在BigQuery中，材料化视图（Materialized Views）是预先计算并存储在磁盘上的查询结果的一种机制，可以提高查询性能。在使用材料化视图时，有两个相关的概念需要考虑：allow_non_incremental_definition和手动刷新时的缓存问题。以下是解决这些问题的方法和包含代码示例：

1. allow_non_incremental_definition问题： allow_non_incremental_definition是一个参数，允许BigQuery在创建材料化视图时使用非增量定义。当定义非增量时，BigQuery会重新计算整个材料化视图的数据，而不是仅计算增量部分。这可能会导致性能下降，并增加查询时间。

   解决方法是确保在创建材料化视图时，使用增量定义。增量定义只计算最新的数据，并将其添加到材料化视图中。以下是一个使用增量定义创建材料化视图的示例代码：

   CREATE MATERIALIZED VIEW dataset.materialized_view
   AS SELECT
     column1,
     column2,
     ...
   FROM dataset.table
   WHERE date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
   

   在上面的示例中，我们使用了一个过滤条件，只计算最近7天的数据，并将其存储在材料化视图中。

2. 手动刷新时的缓存问题： 当手动刷新材料化视图时，BigQuery会使用缓存的数据，而不是重新计算整个材料化视图。这可能导致查询结果不是最新的，因为缓存的数据可能不是最新的数据。

   要解决这个问题，可以通过使用REFRESH MATERIALIZED VIEW语句来手动刷新材料化视图。以下是一个手动刷新材料化视图的示例代码：

   REFRESH MATERIALIZED VIEW dataset.materialized_view
   

   在上面的示例中，我们使用REFRESH MATERIALIZED VIEW语句手动刷新了材料化视图。这将使BigQuery重新计算整个材料化视图，并使用最新的数据。

   另外，如果你想确保每次查询都使用最新的数据，可以在查询中使用MATERIALIZED关键字来强制刷新材料化视图。以下是一个在查询中强制刷新材料化视图的示例代码：

   SELECT
     column1,
     column2,
     ...
   FROM MATERIALIZED dataset.materialized_view
   

   在上面的示例中，我们在查询中使用了MATERIALIZED关键字，这将强制BigQuery在查询之前刷新材料化视图，并使用最新的数据。

通过以上方法，你可以解决BigQuery材料化视图使用allow_non_incremental_definition和手动刷新时的缓存问题，并确保查询结果是最新的。