Google BigQuery限制每个表每天最多能执行1500个插入操作，超过限制会出现错误。如果您需要向表中频繁插入数据，可以考虑使用流式传输（Streaming Insert）。

以下是Python代码示例：

from google.cloud import bigquery

# 创建BigQuery客户端对象
client = bigquery.Client()

# 设置流式插入的数据表和行
table_id = "your-project.your_dataset.your_table"
rows_to_insert = [(1, "Bob"), (2, "Alice")]

# 创建新的行对象
rows = [ {"id": row[0], "name": row[1]} for row in rows_to_insert ]

# 创建数据插入请求对象
request = client.insert_rows_json(table_id, rows)

# 执行插入操作
response = request.result()  

在上面的示例中，insert_rows_json() 方法被用来创建数据插入请求对象，并可以通过 result() 方法来执行插入操作。您只需要将表的ID和要插入的行数据传递给 insert_rows_json() 方法即可。如果有任何错误，将会抛出异常。