要诊断BigQuery中缓存无法正常工作的问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确认表是否启用了查询缓存功能。默认情况下，BigQuery会自动启用查询缓存，但是如果表被修改过，可能会导致缓存无法正常工作。可以使用以下代码检查表的缓存设置：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()
table_ref = client.dataset('your_dataset').table('your_table')

table = client.get_table(table_ref)
print("Cache Enabled: ", table.use_query_cache)

2. 确认查询是否符合缓存的使用条件。以下情况下，BigQuery不会使用缓存：

   • 查询包含非确定性函数（例如：CURRENT_TIMESTAMP()、UUID()等）。
   • 查询使用了用户定义函数（UDF）。
   • 查询包含了表或视图的最近更改。
   • 查询使用了表达式中的任意参数。
   • 查询使用了表达式中的用户定义变量。

   可以通过以下代码检查查询是否符合缓存使用条件：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT * FROM `your_project.your_dataset.your_table`
"""

job_config = bigquery.QueryJobConfig(use_query_cache=True)
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

if query_job.cache_hit:
    print("Query used cache.")
else:
    print("Query did not use cache.")

3. 确认查询结果是否在缓存中。可以通过以下代码检查查询结果是否在缓存中：

from google.cloud import bigquery

client = bigquery.Client()

query = """
SELECT * FROM `your_project.your_dataset.your_table`
"""

job_config = bigquery.QueryJobConfig(use_query_cache=False)
query_job = client.query(query, job_config=job_config)

query_job.result() # 等待查询完成

if query_job.total_bytes_billed == 0:
    print("Query result was retrieved from cache.")
else:
    print("Query result was not found in cache.")

如果以上步骤中的任意一步提示缓存无法正常工作，可以尝试以下解决方法：

• 手动禁用缓存：使用job_config.use_query_cache=False禁用缓存。
• 确保表的缓存设置正确：可以在BigQuery控制台或通过代码设置表的缓存设置。
• 检查查询是否符合缓存使用条件：确保查询不包含不符合缓存条件的元素。
• 清除缓存：可以在BigQuery控制台上手动清除缓存，或者在查询中使用job_config.use_query_cache=False禁用缓存并再次启用。

请注意，BigQuery的缓存机制是自动管理的，具体的缓存行为可能会根据查询和表的特定情况而有所不同。在某些情况下，即使满足缓存使用条件，也可能不会使用缓存。因此，在进行缓存诊断时，应该考虑到具体的查询和表的特点。