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_CANAL_VENDAS
|   Cod_Canal_vendas | Desc_Canal_vendas   |
|-------------------:|:--------------------|
|                  1 | Direta              |
|                  2 | Distribuidor        |


Table: D_CATEGORIA
|   Cod_Categoria | Nome_Categoria   |   Vendas Categoria |   Participacao |   Vendas Validas |   % canal |   % ComprasValidas |   FreqVendas |
|----------------:|:-----------------|-------------------:|---------------:|-----------------:|----------:|-------------------:|-------------:|
|               1 | Carnes           |   640833           |       0.216963 |      2.95365e+06 |  0.216963 |           0.216963 |         2748 |
|               2 | Grâos            |        1.40023e+06 |       0.474067 |      2.95365e+06 |  0.474067 |           0.474067 |         6280 |
|               3 | Hortifrutis      |   912590           |       0.30897  |      2.95365e+06 |  0.30897  |           0.30897  |         5388 |


Table: D_CLIENTES
|   Cod_Cliente | Nome_Cliente   |   Cod_uf |   Freq S/ Canceladas |
|--------------:|:---------------|---------:|---------------------:|
|             1 | Rede BIG       |       35 |                 1401 |
|             2 | Rede Good      |       35 |                 1497 |
|             3 | Rede Hiper     |       31 |                 1440 |
|             4 | Hiper Plus     |       31 |                 1429 |
|             5 | Super Extra    |       42 |                 1465 |
|             6 | Super Mega     |       42 |                 1462 |
|             7 | Hiper Loja     |       33 |                 1402 |
|             8 | Atacarejo      |       42 |                 1369 |
|             9 | Tem Tudo       |       42 |                 1368 |
|            10 | Super Star     |       34 |                 1447 |


Table: D_PRODUTOS
|   Cod_prod | Nome_produto   |   Cod_Categoria |   Vendas |   Pariticipacao |   Qtd Vendas S/Cancelados |
|-----------:|:---------------|----------------:|---------:|----------------:|--------------------------:|
|          1 | Carne          |               1 |   540352 |       0.182944  |                     64718 |
|          2 | Farinha        |               2 |   104615 |       0.0354187 |                     88631 |
|          3 | Frango         |               1 |   100481 |       0.0340192 |                    104635 |
|          4 | Ovos           |               3 |   272001 |       0.0920897 |                    112869 |
|          5 | Maça           |               3 |   474361 |       0.160602  |                    110774 |
|          6 | Soja           |               2 |   354196 |       0.119918  |                    118113 |
|          7 | Laranja        |               3 |   166228 |       0.0562787 |                    115421 |
|          9 | Trigo          |               2 |   941419 |       0.318731  |                    176353 |


Table: D_Tempo_Oficial
| Data_ref                |   Dia |   Mes |   Ano |   Dia_Semana |   Semana_Ano | Mes/Ano   | MesNome   | MesNome_abr   | Trimestre   | Trimestre/Ano   | Ano/mes   | NomeMes   |
|:------------------------|------:|------:|------:|-------------:|-------------:|:----------|:----------|:--------------|:------------|:----------------|:----------|:----------|
| 2017-01-01 00:00:00.000 |     1 |     1 |  2017 |            1 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-02 00:00:00.000 |     2 |     1 |  2017 |            2 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-03 00:00:00.000 |     3 |     1 |  2017 |            3 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-04 00:00:00.000 |     4 |     1 |  2017 |            4 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-05 00:00:00.000 |     5 |     1 |  2017 |            5 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-06 00:00:00.000 |     6 |     1 |  2017 |            6 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-07 00:00:00.000 |     7 |     1 |  2017 |            7 |            1 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-08 00:00:00.000 |     8 |     1 |  2017 |            1 |            2 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-09 00:00:00.000 |     9 |     1 |  2017 |            2 |            2 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |
| 2017-01-10 00:00:00.000 |    10 |     1 |  2017 |            3 |            2 | 01/2017   | janeiro   | jan           | 1T          | 1T2017          | 2017/01   | 01-Jan    |


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   | Mes/Ano                 |   Cod_vend |   Valor_meta |
|:-----------------|:------------------------|-----------:|-------------:|
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          1 |     12473.1  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          2 |     14403    |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          3 |     14865.3  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          4 |      7322.35 |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          5 |     11263.3  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          6 |     10022.2  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          7 |     13142.7  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          8 |     11237.8  |
| META201701.csv   | 2017-01-01 00:00:00.000 |          9 |      9152.5  |
| META201702.csv   | 2017-02-01 00:00:00.000 |          1 |      8575.05 |


Table: Fato_venda
| Nome da Origem   | Dt_Venda                |   Cod_prod |   Cod_Cliente |   Pr_custo |   Pr_Unit |   Qtde | Situacao   |   Cod_Canal_vendas |   Cod_Vend |   Total |   Custo |   Lucro |
|:-----------------|:------------------------|-----------:|--------------:|-----------:|----------:|-------:|:-----------|-------------------:|-----------:|--------:|--------:|--------:|
| FVendas2018.csv  | 2018-01-04 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     78 | N          |                  1 |          9 |  216.84 |  205.92 |   10.92 |
| FVendas2018.csv  | 2018-01-07 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     86 | N          |                  1 |          9 |  239.08 |  227.04 |   12.04 |
| FVendas2018.csv  | 2018-01-10 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     26 | N          |                  1 |          9 |   72.28 |   68.64 |    3.64 |
| FVendas2018.csv  | 2018-01-19 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     96 | N          |                  1 |          9 |  266.88 |  253.44 |   13.44 |
| FVendas2018.csv  | 2018-01-26 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     46 | N          |                  1 |          9 |  127.88 |  121.44 |    6.44 |
| FVendas2018.csv  | 2018-01-31 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     74 | N          |                  1 |          9 |  205.72 |  195.36 |   10.36 |
| FVendas2018.csv  | 2018-02-02 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     89 | N          |                  1 |          9 |  247.42 |  234.96 |   12.46 |
| FVendas2018.csv  | 2018-02-15 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     99 | N          |                  1 |          9 |  275.22 |  261.36 |   13.86 |
| FVendas2018.csv  | 2018-02-17 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     80 | N          |                  1 |          9 |  222.4  |  211.2  |   11.2  |
| FVendas2018.csv  | 2018-02-18 00:00:00.000 |          9 |             9 |       2.64 |      2.78 |     95 | N          |                  1 |          9 |  264.1  |  250.8  |   13.3  |


Table: Medidas


 


tables: 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_PRODUTOS
data: D_PRODUTOS.csv
name: D_Tempo_Oficial
data: D_Tempo_Oficial.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
name: Medidas
data: Medidas.csv
label: D_PRODUTOS
Cod_Categoria
D_CATEGORIA
Cod_Categoria
D_CLIENTES
Cod_uf
D_UF
Cod_uf
Fato_meta
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
Fato_venda
Cod_prod
D_PRODUTOS
Cod_prod
Fato_venda
Cod_Vend
D_Vendedor
Cod_Vend
Fato_venda
Dt_Venda
D_Tempo_Oficial
Data_ref
Fato_meta
Mes/Ano
D_Tempo_Oficial
Data_ref
output: {
    "joins": [
        {
            "from_table": "D_PRODUTOS",
            "from_column": "Cod_Categoria",
            "to_table": "D_CATEGORIA",
            "to_column": "Cod_Categoria"
        },
        {
            "from_table": "D_CLIENTES",
            "from_column": "Cod_uf",
            "to_table": "D_UF",
            "to_column": "Cod_uf"
        },
        {
            "from_table": "Fato_meta",
            "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": "Fato_venda",
            "from_column": "Cod_prod",
            "to_table": "D_PRODUTOS",
            "to_column": "Cod_prod"
        },
        {
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