可以通过在BigQuery中创建外部表和使用外部数据源，来确保CSV文件的列顺序与BigQuery中的列顺序一致。下面是一个示例：

假设我们有一个名为“my_table”的表，其中包含以下列：name, age和city。我们的CSV文件也包含相同的列，但列的顺序不同。例如：age, name, city。

为了正确导入CSV文件并遵循BigQuery中表的列顺序，我们可以按以下方式创建一个外部表：

首先，我们需要定义外部数据源。此数据源将引用包含CSV文件的Cloud Storage存储桶。例如：

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE my_datasource TYPE CSV OPTIONS ( uri="gs://my_bucket/my_file.csv", skip_header_line='1' );

接下来，我们可以使用EXTERNAL FUNCTION语句创建外部函数。例如：

CREATE EXTERNAL FUNCTION my_csv_importer(name STRING, age INTEGER, city STRING) RETURNS TABLE (name STRING, age INTEGER, city STRING) LANGUAGE javascript OPTIONS ( library=["gs://my_bucket/importer.js"] );

在这个例子中，我们将使用JavaScript编写一个用于引入CSV文件的importer.js库。这个库将使用外部数据源my_datasource读取CSV文件，然后返回与BigQuery my_table表中相同的列。

最后，我们可以使用SELECT INTO语句从外部函数中选择数据并将它们插入到my_table中，确保列的顺序与CSV文件一致。

例如：

SELECT * INTO my_table FROM my_csv_importer('name', 'age', 'city');

通过这种方法，我们可以确保BigQuery中的列顺序与CSV文件中的列顺序匹配，从而避免由于不匹配而导致的问题。