远程连接MySQL数据库比对在数据分析和数据处理中非常常见。使用远程连接可以方便地访问远程数据库，获取数据并与本地数据进行比对，分析出差异和重复部分，从而更好地进行数据处理。

在远程连接MySQL数据库时，首先需要确保MySQL服务器已经启动并监听在正确的端口。然后，需要创建一个用户，并赋予该用户对目标数据库的读取权限。具体操作可以通过以下命令实现：

CREATE USER 'your_username'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password';
GRANT SELECT ON your_database_name.* TO 'your_username'@'%';

上述命令中，your_username和your_password需要根据实际情况替换，同时需要指定目标数据库的名称和所需权限。使用%表示允许该用户从任意IP地址登录。

连接MySQL数据库的代码如下：

import mysql.connector

# 远程MySQL服务器的地址、用户名和密码
host = 'remote_host'
user = 'your_username'
password = 'your_password'

# 连接到远程MySQL服务器
cnx = mysql.connector.connect(user=user, password=password, host=host)

# 获取指定数据库的指定表
db_name = 'your_database_name'
table_name = 'your_table_name'
cursor = cnx.cursor()
cursor.execute(f"SELECT * FROM {db_name}.{table_name};")
result = cursor.fetchall()

# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

以上代码中，需要根据实际情况填写远程MySQL服务器的地址、用户名和密码，同时指定目标数据库和表。连接成功后，可以通过执行SELECT语句获取指定表中的全部数据。最后，需要在使用完毕后关闭连接。

在获取本地数据后，可以通过比对两个数据集的方式来分析差异和重复部分。具体实现可以使用Python中的pandas库，例如：

import pandas as pd

# 获取本地数据
local_data = pd.read_csv('local_data.csv')

# 连接远程MySQL数据库，获取数据
remote_data = pd.read_sql(f"SELECT * FROM {db_name}.{table_name};", cnx)

# 比对数据集
diff = pd.concat([local_data, remote_data]).drop_duplicates(keep=False)

# 输出差异部分
print(diff)

以上代码中，首先使用pandas库的read_csv函数获取本地数据集，然后使用read_sql函数连接远程MySQL数据库，获取目标数据集。最后，使用pandas库的concat和drop_duplicates函数对两个数据集进行比对，输出差异部分。