> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Consultas > Explora datos de sesiones, eventos y evaluaciones con SQL reutilizable. Las consultas son la capa flexible que sustenta los dashboards, las auditorías y las investigaciones. Usa SQL ad-hoc para probar una idea y guarda la consulta cuando pase a formar parte de un flujo de trabajo recurrente. ## Crear y ejecutar una consulta 1. Ve a **Analyze → Queries** y selecciona **new query**. 2. Abre el explorador de esquemas y elige campos de los datos de eventos, sesiones o evaluaciones. 3. Escribe el SQL, añade parámetros si es necesario y ejecuta la consulta. 4. Guárdala con un nombre y una descripción claros y, si el resultado debe monitorizarse, usa **add to dashboard**. El editor de consultas combina el esquema de eventos, el SQL, los parámetros y una vista previa de los resultados para que puedas validar la pregunta antes de guardarla. El editor de consultas SQL con un explorador de esquemas y una cuadrícula de resultados en tiempo real. Las consultas guardadas aparecen en la biblioteca compartida, donde los compañeros de equipo pueden volver a ejecutarlas o añadir sus resultados a los dashboards. La biblioteca de consultas guardadas con consultas integradas y personalizadas reutilizables. Usa un nombre y una descripción claros para que el resultado siga siendo comprensible sin necesidad de abrir el SQL. ```bash theme={null} fp query schema fp query create "retry loops" --sql "SELECT ..." fp query run fp query show fp query update --sql "SELECT ..." ``` Usa `fp query list` para encontrar los IDs y `fp query delete ` para eliminar una consulta guardada. ## Usos habituales * Encontrar sesiones con llamadas repetidas a la misma herramienta. * Comparar puntuaciones de evaluación entre modelos o entornos. * Medir el tiempo entre una espera humana y su reanudación. * Identificar denegaciones de políticas seguidas de una alternativa exitosa. * Construir una cohorte para una auditoría. Abre **Queries → Schema** antes de escribir consultas sobre campos desconocidos. Prefiere filtros explícitos de tiempo y entorno, y mantén límites en los resultados durante la exploración. Una consulta puede identificar un patrón sospechoso, pero por sí sola no establece el modo de fallo. Abre trazas representativas o ejecuta una auditoría antes de convertir el resultado en una política.