Task: equi-join-detect (source dataset: Auto-BI)

Your are given a database with related tables used for business intelligence analysis. Your task is to identify all key/foreign-key join relationships between the tables for this database. Recall that a join is a relationship between two tables, that allows rows from one table to be combined with rows from another, based on a set of common join columns.
 
 
No explanation needed. Please return all join relationships in the following JSON format:
{
  "joins": [
    {
      "from_table": "table-1",
      "from_column": "column-1",
      "to_table": "table-2",
      "to_column": "column-3"
    }, 
	...
  ]
}

Tables:

Table: calendario
| data                    | mes   |   mes_num | semana   |
|:------------------------|:------|----------:|:---------|
| 2019-01-01 00:00:00.000 | jan   |         1 | ter      |
| 2019-01-02 00:00:00.000 | jan   |         1 | qua      |
| 2019-01-03 00:00:00.000 | jan   |         1 | qui      |
| 2019-01-04 00:00:00.000 | jan   |         1 | sex      |
| 2019-01-05 00:00:00.000 | jan   |         1 | sáb      |
| 2019-01-06 00:00:00.000 | jan   |         1 | dom      |
| 2019-01-07 00:00:00.000 | jan   |         1 | seg      |
| 2019-01-08 00:00:00.000 | jan   |         1 | ter      |
| 2019-01-09 00:00:00.000 | jan   |         1 | qua      |
| 2019-01-10 00:00:00.000 | jan   |         1 | qui      |


Table: lojas
| codigo_loja   | nome_loja   | Cidade    | nome_estado   | silga_estado   | Bairro       |   latitude |   longitude |
|:--------------|:------------|:----------|:--------------|:---------------|:-------------|-----------:|------------:|
| A5200050      | Loja 1      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Bela Vista   |   -23.5678 |    -46.6488 |
| A3100104      | Loja 2      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Ibirapuera   |   -23.5874 |    -46.6576 |
| A5200100      | Loja 3      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Pinheiros    |   -23.5654 |    -46.6928 |
| A1500111      | Loja 4      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Morumbi      |   -23.6291 |    -46.7346 |
| A1500107      | Loja 5      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Itaim Bibi   |   -23.6092 |    -46.6938 |
| A1500108      | Loja 6      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Via Madalena |   -23.554  |    -46.6983 |
| A1500109      | Loja 7      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Faria Lima   |   -23.5663 |    -46.6946 |
| A1500110      | Loja 8      | São Paulo | São Paulo     | SP             | Vila Mariana |   -23.5948 |    -46.6397 |


Table: pedidos
| numero_pedido   | data_pedido             | cod_loja   |   id_produto |   qtde |   preco_unitario |   valor_venda |
|:----------------|:------------------------|:-----------|-------------:|-------:|-----------------:|--------------:|
| A - 11          | 2019-01-01 00:00:00.000 | A1500109   |         1009 |     10 |          57.178  |       571.78  |
| A - 4585        | 2019-01-09 00:00:00.000 | A1500109   |         1004 |     10 |          16.3837 |       163.837 |
| A - 6225        | 2019-01-11 00:00:00.000 | A1500109   |         1009 |     10 |          51.7871 |       517.871 |
| A - 7591        | 2019-01-13 00:00:00.000 | A1500109   |         1008 |     10 |          52.5402 |       525.402 |
| A - 210         | 2019-01-14 00:00:00.000 | A1500109   |         1005 |     10 |          37.412  |       374.12  |
| A - 3796        | 2019-01-16 00:00:00.000 | A1500109   |         1004 |     10 |          17.9821 |       179.821 |
| A - 5969        | 2019-01-20 00:00:00.000 | A1500109   |         1003 |     10 |          19.1176 |       191.176 |
| A - 4117        | 2019-01-25 00:00:00.000 | A1500109   |         1001 |     10 |          31.0703 |       310.703 |
| A - 529         | 2019-02-01 00:00:00.000 | A1500109   |         1009 |     10 |          53.3596 |       533.596 |
| A - 590         | 2019-02-05 00:00:00.000 | A1500109   |         1001 |     10 |          30.6522 |       306.522 |


Table: produtos
|   id_produto | descricao_produto   | img_url                                |
|-------------:|:--------------------|:---------------------------------------|
|         1001 | Boné                | https://i.ibb.co/0hcvb8n/Bon.png       |
|         1002 | Tênis               | https://i.ibb.co/NSHDBjg/Tenis.png     |
|         1003 | Skate               | https://i.ibb.co/p4THpzZ/Skate.png     |
|         1004 | Rodinha             | https://i.ibb.co/gWgCppH/Rodinha.png   |
|         1005 | Patins              | https://i.ibb.co/wN1qyC3/Patins.png    |
|         1006 | Truck               | https://i.ibb.co/bRk31fp/Truck.png     |
|         1007 | Mochila             | https://i.ibb.co/4pSJZsk/Mochila.png   |
|         1008 | Capacete            | https://i.ibb.co/tzvXZGz/Capacete.png  |
|         1009 | Long Board          | https://i.ibb.co/wsXPQKk/Longboard.png |

 


tables: name: calendario
data: calendario.csv
name: lojas
data: lojas.csv
name: pedidos
data: pedidos.csv
name: produtos
data: produtos.csv
label: pedidos
id_produto
produtos
id_produto
pedidos
cod_loja
lojas
codigo_loja
pedidos
data_pedido
calendario
data
output: {
    "joins": [
        {
            "from_table": "pedidos",
            "from_column": "id_produto",
            "to_table": "produtos",
            "to_column": "id_produto"
        },
        {
            "from_table": "pedidos",
            "from_column": "cod_loja",
            "to_table": "lojas",
            "to_column": "codigo_loja"
        },
        {
            "from_table": "pedidos",
            "from_column": "data_pedido",
            "to_table": "calendario",
            "to_column": "data"
        }
    ]
}