diff --git a/docs/ru/docs/tutorial/sql-databases.md b/docs/ru/docs/tutorial/sql-databases.md
new file mode 100644
index 000000000..b127e44d5
--- /dev/null
+++ b/docs/ru/docs/tutorial/sql-databases.md
@@ -0,0 +1,358 @@
+# SQL (реляционные) базы данных
+
+**FastAPI** не требует использования реляционной базы данных. Вы можете воспользоваться любой базой данных, которой хотите.
+
+В этом разделе мы продемонстрируем, как работать с SQLModel.
+
+Библиотека **SQLModel** построена на основе SQLAlchemy и Pydantic. Она была разработана автором **FastAPI** специально для приложений на основе FastAPI, которые используют **реляционные базы данных**.
+
+/// tip | Подсказка
+
+Вы можете воспользоваться любой библиотекой для работы с реляционными (SQL) или нереляционными (NoSQL) базами данных. (Их ещё называют **ORM** библиотеками). FastAPI не принуждает вас к использованию чего-либо конкретного. 😎
+
+///
+
+В основе SQLModel лежит SQLAlchemy, поэтому вы спокойно можете использовать любую базу данных, поддерживаемую SQLAlchemy (и, соответственно, поддерживаемую SQLModel), например:
+
+* PostgreSQL
+* MySQL
+* SQLite
+* Oracle
+* Microsoft SQL Server, и т.д.
+
+В данном примере мы будем использовать базу данных **SQLite**, т.к. она состоит из единственного файла и поддерживается встроенными библиотеками Python. Таким образом, вы сможете скопировать данный пример и запустить его как он есть.
+
+В дальнейшем, для продакшн-версии вашего приложения, возможно, вам стоит использовать серверную базу данных, например, **PostgreSQL**.
+
+/// tip | Подсказка
+
+Существует официальный генератор проектов на **FastAPI** и **PostgreSQL**, который также включает frontend и дополнительные инструменты https://github.com/fastapi/full-stack-fastapi-template
+
+///
+
+Это очень простое и короткое руководство, поэтому, если вы хотите узнать о базах данных в целом, об SQL, разобраться с более продвинутым функционалом, то воспользуйтесь документацией SQLModel.
+
+## Установка `SQLModel`
+
+Создайте виртуальное окружение [virtual environment](../virtual-environments.md){.internal-link target=_blank}, активируйте его и установите `sqlmodel`:
+
+
+
+```console
+$ pip install sqlmodel
+---> 100%
+```
+
+
+
+## Создание приложения с единственной моделью
+
+Мы начнем с создания наиболее простой первой версии нашего приложения с одной единственной моделью **SQLModel**.
+
+В дальнейшем с помощью **дополнительных моделей** мы его улучшим и сделаем более безопасным и универсальным. 🤓
+
+### Создание моделей
+
+Импортируйте `SQLModel` и создайте модель базы данных:
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[1:11] hl[7:11] *}
+
+Класс `Hero` очень напоминает модель Pydantic (фактически, под капотом, *это и есть модель Pydantic*).
+
+Но есть и некоторые различия
+
+* `table=True` для SQLModel означает, что это *модель-таблица*, которая должна представлять **таблицу** в реляционной базе данных. Это не просто *модель данных* (в отличие от обычного класса в Pydantic).
+
+* `Field(primary_key=True)` для SQLModel означает, что поле `id` является первичным ключом в таблице базы данных (вы можете подробнее узнать о первичных ключах баз данных в документации по SQLModel).
+
+ Тип `int | None` сигнализирует для SQLModel, что столбец таблицы базы данных должен иметь тип `INTEGER`, или иметь пустое значение `NULL`.
+
+* `Field(index=True)` для SQLModel означает, что нужно создать **SQL индекс** для данного столбца. Это обеспечит более быстрый поиск при чтении данных, отфильтрованных по данному столбцу.
+
+ SQLModel будет знать, что данные типа `str`, будут представлены в базе данных как `TEXT` (или `VARCHAR`, в зависимости от типа базы данных).
+
+### Создание соединения с базой данных (Engine)
+
+В SQLModel объект соединения `engine` (по сути это `Engine` из SQLAlchemy) **содержит пул соединений** к базе данных.
+
+Для обеспечения всех подключений приложения к одной базе данных нужен только один объект соединения `engine`.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[14:18] hl[14:15,17:18] *}
+
+Использование настройки `check_same_thread=False` позволяет FastAPI использовать одну и ту же SQLite базу данных в различных потоках (threads). Это необходимо, когда **один запрос** использует **более одного потока** (например, в зависимостях).
+
+Не беспокойтесь, учитывая структуру кода, мы позже позаботимся о том, чтобы использовать **отдельную SQLModel-сессию на каждый отдельный запрос**, это как раз то, что пытается обеспечить `check_same_thread`.
+
+### Создание таблиц
+
+Далее мы добавляем функцию, использующую `SQLModel.metadata.create_all(engine)`, для того, чтобы создать **таблицы** для каждой из **моделей таблицы**.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[21:22] hl[21:22] *}
+
+### Создание зависимости Session
+
+Сессия базы данных (**`Session`**) хранит **объекты в памяти** и отслеживает любые необходимые изменения в данных, а затем **использует `engine`** для коммуникации с базой данных.
+
+Мы создадим FastAPI-**зависимость** с помощью `yield`, которая будет создавать новую сессию (Session) для каждого запроса. Это как раз и обеспечит использование отдельной сессии на каждый отдельный запрос. 🤓
+
+Затем мы создадим объявленную (`Annotated`) зависимость `SessionDep`. Мы сделаем это для того, чтобы упростить остальной код, который будет использовать эту зависимость.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[25:30] hl[25:27,30] *}
+
+### Создание таблиц базы данных при запуске приложения
+
+Мы будем создавать таблицы базы данных при запуске приложения.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[32:37] hl[35:37] *}
+
+В данном примере мы создаем таблицы при наступлении события запуска приложения.
+
+В продуктовом приложении вы, скорее всего, будете использовать скрипт для миграции базы данных, который выполняется перед запуском приложения. 🤓
+
+/// tip | Подсказка
+
+В SQLModel будут включены утилиты миграции, входящие в состав Alembic, но на данный момент вы просто можете использовать
+Alembic напрямую.
+
+///
+
+### Создание героя (Hero)
+
+Каждая модель в SQLModel является также моделью Pydantic, поэтому вы можете использовать её при **объявлении типов**, точно также, как и модели Pydantic.
+
+Например, при объявлении параметра типа `Hero`, она будет считана из **тела JSON**.
+
+Точно также, вы можете использовать её при объявлении типа значения, возвращаемого функцией, и тогда структурированные данные будут отображены через пользовательский интерфейс автоматически сгенерированной документации FastAPI.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[40:45] hl[40:45] *}
+
+Мы используем зависимость `SessionDep` (сессию базы данных) для того, чтобы добавить нового героя `Hero` в объект сессии (`Session`), сохранить изменения в базе данных, обновить данные героя и затем вернуть их.
+
+### Чтение данных о героях
+
+Мы можем **читать** данные героев из базы данных с помощью `select()`. Мы можем включить `limit` и `offset` для постраничного считывания результатов.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[48:55] hl[51:52,54] *}
+
+### Чтение данных отдельного героя
+
+Мы можем прочитать данные отдельного героя (`Hero`).
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[58:63] hl[60] *}
+
+### Удаление данных героя
+
+Мы также можем удалить героя `Hero` из базы данных.
+
+{* ../../docs_src/sql_databases/tutorial001_an_py310.py ln[66:73] hl[71] *}
+
+### Запуск приложения
+
+Вы можете запустить приложение следующим образом:
+
+
+
+```console
+$ fastapi dev main.py
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+Далее перейдите в пользовательский интерфейс API `/docs`. Вы увидите, что **FastAPI** использует модели для создания документации API. Эти же модели используются для сериализации и проверки данных.
+
+
+
+
+
+```console
+$ fastapi dev main.py
+
+INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
+```
+
+
+
+Если вы перейдете в пользовательский интерфейс API `/docs`, то вы увидите, что он был обновлен, и больше не принимает параметра `id` от клиента при создании нового героя, и т.д.
+
+
+
+