下面是一个使用标准SQL中带有时间约束的窗口的示例代码：

-- 创建测试表
CREATE TABLE orders (
  order_id INT,
  customer_id INT,
  order_date DATE,
  total_amount DECIMAL(10, 2)
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, total_amount)
VALUES
  (1, 1, '2022-01-01', 100),
  (2, 2, '2022-01-01', 200),
  (3, 1, '2022-01-02', 150),
  (4, 2, '2022-01-02', 300),
  (5, 1, '2022-01-03', 200),
  (6, 2, '2022-01-03', 250);

-- 查询每个客户在过去3天内的订单总金额
SELECT
  customer_id,
  order_date,
  total_amount,
  SUM(total_amount) OVER (
    PARTITION BY customer_id
    ORDER BY order_date
    RANGE BETWEEN INTERVAL '3' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS total_amount_3_days
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_date;

上述示例代码中，我们创建了一个名为orders的测试表，并插入了一些测试数据。然后，我们使用标准SQL中的窗口函数来查询每个客户在过去3天内的订单总金额。

在窗口函数中，我们使用PARTITION BY子句将数据按照customer_id进行分组，然后使用ORDER BY子句按照order_date进行排序。接着，我们使用RANGE BETWEEN INTERVAL '3' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW子句来定义窗口的范围，即过去3天内的数据。

最后，我们将窗口函数的结果命名为total_amount_3_days，并将其包含在查询结果中。

运行以上代码，将会得到如下结果：

customer_id | order_date | total_amount | total_amount_3_days
--------------------------------------------------------------
1           | 2022-01-01 | 100          | 100
1           | 2022-01-02 | 150          | 250
1           | 2022-01-03 | 200          | 450
2           | 2022-01-01 | 200          | 200
2           | 2022-01-02 | 300          | 500
2           | 2022-01-03 | 250          | 750

以上结果显示了每个客户在过去3天内的订单总金额。