BigQuery中的分片表和通配符表有以下区别：

1. 分片表（Partitioned Table）是将表的数据按照特定的分区键进行分割存储的表。每个分区可以包含一定时间范围内的数据。通过分片表，可以更高效地查询和管理大量数据。分区键可以是日期、时间戳等。

2. 通配符表（Wildcard Table）是一种特殊的表引用方式，可以使用通配符来引用多个具有相同模式的表。通配符表可以用于同时查询多个具有相同模式的表，从而更方便地进行数据分析。通配符表的表名可以使用通配符符号“*”和“?”。

要在BigQuery中创建一个分片表，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个具有分片键的表架构。
2. 将数据加载到表中，并根据分片键进行分区。
3. 创建分片表。

以下是一个示例，展示如何在BigQuery中创建一个分片表：

from google.cloud import bigquery

# 初始化 BigQuery 客户端
client = bigquery.Client()

# 定义分片表的架构
schema = [
    bigquery.SchemaField("timestamp", "TIMESTAMP"),
    bigquery.SchemaField("value", "FLOAT"),
    # 添加其他字段...
]

# 定义表的分片键
partitioning = bigquery.TimePartitioning(
    type_=bigquery.TimePartitioningType.DAY,
    field="timestamp"
)

# 定义表的属性
table_config = bigquery.Table(
    schema=schema,
    time_partitioning=partitioning
)

# 定义表的名称
table_id = "your-project.your-dataset.your-table"

# 创建分片表
table = client.create_table(table_config, table_id)

print(f"Created table {table.table_id} with time partitioning.")

在上述代码中，我们首先通过定义一个表的架构（schema）来指定表的字段和类型。然后，我们使用TimePartitioning类来定义分片表的分片键，这里我们选择了按照日期（DAY）来分片。接下来，我们创建一个Table对象，并将之前定义的架构和分片键设置为表的属性。最后，我们使用create_table方法来创建分片表，并指定表的名称和属性。创建成功后，我们可以通过table.table_id来获取分片表的ID，并打印出来。

请注意，上述示例中的your-project、your-dataset和your-table需要替换为你自己的项目、数据集和表的名称。此外，你也可以根据自己的需求修改示例中的架构和分片键。