如果JOIN操作涉及到的表非常大或者使用的JOIN算法很慢，那么可能会导致BigQuery超时。为了解决这个问题，可以尝试以下方法：

1.使用并行查询：BigQuery支持并行查询，可以通过在查询中设置参数来提高查询速度。例如：

SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20190101' AND '20190201' OPTION (query_plan_preference=BATCH);

2.使用适当的表分区：当表非常大时，将数据分区可以让BigQuery更快地执行查询。分区的策略可以根据业务需求选择。例如：

CREATE TABLE mytable ( id INT64, value INT64 ) PARTITION BY DATE(timestamp_field) OPTIONS( partition_expiration_days = 365 );

3.使用更快的JOIN算法：加入表的大小合适、表分区也合理之后，可以尝试使用更快的JOIN算法。如果JOIN操作涉及到的表有一个较小的大小，可以使用BroadcastJoin。如果两个表的大小都不同，可以使用Join算法。如果JOIN操作涉及到的表都很大，可以尝试使用归并连接（merge join）。

SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20190101' AND '20190201' OPTION (query_plan_preference=MERGE_JOIN);