要帮助BigQuery更有效地并行处理，可以采取以下解决方法：

1. 使用分区表：将数据按照时间范围或其他适当的分区键进行分区，可以减少查询时需要扫描的数据量。例如，可以按照日期将数据分成不同的分区，让查询只扫描特定日期范围内的数据。

示例代码：

CREATE TABLE my_table
PARTITION BY DATE(timestamp_column)
CLUSTER BY another_column
AS
SELECT * FROM source_table;

2. 使用并行查询：BigQuery支持并行查询，可以同时执行多个查询以加快处理速度。可以使用--jobs参数在命令行或使用configuration.query.priority字段设置查询的优先级。

示例代码：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT * FROM my_table
"""

job_config = bigquery.QueryJobConfig(priority=bigquery.QueryPriority.BATCH)
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

results = query_job.result()
for row in results:
    print(row)

3. 使用表分片：如果查询的表数据量巨大，可以将表分成多个小片段，每个片段包含部分数据。这样可以将查询负载分散到多个片段上并行处理。可以使用表的--range_partitioning参数或使用clustering_fields字段进行表分片。

示例代码：

CREATE TABLE my_table
PARTITION BY DATE(timestamp_column)
CLUSTER BY another_column
AS
SELECT * FROM source_table;

4. 优化查询设计：设计高效的查询可以帮助BigQuery更有效地并行处理。避免使用大型临时表或子查询，尽量使用谓词下推和分区剪枝等技术减少查询需要处理的数据量。

示例代码：

SELECT column1, column2
FROM my_table
WHERE date_column >= '2022-01-01' AND date_column < '2022-01-31'

通过采取上述方法，可以帮助BigQuery更有效地并行处理数据，提高查询性能和处理速度。