我有一组历史数据表，它们具有不同但"兼容"的模式。我的意思是，随着时间的推移，架构已经发展，并且添加了(而不是删除)了更多的字段。我喜欢对所有的联合进行查询。
使用legacy SQL执行此操作需要多个SELECT语句，这些语句由早期表中不存在的新字段的UNION和虚拟 NULL 占位符连接。 我有 100 个这样的组合查询要构建和执行。
我可以编写这个脚本，但希望改用Standard SQL通配符表。然而，我在 https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/legacy-sql#tablewildcardfunctions 读到：
为了执行使用通配符表的标准 SQL 查询， BigQuery 会自动推断该表的架构。BigQuery 使用 最近创建的表的架构，该架构与 通配符作为通配符表的架构。如果架构是 与通配符表匹配的表之间不一致，BigQuery 返回错误。
不确定有多严格意味着不一致。它是否支持上述用例的增量模式，还是所有表都需要共享完全相同的架构？
如果不可能，另一种选择是使用 schemaUpdateOptionsALLOW_FIELD_ADDITION从源(重新)加载到新表中。这意味着重新设计和返工。
欢迎任何其他建议。仅供参考 - 我使用 Airflow 来执行查询，所以我宁愿使用 Pythonic 解决方案。
BigQuery API 具有patch tables功能，您可以在其中使用新结构添加的架构更改修补/扩展所有旧表。
通过修补旧表，您只需将 NULL 之类的列添加到过去的架构中，数据不会被删除。
因此，您需要做的是编写一个脚本，该脚本采用最新的架构，并将所有以前的表增量修补到新架构，然后您可以运行UNION查询。
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