函数式编程感悟是声明式编程，与命令式编程相对，其典型应用为SQL语句。为了清晰描述这个问题，我做了如下的场景比较：
我们知道SQL Server 由数据文件和检索引擎组成，当用户客户端需要检索一个学生，名字为tom时，怎将Sql语句“select id, name from student where name ='tom'”传递个检索引擎即可。我们修改table student, 增加一个age字段，这时我们检索age大于18的学生，则只需将sql语句“select id, name from student where age>18”传递给检索引擎即可。
假设我们的学生信息不是存放在SQL Server中，而是存在一个文本文件中，我们要手动开发一个学生信息检索引擎供客户端使用。
当用户客户端需要检索一个学生，我们在引擎中定义方法：
public List<Student>GetStudentByName(string name){
//...
}
然后客户端再调用；我们修改 student, 增加一个age字段，这时我们检索age大于18的学生，怎需要在引擎新加一个方法：
public List<Student>GetStudentGreaterAge(int age){
//...
}
比较两个事例，发现主要区别是，在引擎学生信息变化时，sql引擎没有变化，而我们写的学生信息检索引擎的变化了，增加了一个接口。从而说明在应对变化是函数式编程更有优势。
下面我们利用Lambda expression实现函数式编程引擎：
在引擎中定义如下方法：
public List<Student> GetStudents(Expression<Func<Student, Boolean>>){
//...
}
这样我们可以将查询条件通过lambda表达式传递，屏蔽了查询接口的变化。
在这里我强调的是接口变化，而不是实现变化。也许有人会问，给student增加一个字段age后，那么方法GetStudents(Expression<Func<Student, Boolean>>)是需要改变来从文本中获取age字段的，这是肯定的。但我们也可由在不改变此方法来实现这一变化，及通过一点的规则将age动态解析到GetStudents(Expression<Func<Student, Boolean>>)方法中。
总结：
- 函数式编程传递的是算法，命令是编程传递的是实体数据；
- 函数式编程特别适合分布式系统，因为算法的数据量很小，而实体数据的数据量很大（典型应用，MongoDB）
