问题概述： 在 BigQuery 中，我们可以利用分区来加速查询。通常情况下，我们会使用 WHERE 筛选语句来限制查询的分区。但是目前发现，在有些情况下，分区剪枝的结果不符合预期。

代码示例： 我们将一个包含 100 个分区的表作为例子。首先，我们查询一个全表扫描的 SQL，然后在此基础上进行剪枝：

SELECT COUNT(*) FROM mytable
WHERE date BETWEEN '20190101' AND '20201231'

接下来，在此基础上，我们加入一个 predicate，限定日志级别为 INFO，并让 BigQuery 处理该查询：

SELECT COUNT(*) FROM mytable
WHERE date BETWEEN '20190101' AND '20201231'
AND severity = 'INFO'

此时，我们尝试打开日志查询计划的操作，却发现 BigQuery 仍然在处理 100 个分区而没有剪枝。这表明我们的剪枝并没有生效。

解决方案： 此问题的关键在于 predicate 的位置。正确的做法是将 predicate 放在 WHERE 语句的第一行，这样 BigQuery 才能对其进行分区剪枝。

SELECT COUNT(*) FROM mytable
WHERE severity = 'INFO'
AND date BETWEEN '20190101' AND '20201231'

在这种情况下，BigQuery 会正确地剪枝分区，只处理包含符合条件的分区，而不是所有分区。

总结： 如果你在 BigQuery 中使用分区来加速查询，应该确保正确地使用 WHERE 语句，让 BigQuery 可以正确地剪枝分区，并加速查询。