要给出“AWS AppSync解析器Lambda函数与Velocity模板语言（VTL）的对比”，我们可以按照以下步骤来解决问题：

1. 创建一个AWS AppSync API，并在Schema中定义一个数据类型和相应的查询或变异操作。

2. 使用Lambda函数作为解析器：

   • 创建一个Lambda函数，用于执行查询或变异操作的逻辑。
   • 将Lambda函数与AppSync API的解析器关联。

3. 使用Velocity模板语言（VTL）作为解析器：

   • 在Schema中定义一个数据类型和相应的查询或变异操作。
   • 在与数据类型相关的解析器中使用VTL模板来转换请求和响应。

下面是一个包含代码示例的解决方案：

1. 创建一个AWS AppSync API，并在Schema中定义一个数据类型和相应的查询或变异操作。

   type User {
     id: ID!
     name: String!
   }
   
   type Query {
     getUser(id: ID!): User
   }
   

2. 使用Lambda函数作为解析器：

   • 创建一个Lambda函数，用于执行查询或变异操作的逻辑。

   exports.handler = async (event) => {
     const { id } = event.arguments;
     // 执行查询逻辑
     const user = await getUserFromDatabase(id);
     return user;
   };
   

   • 将Lambda函数与AppSync API的解析器关联。

   在AppSync控制台中，选择相应的数据类型和操作，将Lambda函数作为解析器关联。

3. 使用Velocity模板语言（VTL）作为解析器：

   在AppSync控制台中，选择相应的数据类型和操作，使用VTL模板来转换请求和响应。

   {
     "version": "2017-02-28",
     "operation": "InvokeLambdaFunction",
     "payload": {
       "arguments": {
         "id": $util.toJson($ctx.args.id)
       },
       "functionArn": "arn:aws:lambda:region:account-id:function:function-name"
     }
   }
   

   在上面的示例中，VTL模板将请求转换为Lambda函数调用，并将参数传递给Lambda函数。Lambda函数将执行查询逻辑并返回响应。

综上所述，通过使用Lambda函数作为解析器或使用Velocity模板语言（VTL）作为解析器，可以实现AWS AppSync API的查询和变异操作。