6개월치 데이터가  대량으로 누적되어 있다면 성능 문제는 감수하셔야 합니다.

별도로 요약 테이블을 만들거나 MVIEW를 쓰거나 하는 방법을 쓰시는 수 밖에는 없습니다.

대부분 이런 통계 데이터는 보는 사람이 많지 않으므로 파티셔닝이나 클러스터링팩터로 어느 정도 성능 문제는 해결이 가능합니다. 그렇지 않다면 단순히 인덱스를 타는 방식으론느 오히려 더 느려지거나, 혹은 전체 스캔으로 갈경우 엄청난 부하를 줄 수 있습니다.

(아마 YMD 컬럼을 파티션 키로 하여 월 단위 RANGE 파티셔닝이 되어 있을 거라고 보구요.)

WITH temp AS

        (SELECT '20110601' AS ymd, 'AA' AS item, 1 AS qty FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20110801', 'BB', 11 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20110701', 'AA', 2 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20110901', 'BB', 1 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20110801', 'AA', 3 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20110901', 'AA', 4 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20111001', 'AA', 5 FROM DUAL

         UNION ALL

         SELECT '20111102', 'AA', 6 FROM DUAL)

SELECT   item

        ,MIN (DECODE (no, 1, qty))

        ,MIN (DECODE (no, 2, qty))

        ,MIN (DECODE (no, 3, qty))

        ,MIN (DECODE (no, 4, qty))

        ,MIN (DECODE (no, 5, qty))

    FROM (SELECT ymd, item, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY item ORDER BY ymd) no, qty

            FROM temp

           WHERE ymd >= TO_CHAR (ADD_MONTHS (SYSDATE, -6), 'YYYYMMDD') AND qty > 0)