在BigQuery中，由于没有像传统关系型数据库那样的检查约束，因此无法在插入或更新数据时自动验证数据的完整性。然而，你可以使用以下方法之一来验证数据：

1. 使用SQL查询进行数据验证： 你可以编写SQL查询来验证数据是否符合你的预期。例如，你可以使用COUNT函数来计算某个条件下的行数，以确保数据的完整性。以下是一个示例代码：

SELECT COUNT(*)
FROM `project.dataset.table`
WHERE column1 IS NULL OR column2 < 0;

这个查询将返回满足条件的行数。如果返回的行数大于零，则表示数据不符合预期。

2. 使用BigQuery脚本进行数据验证： 你可以使用BigQuery脚本来编写更复杂的数据验证逻辑。脚本可以使用BigQuery的存储过程和控制流语句来实现数据验证。以下是一个示例代码：

DECLARE row_count INT64;

SET row_count = (
  SELECT COUNT(*)
  FROM `project.dataset.table`
  WHERE column1 IS NULL OR column2 < 0
);

IF row_count > 0 THEN
  -- 数据验证失败，执行相应的操作
  -- 例如，抛出异常或记录错误信息
  RAISE ERROR('数据验证失败');
END IF;

这个脚本首先计算满足条件的行数，然后根据行数的值执行相应的操作。

请注意，这些方法只是验证数据的一种方式，但无法像检查约束那样在插入或更新数据时自动执行验证。因此，确保在应用程序中进行适当的数据验证和处理是很重要的。