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


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


Table: Produtos
| descricao_produto   | img_url                                               |   id_produto |
|:--------------------|:------------------------------------------------------|-------------:|
| Boné                | https://i.ibb.co/tMyxyXq/bone.png                     |         1001 |
| Tênis               | https://i.ibb.co/5ch3MHY/tenis-removebg-preview.png   |         1002 |
| Skate               | https://i.ibb.co/JmsWn5Y/Skate.png                    |         1003 |
| Rodinha             | https://i.ibb.co/JKbtgzx/Rodinha.png                  |         1004 |
| Patins              | https://i.ibb.co/Y0jMgWM/Patins.png                   |         1005 |
| Truck               | https://i.ibb.co/TrSmF4z/Truck-removebg-preview.png   |         1006 |
| Mochila Skate       | https://i.ibb.co/mGMrvm7/Mochila-removebg-preview.png |         1007 |
| Capacete            | https://i.ibb.co/qDk8DtR/capacete.png                 |         1008 |
| Long Board          | https://i.ibb.co/5jJGfVr/Long-adobespark.png          |         1009 |

 


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"
        }
    ]
}