无服务器架构通过依赖于旨在自动扩展并与无服务器计算平台无缝集成的托管数据库服务来处理数据库。 开发人员不配置固定的数据库服务器，而是使用根据需求调整容量的数据库。 例如，AWS Aurora Serverless 动态扩展计算和存储资源，而 DynamoDB（一种 NoSQL 选项）自动处理扩展。 这些服务抽象了服务器管理，使开发人员能够专注于查询和数据建模。 无服务器数据库通常根据读取/写入操作或存储等使用指标收费，从而使成本与实际需求保持一致。 这种方法消除了为峰值负载过度配置资源的需求，使其对于不可预测的工作负载具有成本效益。
无服务器数据库交互的一个关键挑战是管理连接。 传统的数据库依赖于持久连接，但无服务器函数（例如，AWS Lambda）是短暂的且无状态的，每次运行时都会创建新的连接。 这可能导致超出连接限制或增加延迟。 为了缓解这种情况，一些数据库提供基于 HTTP 的 API，例如 Firebase Realtime Database 或 AWS AppSync，它们绕过传统的连接池。 对于关系数据库，像 Amazon RDS Proxy 或连接池服务之类的解决方案有助于管理函数调用中的重用。 此外，无服务器数据库通常会强制执行更严格的超时，要求开发人员优化查询速度并避免长时间运行的事务。
扩展和运营权衡是重要的考虑因素。 虽然无服务器数据库可以很好地处理突然的流量高峰，但它们可能会在扩展事件期间引入延迟（例如，Aurora Serverless 冷启动）。 数据一致性模型也各不相同：默认情况下，DynamoDB 优先考虑低延迟的最终一致性，而 Aurora Serverless 支持 ACID 事务。 开发人员必须选择符合其应用程序需求的数据库，从而平衡可伸缩性、一致性和成本。 例如，使用 DynamoDB 的高流量应用程序可能会利用其分区键设计来实现高效的扩展，而事务应用程序可能会选择 Aurora Serverless。 像 CloudWatch 或 X-Ray 这样的监控工具可以帮助跟踪性能并调试这些托管环境中的问题，从而确保可靠性，而无需手动进行基础设施监督。