在BigQuery中，查询流式缓冲区和分区可以通过以下代码示例来实现：

1. 查询流式缓冲区：

# 导入必要的库
from google.cloud import bigquery

# 创建一个BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义查询
query = """
SELECT *
FROM `project.dataset.table`
WHERE _PARTITIONTIME = TIMESTAMP("2022-01-01")
"""

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 遍历结果
for row in results:
    # 处理每一行的数据
    print(row)

在上面的代码中，我们使用_PARTITIONTIME字段来过滤只返回指定日期的分区数据。将project.dataset.table替换为你自己的项目、数据集和表名。

2. 查询分区：

# 导入必要的库
from google.cloud import bigquery

# 创建一个BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义查询
query = """
SELECT *
FROM `project.dataset.table`
WHERE DATE(timestamp_column) = "2022-01-01"
"""

# 执行查询
query_job = client.query(query)

# 获取查询结果
results = query_job.result()

# 遍历结果
for row in results:
    # 处理每一行的数据
    print(row)

在上面的代码中，我们使用DATE()函数将timestamp_column字段转换为日期，并与指定的日期进行比较。将project.dataset.table替换为你自己的项目、数据集和表名，将timestamp_column替换为你自己的时间戳字段名。

请注意，以上示例代码仅演示了如何在BigQuery中查询流式缓冲区和分区。实际使用时，你需要根据你的数据集和查询需求进行相应的修改。