在BigQuery中，需要将数据存储在一个或多个区域中。BigQuery数据集可以跨多个区域分布，但每个数据集必须具有主区域。 BigQuery不会自动在不同的区域/地区复制数据。要复制数据，需要通过将数据集复制到另一个区域来手动进行。

以下是通过Python代码示例将BigQuery数据集复制到不同区域的步骤：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

dataset_id = 'my_dataset_name'
source_dataset = client.dataset(dataset_id)

job_config = bigquery.CopyJobConfig()

destination_dataset = bigquery.DatasetReference.from_string(
    'my-project.my_dataset_name',
    default_project=client.project
)

job = client.copy_dataset(
    source_dataset,
    destination_dataset,
    job_config=job_config,
)

job.result() # Waits for the job to complete.
print('Dataset {} copied to {}.'.format(source_dataset.dataset_id, destination_dataset.dataset_id))

上述代码将BigQuery数据集 “my_dataset_name” 复制到一个名为“my_dataset_name”的新区域。复制数据集时，可以选择在源数据集之后保持完全同步，以便在所有区域中都具有相同的数据。