在Quick BI数据准备中，最多支持添加5个数据输入节点的限制，这一设定主要是基于以下几个方面的考虑：
1. 性能与资源优化
系统负载：每个数据输入节点在数据处理过程中都会占用一定的系统资源，包括CPU、内存和磁盘I/O等。限制数据输入节点的数量有助于控制单个数据准备任务的资源消耗，避免对系统性能造成过大影响。
数据处理效率：过多的数据输入节点可能会增加数据处理的复杂性和时间成本，降低整体的数据处理效率。通过限制节点数量，可以在保证数据处理质量的同时，提高处理速度。
2. 用户体验与易用性
简化操作：限制数据输入节点的数量可以简化用户的操作流程，降低使用门槛。用户不需要面对过多的配置选项和复杂的节点关系，从而更容易上手和完成数据准备任务。
避免错误：过多的数据输入节点可能会增加用户配置错误的概率，如字段映射错误、数据类型不匹配等。限制节点数量有助于减少这类错误的发生，提高数据准备的准确性和可靠性。
3. 安全性与稳定性
数据隔离：在数据准备过程中，不同的数据输入节点可能涉及不同的数据源和数据集。限制节点数量有助于实现更好的数据隔离和权限控制，确保数据的安全性和隐私性。
系统稳定性：过多的数据输入节点可能会增加系统的复杂性和不确定性，从而影响系统的稳定性和可靠性。通过限制节点数量，可以降低系统出错的概率，提高系统的稳定性和可用性。
4. 技术实现与扩展性
技术限制：Quick BI数据准备模块在设计和实现时可能受到技术架构、数据库性能等方面的限制，因此需要对数据输入节点的数量进行一定的限制。
未来扩展：虽然当前版本限制了数据输入节点的数量，但阿里云和Quick BI团队可能会根据用户反馈和技术发展，不断优化和扩展这一功能，以满足更多用户的需求。
综上所述，Quick BI数据准备中最多支持添加5个数据输入节点的限制是出于性能优化、用户体验、安全性、稳定性以及技术实现等多方面的考虑。这一限制有助于确保数据准备任务的顺利进行，提高数据处理的质量和效率。