTINATION_DATASET_ID = destination-dataset-id
      DISPLAY_NAME = display