举个例子
下面就来演示这个情况。
为了演示两个事务死锁的情况，我们下面的测试都需要在SQL Server Management Studio中打开两个查询窗口。保证事务不被干扰。
--1、 没有提交的事务，NOLOCK 和 READPAST处理的策略：
--查询窗口一请执行如下脚本：
CREATE TABLE t1 (c1 int IDENTITY(1,1), c2 int)
go
BEGIN TRANSACTION
insert t1(c2) values(1)
select count(*) from t1 WITH(NOLOCK)
select count(*) from t1 WITH(READPAST)
--结果与分析：
查询窗口二依次显示统计结果为：1、0
查询窗口一的命令没有提交事务，所以 READPAST 不会计算没有提交事务的这一条记录，这一条被锁住了，READPAST 看不到；而NOLOCK则可以看到被锁住的这一条记录。
select count(*) from t1 如果这时候我们在查询窗口二中执行：
select count(*) from t1 就会看到这个执行很久不能执行完毕，因为这个查询遇到了一个死锁。
清除掉这个测试环境，需要在查询窗口一中再执行如下语句：
ROLLBACK TRANSACTION
drop table t1演示二：对被锁住的记录，NOLOCK 和 READPAST处理的策略
这个演示同样需要两个查询窗口。
请在查询窗口一中执行如下语句：
CREATE TABLE t2 (UserID int , NickName nvarchar(50))
go
insert t2(UserID,NickName) values(1,'lucas')
insert t2(UserID,NickName) values(2,'fuckcpp')
goBEGIN TRANSACTION
update t2 set NickName = 'fuckcpp.net' where UserID = 2
请在查询窗口二中执行如下脚本：
select * from t2 WITH(NOLOCK) where UserID = 2
select * from t2 WITH(READPAST) where UserID = 2
结果与分析：
查询窗口二中， NOLOCK 对应的查询结果中我们看到了修改后的记录，READPAST对应的查询结果中我们没有看到任何一条记录。这种情况下就可能发生脏读
三、with(nolock)的适用场景
1、数据量特别大的表，牺牲数据时效性来提升性能是可以考虑的；
2、允许出现脏读现象的业务逻辑，反之一些数据完整性要求比较严格的场景就不合适了，像电商、金融方面等。
3、数据不经常修改的表，这样会省掉锁定表的时间来加快查询速度。
4、当使用NoLock时，它允许阅读那些已经修改但是还没有交易完成的数据。因此如果有需要考虑transaction事务数据的实时完整性时，使用WITH (NOLOCK)就要好好考虑一下
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