要解决这个问题，可以使用BigQuery中的“cache”功能。BigQuery会根据查询频率为最常查询的表预加载结果并缓存数据，以加快查询速度。这样就可以减少数据可用性中的延迟时间。

以下是一个示例代码，演示如何使用BigQuery的缓存功能：

引入BigQuery Python客户端库

from google.cloud import bigquery

构建BigQuery客户端

client = bigquery.Client()

构造查询

query = ( "SELECT " " word, " " SUM(word_count) as count " "FROM " " bigquery-public-data.samples.shakespeare " "GROUP BY word " "ORDER BY count DESC " "LIMIT 10" )

构建查询配置，并开启缓存

query_config = bigquery.QueryJobConfig(use_query_cache=True)

启动查询

query_job = client.query(query, job_config=query_config)

执行查询

results = query_job.result()

输出结果

for row in results: print("{}: {}".format(row.word, row.count))

上面的代码示例中，我们设置了"use_query_cache=True"，以启用BigQuery的缓存功能。如果结果集已经存在缓存中，BigQuery会从缓存中获取结果，而不是重新运行查询，从而加快查询速度并减少延迟时间。