Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，它具有成熟数据库的所有特性。为了支持实时分析，Neo4j采用了以下存储结构和方法：
图存储模型：Neo4j使用图形存储模型，其中节点（Node）、关系（Relationship）、属性（Property）和标签（Label）是基本的构建块。这种模型可以有效地表示复杂的关系和数据网络，从而支持实时分析。
高性能查询：Neo4j使用了一种名为原生ID的索引机制，可以直接通过节点的引用找到节点，而无需遍历整个图。此外，Neo4j还支持Cypher查询语言，它是一种专为图形数据库设计的声明式查询语言，可以轻松地执行复杂的查询和分析。
分布式架构：为了支持大规模数据和高并发查询，Neo4j采用了分布式架构。通过将数据分片存储在多个节点上，可以实现水平扩展，提高系统的吞吐量和响应速度。
内存计算：Neo4j可以将部分数据缓存在内存中，以提高查询性能。例如，可以使用原生ID索引和缓存机制加速节点和关系的访问。此外，Neo4j还支持使用内存中的事务日志来实现快速恢复和数据一致性。
实时数据流处理：为了支持实时分析，Neo4j可以与Apache Kafka、Apache Flink等实时数据处理框架集成。这些框架可以将来自不同数据源的数据流式传输到Neo4j中，以便进行实时查询和分析。
可视化工具：Neo4j提供了多种可视化工具，如Neo4j Bloom、Kibana等，可以帮助用户更直观地探索和分析数据。这些工具可以实时展示图形数据和网络关系，提供丰富的分析功能。
通过以上存储结构和方法，Neo4j可以有效地支持实时分析。在实际应用中，用户可以根据具体需求选择合适的配置和优化策略，以实现最佳性能。