模具企业属于典型的按照订单非重复性生产的机械制造型企业,随着企业的发展,模具企业每年都有大量新的生产订单,导致其ERP系统的后台数据库数据量剧增、系统运行缓慢,将影响模具企业资源计划管理、产品数据管理以及面向车间执行层等信息系统的正常使用；并且随着模具企业数据量的逐渐增大,这种现状将越来越严重。因此,探索一套适用于模具企业数据处理的方案是非常必要的。本文以模具企业为背景,首先为了分离企业的历史数据,提高系统的运行速度,从数据访问的频率与数据增长模式的角度对数据进行了分类,给出了需要迁移的与运行数据相关的订单的选择原则,分析了影响备份周期的要素,最终给出了模具企业数据备份方案。然后针对以上备份处理形成的多时段备份数据库,研究分离后的历史数据查询问题。为了快速确定查询结果为空的历史数据库,提高历史数据查询的效率,给出了使得查询结果为空的充分条件作为第一判据；再在第一判据的基础上,依次给出其它三个判据,并相应地给出各个判据的证明过程；最后根据以上四个判据构建了高效查询历史数据的历史数据查询算法,并且通过具体的实例验证本文提出方法的高效性。接着,以模具企业管理驾驶舱为背景,针对历史数据分布复杂的多时段备份数据库的数据抽取问题提出了解决方案。分析了新增指标时,维度表和事实表变化的情况,充分利用历史数据查询算法,设计了新增指标时的多时段备份数据库的数据抽取方案。最后运用软件工程和本文研究的方法,开发了包括数据备份、分离、历史数据查询与抽取等子模块的模具企业数据处理系统,验证了本文研究的可行性。