在 Bigquery 中频繁地更新记录可能会导致数据量剧增和查询性能下降。为了最大限度地减少这些负面影响，建议使用以下方法：

1. 将数据存储在 Bigquery 外部，例如 Google Cloud Storage 或 Bigtable 中，并使用 Cloud Functions 或 Cloud Dataflow 等工具定期将数据导入 Bigquery。

2. 使用 Bigquery 的 insert 操作来添加新数据行，而不是频繁地更新已有的行。这样可以减少对数据的读写操作，从而提高性能。

3. 如果必须频繁更新数据，请考虑将其拆分为多个表，每个表包含一段时间内的数据。例如，每个表可以包含一天或一周的数据。这样，查询时只需搜索特定表，而不是整个数据集。

代码示例：

以下示例演示了如何使用 Bigquery 的 insert 操作向表中添加新数据：

from google.cloud import bigquery

# 构造客户端对象
client = bigquery.Client()

# 定义数据集和表名
dataset_id = 'my_dataset'
table_id = 'my_table'

# 定义要插入的数据行
rows_to_insert = [(1, 'John'), (2, 'Jane'), (3, 'Bob')]

# 获取指定表对象
table_ref = client.dataset(dataset_id).table(table_id)
table = client.get_table(table_ref)

# 执行 insert 操作
errors = client.insert_rows(table, rows_to_insert)

# 检查是否出错
if errors == []:
    print('插入成功！')
else:
    print('插入失败：{}'.format(errors))

在此示例中，我们使用 insert_rows 操作将数据行添加到指定的表中。请注意，此操作仅适用于添加新数据行，而不适用于更新已有的行。如果需要更新数据行，请参考 Bigquery 文