要在BigQuery SQL中执行滚动时间窗口上的查询，可以使用窗口函数和LAG函数来实现。下面是一个包含代码示例的解决方法：

假设有一个名为sales的表，其中包含了销售数据的时间戳timestamp和销售额amount。

首先，我们可以使用窗口函数创建一个滚动时间窗口。以下示例创建了一个大小为7天的滚动时间窗口，并根据时间戳对数据进行分区和排序：

SELECT
  timestamp,
  amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY timestamp ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_sum
FROM
  sales

在上面的查询中，SUM(amount) OVER (ORDER BY timestamp ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW)表示对当前行及其前面的6行数据进行求和，即创建了一个大小为7天的滚动时间窗口。

接下来，我们可以使用LAG函数获取滚动时间窗口中前一天的销售额。以下示例展示了如何使用LAG函数：

SELECT
  timestamp,
  amount,
  LAG(amount) OVER (ORDER BY timestamp) AS previous_day_amount
FROM
  sales

在上面的查询中，LAG(amount) OVER (ORDER BY timestamp)表示按照时间戳排序，并返回前一行的销售额。

最后，我们可以将窗口函数和LAG函数组合在一起，以在滚动时间窗口上执行查询：

SELECT
  timestamp,
  amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY timestamp ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS rolling_sum,
  LAG(amount) OVER (ORDER BY timestamp) AS previous_day_amount
FROM
  sales

上述查询将返回每一行的时间戳、销售额、滚动总销售额和前一天的销售额。

请注意，上述示例假设sales表已经存在，并包含了正确的数据。您可能需要根据实际情况进行调整和修改。