要将存储和查询分开的项目，可以使用以下解决方法：

1. 创建一个Google Cloud Storage（GCS）存储桶，用于存储数据。可以使用以下代码示例创建一个GCS存储桶：

from google.cloud import storage

def create_bucket(bucket_name):
    """Creates a new bucket."""
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.create_bucket(bucket_name)
    print('Bucket {} created'.format(bucket.name))

create_bucket('my-bucket')

2. 将数据上传到GCS存储桶中。可以使用以下代码示例将数据上传到GCS存储桶：

from google.cloud import storage

def upload_file(bucket_name, source_file_name, destination_blob_name):
    """Uploads a file to the bucket."""
    storage_client = storage.Client()
    bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
    blob = bucket.blob(destination_blob_name)

    blob.upload_from_filename(source_file_name)

    print('File {} uploaded to {}.'.format(
        source_file_name,
        destination_blob_name))

upload_file('my-bucket', 'data.csv', 'data/data.csv')

3. 创建一个BigQuery数据集，用于存储查询结果。可以使用以下代码示例创建一个BigQuery数据集：

from google.cloud import bigquery

def create_dataset(dataset_name):
    """Creates a new dataset."""
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset = bigquery_client.create_dataset(dataset_name)
    print('Dataset {} created'.format(dataset.dataset_id))

create_dataset('my-dataset')

4. 将数据从GCS存储桶导入到BigQuery数据集中。可以使用以下代码示例将数据从GCS存储桶导入到BigQuery数据集中：

from google.cloud import bigquery

def load_data_from_gcs(dataset_name, table_name, source_uri):
    """Loads data from GCS to BigQuery."""
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_name)
    table_ref = dataset_ref.table(table_name)

    job_config = bigquery.LoadJobConfig()
    job_config.source_format = bigquery.SourceFormat.CSV
    job_config.skip_leading_rows = 1
    job_config.autodetect = True

    load_job = bigquery_client.load_table_from_uri(
        source_uri, table_ref, job_config=job_config
    )

    load_job.result()

    print('Data loaded from {} to {}.{}'.format(
        source_uri,
        dataset_name,
        table_name
    ))

load_data_from_gcs('my-dataset', 'my-table', 'gs://my-bucket/data/data.csv')

5. 执行查询操作。可以使用以下代码示例执行查询操作：

from google.cloud import bigquery

def run_query(dataset_name, query):
    """Runs a query in BigQuery."""
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset_ref = bigquery_client.dataset(dataset_name)

    query_job = bigquery_client.query(query, location='US', job_config=bigquery.QueryJobConfig(
        destination=dataset_ref.table('query_results'), write_disposition="WRITE_TRUNCATE"
    ))

    query_job.result()

    print('Query results saved to {}.query_results'.format(dataset_name))

run_query('my-dataset', 'SELECT * FROM `my-dataset.my-table`')

通过以上代码示例，可以实现将存储和查询分开的项目。首先，将数据上传到GCS存储桶中，然后将数据从GCS存储桶导入到BigQuery数据集中。最后，执行查询操作并将查询结果保存到BigQuery数据集中。