假设你是京东电商平台美妆频道的运营团队成员，为了优化用户的搜索体验和提升销售转化率，你需要对用户的搜索词、点击行为和购买行为进行分析。

本专题的具体任务包括但不限于但不限于：

1. 热门搜索关键词分析：统计最常被搜索的关键词，了解用户的搜索习惯和需求，优化商品标题和描述中的关键词。

2. 热门点击页面分析：统计用户最常点击的页面，优化页面布局和推荐算法，提高用户点击率。

3. 热门购买商品分析：统计最常被购买的商品，了解用户的购买偏好，优化促销活动和推荐策略。

4. 搜索到点击的转化率分析：计算从搜索到点击的转化率，评估搜索建议和搜索结果的相关性，优化搜索体验。

为了达到上述目标，我们收集了以下四个表的数据：jx_query_rcd（用户搜索词记录表）、jx_click_rcd（用户页面点击表）、jx_pchs_rcd（用户购买记录表）、jx_gd_pg_map（页面和商品映射表），其中很重要的一个概念是session_id。

做数分不能只学SQL吧，这些概念你也得懂。

session_id 是一个唯一标识符，用于表示用户的一次会话。一次会话通常指用户在一段时间内与网站或应用的连续交互。例如，用户打开浏览器，进行一系列操作（如搜索、点击、购买），然后关闭浏览器，这整个过程可以视为一个会话。

1. 行为追踪：通过 session_id，我们可以追踪用户在一个会话中的所有行为。例如，用户在一个会话中可能进行了多次搜索、点击了多个页面、最终购买了一件商品，这些行为都可以通过同一个 session_id 关联起来。

2. 行为分析：使用 session_id 可以帮助我们分析用户的完整行为路径。例如，我们可以看到用户从搜索某个关键词开始，点击了哪些页面，最后是否进行了购买。这种分析有助于优化用户体验和营销策略。

3. 数据聚合：通过 session_id，我们可以将分散在多个表中的用户行为数据聚合在一起，形成完整的用户行为记录。 

任务

从 jx_query_rcd 和 jx_click_rcd 表中，统计整体的搜索UV转化率。

搜索UV转化率是指从搜索到达商品详情页的用户比例。

计算公式：搜索UV转化率 = （进入商品详情页的用户数 / 搜索用户数） * 100%

结果应包括总的搜索用户数、进入商品详情页的用户数和搜索UV转化率。

考点

1. 表连接：使用 LEFT JOIN 连接 jx_query_rcd 和 jx_click_rcd 表，确保所有搜索记录都被包含。
2. 聚合函数：使用 COUNT(DISTINCT usr_id) 统计搜索用户数和进入商品详情页的用户数。
3. 计算转化率：使用 ROUND 计算搜索UV转化率，并保留两位小数。