当BigQuery缓存查询结果过期后，无法继续使用相同的作业ID，因为作业ID是唯一的且与特定查询结果相关联。如果要重新执行相同的查询，您需要生成一个新的作业ID。

以下是一个使用Python的代码示例，演示如何执行一个查询并获取结果，然后使用新的作业ID重新执行相同的查询：

from google.cloud import bigquery

# 初始化BigQuery客户端
client = bigquery.Client()

# 定义查询
query = """
SELECT *
FROM `project.dataset.table`
WHERE condition = 'value'
"""

# 执行查询
job = client.query(query)

# 获取查询结果
results = job.result()

# 处理查询结果
for row in results:
    # 处理每一行数据

# 获取新的作业ID
new_job_id = job.job_id

# 使用新的作业ID重新执行相同的查询
new_job = client.query(query, job_id=new_job_id)

# 获取新的查询结果
new_results = new_job.result()

# 处理新的查询结果
for row in new_results:
    # 处理每一行数据

在这个示例中，我们首先执行了一个查询，并使用job.result()获取查询结果。然后，我们使用job.job_id获取新的作业ID，并使用该作业ID重新执行相同的查询。最后，我们使用new_job.result()获取新的查询结果。

请注意，当缓存查询结果过期后，重新执行查询可能需要更长的时间，因为BigQuery需要重新执行查询并生成新的结果。