当使用Apache Beam在BigQuery中进行操作时，如果处理速度非常缓慢，以下是一些可能的解决方法：

1. 增加并行度：在Apache Beam中，可以通过设置适当的并行度来提高处理速度。可以尝试增加并行度来加快处理速度。例如，在创建Pipeline时使用--numWorkers参数来增加工作节点的数量。

p = beam.Pipeline(options=options)
p | beam.io.ReadFromBigQuery(query=query, use_standard_sql=True) | ...

2. 使用合适的窗口和触发器：如果您正在使用窗口操作和触发器来处理数据流，确保选择合适的窗口大小和触发器策略。过小或过大的窗口大小以及不合适的触发器策略可能导致性能下降。

p | beam.WindowInto(window.FixedWindows(window_size))

3. 优化BigQuery查询：如果处理速度非常缓慢，可能是因为查询本身的复杂度较高。尝试优化查询以减少处理时间。您可以使用BigQuery的性能优化技巧，例如使用合适的索引，避免全表扫描等。

query = "SELECT * FROM dataset.table WHERE column=value"

4. 调整资源配置：如果处理速度仍然很慢，可以尝试调整Apache Beam的资源配置。您可以增加工作节点的内存和CPU资源，以提高处理速度。

--workerMachineType=n1-standard-4

5. 使用合适的IO Connector：如果您正在处理大规模数据并且速度非常重要，可以考虑使用其他IO Connector，例如BigQuery Storage API或者Apache Beam的Dataflow Runner。这些IO Connector可以提供更高的性能和更低的延迟。

p | beam.io.ReadFromBigQuery(query=query, use_standard_sql=True, method='storageapi') | ...

请注意，这些解决方法可能因具体情况而异。您可以根据自己的需求和数据特点选择适合的解决方法来提高Apache Beam在BigQuery中的处理速度。