解决方法：

AWS Lambda是一个无服务器的计算服务，而数据库是用于存储和管理数据的系统。在AWS Lambda中使用数据库，可以通过以下步骤完成：

1. 创建数据库：首先，需要选择一个适合你需求的数据库服务，如AWS RDS（关系型数据库）或AWS DynamoDB（NoSQL数据库）。在AWS控制台上创建数据库实例并记录连接信息。

2. 编写Lambda函数代码：使用支持的编程语言（如Python、Node.js等），编写Lambda函数的代码。在代码中，你可以使用适当的数据库库或驱动程序来连接和操作数据库。

以下是一个使用Python和AWS RDS的示例代码：

import pymysql

def lambda_handler(event, context):
    # 连接数据库
    conn = pymysql.connect(
        host='your-database-host',
        user='your-username',
        password='your-password',
        db='your-database-name',
        charset='utf8mb4',
        cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
    )
    
    try:
        # 执行SQL查询
        with conn.cursor() as cursor:
            # 查询示例
            sql = "SELECT * FROM your-table"
            cursor.execute(sql)
            result = cursor.fetchall()
            print(result)
            
            # 插入示例
            sql = "INSERT INTO your-table (col1, col2) VALUES (%s, %s)"
            cursor.execute(sql, ('value1', 'value2'))
            conn.commit()
            
    finally:
        # 关闭数据库连接
        conn.close()

3. 部署Lambda函数：在AWS Lambda控制台上创建一个新函数，并将上述代码上传到Lambda函数中。配置触发器（例如API Gateway、S3事件等），以触发Lambda函数的执行。

4. 测试Lambda函数：使用测试事件来触发Lambda函数的执行，并在CloudWatch日志中查看函数的输出和日志信息。

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据你使用的数据库和编程语言进行适当的修改。另外，还可以使用其他AWS服务（如AWS Secrets Manager）来存储数据库连接信息，以提高安全性和可管理性。