要减少 AWS Lambda 连接 AWS RDS 的时间，可以采取以下解决方法：

1. 使用数据库连接池：在 Lambda 函数中使用数据库连接池可以更高效地管理数据库连接。连接池可以在 Lambda 函数启动时创建一组数据库连接，并在需要时重复使用这些连接，而不是为每个请求都创建和销毁一个新的数据库连接。这样可以显著减少连接建立的时间。以下是使用连接池的一个示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 创建数据库连接池
dbconfig = {
    "host": "your_rds_host",
    "user": "your_username",
    "password": "your_password",
    "database": "your_database_name"
}

pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", pool_size=5, **dbconfig)

# 在 Lambda 函数中获取数据库连接
def lambda_handler(event, context):
    conn = pool.get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    # 执行数据库操作
    cursor.execute("SELECT * FROM mytable")
    result = cursor.fetchall()

    # 关闭数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()

    return result

2. 使用 AWS Lambda Layers：将数据库驱动程序和连接池等常用的依赖项打包为 AWS Lambda Layers，将它们与 Lambda 函数分离开来。这样可以在多个 Lambda 函数之间共享这些依赖项，避免每个 Lambda 函数都需要重新加载和初始化这些依赖项的时间。以下是一个示例代码：

import mysql.connector
from mysql.connector import pooling

# 在 Layers 中创建数据库连接池
dbconfig = {
    "host": "your_rds_host",
    "user": "your_username",
    "password": "your_password",
    "database": "your_database_name"
}

pool = mysql.connector.pooling.MySQLConnectionPool(pool_name="mypool", pool_size=5, **dbconfig)

# 在 Lambda 函数中获取数据库连接
def lambda_handler(event, context):
    conn = pool.get_connection()
    cursor = conn.cursor()

    # 执行数据库操作
    cursor.execute("SELECT * FROM mytable")
    result = cursor.fetchall()

    # 关闭数据库连接
    cursor.close()
    conn.close()

    return result

在这个示例中，你需要将数据库驱动程序和连接池打包为一个 AWS Lambda Layer。然后，在每个 Lambda 函数中引用该 Layer，以获取数据库连接。

通过使用数据库连接池和 AWS Lambda Layers，你可以有效地减少 Lambda 函数连接 AWS RDS 的时间，并提高函数的性能和可伸缩性。