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: D_CALENDARIO
| Data_ref                |   dia |   mes |   Ano |   Dia Semana |   Semana Mes | Mes Abrev   |   Mes Abrev2 | Mex Extenso   | Mes/Ano   | Quarter   | Sem    | Dia Semana Ext   | Dia Semana Ext 1   |
|:------------------------|------:|------:|------:|-------------:|-------------:|:------------|-------------:|:--------------|:----------|:----------|:-------|:-----------------|:-------------------|
| 2019-01-01 00:00:00.000 |     1 |     1 |  2019 |            3 |            1 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | ter              | terça-feira        |
| 2019-01-02 00:00:00.000 |     2 |     1 |  2019 |            4 |            1 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | qua              | quarta-feira       |
| 2019-01-03 00:00:00.000 |     3 |     1 |  2019 |            5 |            1 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | qui              | quinta-feira       |
| 2019-01-04 00:00:00.000 |     4 |     1 |  2019 |            6 |            1 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | sex              | sexta-feira        |
| 2019-01-05 00:00:00.000 |     5 |     1 |  2019 |            7 |            1 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | sáb              | sábado             |
| 2019-01-06 00:00:00.000 |     6 |     1 |  2019 |            1 |            2 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | dom              | domingo            |
| 2019-01-07 00:00:00.000 |     7 |     1 |  2019 |            2 |            2 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | seg              | segunda-feira      |
| 2019-01-08 00:00:00.000 |     8 |     1 |  2019 |            3 |            2 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | ter              | terça-feira        |
| 2019-01-09 00:00:00.000 |     9 |     1 |  2019 |            4 |            2 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | qua              | quarta-feira       |
| 2019-01-10 00:00:00.000 |    10 |     1 |  2019 |            5 |            2 | jan         |            1 | janeiro       | jan/2019  | 1º Trim   | 1º Sem | qui              | quinta-feira       |


Table: D_Canal_vendas
|   Cod_Canal_vendas | Desc_Canal_vendas   |
|-------------------:|:--------------------|
|                  1 | Direta              |
|                  2 | Distribuidor        |


Table: D_categoria
|   Cod_Categoria | Nome_Categoria   |
|----------------:|:-----------------|
|               1 | Carnes           |
|               2 | Grâos            |
|               3 | Hortifrutis      |


Table: D_Clientes
|   Cod_Cliente | Nome_Cliente   |   Cod_uf |
|--------------:|:---------------|---------:|
|             1 | Rede BIG       |       35 |
|             2 | Rede Good      |       35 |
|             3 | Rede Hiper     |       31 |
|             4 | Hiper Plus     |       31 |
|             5 | Super Extra    |       42 |
|             6 | Super Mega     |       42 |
|             7 | Hiper Loja     |       33 |
|             8 | Atacarejo      |       42 |
|             9 | Tem Tudo       |       42 |
|            10 | Super Star     |       34 |


Table: D_Produto
|   Cod_prod | Nome_produto   |   Cod_Categoria |
|-----------:|:---------------|----------------:|
|          1 | Carne          |               1 |
|          2 | Farinha        |               2 |
|          3 | Frango         |               1 |
|          4 | Ovos           |               3 |
|          5 | Maça           |               3 |
|          6 | Soja           |               2 |
|          7 | Laranja        |               3 |
|          9 | Trigo          |               2 |
|         10 | Uva            |               1 |


Table: D_UF
|   Cod_uf | Sigla   | nome_estado      |
|---------:|:--------|:-----------------|
|       12 | AC      | Acre             |
|       27 | AL      | Alagoas          |
|       16 | AP      | Amapá            |
|       13 | AM      | Amazonas         |
|       29 | BA      | Bahia            |
|       23 | CE      | Ceará            |
|       53 | DF      | Distrito Federal |
|       32 | ES      | Espírito Santo   |
|       52 | GO      | Goiás            |
|       21 | MA      | Maranhão         |


Table: D_Vendedor
|   Cod_Vend | Nome_Vend   |
|-----------:|:------------|
|          1 | Clark       |
|          2 | Peter       |
|          3 | Paul        |
|          4 | Morgana     |
|          5 | Joan        |
|          6 | Derek       |
|          7 | Tony        |
|          8 | Suzy        |
|          9 | Mary        |


Table: Fato_meta
| Nome da Origem   | Mês/Ano                 |   Cod_vend |   Valor_meta |
|:-----------------|:------------------------|-----------:|-------------:|
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          1 |      11764.3 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          2 |      16085.6 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          3 |      18331.5 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          4 |      10456.2 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          5 |      17772   |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          6 |      11382.1 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          7 |      16219.4 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          8 |      11481.9 |
| META2019.xlsx    | 2019-01-01 00:00:00.000 |          9 |      16727   |
| META2019.xlsx    | 2019-02-01 00:00:00.000 |          1 |      10700.3 |


Table: Fato_venda
| Nome da Origem   | Dt_Venda                |   Cod_prod |   Cod_Cliente |   Pr_custo |   Pr_Unit |   Qtde | Situacao   |   Cod_Canal_vendas |   Cod_Vend |   Total Vendas |   Total Custo |
|:-----------------|:------------------------|-----------:|--------------:|-----------:|----------:|-------:|:-----------|-------------------:|-----------:|---------------:|--------------:|
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-04 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     78 | N          |                  1 |          9 |         216.84 |       205.998 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-07 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     86 | N          |                  1 |          9 |         239.08 |       227.126 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-10 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     26 | N          |                  1 |          9 |          72.28 |        68.666 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-19 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     96 | N          |                  1 |          9 |         266.88 |       253.536 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-26 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     46 | N          |                  1 |          9 |         127.88 |       121.486 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-01-31 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     74 | N          |                  1 |          9 |         205.72 |       195.434 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-02-02 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     89 | N          |                  1 |          9 |         247.42 |       235.049 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-02-15 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     99 | N          |                  1 |          9 |         275.22 |       261.459 |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-02-17 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     80 | N          |                  1 |          9 |         222.4  |       211.28  |
| VENDAS_2019.xlsx | 2019-02-18 00:00:00.000 |          9 |             9 |      2.641 |      2.78 |     95 | N          |                  1 |          9 |         264.1  |       250.895 |

 


tables: name: D_CALENDARIO
data: D_CALENDARIO.csv
name: D_Canal_vendas
data: D_Canal_vendas.csv
name: D_categoria
data: D_categoria.csv
name: D_Clientes
data: D_Clientes.csv
name: D_Produto
data: D_Produto.csv
name: D_UF
data: D_UF.csv
name: D_Vendedor
data: D_Vendedor.csv
name: Fato_meta
data: Fato_meta.csv
name: Fato_venda
data: Fato_venda.csv
label: Fato_venda
Cod_prod
D_Produto
Cod_prod
Fato_venda
Cod_Vend
D_Vendedor
Cod_Vend
Fato_venda
Cod_Canal_vendas
D_Canal_vendas
Cod_Canal_vendas
Fato_venda
Cod_Cliente
D_Clientes
Cod_Cliente
D_Clientes
Cod_uf
D_UF
Cod_uf
D_Produto
Cod_Categoria
D_categoria
Cod_Categoria
Fato_meta
Cod_vend
D_Vendedor
Cod_Vend
Fato_venda
Dt_Venda
D_CALENDARIO
Data_ref
Fato_meta
Mês/Ano
D_CALENDARIO
Data_ref
output: {
    "joins": [
        {
            "from_table": "Fato_venda",
            "from_column": "Cod_prod",
            "to_table": "D_Produto",
            "to_column": "Cod_prod"
        },
        {
            "from_table": "Fato_venda",
            "from_column": "Cod_Vend",
            "to_table": "D_Vendedor",
            "to_column": "Cod_Vend"
        },
        {
            "from_table": "Fato_venda",
            "from_column": "Cod_Canal_vendas",
            "to_table": "D_Canal_vendas",
            "to_column": "Cod_Canal_vendas"
        },
        {
            "from_table": "Fato_venda",
            "from_column": "Cod_Cliente",
            "to_table": "D_Clientes",
            "to_column": "Cod_Cliente"
        },
        {
            "from_table": "D_Clientes",
            "from_column": "Cod_uf",
            "to_table": "D_UF",
            "to_column": "Cod_uf"
        },
        {
            "from_table": "D_Produto",
            "from_column": "Cod_Categoria",
            "to_table": "D_categoria",
            "to_column": "Cod_Categoria"
        },
        {
            "from_table": "Fato_meta",
            "from_column": "Cod_vend",
            "to_table": "D_Vendedor",
            "to_column": "Cod_Vend"
        },
        {
            "from_table": "Fato_venda",
            "from_column": "Dt_Venda",
            "to_table": "D_CALENDARIO",
            "to_column": "Data_ref"
        },
        {
            "from_table": "Fato_meta",
            "from_column": "M\u00eas/Ano",
            "to_table": "D_CALENDARIO",
            "to_column": "Data_ref"
        }
    ]
}