在AWS Lambda中频繁低延迟读取数据时，可以使用S3或Redis实例来存储和读取数据。以下是它们之间的比较和选择：

1. S3：

使用S3作为数据库的主要优点是其可扩展性和耐久性。S3具有可靠的持久性和数据备份，适用于需要存储大量数据的场景。此外，S3允许用户使用AWS SDK在多个AWS Lambda函数之间共享数据，而不需要中间层应用程序来协调。

以下是使用S3存储和读取数据的示例代码：

import boto3

s3 = boto3.client('s3')

def lambda_handler(event, context):
    # Store data
    s3.put_object(Body='data', Bucket='mybucket', Key='mykey')
    
    # Read data
    response = s3.get_object(Bucket='mybucket', Key='mykey')
    data = response['Body'].read().decode('utf-8')

2. Redis：

Redis是一个支持内存数据结构的开源数据库，可实现低延迟读取。 Redis适用于需要快速读取数据的场景，例如缓存或会话管理。但是，它不是持久性存储，因此可能不适合所有场景。

以下是使用AWS ElastiCache（Redis）存储和读取数据的示例代码：

import redis

r = redis.Redis(host='yourhost', port=yourport, db=0)

def lambda_handler(event, context):
    # Store data
    r.set('mykey', 'data')
    
    # Read data
    data = r.get('mykey').decode('utf-8')

综上所述，S3适用于需要可靠持久化存储和扩展性的场景，而Redis适用于需要快速读取数据的场景。选择哪种方案取决于具体的应用要求和数据存储和读取的性能需求。