在 BigQuery 中执行 JOIN 操作时，如果数据量较大，可能会出现超时的问题。为了解决此问题，可以考虑以下两个方法：

1. 优化查询：调整查询参数、使用 EXACT_COUNT_DISTINCT 等优化方法可以减少查询时间。

2. 分步查询：将查询拆分成多个步骤，用临时表保存中间结果，最后再将临时表 JOIN 得到最终结果。下面是一个示例：

# 创建表1
CREATE TABLE dataset.table1 (id INT64, name STRING)
AS SELECT 1, "A" UNION ALL SELECT 2, "B"

# 创建表2
CREATE TABLE dataset.table2 (id INT64, age INT64)
AS SELECT 1, 20 UNION ALL SELECT 2, 30

# 创建临时表1
CREATE TEMPORARY TABLE temp1
AS SELECT id, name
FROM dataset.table1

# 创建临时表2
CREATE TEMPORARY TABLE temp2
AS SELECT id, age
FROM dataset.table2

# JOIN 临时表1 和 临时表2
CREATE TEMPORARY TABLE temp3
AS SELECT temp1.id, name, age
FROM temp1
JOIN temp2 ON temp1.id = temp2.id

# 最终结果
SELECT * FROM temp3

在这个示例中，我们创建了两个数据表 table1 和 table2 然后将它们分别插入数据。然后，我们创建了两个临时表 temp1 和 temp2 来保存中间结果。最后，我们将两个临时表 JOIN 在一起，创建了另一个临时表 temp3 ，这个结果可以被查询以获取想要的结果。这种方法可以将 JOIN 操作拆分为多个步骤，使用临时表保存中间结果，从而提高查询效率并防止 BigQuery 时间超时。