当在BigQuery中进行union和连接分区表时，我们可以利用Partition Pruning来提高查询效率。在连接分区表时，需要在ON语句中定义分区列，并在WHERE子句中加入过滤条件以保证连接的正确性。

以下是一个连接两个分区表的例子：

SELECT *
FROM `project.dataset.partitioned_table1` t1
JOIN `project.dataset.partitioned_table2` t2
ON t1.partition_column = t2.partition_column
WHERE t1.partition_column = '2022-01-01'

在这个例子中，我们使用了t1.partition_column和t2.partition_column来定义连接条件，并在WHERE子句中指定了分区列的值。这样做可以让BigQuery只扫描与WHERE子句中相匹配的分区，减少无效的扫描和处理，提高查询效率。

在进行union操作时也是类似的，可以通过指定WHERE子句来过滤需要处理的分区。具体代码如下：

SELECT *
FROM `project.dataset.partitioned_table1`
WHERE partition_column = '2022-01-01'
UNION ALL
SELECT *
FROM `project.dataset.partitioned_table1`
WHERE partition_column = '2022-01-02'

在这个例子中，我们使用了UNION ALL操作来将两个分区的结果合并起来，并在每个SELECT语句中指定了需要处理的分区。这样做可以让BigQuery只处理需要的分区，避免无效的扫描和处理，提高查询效率。