使用bigrquery和dbplyr生成的BigQuery优化方法有以下几种：

1. 使用dbplyr包的dplyr语法来生成BigQuery查询，然后通过bigrquery包执行查询。这种方法可以使用dplyr的优化功能，例如filter(), select(), group_by(), arrange()等操作，以及使用mutate()来创建新的变量。

library(dbplyr)
library(bigrquery)

# 连接到BigQuery
project_id <- "your_project_id"
billing <- bq_test_project(project_id)
con <- dbConnect(billing)

# 生成BigQuery查询
query <- tbl(con, "your_table") %>%
  select(column1, column2) %>%
  filter(column1 > 10) %>%
  group_by(column2) %>%
  summarize(total = sum(column1))

# 执行查询
result <- query %>% collect()

# 查看结果
print(result)

2. 使用bigrquery包提供的优化选项来执行BigQuery查询。bigrquery包提供了一些参数和选项，可以帮助优化查询，例如设置查询的分块大小、增加并行线程、启用查询缓存等。

library(bigrquery)

# 连接到BigQuery
project_id <- "your_project_id"
billing <- bq_test_project(project_id)
con <- dbConnect(billing)

# 设置bigrquery的优化选项
options(bigrquery.page_size = 50000)  # 设置分块大小
options(bigrquery.threads = 4)  # 设置并行线程数
options(bigrquery.use_cache = TRUE)  # 启用查询缓存

# 执行BigQuery查询
result <- bq_table_download(con, "your_project_id.your_dataset.your_table")

# 查看结果
print(result)

这些方法可以帮助优化生成的BigQuery查询并提高查询性能。根据查询的复杂性和数据量的大小，可能需要尝试不同的优化选项来找到最佳设置。